Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Nokia și Orange își aliniază dezvoltarea AI-RAN pentru performanță și eficiență energetică în rețele, într-un demers care mută accentul dinspre simple teste de laborator spre definirea unor capabilități ce pot fi integrate în exploatarea curentă a rețelelor. Potrivit Mobile World Live, cele două companii vor dezvolta împreună cazuri de utilizare pentru AI-RAN, cu sprijinul infrastructurii de inteligență artificială a Nvidia.
Colaborarea este organizată într-un cadru de „co-inovare”, în care Nokia și Orange vor identifica, proiecta și evalua capabilități noi pentru AI-RAN (aplicarea inteligenței artificiale în rețeaua de acces radio – RAN, componenta care conectează utilizatorii la rețeaua mobilă).
Inițiativa vizează, în principal, îmbunătățiri măsurabile în funcționarea rețelei, pe trei direcții menționate de companii:
Nokia și Orange au indicat și o componentă orientată spre evoluția către 6G: co-dezvoltarea unor abordări „pentru maximizarea eficienței spectrale” în benzile existente și viitoare, inclusiv în zona „upper 6GHz” (peste 6 GHz).
Companiile descriu platforma drept „pregătită pentru 6G”, cu o migrare lină, definită prin software (adică bazată pe actualizări și funcții software, nu doar pe schimbări de echipamente), și cu o utilizare mai „inteligentă” a resurselor de calcul la nivelul amprentei operatorului.
Orange a precizat că, lucrând cu Nokia și Nvidia, urmărește să-și aprofundeze înțelegerea modului în care funcțiile RAN bazate pe AI pot fi integrate în rețele, „asigurând” în același timp o utilizare sustenabilă și eficientă a resurselor în Europa, Orientul Mijlociu și Africa.
Pallavi Mahajan, director de tehnologie și AI, a afirmat că AI schimbă modul în care sunt proiectate rețelele și că parteneriatul este „instrumental” pentru tranziția industriei către rețele „cognitive”, „AI-native” (construite nativ pentru a folosi AI).
În context, publicația notează că, la MWC26 Barcelona, Nokia a prezentat parteneriatul AI-RAN cu Nvidia, indicând integrări la operatori și teste reușite ale funcțiilor AI-RAN accelerate cu GPU.
Recomandate
Refuzul lui Jensen Huang de a depune mărturie sub jurământ în Senatul SUA ridică miza unei posibile confruntări de reglementare pe exporturile de cipuri AI către China , într-un moment în care Nvidia încearcă să influențeze politica de control al exporturilor fără a intra direct în logica audierilor publice, potrivit The Next Web . Directorul general al Nvidia a respins invitația senatoarei Elizabeth Warren de a apărea joi în fața Comisiei Bancare a Senatului, unde ar fi urmat să discute despre vânzările companiei către China și despre modul în care cipurile Nvidia ajung la cumpărători chinezi, în contextul restricțiilor americane la export. În schimb, Huang a propus un tur al sediului Nvidia din Santa Clara și o discuție „despre tehnologia noastră, ecosistemul american de inteligență artificială și cum putem sprijini leadershipul SUA”. Ce urmărește Senatul: riscul de utilizare militară și „portițele” din controale Warren vrea clarificări privind posibilitatea ca cipurile Nvidia, folosite la antrenarea și rularea (inferența) modelelor de inteligență artificială, să fie redirecționate către aplicații militare în China. În scrisoarea către Huang, senatoarea susține că aceste cipuri nu sunt utilizate doar în industrie, ci și „în scopuri militare”. Totodată, Warren critică regimul de control al exporturilor al Departamentului Comerțului, pe care îl consideră plin de lacune ce ar permite companiilor chineze să obțină cipuri avansate prin filiale din țări precum Singapore, Malaezia și Thailanda . Poziția Nvidia: restricțiile lovesc competitivitatea SUA, nu încetinesc China Huang a argumentat în mod repetat că limitarea vânzărilor către China afectează competitivitatea companiilor americane, fără să oprească dezvoltarea inteligenței artificiale în China. Conform publicației, el face parte din Consiliul de consilieri pentru știință și tehnologie al președintelui Trump și a susținut o abordare în care firmele americane ar avea „prioritate” la cele mai performante cipuri, dar ar putea vinde în continuare produse competitive pe piața chineză. „Ar trebui să ne asigurăm că firmele americane au cele mai bune și cele mai multe și primele”, a spus Huang, în decembrie, potrivit sursei. „Ar trebui să oferim cele mai competitive cipuri pe care le putem pieței chineze.” De ce contează: semnalul politic despre cât de departe merge Congresul The Next Web notează că refuzul de a depune mărturie nu este neobișnuit pentru un CEO din tehnologie, însă „optica” este sensibilă, pe fondul eforturilor lui Warren de a construi un dosar mai amplu de politici publice în jurul inteligenței artificiale (exporturi de cipuri, evaluări voluntare ale modelelor, posibile participații ale guvernului). Următorul pas – dacă Senatul va accepta invitația la sediul Nvidia sau va încerca să-l constrângă pe Huang să apară (de exemplu, printr-o citație) – va indica cât de hotărât este Congresul să escaladeze presiunea asupra celui mai influent furnizor de hardware pentru inteligență artificială. [...]
