Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Jensen Huang spune că AI va schimba piața muncii și va crea meserii noi, inclusiv „croitori” pentru roboți, potrivit HotNews.ro, care citează un material al revistei Fortune.
Directorul general al Nvidia se poziționează între „tehno-optimiștii” care nu anticipează un val brusc de concedieri, dar admite că adoptarea treptată a instrumentelor de inteligență artificială va remodela semnificativ joburile. Într-un interviu acordat lui Joe Rogan, Huang a susținut că cele mai expuse sunt rolurile reduse la sarcini repetitive, în timp ce profesiile care presupun judecată și interpretare ar putea rămâne mai bine protejate.
„Dacă munca ta înseamnă doar să tai legume, Cuisinart te va înlocui”, a spus Huang, referindu-se la brandul american de electrocasnice pentru bucătărie.
În același registru, el a dat exemplul radiologilor, unde valoarea nu este în „producerea” imaginilor, ci în interpretarea lor pentru diagnostic. „Analiza imaginilor este pur și simplu o sarcină în slujba diagnosticării bolii”, a explicat Huang, argumentând că AI va automatiza părți din fluxul de lucru, fără să elimine neapărat rolul uman în ansamblu.
Pe de altă parte, șeful Nvidia a recunoscut că unele locuri de muncă vor dispărea, însă a evitat scenariile de tip „pierderi masive” vehiculate de alte voci din industrie, precum Geoffrey Hinton sau Dario Amodei (Anthropic). În viziunea sa, apar și cereri noi, de la tehnicieni care să construiască și să întrețină „asistenți AI”, până la domenii complet noi, inclusiv o piață de personalizare estetică a roboților.
Huang a legat această perspectivă de pariul Nvidia pe ceea ce numește „inteligență artificială fizică”, adică integrarea AI în robotică. El a declarat la convenția anuală a companiei pentru dezvoltatori, organizată săptămâna aceasta, că robotica ar putea deveni „următoarea piață de peste un trilion de dolari” pentru Nvidia. În paralel, Elon Musk promovează robotul umanoid Optimus ca element central al strategiei Tesla, cu ambiția ca, pe termen lung, compania să se redefinească din producător auto în constructor de roboți.
În materialul citat de HotNews.ro, jurnaliștii de la Fortune notează și riscul de substituire accelerată a unor activități: un studiu recent al Massachusetts Institute of Technology estimează că AI poate îndeplini adecvat activități echivalente cu aproximativ 12% din joburile din SUA. Chiar și noile ocupații imaginate de Huang ar putea fi temporare: întrebat dacă roboții ar putea ajunge să creeze haine pentru alți roboți, el a răspuns că „în cele din urmă” da, după care „va apărea altceva”.
Recomandate
Germania construiește un centru de instruire pentru roboți umanoizi, TUM RoboGym , care va funcționa ca o „școală profesională” în care oamenii îi vor învăța pe roboți sarcini industriale și casnice, potrivit Libertatea . Proiectul este realizat de Universitatea Tehnică din München (TUM) și compania NEURA Robotics și este prezentat drept cel mai mare centru de antrenament pentru roboți umanoizi din lume. Centrul va fi amplasat în Centrul de Convergență TUM, lângă aeroportul din München, și va avea o suprafață de 2.300 de metri pătrați, cu obiectivul de a permite instruirea a sute de roboți umanoizi care folosesc inteligență artificială. Coordonarea este asigurată de profesorii Lorenzo Masia și Achim Lilienthal de la TUM MIRMI, notează Libertatea, citând informații atribuite site-ului Universității Tehnice din München. Lilienthal susține că îmbinarea roboticii de ultimă generație cu cercetarea academică în inteligență artificială ar urma să accelereze dezvoltarea, iar Masia descrie inițiativa și ca un demers de „suveranitate europeană”, prin formarea unei baze de specialiști care să intre pe piața muncii. În centrul