Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Jensen Huang respinge scenariile apocaliptice despre IA și cere evaluări măsurabile ale riscurilor, într-un moment în care Nvidia vinde infrastructura hardware care alimentează expansiunea accelerată a tehnologiei, potrivit TechRadar.
Într-o intervenție în podcastul „No Priors”, CEO-ul Nvidia a criticat narațiunile „doomer” (catastrofiste) care domină discuția publică despre riscurile inteligenței artificiale, argumentând că multe temeri sunt „exagerate” și influențate de literatura și filmele SF ale secolului XX. Ideea centrală: fără o cuantificare riguroasă, discuția despre „riscuri existențiale” rămâne mai degrabă speculativă decât utilă pentru decizii.
TechRadar amintește că Nvidia produce procesoarele grafice (GPU) folosite pe scară largă la antrenarea și rularea modelelor de IA (inferență) și își poziționează businessul în „infrastructura” și „construcția” de capacități, inclusiv din perspectiva consumului de energie. În acest context, poziționarea publică a CEO-ului contează pentru felul în care industria și factorii de decizie pot ajunge să prioritizeze riscurile: între avertismente generale și evaluări aplicate, legate de utilizarea curentă.
Publicația separă riscurile asociate implementărilor actuale de IA de temerile legate de „inteligența artificială generală” (AGI) – o formă ipotetică ce ar putea replica inteligența umană, ar acționa autonom, și-ar modifica propriul cod și și-ar stabili singură obiectivele.
În acest registru, TechRadar notează că astfel de capabilități nu sunt atinse în prezent și, „potrivit unora”, nu ar fi probabile mai devreme de 10–15 ani, deși „alții” cred că ar putea apărea mult mai curând. În consecință, argumentul lui Huang este că implementările curente sunt încă „prea primitive” și au nevoie de prea multă intervenție umană pentru ca oamenii să „piardă controlul”.
Chiar dacă respinge scenariile existențiale, analiza atrage atenția că „agentic AI” (IA capabilă să execute sarcini în mod mai autonom, ca un „agent”) poate adăuga un nou strat la „suprafața de atac” cibernetică a organizațiilor pe măsură ce este adoptată și ar putea deveni vulnerabilă la exploatare în viitor.
TechRadar reamintește că, în 2023, un grup de oameni de știință și lideri din tehnologie a semnat o scrisoare deschisă care avertiza că IA ar putea duce la extincția omenirii și că riscul ar trebui tratat la nivelul altor amenințări societale, precum războiul nuclear. Printre semnatari au fost enumerați Elon Musk, Sam Altman și Bill Gates, iar Jensen Huang este menționat ca „absent notabil”.
În ansamblu, mesajul lui Huang împinge dezbaterea dinspre retorică spre măsurare: nu neagă existența riscurilor, dar contestă utilitatea scenariilor inspirate din ficțiune atunci când se discută despre probabilitate și control în lumea reală.
Recomandate
Costurile de antrenare pentru modelele de vârf urcă spre 1 miliard de dolari , iar următorul salt ar putea fi și mai scump, pe măsură ce OpenAI pregătește un nou „training run” mult mai mare decât cel folosit pentru GPT-6 Astra, potrivit Wccftech . OpenAI a antrenat GPT-6 Astra pe un cluster de 100.000 de GPU-uri, iar publicația estimează că nota de plată s-ar fi situat între 500 milioane și 1 miliard de dolari (aprox. 2,2–4,4 miliarde lei), în funcție de durata antrenării și de un cost orar de 2,50–3,50 dolari per GPU. În același timp, Jensen Huang , CEO-ul NVIDIA, a felicitat public OpenAI și a vorbit despre o viitoare sesiune de antrenare pe 400.000 de GPU-uri, care ar urma să depășească recordul stabilit de Astra. De ce contează: bugetele și energia devin constrângeri de business, nu doar „performanță AI” Estimările din material indică o schimbare de scară: dacă 100.000 de GPU-uri împing costurile spre pragul de 1 miliard de dolari, o creștere la 400.000 de GPU-uri sugerează o intensificare rapidă a cheltuielilor cu infrastructura (compute), cu efect direct asupra prețului final al produselor AI și asupra accesului la astfel de modele. Wccftech notează și o dimensiune operațională majoră: pentru un scenariu în care antrenarea ar folosi rack-uri NVIDIA GB200 NVL72, necesarul de putere ar ajunge la aproximativ 1,2 GW, pe baza calculelor prezentate (inclusiv un factor PUE – „Power Usage Effectiveness”, indicator al eficienței energetice a unui centru de date). O astfel de cerință mută discuția din zona software în zona de capacitate energetică și infrastructură de centre de date. Unde s-ar fi făcut antrenarea și de ce contează furnizorul de compute Publicația afirmă că antrenarea GPT-6 Astra ar fi fost realizată „cel mai probabil” la centrul de date Stargate din Abilene, Texas . În