Google își diversifică producția de cipuri pentru AI, reducând dependența de TSMC , printr-o comandă fermă către Intel pentru fabricarea a peste trei milioane de unități în 2028, potrivit The Next Web . Mișcarea vine pe fondul presiunii tot mai mari asupra capacităților TSMC, în special în zona de „advanced packaging” (împachetare avansată, adică integrarea cipului cu memoria), un blocaj care începe să schimbe strategiile de aprovizionare ale marilor cumpărători din AI. Informația, atribuită de publicație unui material The Information, indică faptul că Google a plasat comanda către Intel pentru producția de „tensor processing units” (TPU – acceleratoare dezvoltate intern pentru sarcini de inteligență artificială). În paralel, Nvidia testează tehnologiile Intel, inclusiv împachetarea avansată și procesul 18A, fără să fi luat încă o decizie de producție. Pe fondul știrii, acțiunile Intel au urcat cu aproximativ 12%. De ce contează: blocajele de capacitate la TSMC împing clienții spre „plan B” Miza nu este o schimbare de lider în industrie, ci reducerea riscului operațional într-un lanț de aprovizionare concentrat într-o singură țară și, practic, într-un singur furnizor pentru cele mai avansate cipuri AI. TSMC „se chinuie” să țină pasul cu cererea, iar presiunea este descrisă ca fiind cea mai severă în liniile de împachetare avansată, unde cipurile și memoria sunt „cusute” împreună pentru performanță. Pentru companiile care proiectează cipuri de top, această dependență devine o vulnerabilitate strategică, iar diversificarea furnizorilor începe să arate mai puțin ca o opțiune și mai mult ca o necesitate. Două strategii diferite: comandă fermă la Google, teste timpurii la Nvidia Publicația separă explicit cele două abordări: Google : comandă fermă către Intel pentru peste trei milioane de TPU în 2028 , după luni de testare a tehnologiilor de împachetare ale Intel. În context, este menționată și o estimare Morgan Stanley privind un „build-out” de peste șase milioane de TPU în 2027 și 2028 (estimare a băncii, nu cifră raportată de companie). Nvidia : nu a făcut un angajament , dar rulează teste timpurii, inclusiv „multiproject wafer runs” pe 18A, și verifică dacă Intel poate construi un procesor care combină patru cipuri grafice într-unul singur, design asociat arhitecturii Feynman, așteptată în 2028. Ce câștigă Intel și unde rămân semnele de întrebare Pentru Intel, interesul – chiar și prudent – este prezentat ca un prag important, în condițiile în care compania încearcă de ani să transforme divizia de producție pentru terți (foundry, adică fabricare la comandă) într-un rival credibil pentru TSMC, cu rezultate limitate și pierderi mari. Publicația amintește că Intel a încercat să atragă Apple ca client și că atât guvernul SUA, cât și Nvidia au luat participații în companie. Totuși, „fereastra” pe termen scurt pare să fie mai degrabă în împachetare decât în fabricația de vârf , unde Intel încă rămâne în urmă. Un punct critic rămâne dacă 18A poate egala TSMC la „yield” (randament – proporția de cipuri funcționale rezultate din producție), o problemă care a mai afectat Intel în trecut. În același timp, este menționat că SK Hynix ar testa compatibilitatea memoriei sale HBM (high-bandwidth memory) cu împachetarea Intel. Context: Google își întărește controlul asupra propriului „silicon” Comanda către Intel este prezentată și ca o continuare a strategiei Google de a-și controla infrastructura de cipuri: TPU-urile „se livrează acum în milioane”, iar compania și-a „împrăștiat” comenzile către mai mulți parteneri pentru a reduce dependența atât de Nvidia, cât și de TSMC. Adăugarea Intel este încă o măsură de acoperire. Concluzia implicită: TSMC nu este „detronată”, dar faptul că cei mai mari cumpărători din AI caută alternative arată că presiunea de capacitate și riscul de concentrare au devenit suficient de mari încât să redeseneze, treptat, harta furnizorilor. Pentru Intel, Google devine un client care validează – cel puțin parțial – ambiția de revenire. [...]
