Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
China ar fi la doar „câteva luni” în urma Occidentului la modelele AI, potrivit CNBC, care citează declarațiile lui Demis Hassabis, CEO Google DeepMind, făcute într-un interviu pentru noul podcast al publicației, „The Tech Download”.
Hassabis, care conduce unul dintre cele mai influente laboratoare de inteligență artificială și este asociat direct cu dezvoltarea asistentului Gemini al Google, spune că evaluarea sa contrazice percepția potrivit căreia China ar fi rămas mult în urmă. În podcast, el a afirmat că modelele chinezești sunt mai aproape de capabilitățile din SUA și din Vest „decât poate credeam acum unul sau doi ani”.
„Poate că sunt doar cu câteva luni în urmă în acest moment.”
CNBC amintește că, în urmă cu aproximativ un an, laboratorul chinez DeepSeek a lansat un model care a produs reacții puternice în piețe, prin performanțe obținute cu cipuri mai puțin avansate și la costuri mai mici decât alternativele americane. De atunci, DeepSeek a mai lansat modele, iar „factorul de șoc” s-a estompat, însă dinamica lansărilor a continuat.
În același timp, giganți precum Alibaba, dar și companii mai mici precum Moonshot AI și Zhipu, au prezentat modele considerate „foarte capabile”, potrivit relatării CNBC. Mesajul de fond: ecosistemul chinez a redus rapid diferența la nivel de produse și performanță percepută.
Hassabis a nuanțat însă ideea de „apropiere” de Occident, spunând că firmele chineze nu au demonstrat încă abilitatea de a produce descoperiri care să împingă înainte „frontiera” tehnologică, nu doar să o ajungă din urmă. El a dat ca exemplu „transformerul”, arhitectura publicată de cercetători Google în 2017, care stă la baza modelelor lingvistice mari folosite astăzi în produse precum ChatGPT (OpenAI) și Gemini (Google).
În opinia sa, întrebarea esențială este dacă actorii din China pot veni cu o inovație fundamentală „dincolo de frontieră”, nu doar cu optimizări și replicări ale direcțiilor deja validate. Hassabis a sugerat că, până acum, această dovadă nu a apărut.
Un obstacol major rămâne accesul la tehnologie critică, în special la semiconductori de ultimă generație necesari pentru antrenarea modelelor avansate, în contextul restricțiilor de export impuse de SUA pentru cipurile Nvidia. CNBC notează că Casa Albă ar fi indicat că ar aproba vânzări către China pentru cipul Nvidia H200, dar acesta nu este vârful de gamă al companiei.
Producători locali, precum Huawei, încearcă să acopere deficitul, însă performanța ar fi în continuare sub oferta Nvidia, conform articolului. Pe termen mai lung, unii analiști consideră că lipsa accesului la cele mai performante cipuri ar putea duce la lărgirea diferenței dintre modelele americane și cele chineze.
CNBC îl citează și pe Jensen Huang, CEO Nvidia, care a spus anul trecut că SUA „nu sunt cu mult în față” în cursa AI, indicând că China stă bine la infrastructură și modele, în timp ce SUA ar avea avantajul clar la cipuri. În paralel, un manager de portofoliu de la Janus Henderson, Richard Clode, a declarat pentru CNBC că se așteaptă la o „divergență” în anii următori, pe măsură ce infrastructura superioară din SUA va permite iterații mai rapide și modele mai capabile.
Articolul menționează și o recunoaștere a dificultăților din partea Alibaba: Lin Junyang, lider tehnic al echipei Qwen, ar fi spus la o conferință de la Beijing că există sub 20% șanse ca o companie chineză să depășească giganții americani în următorii trei-cinci ani, potrivit South China Morning Post, citat de CNBC, invocând și diferențe mari de infrastructură de calcul.
Hassabis a pus lipsa unor „descoperiri de frontieră” mai degrabă pe seama „mentalității” decât a restricțiilor tehnologice, comparând DeepMind cu „un Bell Labs modern”, orientat spre „inovație exploratorie”, nu doar spre extinderea a ceea ce este deja cunoscut. În același timp, el a recunoscut că pentru acest tip de progres este necesară inginerie de clasă mondială, iar „China are cu siguranță asta”, potrivit CNBC.
În context, CNBC reamintește că DeepMind, fondată de Hassabis și cumpărată de Google în 2014, este un motor important pentru produsele AI ale Alphabet, inclusiv Gemini. În noiembrie, Google a introdus Gemini 3, cel mai recent model al companiei, într-un moment în care grupul încearcă să reducă percepția că ar rămâne în urma rivalilor, precum OpenAI.
Recomandate
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. [...]