de instruire, oamenii vor demonstra roboților cum se execută sarcini concrete, de la împăturirea unei cutii la asamblarea de componente. Ideea, conform explicațiilor din articol, este ca roboții să acumuleze date din interacțiuni reale și să învețe „abilități generale” pe care să le poată aplica ulterior în contexte noi, nu doar să repete mișcări prestabilite. Textul indică și de ce instruirea roboților umanoizi este diferită de antrenarea modelelor lingvistice (programe care generează text, precum ChatGPT): pentru activități fizice există mai puține date disponibile, simulările nu surprind fidel lumea reală, iar fenomene precum frecarea și contactul sunt dificil de modelat. Din acest motiv, RoboGym este gândit cu zone și încăperi dedicate, inclusiv spații pentru „gimnastică robotică”, unde roboții își pot perfecționa dexteritatea și precizia. NEURA Robotics aduce în discuție miza economică a datelor de antrenament. David Reger, fondator și CEO al companiei, afirmă că avantajul competitiv în „robotica inteligentă” ține tot mai mult de calitatea datelor, nu de mecanică, și menționează platforma Neuraverse, prin care compania urmărește conectarea datelor de instruire și crearea unor infrastructuri scalabile pentru ceea ce numește „IA fizică” (inteligență artificială aplicată în sisteme care acționează în lumea reală). Inițiativa este plasată de Libertatea în contextul competiției globale: dacă în trecut companii americane precum Boston Dynamics erau reperele domeniului, China a avansat în ultimii ani cu roboți umanoizi produși în serie. În Europa sunt menționați și alți dezvoltatori, iar președintele TUM, Thomas F. Hofmann, spune că roboții umanoizi ar urma să devină parte din viața de zi cu zi, cu accent pe funcționalitate și pe conviețuirea în siguranță între oameni și roboți. [...]
Samsung, SK Hynix și Micron își dispută supremația memoriei AI la GTC 2026 , potrivit Digitimes , într-un moment în care cererea pentru infrastructură dedicată inteligenței artificiale transformă profund industria semiconductorilor. Conferința NVIDIA GTC, desfășurată începând cu 16 martie 2026 la San Jose, a devenit principala scenă unde liderii pieței – SK Hynix, Samsung și Micron – își prezintă cele mai avansate soluții HBM4 și își consolidează relațiile cu gigantul american. Samsung a adus în prim-plan noua generație HBM4E , un cip de memorie de generația a șaptea, capabil să atingă viteze de până la 16 Gbps per pin și o lățime de bandă de aproximativ 4,0 TB/s. Compania mizează pe integrarea completă a componentelor pentru servere AI, incluzând atât memoria HBM, cât și soluții de stocare și module dedicate procesoarelor, în special pentru platforma NVIDIA Vera Rubin . SK Hynix, considerată lider în livrările actuale de HBM, a prezentat o gamă extinsă de produse deja utilizate în ecosistemul NVIDIA, dar și soluții noi orientate spre eficiență și scalabilitate: memorii HBM4 și HBM3E integrate în acceleratoare AI module LPDDR5X utilizate în supercomputere AI soluții de stocare avansate, inclusiv eSSD optimizate pentru centre de date În paralel, Micron își accelerează intrarea în producția de masă pentru HBM4, încercând să recupereze decalajul și să obțină contracte strategice în zona platformelor AI. Contextul este unul de presiune majoră asupra industriei: cererea pentru AI crește rapid, iar estimările indică scumpiri semnificative ale memoriei și posibile blocaje în aprovizionare până spre finalul deceniului. În acest ecosistem, NVIDIA joacă rolul central, stabilind standardele tehnologice și direcția de dezvoltare. GTC 2026 confirmă astfel o schimbare de paradigmă: memoria de mare viteză nu mai este un element secundar, ci devine nucleul competiției globale pentru performanță în inteligența artificială. [...]