Nvidia își securizează pe termen lung memoria HBM4, o piesă critică pentru livrările de acceleratoare AI , printr-un acord multianual de co-dezvoltare cu SK Hynix , într-un moment în care memoria – nu GPU-urile – a devenit principala frână pentru extinderea infrastructurii AI, potrivit The Next Web . Acordul, anunțat duminică în timpul vizitei în Coreea de Sud a CEO-ului Nvidia, Jensen Huang, acoperă atât proiectarea, cât și fabricarea memoriei de nouă generație pentru AI, inclusiv HBM4 (memorie cu lățime mare de bandă, folosită în acceleratoare) pentru platforma Vera Rubin , care intră acum în producție la scară completă. De ce contează: memoria a devenit „gâtul de sticlă” al industriei AI Publicația notează că, pe fondul cererii explozive pentru infrastructură AI, constrângerea majoră s-a mutat de la procesoare grafice la memorie. CEO-ul Arm, Rene Haas, a spus recent că memoria este „probabil cea mai dificilă” problemă de rezolvat pentru industrie. Pentru Nvidia, miza acordului nu este doar să-și asigure livrări, ci să se asigure că această capacitate de producție va exista efectiv în anii următori, într-un context în care disponibilitatea HBM este așteptată să rămână limitată cel puțin până în 2028, iar unele prognoze împing presiunea până în 2030. Ce include acordul cu SK Hynix Parteneriatul depășește un contract tipic de furnizare: Nvidia și SK Hynix vor co-dezvolta memoria de generație următoare pentru ceea ce Nvidia numește „fabrici AI” – clustere mari de centre de date folosite pentru antrenare și inferență (rulare) a modelelor. Acordul vizează, potrivit articolului, și infrastructura și zona de „AI fizic” (aplicații AI integrate în roboți și sisteme industriale), dar componenta centrală rămâne memoria proiectată pentru Vera Rubin, descrisă ca cea mai puternică platformă de acceleratoare a Nvidia. Efectul competitiv: SK Hynix își consolidează poziția în HBM4 Jensen Huang a confirmat la Computex, în Taipei, că Samsung, SK Hynix și Micron au fost aprobate să furnizeze HBM4 pentru Vera Rubin. Totuși, acordul multianual de co-dezvoltare cu SK Hynix indică o relație mai profundă decât o simplă „calificare” de furnizor. Potrivit estimărilor citate de The Next Web, SK Hynix ar avea alocat aproximativ 60%–70% din volumul de HBM4 pentru Vera Rubin, Samsung circa 25%–30%, iar Micron restul. În această logică, angajamentele pe termen lung ar putea facilita extinderea capacității SK Hynix și întărirea cotei sale în timp. Context operațional: cerințe mari de memorie și ambalare avansată Vera Rubin este descrisă ca fiind construită în jurul unor clustere de procesoare Vera și nuclee grafice Rubin, „aliate” cu terabytes de HBM4 în fiecare sistem server. Publicația menționează și o constrângere tehnologică importantă: ambalarea avansată (în special procesul CoWoS al TSMC, care integrează GPU-urile cu HBM într-un singur pachet) este un factor-cheie care limitează ritmul livrărilor. Livrările pentru Vera Rubin sunt așteptate să înceapă în trimestrul al treilea din 2026, iar producția implică peste 350 de parteneri din lanțul de aprovizionare, în 30 de țări, conform articolului. „Împreună, vom co-dezvolta următoarea generație de memorie pentru fabricile AI și vom susține expansiunea globală accelerată a infrastructurii AI”, a declarat Jensen Huang, într-un comunicat citat de publicație. Ce urmează Semnalul principal al acordului este că Nvidia încearcă să-și „blindeze” din timp componenta cea mai rară din configurațiile sale de vârf – memoria HBM – pentru a putea susține ritmul de livrare al sistemelor din generația Vera Rubin. În paralel, competiția dintre SK Hynix, Samsung și Micron se mută tot mai mult pe capacitate și pe viteza cu care pot livra stive HBM mai avansate, într-o piață în care deficitul de memorie riscă să dicteze ritmul întregii industrii AI. [...]