același context, materialul compară costurile cu o alternativă: dacă OpenAI ar fi folosit facilități CoreWeave, costurile ar fi putut fi „substanțial mai mari”, menționând un preț de circa 10,50 dolari per GPU-oră. Ce aduce GPT-6 Astra, dincolo de model: agenți care operează aplicații Din descrierea citată, Astra este prezentat ca un model capabil să „navigheze” software-ul într-un mod similar oamenilor, prin agenți care lucrează în paralel în browser, foi de calcul, site-uri și aplicații desktop, pentru a produce documente, prezentări și fluxuri de lucru în mai mulți pași. Materialul mai susține că structura „multi-agent” ar reduce riscul de „doom loops” (cicluri repetitive de eroare) și ar permite depanare autonomă de cod și ajustarea strategiei în timpul execuției. Performanța în benchmark-uri: nu e lider peste tot Deși Jensen Huang ar fi asociat lansarea cu „epoca AGI” (inteligență artificială generală), Wccftech notează că există în continuare critici privind statutul de AGI. În plus, potrivit materialului, Anthropic Fable 5.1 rămâne în fața GPT-6 Astra pe mai multe benchmark-uri: SWE-Bench Pro, Artificial Analysis Intelligence Index, Artificial Analysis Coding Agent Index și ProofBench v1.1 (demonstrații matematice formale). Ce urmează Dacă proiecția privind un antrenament pe 400.000 de GPU-uri se confirmă, următoarea etapă ar muta competiția într-o zonă în care diferențiatorii nu mai sunt doar arhitectura modelului și datele, ci și accesul la energie, centre de date și contracte de compute la scară foarte mare. Materialul nu oferă un calendar sau o confirmare oficială a acestei sesiuni viitoare, ci o prezintă ca proiecție atribuită lui Jensen Huang. [...]
AWS își securizează din timp capacitatea de calcul pentru AI printr-un plan de a adăuga încă 2 milioane de procesoare grafice (GPU) Nvidia în infrastructura sa globală între 2027 și 2028, potrivit TechRadar . Mișcarea indică o accelerare a investițiilor în centre de date, pe fondul unei cereri pentru „accelerated computing” (calcul accelerat, adică folosirea GPU-urilor pentru sarcini AI) care, conform companiilor, a depășit așteptările. Planul vine după un angajament anterior de a adăuga peste un milion de cipuri începând din 2026, pe măsură ce cererea clienților a crescut mai repede decât estimările. Extinderea consolidează parteneriatul de lungă durată dintre Amazon Web Services (AWS) și Nvidia și sugerează că ambele companii mizează pe continuarea creșterii cheltuielilor pentru inteligență artificială. Ce include extinderea, dincolo de GPU-uri Pe lângă cele 2 milioane de GPU-uri, AWS și Nvidia își extind colaborarea și pe alte componente ale infrastructurii: introducerea unor noi procesoare „Vera-based” (CPU-uri) în cloud-ul Amazon, pentru aplicații AI mai solicitante; modernizări de rețea, inclusiv extinderea tehnologiei NVLink Fusion , împreună cu memorie cu lățime mare de bandă, pentru performanță mai bună în clustere mari; actualizări pentru serviciile de analiză ale Amazon folosind software-ul Nvidia cuDF, cu viteze de procesare „aproape de 3,7 ori” față de configurații standard și o îmbunătățire de „aprox. 30%” a raportului preț/performanță față de setări bazate doar pe cipuri standard; îmbunătățiri la căutarea vectorială (tehnică folosită frecvent în AI pentru a găsi similarități), unde construirea indexului ar fi de „aprox. 9 ori” mai rapidă când rulează pe GPU-uri. Separat, divizia de robotică a Amazon lucrează cu Nvidia la instrumente de simulare pentru a accelera antrenarea roboților de depozit de generație următoare. Componentă de securitate și sector public În plan este inclusă și o alocare dedicată pentru sectorul public: 100.000 de cipuri ar urma să fie rezervate pentru nevoi sensibile de calcul ale agențiilor guvernamentale și de apărare din SUA, potrivit materialului. Ce spun companiile și care este incertitudinea CEO-ul AWS, Matt Garman, a spus că utilizatorii vor „libertatea de a alege cele mai bune instrumente” pentru sarcinile AI și încrederea că acestea funcționează integrat, motiv pentru care AWS a investit împreună cu Nvidia în optimizări de la rețea și securitate până la implementare. La rândul său, Jensen Huang, CEO Nvidia, a afirmat că „cererea este înaintea fiecărei prognoze” și că parteneriatul se extinde „pe întregul stack” (GPU-uri, CPU-uri, rețelistică, modele deschise și software) pentru a face „agentic și physical AI” (AI care poate acționa autonom și AI integrată în sisteme fizice) scalabile în cloud. TechRadar notează însă și limita evidentă a unui astfel de pariu: dacă cererea reală va ține pasul cu planurile va deveni limpede abia după ce noua infrastructură va fi operațională. [...]