Google Cloud și Nvidia introduc GPU-uri fracționate pentru costuri mai mici în AI , potrivit Google Cloud , într-un parteneriat extins anunțat la GTC 2026, care vizează accelerarea adoptării inteligenței artificiale în mediul enterprise. GPU-uri „la porție” pentru companii Noutatea centrală este lansarea mașinilor virtuale G4 fracționate, care permit împărțirea unui GPU Nvidia RTX Pro 6000 în mai multe segmente: 1/8 GPU – pentru sarcini ușoare, precum desktopuri virtuale 1/4 GPU – pentru aplicații AI moderate 1/2 GPU – pentru inferență avansată și simulări Această abordare reduce costurile și oferă flexibilitate, permițând companiilor să plătească doar pentru resursele utilizate, într-un context în care cererea pentru infrastructură AI crește rapid. Integrare software și modele AI Parteneriatul merge dincolo de hardware și include integrarea profundă a tehnologiilor Nvidia în ecosistemul Google: Nvidia NeMo integrat în Vertex AI Nvidia Dynamo conectat la GKE Inference Gateway modele Nemotron 3 disponibile în Vertex AI Model Garden Aceste instrumente sunt concepute pentru a accelera dezvoltarea și implementarea modelelor AI complexe, inclusiv a celor de tip „agentic AI”, considerate următorul val în industrie. Infrastructură de nouă generație Google Cloud a confirmat și că va adopta sistemele Vera Rubin NVL72 în a doua jumătate a lui 2026. Acestea includ: Componentă Specificație GPU-uri 72 unități Rubin CPU-uri 36 procesoare Vera Utilizare antrenare și inferență la scară mare Clienți importanți, precum General Motors sau Salesforce, folosesc deja infrastructura comună pentru aplicații AI avansate, inclusiv platforme autonome și sisteme de analiză complexă. Miza: dominația în AI enterprise Anunțul reflectă o direcție clară: transformarea infrastructurii AI într-un serviciu flexibil și scalabil pentru companii. Nvidia și Google Cloud încearcă astfel să răspundă competiției din partea Amazon și Microsoft, dar și să capitalizeze cererea tot mai mare pentru modele AI capabile să opereze autonom. În paralel, Nvidia promovează ideea că „tokenii devin o resursă economică”, sugerând că viitorul industriei va depinde nu doar de puterea de calcul, ci și de eficiența utilizării acesteia. [...]
Nvidia a lansat DLSS 5 și un cip AI pentru centre de date spațiale , potrivit CNBC , marcând o dublă direcție strategică: grafică avansată pentru jocuri și extinderea inteligenței artificiale în orbită. Anunțul a fost făcut de CEO-ul Jensen Huang în cadrul conferinței GTC 2026 din San Jose. DLSS 5: un salt major în grafica jocurilor Noua versiune DLSS 5 schimbă abordarea clasică a randării, introducând un model neuronal capabil să reconstruiască în timp real lumina, materialele și detaliile scenelor la rezoluții de până la 4K. Spre deosebire de versiunile anterioare, care îmbunătățeau performanța prin upscaling, această tehnologie „înțelege” scena și adaugă detalii fotorealiste direct la nivel de pixeli. Printre elementele cheie: randare neuronală în timp real control artistic păstrat pentru dezvoltatori suport anunțat de studiouri mari precum Ubisoft, Capcom sau Warner Bros. DLSS 5 este programat pentru lansare în toamna lui 2026, însă demonstrațiile actuale arată cerințe hardware ridicate, fiind necesare două plăci video RTX 5090 pentru rulare optimă. AI în spațiu: Vera Rubin Space-1 Nvidia a prezentat și Vera Rubin Space-1 , un modul de calcul proiectat pentru funcționare în orbită, destinat centrelor de date spațiale. Acesta ar oferi de până la 25 de ori mai multă putere de procesare AI comparativ cu GPU-ul H100. Caracteristici principale: optimizat pentru analiză în timp real și operațiuni autonome adaptat condițiilor extreme din spațiu (radiații, lipsa convecției) destinat viitoarelor infrastructuri de tip „data center orbital” Compania colaborează deja cu parteneri precum Axiom Space și Planet Labs, iar primul test ar putea avea loc în noiembrie 2026, prin lansarea unui satelit echipat cu acest modul. Provocări și miză Deși ambițiile sunt mari, Nvidia recunoaște dificultățile tehnice, în special legate de răcirea sistemelor în spațiu. Totuși, interesul pentru centre de date orbitale crește, pe fondul accesului la energie solară continuă și al cererii uriașe pentru putere de calcul AI. Prin aceste anunțuri, Nvidia încearcă să își consolideze poziția atât în industria jocurilor, cât și în infrastructura globală de inteligență artificială, extinzând competiția dincolo de Pământ. [...]
