Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Nvidia a investit în Thinking Machines Lab, startupul de inteligență artificială fondat de fosta directoare tehnologică a OpenAI, Mira Murati, într-un parteneriat strategic care prevede utilizarea masivă a cipurilor companiei pentru dezvoltarea unor modele AI de ultimă generație, potrivit informațiilor publicate de The Wall Street Journal.
Acordul presupune implementarea a cel puțin un gigawatt de cipuri Nvidia pentru antrenarea și rularea sistemelor de inteligență artificială dezvoltate de Thinking Machines Lab. De asemenea, cele două companii vor colabora pentru a construi infrastructuri dedicate antrenării și implementării modelelor AI la scară foarte mare.
Startupul lansat de Mira Murati în februarie 2025 a crescut rapid în industria tehnologică. În iulie 2025, compania a atras 2 miliarde de dolari într-o rundă de finanțare de tip seed, evaluând startupul la aproximativ 12 miliarde de dolari, potrivit datelor publicate de Reuters.
Echipa Thinking Machines Lab include mai mulți cercetători importanți din domeniul AI, printre care foști membri ai OpenAI, iar compania lucrează la dezvoltarea unor sisteme multimodale capabile să interacționeze cu utilizatorii prin conversație, imagini și alte forme naturale de comunicare.
Investiția face parte din strategia mai amplă a Nvidia de a susține financiar și tehnologic companii care dezvoltă modele de inteligență artificială. Producătorul de cipuri a participat în ultimii ani la finanțări pentru mai multe startupuri majore din domeniu, inclusiv OpenAI, Anthropic, xAI sau Mistral AI.
Parteneriatul cu Thinking Machines Lab ar putea folosi noua platformă de hardware Vera Rubin, anunțată de Nvidia pentru 2026, care promite performanțe de inferență mult mai eficiente decât arhitectura actuală Blackwell.
Recomandate
Noile teste arată că GPT-5.5 ajunge din urmă Mythos Preview la capabilități relevante pentru securitate cibernetică , ceea ce pune sub semnul întrebării argumentul comercial al lansărilor „cu acces limitat” vândute ca măsură de siguranță, potrivit Ars Technica . În evaluarea AISI (instituția nu este detaliată în fragmentul furnizat), rezultatele pentru GPT-5.5 sugerează că Mythos Preview probabil nu a fost „un progres specific unui singur model”, ci mai degrabă un efect al îmbunătățirilor generale în autonomie pe termen lung, raționament și programare — adică exact tipul de evoluții care pot ridica simultan și utilitatea, și riscul în zona de „cyber”. De ce contează pentru companii și piața de securitate Dacă performanța „de vârf” în scenarii de securitate cibernetică nu mai este un diferențiator exclusiv al unui model foarte mediatizat, atunci: justificarea pentru prețuri premium și poziționare bazată pe „pericol” devine mai greu de susținut; presiunea se mută pe guvernanță (cine primește acces, în ce condiții) și pe control operațional, nu pe „unicitatea” tehnologică a unui singur produs; organizațiile care evaluează astfel de modele pentru apărare trebuie să trateze riscul ca fiind mai „generalizat” în generațiile noi de modele, nu ca o excepție. „Marketing bazat pe frică” și accesul limitat, în centrul discuției Într-un interviu recent acordat podcastului Core Memory , Sam Altman, CEO OpenAI, a criticat promovarea lansărilor limitate prin ceea ce el numește „marketing bazat pe frică”. El a comparat retorica din jurul unor modele cu un mesaj de tipul „am construit o bombă” urmat de vânzarea unui „adăpost anti-bombă” pentru 100 de milioane de dolari. „Va exista mult mai multă retorică despre modele prea periculoase pentru a fi lansate. Vor exista și modele foarte periculoase care vor trebui lansate în moduri diferite.” Interviul este disponibil aici: Core Memory . Cum își structurează OpenAI accesul la modelele „cyber” OpenAI a introdus în februarie un program-pilot numit „ Trusted Access for Cyber ”, prin care cercetători în securitate și companii își pot verifica identitatea și își pot înregistra interesul pentru a studia modele de frontieră în scopuri defensive: Trusted Access for Cyber și pagina de verificare: chatgpt.com/cyber . Luna trecută, compania a spus că folosește această listă pentru a controla lansarea limitată a GPT-5.4-Cyber, o variantă „ajustată intenționat” pentru capabilități suplimentare în zona cyber și cu mai puține restricții: OpenAI . Iar joi, Altman a afirmat pe rețele sociale că lansarea inițială a GPT-5.5-Cyber va fi, la rândul ei, limitată „în următoarele zile” la „apărători critici” din zona cyber: X . Ce urmează Pe termen scurt, miza se mută pe criteriile de acces și pe modul în care astfel de programe „cu identitate verificată” vor deveni un standard de piață pentru utilizarea defensivă. În același timp, dacă îmbunătățirile care cresc riscul sunt „mai generale”, cum sugerează AISI, presiunea pentru reguli și proceduri de lansare diferențiate (nu doar pentru un singur model „special”) ar putea crește. Limitarea importantă: fragmentul furnizat nu include detalii despre metodologie, seturi de teste sau scoruri, deci comparația rămâne la nivelul concluziei prezentate. [...]
