Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Gigabyte a transformat standul de la MWC Barcelona 2026 într-o veritabilă „fabrică de inteligență artificială”, punând la dispoziția operatorilor telecom soluții hardware care promit să revoluționeze modul în care datele de rețea sunt monetizate.
Sub conceptul „AI Factories”, gigantul taiwanez a demonstrat cum infrastructura modernă poate transforma rețelele din simpli transportatori de date în platforme digitale inteligente, capabile de automatizare și analiză predictivă în timp real.
Vedeta incontestabilă a expoziției este sistemul GB300 NVL72, o soluție de tip rack scalabilă, răcită complet cu lichid (DLC), care integrează nu mai puțin de 72 de GPU-uri NVIDIA Blackwell Ultra și 36 de procesoare NVIDIA Grace. Această „bestie” tehnologică este optimizată pentru antrenarea modelelor de limbaj de miliarde de parametri și oferă o lățime de bandă uriașă prin tehnologiile NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand, fiind gândită special pentru centrele de date care au nevoie de densitate maximă de calcul într-un spațiu redus.
Pentru segmentul de „edge computing” și uz personal, Gigabyte a adus la Barcelona modelul AI TOP ATOM, supranumit „supercomputerul de buzunar”. Echipat cu super-cipul NVIDIA GB10 Grace Blackwell, acest dispozitiv compact livrează o putere de calcul de 1 petaFLOP direct pe birou, permițând dezvoltatorilor să realizeze prototipuri și fine-tuning pentru modele AI complexe fără a depinde de resursele din cloud.
Pe lângă forța brută, Gigabyte a pus un accent major pe sustenabilitate și eficiență termică. Au fost prezentate servere precum B683-Z80-LAS1, care utilizează răcirea lichidă directă pentru a elimina până la 91% din căldura sistemului, și platforma densă XN24-VC0-LA61, care înghesuie arhitectura NVIDIA GB200 NVL4 într-un șasiu compact de 2U. Aceste inovații sunt vitale pentru operatorii telecom care doresc să își extindă capacitățile AI respectând în același timp standardele stricte de consum energetic „green computing”.
Iată cum funcționează răcirea:
Am remarcat și că exista un mecanism de detectare a pierderilor de lichid, pentru că răcirea cu lichid e la mare căutare.
Recomandate
NVIDIA va investi 3 miliarde de dolari (aprox. 13,8 miliarde lei) în oferta de acțiuni a Meta , pe fondul extinderii colaborării dintre cele două companii pentru optimizarea modelelor Muse și a infrastructurii necesare rulării agenților de inteligență artificială, potrivit NVIDIA News . Parteneriatul vizează extinderea lucrului comun pe Muse și „familia” de modele Muse, cu accent pe îmbunătățirea performanței la inferență (rularea modelului în producție) și antrenare. În același timp, companiile urmăresc optimizări „pe fluxuri de lucru” pentru a maximiza performanța și a reduce costul total de deținere (total cost of ownership), adică ansamblul costurilor de infrastructură și operare pe durata utilizării. De ce contează: investiția leagă mai strâns Meta de ecosistemul NVIDIA Elementul cu impact economic direct este investiția de 3 miliarde de dolari în oferta de acțiuni a Meta, pe care NVIDIA spune că o va face în paralel cu extinderea colaborării tehnologice. În termeni practici, mișcarea consolidează relația comercială și tehnologică într-un moment în care Meta își accelerează ambițiile de infrastructură pentru agenți AI și modele de frontieră. Ce include extinderea colaborării tehnologice NVIDIA și Meta indică trei direcții principale: Optimizări pentru Muse : îmbunătățirea performanței la inferență și antrenare, plus optimizări pe întregul flux de lucru pentru eficiență și costuri mai mici. Securitate și monitorizare pentru agenți AI : luarea în calcul a unor colaborări pe NVIDIA OpenShell Reference Architecture , inclusiv OpenShell pentru implementare „sigură” și NVIDIA Sentry pentru monitorizarea comportamentului agenților. Extinderea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta : Meta intenționează să extindă utilizarea NVIDIA Vera Rubin și Vera CPU , și să folosească NVIDIA Spectrum-X Ethernet și BlueField-4 pentru eficiență de rețea și creșterea debitului de date. Publicația mai notează că modelele și agenții Muse, care folosesc infrastructura NVIDIA, au avut performanțe de tip „frontier-level” în benchmark-uri și o creștere puternică a descărcărilor de la consumatori după lansare, fără a oferi însă cifre. Mesajul celor două companii: agenții AI, noua țintă operațională Jensen Huang , CEO NVIDIA, leagă extinderea parteneriatului de trecerea către agenți AI ca „nouă paradigmă de calcul”, în timp ce Mark Zuckerberg , CEO Meta, poziționează Muse ca vehicul pentru a duce „superinteligența personală” către utilizatori. În perioada următoare, consecința practică a anunțului ar trebui să fie accelerarea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta și o integrare mai strânsă a instrumentelor de securitate și monitorizare pentru agenți, în măsura în care colaborările „luate în calcul” se concretizează. [...]