OpenAI își schimbă strategia și se concentrează pe programare și clienți business , potrivit The Wall Street Journal , într-o mișcare care marchează o retragere din proiectele secundare și o încercare de a valorifica mai eficient avantajul tehnologic. Decizia este analizată de CEO-ul Sam Altman și de Mark Chen , iar angajații urmează să primească detalii oficiale în perioada următoare, după ce planul a fost deja prezentat intern de Fidji Simo ca un efort de a fixa direcția companiei pe activitățile esențiale. Schimbarea nu vine din senin, ci continuă o serie de ajustări începute încă din 2025, când OpenAI a suspendat inițiative precum publicitatea, agenți pentru sănătate sau funcții de cumpărături, pentru a redirecționa resursele către îmbunătățirea ChatGPT. Noua etapă merge însă mai departe și stabilește două priorități clare: dezvoltarea instrumentelor de programare extinderea soluțiilor pentru companii Această repoziționare apare pe fondul unei competiții intense, în special cu Anthropic, ale cărei modele sunt percepute ca fiind mai performante în sarcini de codare. Deși OpenAI susține că produsul său Codex și-a triplat numărul de utilizatori săptămânali din ianuarie 2026, piața rămâne una disputată, iar integrarea în ecosisteme populare devine decisivă. În paralel, conducerea companiei consideră că principala problemă nu mai este capacitatea tehnologică, ci implementarea în mediul real. Directorul financiar Sarah Friar sublinia încă din ianuarie că obiectivul pentru 2026 este „adopția practică”, adică transformarea capabilităților AI în instrumente utilizate zilnic de companii și instituții. Câteva repere relevante pentru contextul actual: Indicator Valoare estimată Utilizatori săptămânali ChatGPT peste 900 milioane Venituri recurente anuale peste 20 miliarde dolari Evaluare companie (martie 2026) aproximativ 730 miliarde dolari În acest context, presiunea este dublă: competiția tehnologică și nevoia de a demonstra că investițiile masive pot genera venituri sustenabile, mai ales în perspectiva unei posibile listări la bursă spre finalul anului 2026. Practic, OpenAI încearcă să treacă de la statutul de lider în cercetare la cel de jucător dominant în aplicații comerciale. [...]
Microsoft reduce discret integrarea Copilot în Windows 11 , potrivit Windows Central , renunțând la mai multe funcții anunțate încă din 2024 și schimbând strategia privind inteligența artificială din sistemul de operare. Decizia vizează în special eliminarea sau amânarea unor integrări directe în zone cheie precum Setări, notificări și File Explorer, acolo unde Copilot ar fi trebuit să devină un asistent omniprezent. Inițial, Microsoft promitea o integrare profundă a Copilot în Windows 11, inclusiv sugestii inteligente în notificări sau acțiuni directe în File Explorer fără deschiderea altor aplicații. La aproape doi ani de la anunț, aceste funcții nu au mai fost lansate, nici măcar în versiuni de test. În schimb, compania a ales să păstreze unele funcționalități de inteligență artificială, dar fără eticheta Copilot și cu o prezență mai discretă. Ce se schimbă concret în Windows 11: integrarea Copilot în notificări este, cel mai probabil, abandonată; aplicația Setări include căutare semantică, dar fără branding Copilot; File Explorer oferă acțiuni asistate de AI, însă trimite utilizatorul către alte aplicații; infrastructura „Copilot Runtime” a fost redenumită în „Windows AI APIs”. Microsoft recunoaște că unele funcții prezentate public pot fi modificate sau chiar eliminate în funcție de feedback-ul utilizatorilor. Surse citate de publicație indică faptul că gigantul american încearcă în 2026 să reducă ceea ce este perceput drept „supraîncărcare cu AI” în Windows 11 , după critici legate de aglomerarea inutilă a sistemului. Noua direcție nu înseamnă renunțarea la inteligența artificială, ci o utilizare mai atentă și opțională a acesteia. Funcțiile AI vor rămâne acolo unde sunt utile, dar vor putea fi dezactivate mai ușor, iar brandingul Copilot va fi rezervat în special serviciilor din ecosistemul Microsoft 365. În esență, Microsoft încearcă să corecteze percepția negativă creată de integrarea agresivă a AI, mizând pe o experiență mai echilibrată și mai puțin intruzivă pentru utilizatori. [...]
Project Maven este programul Pentagonului care folosește inteligența artificială pentru analiză militară potrivit Wikipedia , un sistem lansat în 2017 pentru a procesa rapid volume mari de date din teren și a sprijini identificarea țintelor. Dezvoltat cu implicarea unor companii precum Palantir, Anduril și Amazon, Maven integrează modele avansate de învățare automată și modele lingvistice pentru a corela informații din drone, sateliți și alte surse, reducând semnificativ timpul de reacție în operațiuni militare. Sistemul, cunoscut în forma sa actuală drept Maven Smart System, funcționează ca un centru de fuziune a datelor, oferind armatei o imagine integrată a câmpului de luptă. A fost testat anterior în conflicte precum Ucraina, Irak, Siria sau Yemen, însă utilizarea sa recentă marchează un salt semnificativ în amploare și intensitate. În conflictul din Iran, Maven a fost folosit pentru a coordona lovituri asupra a aproximativ 1.000 de ținte în primele 24 de ore, potrivit Bloomberg , un ritm de două ori mai mare decât cel din debutul războiului din Irak din 2003. Această performanță evidențiază capacitatea sistemului de a accelera deciziile militare prin automatizarea analizei informațiilor și prioritizarea rapidă a obiectivelor. Rolul tehnologiei în sistem: analiză automată a imaginilor și datelor din teren identificarea și clasificarea țintelor integrarea informațiilor din multiple surse sprijin pentru planificarea operațiunilor Implicarea companiilor din sectorul tehnologic rămâne esențială. După retragerea Google în 2018, proiectul a continuat cu alți parteneri majori, iar dezbaterile privind utilizarea AI în scopuri militare persistă. Unele firme au refuzat colaborarea în anumite condiții, invocând riscuri etice legate de supraveghere și automatizarea deciziilor de luptă. În paralel, tehnologia începe să fie extinsă și la nivel aliat. NATO a achiziționat o versiune a sistemului în 2025 pentru operațiuni regionale, inclusiv în zona Mării Negre, unde este utilizată pentru supraveghere și planificare strategică, fără confirmări privind implicarea directă a României în Project Maven. Utilizarea pe scară largă a acestui sistem ridică întrebări importante privind viitorul conflictelor armate. Accelerarea deciziilor, dependența de companii private și lipsa de transparență în selecția țintelor conturează un nou tip de război, în care avantajul nu mai este dat doar de forța militară, ci și de capacitatea de procesare a datelor. [...]
