Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Europa își accelerează capacitatea de calcul pentru AI, cu 35 de noi supercomputere în dezvoltare, într-o extindere care ar urma să deservească peste 3 milioane de cercetători și să consolideze infrastructura de „fabrici AI” (centre dedicate antrenării și rulării modelelor) la nivel continental, potrivit NVIDIA News.
Cele 35 de sisteme sunt descrise ca cea mai mare extindere într-un singur an a supercomputerelor din Europa, acoperind centre naționale de supercalcul, fabrici AI și instituții academice din 23 de țări. Miza operațională este creșterea rapidă a accesului la putere de calcul pentru antrenarea și utilizarea modelelor de inteligență artificială în cercetare și industrie, de la modelare climatică și sănătate până la energie și științe fundamentale.
Un element central al anunțului este că infrastructura NVIDIA ar alimenta „peste 90%” din construcția de fabrici AI din Europa, cu „800 AI exaflops” (o măsură a performanței de calcul pentru AI) „deja implementați sau anunțați” de anul trecut. Compania indică utilizarea platformelor sale Blackwell și Hopper, împreună cu rețelistică InfiniBand și un pachet software care acoperă antrenarea, simularea și inferența (rularea modelelor).
În lista de proiecte evidențiate, NVIDIA menționează câteva implementări cu parametri tehnici și ținte de performanță:
Din perspectiva impactului operațional, extinderea anunțată indică o accelerare a capacității europene de a rula proiecte AI la scară mare, într-un moment în care accesul la GPU-uri și la rețelistică de mare viteză a devenit un „gât de sticlă” pentru multe organizații. NVIDIA leagă explicit aceste investiții de domenii cu impact economic și strategic: climă, sănătate, decarbonizare și aplicații industriale.
În zona de energie, compania oferă un exemplu concret: Siemens Energy folosește portofoliul Siemens Xcelerator, accelerat de tehnologii NVIDIA (inclusiv Omniverse, CUDA-X și infrastructură AI), pentru proiectarea și simularea turbinelor pe gaz capabile să funcționeze cu până la 100% hidrogen, iar fluxul de lucru ar reduce timpii de simulare cu până la 77%, potrivit anunțului.
NVIDIA mai afirmă că mai multe institute europene folosesc platforma CUDA-Q (pentru aplicații hibride cuantice-clasice), inclusiv CINECA, Fraunhofer și Jülich Supercomputing Centre. În acest context, compania menționează integrarea unui procesor cuantic (QPU) la CINECA și un record de simulare completă a unui computer cuantic universal de 50 de qubiți, rulat pe JUPITER, bazat pe NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips.
Per ansamblu, mesajul dominant este că Europa își extinde rapid infrastructura de calcul pentru AI, iar NVIDIA își consolidează poziția de furnizor „full-stack” (hardware, rețea și software) pentru această etapă de investiții.
Recomandate
Google își folosește bilanțul pentru a atrage clienți de centre de date către propriile cipuri TPU, replicând mecanismele de finanțare care au alimentat ascensiunea Nvidia , potrivit The Next Web . Miza nu este doar tehnologică, ci financiară: garanții și structuri de tip „finanțare circulară” pot muta cererea de la GPU-urile Nvidia către alternative, dar cresc și dependența industriei de datorie pentru extinderea infrastructurii AI. Garanții de miliarde pentru a împinge TPU-urile în centrele de date Un exemplu central este un cluster de centre de date pentru AI din vestul statului New York, cunoscut ca Lake Mariner . Acolo, Google ar fi oferit o garanție financiară de 3,2 miliarde de dolari (aprox. 14,7 miliarde lei), conform unei investigații The Wall Street Journal citate de publicație. Dezvoltatorii sitului, TeraWulf și furnizorul de cloud FluidStack (susținut de Google), ar urma să închirieze putere de calcul de la mii de unități TPU ale Google către Anthropic . Efectul economic al garanției este reducerea costului finanțării: centrul de date poate atrage datorie mai ieftină, un mecanism pe care Nvidia l-ar fi folosit în mod repetat pentru a stimula cererea pentru propriile cipuri. „Finanțarea circulară”: banii se întorc sub formă de comenzi de cipuri A doua tactică descrisă este „finanțarea circulară”, un aranjament în care o parte din banii investiți de producătorul de cipuri se întorc la acesta sub formă de achiziții ale propriilor produse. În aceeași logică, Google ar susține mai multe proiecte legate de Anthropic, inclusiv: un centru de date de 7 miliarde de dolari (aprox. 32,2 miliarde lei) numit River Bend, lângă Baton Rouge; încă 1,4 miliarde de dolari (aprox. 6,4 miliarde lei) în garanții pentru un contract de închiriere de capacitate de calcul în Colorado City, Texas. Aceste inițiative se suprapun peste un acord amplu de capacitate de calcul între Google și Broadcom (menționat de publicație) și peste un aranjament de credit privat de circa 35 miliarde de dolari (aprox. 