NVIDIA și Oracle mizează pe extinderea „superclusterelor” OCI la scară multi-gigawatt , într-o mișcare care vizează direct capacitatea operațională necesară pentru antrenarea și rularea modelelor de inteligență artificială tot mai mari, potrivit NVIDIA News . În paralel, NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPU devin disponibile general în Oracle Cloud Infrastructure (OCI) , ceea ce extinde opțiunile de infrastructură pentru clienții care rulează atât sarcini intensive pe GPU (plăci grafice pentru calcul), cât și operațiuni intensive pe CPU (procesoare). Ce se schimbă, operațional: GPU și CPU pot fi scalate separat Elementul practic al colaborării este posibilitatea ca organizațiile să dimensioneze independent resursele de CPU și GPU, în funcție de tipul de încărcare. Mesajul central: în fluxurile moderne cu „agenți” AI (sisteme care nu doar generează răspunsuri, ci și execută pași intermediari), o parte relevantă din muncă se mută între apelurile către model și poate bloca GPU-urile dacă rulează lent pe CPU. În această logică, OCI oferă acum: disponibilitate generală pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs în Oracle Cloud Infrastructure ; infrastructură pentru antrenare și inferență (rulare) a modelelor, plus sarcini „din spate” pentru agenți: execuție de unelte, testare de cod, recuperare de date. Cum arată „superclusterele” OCI și de ce contează scara multi-gigawatt OCI Superclusters combină sisteme rack-scale NVIDIA NVL72 cu rețelistică Oracle Acceleron și NVIDIA Spectrum-X (Ethernet), plus alimentare și răcire „de clasă gigawatt”, pentru a susține antrenarea și servirea celor mai mari modele AI. Conform anunțului, fiecare rack conectează 72 de GPU-uri prin NVIDIA NVLink , iar rețeaua OCI este proiectată să scaleze la sute de mii de GPU-uri. Extinderea planificată cu Vera Rubin se bazează pe infrastructura NVIDIA deja prezentă în OCI, inclusiv sisteme GB200 și GB300 . NVIDIA indică și rolul platformei software CUDA, ca bază comună pentru a rula modele pe generații diferite de hardware. Următorul pas: HGX Rubin NVL8, o configurație mai mică, compatibilă x86 OCI spune că intenționează să introducă și NVIDIA HGX Rubin NVL8 , cu opt GPU-uri Rubin conectate prin NVLink într-un server bazat pe arhitectură x86. Configurația planificată include două procesoare Intel Xeon 6 cu 64 de nuclee, 4 TB memorie DDR5 și rețelistică RDMA de 6,4 Tbps, ca opțiune pentru antrenare, „fine-tuning” (ajustare) și inferență. Ideea operațională este de flexibilitate: adoptarea tehnologiei Rubin într-un format cu opt GPU-uri, păstrând compatibilitatea cu aplicații x86. Exemplu de utilizare: OpenAI pe OCI, peste 100.000 de GPU-uri Blackwell În anunț este menționat OpenAI ca exemplu de utilizare a infrastructurii OCI: în Abilene, compania ar fi antrenat și servit GPT-6 Astra pe un OCI Supercluster cu peste 100.000 de GPU-uri NVIDIA Blackwell. OpenAI este citată și în contextul folosirii Vera Rubin pe OCI, respectiv al testării și trecerii în producție a Vera CPU pentru sarcini de tip „agentic”. De ce intră în ecuație Vera CPU: reducerea timpilor morți ai