SUA a folosit accesul la cipuri Nvidia ca monedă de negociere într-un acord preliminar de pace între Armenia și Azerbaidjan , într-un exemplu rar de politică externă construită direct pe regimul de control al exporturilor de semiconductori, potrivit The Next Web . Miza nu este doar diplomatică: licențele pentru procesoare avansate devin un instrument de influență cu efecte economice și operaționale asupra proiectelor de infrastructură pentru inteligență artificială (IA) din state considerate „în afara cercului” de țări cu acces facil la astfel de tehnologii. Informația de bază vine dintr-o relatare a The Wall Street Journal , care susține că negociatorii americani au folosit promisiunea accesului la cipuri IA Nvidia pentru a ajuta la obținerea unui acord preliminar între Armenia și Azerbaidjan, convenit anul trecut. Concret, stimulentul ar fi fost extinderea aprobărilor pentru achiziția de cipuri destinate unui proiect de centru de date în Armenia — un detaliu despre care publicația americană spune că nu fusese raportat anterior. De ce contează: licența de export devine pârghie, nu subvenție Procesorii avansați Nvidia sunt supuși controlului la export. Pentru cumpărători din afara unui grup restrâns de țări „de încredere”, vânzarea are nevoie de aprobarea Washingtonului, iar aprobarea este discreționară. În această logică, o licență de export poate fi acordată, extinsă, întârziată sau refuzată fără o lege nouă și fără cheltuieli bugetare directe — mai degrabă ca un „drept de acces” administrativ decât ca o finanțare. Consecința economică este că statele care vor să găzduiască infrastructură IA nu pot „compensa” lipsa licenței prin capital intern: fără hardware-ul aprobat, proiectele rămân blocate, indiferent de bani sau de ambiție industrială. Cazul Armenia: fabrica IA Firebird și rolul cipului în negociere Firebird a deschis în august o facilitate în Hrazdan, prezentată anterior drept cea mai mare „fabrică IA” din regiune. La inaugurare au apărut atât lideri politici, cât și lideri din tehnologie, iar în fundal au fost vizibile siglele Firebird și Nvidia. Potrivit relatării The Wall Street Journal, cipurile asociate acestui proiect ar fi făcut parte din pachetul care a adus Armenia la masa negocierilor. Contextul este un conflict de decenii între Armenia și Azerbaidjan privind Nagorno-Karabah, iar acordul preliminar ar fi urmat unei intervenții a Casei Albe. În versiunea prezentată de WSJ, un centru de date ar fi fost „în interiorul” înțelegerii. Un tipar mai larg: aceeași pârghie, în alte geografii The Next Web plasează episodul într-un tipar mai amplu, în care accesul la cipuri și condițiile de licențiere sunt folosite ca instrument de politică externă și de aliniere economică: Kazahstan : în iunie, țara a semnat un acord de 10 miliarde de dolari (aprox. 45 miliarde lei) cu Firebird pentru un proiect numit „Data Center Valley”, pe același model — dezvoltator susținut de Nvidia, infrastructură IA, acces condiționat de licențe. Emiratele Arabe Unite (Abu Dhabi) : compania IA G42 ar explora vânzarea unui pachet majoritar către companii americane pentru a-și securiza accesul la cipuri după aprilie 2027, într-o logică inversă: restructurarea proprietății ca să nu piardă „dreptul de a cumpăra”. Ce știm și ce lipsește: termenii reali nu sunt publici The Next Web notează că unele cifre — aproximativ 70.000 de procesoare Nvidia asociate unui proiect Firebird de 5 miliarde de dolari (aprox. 22,5 miliarde lei) în Armenia — provin din materiale de urmărire legate de relatarea WSJ, nu din articolul original (aflat în spatele unui paywall). Prin urmare, detaliile nu pot fi verificate integral din documente publice. Mai important, lipsesc elementele care ar permite evaluarea juridică și economică a aranjamentului: nu există o relatare publică despre ce ar fi primit Azerbaidjanul ; nu sunt publice condițiile licenței de export (termeni, obligații, clauze); nu este clar ce se întâmplă cu aprobarea dacă acordul eșuează, în condițiile în care este vorba de un acord preliminar, nu de un tratat; Departamentul Comerțului nu a spus public dacă o licență poate fi condiționată de un rezultat diplomatic . Pe înregistrare rămâne însă ideea centrală: o administrație americană a tratat semiconductori avansați ca instrument de negociere între două state aflate în conflict, iar un executiv Nvidia a descris „diplomația cipului” ca fiind „în prim-plan” pentru actuala administrație. [...]