Departamentul american al Apărării își extinde rapid accesul la instrumente de inteligență artificială pe rețele militare clasificate , după ce Amazon Web Services (AWS) , Microsoft și NVIDIA au semnat acorduri care permit Pentagonului utilizarea tehnologiilor lor „pentru utilizare operațională legală”, potrivit Engadget . Informația este relatată inițial de Bloomberg , care notează că, alături de cele trei companii, și Reflection AI a încheiat un acord similar. Pentagonul a transmis, într-o declarație citată de Bloomberg, că aceste acorduri „accelerează transformarea” către un model în care armata SUA devine o „forță de luptă AI-first” (orientată în primul rând către folosirea inteligenței artificiale). Ce se schimbă operațional: AI pe rețele clasificate Elementul cu impact direct este faptul că instrumentele de AI ale companiilor vor putea fi folosite pe rețele militare clasificate , ceea ce ridică miza față de utilizări comerciale sau administrative. Formularea „pentru utilizare operațională legală” indică un cadru de utilizare în interiorul regulilor și procedurilor militare, fără ca materialul citat să detalieze ce tipuri de aplicații vor fi implementate efectiv. Lista furnizorilor se lărgește; Anthropic rămâne în afara acordurilor Engadget arată că AWS, Microsoft și NVIDIA se alătură altor companii care au semnat acorduri similare cu Departamentul Apărării, între care xAI, OpenAI și Google. În acest context, Anthropic este prezentată drept singurul furnizor major de AI din SUA care nu are un acord funcțional cu Pentagonul. Materialul descrie și tensiunile dintre administrația Trump și Anthropic: în februarie, secretarul apărării Pete Hegseth ar fi amenințat că va eticheta compania drept „risc pentru lanțul de aprovizionare” dacă nu renunță la măsuri de protecție care împiedică folosirea chatbotului Claude pentru supraveghere în masă a americanilor sau în arme complet autonome. După refuzul companiei, președintele Trump a ordonat agențiilor federale să înceteze utilizarea produselor Anthropic în termen de șase luni, iar disputa a ajuns în instanță. Reacție publică: semnal de risc reputațional pentru furnizori Engadget notează că ritmul de adopție al AI în apărare și viteza cu care marile companii americane „se aliniază” pentru a vinde către administrația Trump ar trebui să fie un motiv de îngrijorare pentru cetățenii SUA. Ca indiciu al sensibilității publice, publicația citează date ale firmei de inteligență de piață Sensor Tower: OpenAI ar fi înregistrat o creștere cu 413% de la an la an a dezinstalărilor aplicației ChatGPT în februarie, după acordul companiei cu Departamentul Apărării. Ce urmează, pe baza informațiilor disponibile, este extinderea acestui tip de parteneriate în zona militară, cu o presiune tot mai mare pe furnizorii care nu acceptă condițiile Pentagonului și cu posibile costuri de imagine pentru cei care intră în astfel de acorduri. [...]