Anthropic împinge în sus costul utilizării modelelor sale AI , lansând Claude Fable 5 la tarife duble față de generația anterioară, într-un moment în care compania își pregătește listarea la bursă în SUA, potrivit Profit . Claude Fable 5 va fi disponibil pentru clienții corporate și pentru abonații plătitori, fiind prima lansare la scară largă a unei tehnologii din aceeași clasă cu Mythos, model prezentat în aprilie doar unui grup restrâns de organizații. Atunci, Anthropic a invocat riscuri legate de utilizări periculoase, inclusiv în securitate cibernetică, după ce sistemul s-a remarcat prin capacitatea de a identifica rapid vulnerabilități software, stârnind reacții atât pe Wall Street, cât și în rândul autorităților de reglementare. Prețuri mai mari, miză pe productivitate Noul model intră în zona premium a portofoliului Anthropic: compania va percepe 10 dolari (aprox. 46 lei) pentru un milion de tokenuri de intrare și 50 de dolari (aprox. 230 lei) pentru un milion de tokenuri generate, adică de două ori mai mult decât în cazul Claude Opus 4.8. (Tokenurile sunt unități de text folosite pentru măsurarea consumului într-un model AI.) Anthropic își justifică prețul prin interesul clienților pentru productivitate și precizie, susținând că modelele mai performante pot oferi un randament mai bun al investiției, chiar dacă sunt mai scumpe. Siguranță: filtre noi și „retrogradare” la o versiune mai restrictivă Compania afirmă că lansarea publică a fost posibilă datorită unor filtre și sisteme de protecție suplimentare. Dacă utilizatorii cer informații considerate periculoase — de exemplu instrucțiuni pentru producerea de substanțe toxice sau pentru atacuri informatice — modelul blochează răspunsul și transferă solicitarea către o versiune mai restrictivă a sistemului. Pe partea de performanță, Anthropic spune că Claude Fable 5 excelează în programare, analiză și activități bazate pe cunoaștere și că depășește cu peste 10% Claude Opus 4.8 pe anumite teste de referință. În paralel, o versiune Mythos cu restricții mai puține pentru utilizatori specializați Odată cu Fable 5, Anthropic a lansat și Claude Mythos 5 , o versiune actualizată a modelului original, destinată unor utilizatori specializați și cu mai puține restricții în anumite domenii. Context de piață: pregătiri de IPO și competiție tot mai dură Lansarea vine în timp ce Anthropic a confirmat că a depus confidențial documentele pentru listarea la bursă în Statele Unite, compania pregătindu-se pentru una dintre cele mai mari oferte publice inițiale din sectorul inteligenței artificiale. Potrivit datelor comunicate de companie, veniturile anuale estimate au urcat la aproximativ 47 de miliarde de dolari (aprox. 216 miliarde lei), de la circa 10 miliarde de dolari (aprox. 46 miliarde lei) anul trecut, iar ultima rundă de finanțare a evaluat Anthropic la aproximativ 965 de miliarde de dolari (aprox. 4.439 miliarde lei). În același timp, competiția se intensifică: OpenAI a depus, la rândul său, documentația pentru listarea la bursă, iar SpaceX și xAI se pregătesc pentru o ofertă publică de amploare, conform informațiilor citate de Profit. [...]