Google extinde accesul la Gemini pe PC printr-o aplicație dedicată pentru Windows 10 și 11 , o mutare care poate reduce fricțiunea de utilizare în companii și pentru utilizatorii care lucrează preponderent în aplicații desktop, prin acces rapid și integrare cu fluxurile de lucru existente, potrivit Google . Aplicația este gândită să ruleze „alături” de instrumentele și aplicațiile folosite zilnic, oferind asistență fără a întrerupe activitatea curentă. Google susține că aplicația este „ușoară și silențioasă” și nu încetinește PC-ul. Ce schimbă operațional: acces rapid și spațiu dedicat de lucru Google descrie trei scenarii principale de utilizare pe Windows: Deschidere instant prin scurtătură de tastatură : combinația Alt + Space deschide Gemini peste fereastra activă, pentru verificări rapide sau idei de conținut, după care utilizatorul revine în fluxul de lucru. Lucru „în profunzime” într-un spațiu dedicat : aplicația oferă acces la funcțiile deja disponibile în Gemini, inclusiv posibilitatea de a delega sarcini în mai mulți pași către Gemini Spark (descris ca „agent personal AI 24/7”). Tot aici, Gemini poate redacta un rezumat de proiect folosind informații din aplicațiile Google, precum Gmail și Google Drive. Generare de conținut vizual : utilizatorii pot crea imagini și pot genera video, inclusiv prin Gemini Omni , direct din aplicația desktop. Disponibilitate și ce urmează Aplicația Gemini pentru Windows este disponibilă „astăzi”, la nivel global, pentru Windows 10 și Windows 11 , iar descărcarea se face de la gemini.google/desktop (menționat în sursă). Google precizează că „este doar începutul” și că vor fi adăugate în timp „mai multe capabilități native” pentru desktop, fără a detalia un calendar. În privința datelor și confidențialității, sursa trimite la politica de confidențialitate Google . [...]
România și alte opt state din Europa Centrală și de Est vor să influențeze regulile și finanțările UE pentru inteligența artificială , printr-o coaliție regională care își propune să reducă barierele pentru startup-uri și să atragă investiții în infrastructură digitală, potrivit Newsweek . Miza, așa cum este prezentată în material, este ca regiunea să nu mai rămână doar o „uzină” de servicii IT pentru companii din Vest, ci să câștige greutate politică și economică în momentul în care se stabilesc „banii și regulile” pentru AI la nivel european. Ce urmărește coaliția și de ce contează pentru companii Noua alianță – descrisă ca un bloc comun pe tehnologie, format din nouă state din regiune – își propune, conform sursei, câteva obiective cu impact direct asupra mediului de afaceri tech: eliminarea unor bariere administrative care „încurcă startup-urile locale”; atragerea de „fonduri serioase” pentru centre de date și infrastructură; acces mai liber la supercalculatoare; simplificări prin viitorul pachet „ Digital Omnibus ”, menționat în articol ca direcție de reducere a birocrației. În esență, demersul este prezentat ca o încercare de a schimba poziționarea economică a regiunii: de la furnizor de forță de muncă ieftină la dezvoltator de produse și proprietate intelectuală. Presiune la Bruxelles, pe fondul noilor reguli pentru AI Materialul plasează inițiativa în contextul în care, „exact când se scrie legislația” care va influența competiția europeană în AI, statele din Europa Centrală și de Est încearcă să vorbească „pe o singură voce”. „Avem specialiști de top în Inginerie, dar ne-am blocat prea des în piețe mici și izolate. Dacă vrem să ne batem de la egal la egal cu gigantul american sau cu cel chinez, trebuie să vorbim pe o singură voce”, arată reprezentanții CEE Digital Coalition . Context: încercarea de a ieși din modelul de „outsourcing” Newsweek notează, citând date agregate de Euractiv, că mișcarea ar fi „prima încercare matură” prin care Estul Europei încearcă să renunțe la eticheta de „hub de outsourcing” (externalizare – adică dezvoltare pentru terți, fără ca valoarea adăugată și deciziile strategice să rămână local) și să devină un actor care contează în definirea regulilor pentru AI. În logica articolului, obiectivul final este ca cele nouă state să treacă, în domeniul inteligenței artificiale, de la execuție pentru alții la „producție proprie” de idei și afaceri, cu efecte potențiale asupra investițiilor, competitivității și capacității de a păstra valoarea economică în regiune. [...]