GPU-urilor NVIDIA și Oracle își justifică extinderea și printr-o problemă practică: agenții AI execută cod și folosesc unelte între apelurile către model, iar dacă aceste operațiuni sunt lente pe CPU, GPU-urile pot rămâne în așteptare. În OCI, „Compute cu NVIDIA Vera CPUs” este prezentat ca orientat către: performanță ridicată pe un singur fir de execuție (single-thread), utilă pentru apeluri individuale și execuție de cod; lățime mare de bandă a memoriei, pentru a alimenta nucleele CPU cu date în sarcini concurente. În plus, OCI Kubernetes Engine este menționat ca mecanism pentru scalarea separată CPU/GPU, iar Oracle Acceleron este indicat pentru izolare hardware a încărcărilor care rulează cod „neîncrezător” generat de AI. Ce urmează Pe termen scurt, efectul concret este disponibilitatea generală în OCI pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs . În paralel, Oracle și NVIDIA vor să ducă OCI Superclusters la scară multi-gigawatt și să introducă HGX Rubin NVL8, însă calendarul și dimensiunea exactă a implementărilor nu sunt detaliate în material. [...]
Jensen Huang spune că modelele AI trebuie „ținute sub control” și monitorizate , un mesaj care mută discuția din zona de performanță în cea de guvernanță și risc operațional pentru companiile care dezvoltă sau folosesc inteligență artificială. Într-un interviu acordat CNBC , CEO-ul Nvidia compară AI cu „un bebeluș”, argumentând că tehnologia are nevoie de limite și supraveghere continuă pentru a fi utilizată în siguranță. Declarațiile vin în contextul în care evaluările „laboratoarelor de frontieră” (companii care dezvoltă modele AI de vârf) au crescut puternic, iar presiunea pe industrie se mută tot mai mult spre întrebarea: cum sunt controlate aceste sisteme după ce sunt puse în producție, nu doar cât de capabile sunt. De ce contează pentru companii: siguranța devine cerință operațională, nu opțiune Mesajul lui Huang indică o schimbare de accent relevantă pentru piață: pe măsură ce modelele AI sunt integrate în produse și procese, „siguranța” nu mai e doar un principiu, ci o componentă de operare — cu instrumente, proceduri și monitorizare. În interviu, Huang spune că există deja instrumente menite să controleze modelele AI și să promoveze utilizarea lor în condiții de siguranță. CNBC nu detaliază, în materialul disponibil, care sunt exact aceste instrumente sau cum sunt implementate, astfel că rămâne neclar ce mecanisme concrete are în vedere (de exemplu, limitări de acces, filtre, auditare sau monitorizare în timp real). Context: evaluările OpenAI și Anthropic, parte din aceeași discuție În aceeași intervenție, CEO-ul Nvidia discută și despre evaluările unor jucători precum Anthropic și OpenAI. Legătura implicită este că, odată cu creșterea valorii și a influenței acestor companii, cresc și așteptările privind controlul riscurilor asociate modelelor AI pe care le dezvoltă și le comercializează. Materialul CNBC este un segment video (aprox. 5 minute și 58 de secunde) și nu include, în textul extras, cifre sau exemple punctuale despre evaluări ori despre instrumentele de siguranță menționate. [...]