Pentagonul își diversifică furnizorii de AI pentru rețele secrete , semnând acorduri cu șapte companii tehnologice și lăsând în afara listei Anthropic , pe fondul unei dispute legate de mecanismele de siguranță pentru utilizarea militară a inteligenței artificiale, potrivit Agerpres . Decizia are o miză operațională și de gestionare a riscului: integrarea unor „capacități avansate” de AI în rețele clasificate, în timp ce Pentagonul încearcă să evite blocaje de aprovizionare și o dependență prea mare de un singur furnizor, conform comunicatului citat de Reuters. Cine sunt furnizorii selectați și ce urmează să livreze Cele șapte companii cu care Departamentul american al Apărării a ajuns la acorduri sunt: SpaceX, OpenAI, Google, Nvidia, Reflection, Microsoft și Amazon. Unele dintre ele colaborau deja cu Pentagonul. Aceste soluții urmează să fie integrate în rețele cu „niveluri de impact 6 și 7”, o clasificare care se referă la efectele pe care compromiterea confidențialității, integrității sau disponibilității sistemelor informatice le-ar avea asupra securității naționale. De ce lipsește Anthropic din listă Comunicatul exclude Anthropic, companie aflată într-o dispută cu Pentagonul privind mecanismele de siguranță pentru utilizarea militară a AI. În același timp, sursa citată arată că există rezerve interne față de renunțarea la Anthropic: unii angajați ai departamentului, foști oficiali și furnizori de tehnologie care lucrează îndeaproape cu armata americană au declarat pentru Reuters că instrumentele firmei ar fi „mai bune decât alternativele”, deși s-a ordonat eliminarea lor în următoarele șase luni. Directorul pentru tehnologie al Departamentului Apărării, Emil Michael, a declarat pentru CNBC că Anthropic reprezintă în continuare un risc pentru lanțul de aprovizionare. Unde va fi folosită AI în armată Extinderea serviciilor de AI vizează utilizări precum: planificare; logistică; selectarea țintelor; alte activități operaționale, cu obiectivul de a simplifica și accelera operațiunile, potrivit comunicatului preluat de Reuters. [...]
Elon Musk a admis că xAI a folosit modele OpenAI pentru a antrena Grok , o recunoaștere care împinge în prim-plan „zona gri” a industriei AI privind distilarea modelelor și riscurile de încălcare a proprietății intelectuale, potrivit G4Media . Declarația a fost făcută într-un proces din California , în timpul unei audieri în care Musk a fost întrebat despre practicile de antrenare a modelelor de inteligență artificială. Discuția s-a concentrat pe „distilare” – o metodă prin care un model mai mare și mai performant este folosit pentru a antrena unul mai mic, transferându-i din capabilități. Întrebat direct dacă xAI a folosit tehnologia OpenAI în acest mod, Musk a evitat inițial un răspuns tranșant, spunând că „în general, toate companiile de AI” recurg la astfel de practici. Presat să clarifice, el a răspuns: „Parțial”. De ce contează: distilarea, între practică uzuală și dispută de proprietate intelectuală Distilarea este descrisă ca fiind larg utilizată în industrie, mai ales pentru a obține versiuni mai eficiente și mai accesibile ale unor sisteme complexe. În același timp, metoda a devenit controversată pe fondul disputelor legate de proprietatea intelectuală și de respectarea termenilor de utilizare. În acest context, articolul menționează mai multe poziții și reacții din industrie: Anthropic și OpenAI au atras atenția asupra riscurilor ca distilarea să fie folosită pentru a replica performanțele unor modele concurente fără a parcurge întregul proces de dezvoltare. Unele firme din China au fost acuzate că folosesc astfel de metode pentru a reduce costurile și timpul de dezvoltare. Google a anunțat măsuri pentru a limita ceea ce numește „atacuri de distilare”, pe care le consideră o posibilă formă de încălcare a proprietății intelectuale. Reprezentanții Anthropic au spus, într-o analiză publicată anterior, că distilarea este în esență o metodă legitimă și frecvent folosită pentru optimizarea modelelor proprii, dar care poate fi exploatată pentru avantaje competitive „discutabile”. Ce susține Musk Ulterior, Musk a spus că este „o practică standard” ca modelele de inteligență artificială să fie validate sau îmbunătățite cu ajutorul altor sisteme similare. Declarațiile vin pe fondul intensificării competiției în AI, într-un moment în care delimitarea dintre inovație, colaborare și utilizare controversată a tehnologiei devine tot mai dificilă, mai notează articolul. [...]