Oracle Cloud Infrastructure intră în ecosistemul Arm AGI CPU , mizând pe o infrastructură mai eficientă pentru „agentic AI” – o categorie de aplicații în care o parte semnificativă din execuție se mută pe CPU (procesor), nu doar pe acceleratoare dedicate, potrivit Oracle Cloud Infrastructure . Mișcarea este relevantă operațional pentru piața de cloud: furnizorii caută să crească densitatea de calcul la nivel de rack (dulap de servere) fără să depășească limitele de energie și răcire, pe fondul cererii în creștere pentru agenți AI. Anunțul a fost făcut la COMPUTEX, în contextul în care Arm susține că „agentic AI” accelerează mai repede decât anticipa după evenimentul Arm Everywhere (24 martie). În această logică, OCI se alătură unui ecosistem pe care Arm îl descrie ca incluzând deja companii precum Cerebras, Cloudflare, F5, Meta, OpenAI, SAP sau SK Telecom. „OCI a văzut un impuls puternic cu infrastructura bazată pe Arm în sarcini cloud-native la scară mare (...) și suntem entuziasmați să explorăm cum Arm AGI CPU poate extinde aceste beneficii către sisteme agentic AI de generație următoare”, a declarat Mahesh Thiagarajan, EVP Oracle Cloud Infrastructure. De ce contează: „agentic AI” mută o parte mare din muncă pe CPU Arm argumentează că sarcinile „agentic” (agenți care coordonează instrumente, servicii și surse de date, rulează cod și păstrează contextul în sisteme distribuite) cresc importanța CPU-ului în arhitectura AI. În sprijinul acestei idei, materialul citează o estimare SemiAnalysis, potrivit căreia 42% din timpul de execuție în sarcini moderne de „agentic coding” este consumat de utilizarea de instrumente condusă de CPU. În paralel, Arm invocă și dinamica pieței: Anthropic ar fi raportat că a ajuns la un „revenue run rate” (ritm anualizat al veniturilor) de aproape 50 de miliarde de dolari (aprox. 230 mld. lei) în mai, de la circa 9 miliarde de dolari (aprox. 41 mld. lei) la final de 2025. Ce promite Arm AGI CPU: densitate mai mare pe rack și constrângeri de energie Arm poziționează Arm AGI CPU drept un procesor „construit” pentru această etapă, susținând că oferă „peste 2x performanță per rack” față de implementări tradiționale pe x86. Implicația operațională pentru furnizorii de cloud și operatorii de infrastructură AI este creșterea densității de calcul în aceleași limite de consum și disipare termică. Tot Arm afirmă că, la Arm Everywhere, a estimat economii de până la 10 miliarde de dolari (aprox. 46 mld. lei) în cheltuieli de capital pentru fiecare gigawatt de capacitate de infrastructură AI instalată, iar acum consideră că impactul economic „ar putea fi și mai mare”, pe fondul accelerării adopției. Context: ecosistemul Arm în cloud se extinde, dincolo de OCI Materialul plasează intrarea OCI într-un trend mai larg de adopție a procesoarelor Arm în infrastructura AI: Google a anunțat Axion ca „head node” (nod principal de control) pentru cele mai recente sisteme TPU, înlocuind CPU-urile x86. AWS își extinde implementările Graviton și notează că există cerere pentru capacitate suplimentară. NVIDIA își promovează platforma Vera (bazată pe Arm), menționând implementări la clienți precum OpenAI, Anthropic și SpaceX. În concluzie, mesajul central este că, pe măsură ce agenții AI cresc ca pondere în aplicațiile enterprise și în cloud, CPU-ul devine tot mai mult „planul de control” al infrastructurii moderne, iar furnizorii de cloud caută opțiuni care să optimizeze performanța pe rack și consumul energetic. [...]