Anthropic renunță la interviurile clasice de programare , pe motiv că modelul său de inteligență artificială Claude rezolvă deja mai bine astfel de sarcini, iar testele nu mai spun nimic relevant despre candidați, potrivit TechRadar . Schimbarea indică o repoziționare operațională în recrutare: accentul se mută de la „scrie cod sub presiune” la „construiește eficient cu ajutorul IA”. Managerul de inginerie Felix Rieseberg, care are și rol de hiring manager la Anthropic, spune că a „îngropat” luna aceasta interviul tradițional de coding. Argumentul său este că, într-un moment în care Claude demonstrează o înțelegere superioară a programării, a pune candidații să rezolve probleme de codare nu mai relevă nimic „semnificativ” despre ei. De ce se schimbă interviurile: „IA codează mai bine decât oamenii” Rieseberg susține că testele de tip „provocare React” și-au pierdut utilitatea, făcând o paralelă: nu ar mai avea sens să ceri o astfel de probă, la fel cum nu mai are sens să „chestionez oamenii despre assembly”, în condițiile în care Claude ar fi mai bun la ambele. În locul probelor standardizate, el descrie o direcție în care candidații ar putea fi evaluați mai degrabă prin rezultate obținute cu IA: idei „radicale” și prototipuri construite rapid (de exemplu, într-un weekend) cu ajutorul instrumentelor de inteligență artificială, plus impactul concret al acestora. Ce caută acum Anthropic la juniori: impact și prototipuri, nu exerciții Mesajul pentru inginerii juniori, în logica lui Rieseberg, este să se concentreze pe a produce impact și pe a înțelege compania și oamenii din organizație, nu pe a „bifa” un test de programare. În paralel, managerul spune că nu renunță la recrutare, dar caută o metodă nouă de evaluare pentru candidații care „construiesc bine cu IA”. În practică, el afirmă că scanează CV-uri și portofolii pentru prototipuri care arată „gust” (judecată de produs), empatie și gândire bazată pe principii. Ce urmează: o perioadă de tranziție în evaluarea candidaților Rieseberg admite că nu a ajuns încă la o formulă completă pentru a intervieva oamenii în acest nou context, dar sugerează că nu este singurul manager care încearcă să definească interviul potrivit pentru era în care IA scrie cod. Pentru piața muncii din software, semnalul este că „interviul de coding” ar putea fi înlocuit treptat, cel puțin în unele companii, de evaluări centrate pe portofoliu, prototipare și capacitatea de a folosi IA în mod productiv. [...]
Anthropic intră în IPO cu o poziție de numerar uriașă, iar asta îi poate reduce semnificativ dependența de finanțări noi pentru investițiile în infrastructură AI , potrivit IT之家 , care relatează despre analiza făcută de David Oliver Sacks, președintele Consiliului Consultativ pentru Știință și Tehnologie al Casei Albe, pe baza documentului de înregistrare S‑1 al companiei. Sacks a discutat subiectul în cadrul podcastului All‑In și a susținut că Anthropic „este foarte probabil” să devină „cea mai mare companie din istoria capitalismului”, argumentând în principal prin ritmul de creștere și eficiența utilizării capitalului, într-un interval de doar șase ani de la înființare. Cifrele din S‑1: venituri mari și 112 miliarde dolari cash Conform datelor citate, Anthropic a raportat în documentele sale: venituri de 16,3 miliarde dolari (aprox. 76,6 miliarde lei ) în prima jumătate a lui 2026 ; numerar în bilanț de 112 miliarde dolari (aprox. 526,4 miliarde lei ); o estimare de 100 miliarde dolari (aprox. 470 miliarde lei ) pentru venitul recurent anual în 2026. Unghiul relevant pentru piață este că o asemenea rezervă de numerar poate schimba raportul de forțe în IPO: compania ar putea avea nevoie de mai puțini bani de la investitori pentru a-și acoperi comenzile de putere de calcul (capacitate de procesare) și cheltuielile de capital planificate. De ce contează: IPO-ul poate crește „puterea de preț” și controlul asupra acțiunilor Sacks afirmă că există voci pesimiste care consideră că promisiunile viitoare de cheltuieli de capital ale Anthropic ar fi prea mari pentru a putea fi onorate. În lectura sa, IPO-ul ar funcționa însă ca o „garanție” tocmai pentru că firma ar avea deja fonduri suficiente pentru a finanța comenzile de infrastructură și investițiile anticipate. El mai argumentează că, dacă necesarul de finanțare în IPO este mai mic, Anthropic ar putea obține: o putere de negociere mai mare asupra prețului (evaluare/condiții mai bune); un control mai bun asupra volumului de acțiuni aflate în circulație . Controlul votului rămâne la fondatori Potrivit informațiilor din S‑1, compania ar urma să emită acțiuni de clasă F , iar cei șapte fondatori ar deține 50,1% din drepturile de vot . Practic, structura de guvernanță ar consolida controlul fondatorilor chiar și într-un context de listare. În concluzie, mesajul central al analizei este că dimensiunea numerarului raportat și ritmul de creștere ar putea face din IPO-ul Anthropic o operațiune cu cerințe mai reduse de capital decât se anticipa, ceea ce ar îmbunătăți poziția companiei în fața piețelor. Totuși, articolul nu oferă un calendar al listării sau termeni concreți ai ofertei, dincolo de elementele din S‑1 discutate de Sacks. [...]