Blocajele de reglementare care țin pe loc livrările Nvidia H200 către China pot accelera transferul de cotă de piață către Huawei , într-o piață locală de cipuri pentru inteligență artificială estimată să ajungă la 67 miliarde dolari (aprox. 308 miliarde lei) până în 2030, potrivit unei analize Tom's Hardware , care citează un reportaj Financial Times și estimări Morgan Stanley. Potrivit Financial Times (link în sursă), Huawei este „pe drumul” de a capta cea mai mare cotă din piața chineză de cipuri AI chiar din acest an, pe fondul cererii în creștere din partea companiilor chineze pentru alternative interne la Nvidia. Contextul: operațiunile Nvidia din China, care ar fi reprezentat anterior până la 25% din veniturile diviziei de centre de date, sunt afectate de restricții la export și bariere de reglementare impuse atât de SUA, cât și de China, pe fondul tensiunilor comerciale și tehnologice. De ce s-au blocat livrările H200: cerințe contradictorii SUA–China Tom’s Hardware notează că Jensen Huang, CEO-ul Nvidia, a confirmat în martie 2026 că firma a primit licențe din SUA pentru a vinde cipuri AI H200 către China și că a repornit producția pentru a acoperi cererea. Totuși, deși compania ar fi obținut aprobarea SUA și comenzi de la clienți chinezi, livrările au întâmpinat obstacole, cu posibile întârzieri legate de reglementările chineze de import. Financial Times susține că Beijingul ar fi instruit companiile chineze de tehnologie să limiteze utilizarea cipurilor Nvidia la operațiunile lor din afara țării, în timp ce sprijină producția internă. În paralel, autoritățile americane cer ca toate cipurile Nvidia comandate de clienți chinezi să fie folosite doar în China. Rezultatul, potrivit materialului: un blocaj la nivelul procedurilor vamale pentru H200, pe fondul acestor cerințe care se bat cap în cap. Pariul Huawei: „inference” și clustere, nu performanță brută Deși cipurile Nvidia rămân mai avansate, Huawei ar urmări o strategie diferită: țintește segmentul de „inference” (calculul folosit de modelele AI pentru a genera răspunsuri și a executa sarcini după finalizarea antrenării), descris ca fiind în creștere rapidă. Conform Financial Times, Huawei și-a poziționat procesoarele 950PR drept opțiunea preferată pentru companiile locale care rulează sarcini de inference. Argumentul Huawei, redat în articol: pe măsură ce asistenții AI și agenții autonomi devin mai răspândiți, inference ar urma să devină cea mai mare sursă de cerere pentru putere de calcul AI. Pentru că aceste sarcini sunt, în general, mai puțin solicitante decât antrenarea modelelor foarte mari, Huawei poate rămâne competitivă chiar dacă performanța brută a cipurilor este mai slabă. Pentru a compensa, compania ar lega un număr mare de cipuri folosind tehnologie proprie de rețelistică, construind clustere (grupuri de servere/cipuri care lucrează împreună) pentru a crește performanța la nivel de sistem. Un exemplu invocat: DeepSeek ar fi folosit cipul Huawei 950PR pentru inference, deși cel mai recent model v4 ar fi fost antrenat pe cipuri Nvidia, potrivit confirmării companiei menționate în articol. Miza economică: o piață de 67 mld. dolari și o pondere tot mai mare pentru furnizorii locali Estimările Morgan Stanley citate indică o schimbare structurală: piața de cipuri AI din China ar putea ajunge la circa 67 miliarde dolari (aprox. 308 miliarde lei) până în 2030, iar companiile locale ar urma să acopere aproximativ 86% din cerere. Tot Morgan Stanley estimează că furnizorii chinezi ar putea reprezenta, singuri, circa 21 miliarde dolari (aprox. 