Hanwha Aerospace și compania de gaming Krafton au anunțat un parteneriat pentru dezvoltarea tehnologiilor de „physical AI” , un tip de inteligență artificială aplicată sistemelor fizice precum roboți, drone sau echipamente militare autonome. Potrivit publicației The Korea Times , cele două companii sud-coreene au semnat un memorandum de înțelegere pentru cercetare și dezvoltare comună, urmând să creeze și o companie mixtă pentru comercializarea acestor tehnologii. Parteneriatul va combina experiența Hanwha Aerospace în domeniul apărării, al sistemelor fără pilot și al infrastructurii industriale cu expertiza Krafton în inteligență artificială și dezvoltare software , compania fiind cunoscută la nivel global pentru jocuri precum PUBG. Cele două firme vor analiza scenarii de utilizare a tehnologiei, vor dezvolta sisteme tehnice și operaționale și vor încerca să transforme rezultatele cercetării în produse comerciale. Ce înseamnă „physical AI” Conceptul de „physical AI” se referă la aplicarea inteligenței artificiale în sisteme care interacționează direct cu lumea fizică, cum ar fi: roboți industriali drone autonome sisteme militare fără pilot echipamente inteligente pentru industrie sau logistică Aceste sisteme folosesc AI pentru a analiza mediul, a lua decizii și a executa acțiuni în timp real. Investiții și planuri pe termen lung Cele două companii vor investi și într-un fond de aproximativ 1 miliard de dolari administrat de Hanwha Asset Management, dedicat tehnologiilor de inteligență artificială, robotică și apărare. Directorul executiv al Hanwha Aerospace, Son Jae-il , a declarat că inteligența artificială se extinde rapid în tot mai multe industrii și că aplicațiile din domeniul apărării vor deveni din ce în ce mai importante. La rândul său, CEO-ul Krafton, Kim Chang-han , a spus că noua companie mixtă ar putea evolua într-un jucător global în tehnologie militară, comparabil cu firma americană Anduril Industries , specializată în sisteme autonome pentru apărare. Posibilă extindere în spațiu și aviație În perspectivă, cooperarea ar putea fi extinsă și către industria aerospațială și sectorul spațial , unde AI ar putea fi folosit pentru controlul sistemelor autonome, analiză de date și operarea unor vehicule fără pilot. Opinie: când industria jocurilor video devine partener al sectorului militar Parteneriatul dintre o companie de apărare și un dezvoltator de jocuri video reflectă o tendință tot mai vizibilă în industria tehnologică: expertiza în simulare, inteligență artificială și dezvoltare software din gaming începe să fie valorificată în domenii precum robotica și apărarea. Motoarele grafice, algoritmii de simulare și sistemele AI folosite pentru jocuri pot deveni instrumente utile pentru antrenarea și testarea sistemelor autonome din lumea reală. În acest context, granița dintre tehnologia civilă și cea militară devine tot mai difuză, iar companiile din gaming pot ajunge să joace un rol neașteptat în dezvoltarea tehnologiilor de apărare. [...]
Huawei a lansat Atlas 350, o placă de accelerare AI pentru inferență , despre care compania susține că oferă performanțe peste Nvidia H20, potrivit South China Morning Post . Anunțul vine pe fondul accelerării adoptării inteligenței artificiale către aplicații de tip „agentic” (sisteme care pot executa sarcini în mod mai autonom), unde viteza și costul inferenței devin critice. Atlas 350 ar urma să fie bazată pe cel mai nou cip Ascend 950PR , proiectat să ofere putere de calcul și capacitate de stocare mai mari pentru inferență AI, a declarat Ma Haixu, vicepreședinte Huawei, la China Partner Conference, vineri. În acest context, „inferența” înseamnă rularea efectivă a modelelor AI deja antrenate, pentru a genera răspunsuri sau predicții în aplicații reale. Zhang Dixuan , șeful diviziei Ascend computing, a afirmat că placa livrează 1,56 petaflopși de putere de calcul FP4 și că aceasta ar reprezenta o îmbunătățire de 2,8 ori față de cipul H20 al Nvidia, adaptat pentru piața din China. FP4 este un format de calcul cu precizie redusă, folosit pentru a accelera procesarea prin mutarea mai rapidă a datelor, cu un compromis controlat asupra acurateței. Huawei spune că Atlas 350 țintește să egaleze sau să depășească produse comparabile pentru inferență în scenarii precum recomandări în căutare, generare multimodală și modele lingvistice mari. Lansarea are loc în timp ce compania, aflată sub sancțiuni americane, își intensifică eforturile de a construi infrastructură de calcul pentru AI pe baza semiconductorilor proprii, după progrese recente la nivel de cipuri Ascend, fără a se baza pe tehnologie americană. [...]