Arm încearcă să-și securizeze lanțul de aprovizionare pentru cererea „explozivă” de calcul AI , trecând de la modelul tradițional de furnizor de proprietate intelectuală (IP) la livrarea de subsisteme integrate și, acum, la cipuri proprii, potrivit Inside Arm . Miza, așa cum reiese din discuția liderilor companiei, este una operațională: cum scalezi planificarea, producția și testarea astfel încât să poți livra hardware pentru AI într-o piață în care „sistemele tradiționale” nu mai țin pasul cu ritmul cererii. De ce contează: de la licențiere la execuție industrială În podcast, Arm descrie „călătoria” către ceea ce numește „AGI CPU” ca pe o schimbare de poziționare în infrastructura de centre de date: compania pornește din rădăcinile sale din zona mobilă și ajunge să livreze nu doar nuclee (cores) licențiate, ci soluții mai complete, până la siliciu (cip efectiv). Mesajul central pentru industrie este că, în contextul creșterii accelerate a cererii de calcul pentru AI, diferențiatorii se mută dincolo de performanță brută: eficiența energetică („performanță per watt”), scalarea și certitudinea în lanțul de aprovizionare devin criterii de competitivitate. Cum a evoluat strategia Arm în centrele de date Dermot O’Driscoll (VP Product Solutions, Cloud AI) plasează începutul intrării în zona de infrastructură în jurul anilor 2012–2013, când Arm era puternic orientată spre piața client/mobil și avea o înțelegere limitată a cerințelor din centrele de date. Evoluția descrisă în discuție are câteva etape: Licențe de arhitectură către startup-uri care își construiau propriul siliciu (exemple menționate: Calxeda), într-o perioadă în care Arm prefera să lase „înțelegerea pieței” la parteneri. Întoarcerea cererii către Arm , pe măsură ce clienții au cerut capabilități specifice de infrastructură: suport de virtualizare, interconectări și posibilitatea de a construi sisteme cu multe nuclee. Trecerea către subsisteme de calcul preintegrate (CSS) , pe ideea că o parte din clienți nu mai vor „să coasă” singuri componentele IP, ci să primească o soluție integrată și validată. Rolul parteneriatelor și „efectul Amazon” În discuție, Amazon este prezentată ca un partener care a accelerat maturizarea ecosistemului software în jurul Arm pentru centre de date, prin disponibilitatea de a contribui la construcția acestuia (de la Java la profiluri de utilizare), în loc să aștepte ca ecosistemul să fie „gata”. Potrivit lui O’Driscoll, acest rol a atras și alți clienți, care ulterior au cerut soluții tot mai integrate. De la CSS la cip: ce înseamnă, practic, „AGI CPU” Steve Halter (Solutions Engineering) spune că CSS este „fundația” designului AGI CPU , iar avantajul este că Arm proiectează la nivel de sistem, nu doar la nivel de blocuri IP: nucleu CPU plus componentele care îl fac performant într-un sistem real (interconectare, componente de virtualizare, MMU, GIC etc.). În paralel, Halter descrie și schimbarea de competențe necesară pentru a livra un cip: experiență de produse SoC (system-on-chip) de volum, decizii dure de compromis între arie, consum, performanță, funcții și termene, plus competențe suplimentare în zone precum ambalare (packaging) și integrarea interfețelor (de tip DDR, PCIe, die-to-die). Lanțul de aprovizionare devine parte din produs Eric Hayes (EVP Operations) își definește aria ca acoperind lanțul de aprovizionare, planificare, logistică, producție, calitate și testare , adică exact funcțiile care devin critice când treci de la „design” la „livrare” de hardware. În fragmentul disponibil, el insistă că totul pornește de la oameni cu experiență din companii de semiconductori și hyperscaleri și că „totul este centrat pe calitate”. Notă: transcriptul furnizat este trunchiat spre final, astfel că detaliile despre procesele concrete de fabricație și planificare nu sunt integral disponibile în textul sursă. [...]