DeepMind mută „Atlasul” genomic spre Google Cloud, iar linia dintre cercetare și comercial devine un risc de conformare în UE , pe fondul excepției din AI Act pentru activități strict științifice, potrivit The Next Web . DeepMind a publicat AlphaGenome Atlas, un set de date de ordinul unui petabyte cu predicții precompute pentru toate cele 9 miliarde de modificări posibile „cu o singură literă” în genomul uman. Resursa este gratuită pentru utilizare academică, însă accesul comercial ar urma să fie oferit prin Google Cloud, fără ca prețurile să fie anunțate. Ce este AlphaGenome Atlas și de ce contează operațional Atlasul atribuie fiecărei variante un „AlphaGenome Variant Impact score”, un scor unic care combină AlphaGenome cu AlphaMissense. Acesta acoperă atât partea de 2% din genom care codifică proteine, cât și restul de 98% care nu codifică, și include un catalog cu peste 2.500 de motive ADN recurente. Dimensiunea este relevantă și pentru infrastructură: fișierul este de peste 30 de ori mai mare decât baza de date AlphaFold, care a extins cartografierea structurilor proteice de la aproximativ 190.000 de intrări experimentale la peste 200 de milioane de predicții. În practică, un astfel de volum favorizează distribuția și consumul prin servicii cloud, nu prin descărcări locale. Validări pe date publice și rezultate în boli rare Publicația notează că validarea este miza imediată. Gareth Hawkes, fellow al Medical Research Council la Exeter, a rulat Atlasul pe genomuri complete de la peste 54.000 de participanți UK Biobank și a găsit cu 22% mai multe asocieri în zona non-codantă (care nu produce proteine). Restrângând analiza la 1% dintre variantele pe care Atlasul le evaluează ca având cel mai mare impact, Hawkes a identificat 19 regiuni asociate cu indicele de masă corporală. Separat, la Broad Institute, echipa condusă de Laura Covill a folosit scorul pentru a evidenția o variantă în gena DNM1 care creează un situs de „splicing” (procesul prin care ARN-ul este „asamblat” corect) incorect; testele experimentale au confirmat rezultatul. DNM1 este puternic asociată cu encefalopatia epileptică. Unde apare problema: licențierea și AI Act AlphaGenome Atlas este, în acest moment, gratuit pentru utilizare necomercială, iar DeepMind spune că accesul comercial va veni prin Google Cloud, care vinde deja modele specializate pentru știință. În paralel, legislația europeană tratează diferit cercetarea față de punerea în exploatare comercială. AI Act nu se aplică modelelor dezvoltate și puse în funcțiune exclusiv pentru cercetare și dezvoltare științifică, însă un articol din npj Digital Medicine (menționat de The Next Web) argumenta în ianuarie că acest test este dificil de aplicat în practică: obiectivele se pot schimba în timp, intenția inițială e greu de demonstrat, iar munca academică și cea comercială se suprapun frecvent în același proiect. Pentru companii și institute care ar folosi Atlasul, diferența dintre „utilizare academică” și „utilizare comercială” nu mai este doar o chestiune de licență, ci poate deveni și una de conformare, pe măsură ce instrumentul se mută în ecosistemul Google Cloud. [...]