97 miliarde lei) din piață chiar în acest an. În paralel, Huawei își sprijină planurile de creștere pe capacitatea de producție internă: majoritatea cipurilor sale AI sunt fabricate de SMIC , iar compania ar plănui să adauge încă două fabrici dedicate în acest an. Dacă își crește producția cu succes, prognoza inițială de venituri ar putea fi depășită, potrivit articolului. Ce rămâne în avantajul Nvidia Chiar și cu presiunea de reglementare, Nvidia păstrează avantaje importante, în special ecosistemul software. Tom’s Hardware arată că, deși Huawei dezvoltă platforma Cann ca alternativă internă la CUDA (platforma software Nvidia folosită pe scară largă), dezvoltatorii spun că aceasta rămâne în urmă la capitolele ușurință de utilizare și maturitate. Costurile operaționale și complexitatea de dezvoltare pot crește pentru clienți, ceea ce ajută Nvidia să își mențină influența globală. În China, însă, „prinderea” Nvidia s-a slăbit după ce Washingtonul a blocat anul trecut vânzările H20 (un procesor modificat pentru piața chineză, conform cerințelor de export), iar compania ar avea dificultăți în a găsi un produs care să respecte simultan regulile americane și cerințele de reglementare chineze. „Ziua în care DeepSeek apare mai întâi pe Huawei este un rezultat groaznic pentru națiunea noastră – ar putea duce la un scenariu în care modelele AI din întreaga lume sunt dezvoltate și rulează cel mai bine pe hardware non-american”, a spus Jensen Huang, într-un interviu recent citat de articol. În lipsa unei deblocări rapide a livrărilor H200 și a unei soluții stabile de conformare pe ambele maluri, riscul operațional pentru Nvidia este ca piața chineză să se reorienteze accelerat către furnizori locali, cu efect direct asupra veniturilor și a influenței ecosistemului său în a doua cea mai mare economie a lumii. [...]
Elon Musk a recunoscut în instanță că xAI a folosit „distilarea” pe modele OpenAI pentru a antrena Grok , o practică ce poate eroda avantajul competitiv al laboratoarelor care investesc masiv în infrastructură de calcul și care, în același timp, ridică mizele privind aplicarea termenilor de utilizare ai modelelor, potrivit TechCrunch . Mărturia a fost dată joi, într-o instanță federală din California, în procesul în care Musk dă în judecată OpenAI , pe CEO-ul Sam Altman și pe Greg Brockman. Întrebat dacă xAI a folosit tehnici de distilare pe modele OpenAI pentru a antrena Grok, Musk a spus că este o practică generală în industrie, iar când i s-a cerut să confirme dacă răspunsul este „da”, a răspuns: „Parțial”. De ce contează: distilarea reduce bariera de cost și apasă pe regulile de utilizare Distilarea (în contextul modelelor de inteligență artificială) este o metodă prin care un model nou este antrenat să reproducă comportamentul unuia mai performant, prin interogări sistematice ale chatboturilor sau ale interfețelor de programare (API) puse la dispoziție public. Miza economică este că astfel pot fi obținute modele „aproape la fel de capabile” la costuri mai mici, subminând avantajul construit de jucătorii mari prin investiții în capacitate de calcul. TechCrunch notează că nu este clar dacă distilarea este explicit ilegală; mai degrabă, ar putea încălca termenii de utilizare impuși de companii pentru produsele lor. Reacția industriei: încercări de a bloca interogările „suspecte” În paralel, OpenAI, Anthropic și Google ar fi lansat, prin Frontier Model Forum, o inițiativă de schimb de informații despre cum pot fi combătute încercările de distilare, în special din China. Abordarea descrisă se bazează pe identificarea și prevenirea interogărilor în masă care pot „cartografia” comportamentul intern al modelelor. OpenAI nu a răspuns solicitării de comentariu privind declarația lui Musk, la momentul publicării articolului. Context din proces: poziționarea xAI în cursa globală În aceeași mărturie, Musk a fost întrebat despre o afirmație făcută vara trecută, potrivit căreia xAI ar urma să depășească în curând orice companie, cu excepția Google. El a clasat furnizorii de top astfel: Anthropic pe primul loc, urmată de OpenAI, Google și modele chinezești cu cod deschis, caracterizând xAI drept o companie mult mai mică, cu „câteva sute” de angajați. [...]