Sam Altman admite că OpenAI nu explică suficient de bine de ce „merită” riscurile AI , într-o discuție care scoate în evidență o problemă de guvernanță și responsabilitate publică pentru companiile din domeniu, potrivit Gizmodo . CEO-ul OpenAI a vorbit despre ritmul accelerat al dezvoltării inteligenței artificiale într-o apariție pe podcastul „Cheeky Pint”, găzduit de John Collison (cofondator Stripe). În contextul discuției, Altman a descris atât entuziasmul, cât și disconfortul pe care i l-a provocat capacitatea unor modele interne de a rezolva probleme tehnice dificile, cu efecte directe asupra carierelor unor specialiști. „Hold My Beer”, un indiciu despre cultura internă și miza tehnologică Altman a spus că unul dintre modelele folosite intern de OpenAI pentru a ataca probleme „deosebit de dificile” era cunoscut între angajați drept „Model Name-Hold My Beer”. El a relatat că modelul „dobora” pe rând unele dintre cele mai grele probleme de cercetare la care oameni lucraseră ani întregi. „Am avut această experiență colectivă: cele mai grele probleme de cercetare din cariera academică a oamenilor; modelul le doborâa una după alta.” (Sam Altman) Altman a adăugat că printre aceste probleme s-ar fi aflat și „multe dintre cele pe care le-am publicat”, referire care ar putea viza rezultatele făcute publice de OpenAI în zona matematicii. Publicația notează că OpenAI nu a răspuns imediat unei solicitări de clarificare. Context: tensiuni în matematică după publicarea unor rezultate asistate de AI Gizmodo plasează declarațiile în contextul reacțiilor din comunitatea matematică, după ce OpenAI a publicat „controversat” o soluție asistată de AI pentru problema Navier–Stokes, iar unii matematicieni au acuzat compania de plagiat. Ulterior, OpenAI ar fi publicat rezultate pentru „aproape 400” de probleme matematice vechi. În articol se avansează ideea că, pentru generațiile viitoare, seria de demonstrații din 2026 ar putea deveni un moment de cotitură pentru domeniu, comparabil cu impactul pe care l-a avut victoria lui Deep Blue asupra lui Garry Kasparov în șah. „Nu am făcut o treabă grozavă” în a justifica public costurile Dincolo de detaliul anecdotic al numelui intern, miza principală a discuției este recunoașterea explicită a unei dificultăți de comunicare și asumare a efectelor: Altman spune că OpenAI nu a explicat suficient de bine de ce consideră că dezavantajele potențiale ale tehnologiei sunt „worth it” (merită). „Nu cred că noi [OpenAI] am făcut o treabă grozavă în a le explica oamenilor de ce credem că toate dezavantajele potențiale ale acestei tehnologii merită.” (Sam Altman) În același registru, el a descris o stare amestecată — „excitat și fericit”, dar și cu „tristețe și melancolie” și senzația „că se termină ceva” — după ce a urmărit performanțele modelului intern. Ce rămâne neclar Articolul nu oferă detalii tehnice despre modelul „Hold My Beer” (ce arhitectură are, ce capabilități exacte, ce nivel de autonomie) și nici nu confirmă explicit care rezultate publicate au fost obținute cu ajutorul lui. În lipsa unui răspuns de la OpenAI, legătura dintre modelul intern și setul de rezultate publicate rămâne, deocamdată, la nivel de sugestie din declarațiile lui Altman. [...]