161 miliarde lei), intermediat de Apollo și Blackstone, care cumpără TPU-uri Google și le închiriază către Anthropic. De ce contează: presiune reală pe „șanțul” Nvidia, dar și risc mai mare pe datorie Google nu mai păstrează TPU-urile doar pentru uz intern. Publicația notează că, în mai, compania a spus că va începe să vândă TPU-uri direct clienților și a prezentat primul cip construit special pentru „inferință” (rularea interogărilor AI, nu antrenarea modelelor). Totodată, Google a anunțat un acord de 5 miliarde de dolari (aprox. 23 miliarde lei) cu Blackstone pentru lansarea unei companii de cloud care vizează furnizori susținuți de Nvidia, precum CoreWeave și Nebius, și a indicat luna aceasta că ar urma să strângă 85 miliarde de dolari (aprox. 391 miliarde lei) capital propriu, în mare parte pentru infrastructură AI. Pe partea operațională, argumentul de cost începe să apară: Citadel Securities, un utilizator timpuriu, spune că rulează unele sarcini cu costuri cu 30% mai mici și cu viteze de până la patru ori mai mari pe TPU-uri. Nvidia, care deține „peste 90%” din piața cipurilor pentru AI, își apără poziția prin ecosistemul software CUDA și hardware-ul ușor de integrat. Jensen Huang a minimalizat amenințarea, susținând că Anthropic ar fi singurul client extern important pentru TPU-uri și provocând Google să demonstreze că cipurile sunt mai ieftine. Pentru piață, testul real este dacă Google poate transforma avantajul de bilanț într-o schimbare de comportament la nivelul centrelor de date. Dacă modelul prinde, competiția pe cipuri AI se mută parțial din laborator în zona de finanțare — cu un efect secundar: extinderea AI devine și mai dependentă de structuri alimentate de datorie și de mecanisme „circulare”, care pot amplifica riscul în cazul unei încetiniri a cererii. [...]
Google DeepMind intră mai adânc în zona de divertisment printr-un parteneriat de cercetare cu A24 și o investiție în studio , într-o mișcare care poate influența direct felul în care se dezvoltă și se testează viitoarele instrumente de inteligență artificială pentru creație, potrivit Google DeepMind . Colaborarea este descrisă ca „prima de acest fel” și vizează cercetare și dezvoltare pe mai multe proiecte, pe termen mai lung, cu implicarea directă a cineaștilor A24 în procesul de lucru. Ideea centrală: tehnologia ar urma să fie „ancorată” în fluxul creativ, astfel încât creatorii să poată influența din timp instrumentele pe care le vor folosi. Ce include parteneriatul și de ce contează operațional Conform anunțului, parteneriatul creează o colaborare „profundă” de cercetare și dezvoltare între A24 și Google DeepMind, „de-a lungul mai multor proiecte în timp”. Miza operațională este dublă: A24 și regizorii/creatorii săi ar urma să contribuie la definirea unor „noi fluxuri de lucru și tehnici” pentru artiști, cu scopul de a extinde posibilitățile de storytelling. Google DeepMind să primească feedback „practic” și ghidaj din partea unor artiști, pe măsură ce cercetătorii și creatorii „lucrează cot la cot” pentru a testa, itera și construi. În termeni de industrie, asta sugerează o abordare de tip „co-dezvoltare” (dezvoltare împreună cu utilizatorii finali), care poate accelera adoptarea unor instrumente dacă acestea sunt calibrate pe nevoi reale de producție și post-producție. Investiția Google în A24: semnal economic, fără detalii financiare Pe lângă componenta de cercetare, Google a făcut și „o investiție” în A24. Anunțul nu include valoarea investiției, structura tranzacției sau condițiile, astfel că impactul financiar nu poate fi cuantificat din informațiile publicate. Ce urmează: obiectivele și rezultatele tehnice rămân deschise Google DeepMind precizează că inițiativa pornește de la ideea de a „reduce distanța” dintre tehnologia de vârf și divertismentul de nouă generație, însă „obiectivele specifice, rezultatele tehnice și reperele creative” vor evolua în timp. Cu alte cuvinte, parteneriatul este anunțat ca un cadru de lucru pe termen lung, nu ca un proiect cu livrabile publice clar definite de la început. [...]
Reflection AI va plăti 150 milioane dolari pe lună către SpaceX pentru acces la cipuri Nvidia GB300 , într-un contract care începe la 1 iulie 2026 și se întinde până în 2029, potrivit TechCrunch . Acordul, evaluat la până la 6,3 miliarde dolari (aprox. 28,4 miliarde lei), arată cum SpaceX începe să monetizeze la scară mare infrastructura de calcul pentru inteligență artificială, închiriind capacitate către laboratoare AI. Reflection AI spune că plătește pentru „acces imediat” la cele mai noi cipuri Nvidia GB300 și hardware-ul aferent, găzduite în centrul de date Colossus 2 al SpaceX, lângă Memphis, Tennessee. Contractul include o clauză de ieșire: oricare dintre părți poate încheia acordul cu un preaviz de 90 de zile, după primele trei luni. Cum se poziționează acordul față de alte contracte SpaceX În comparație cu alte înțelegeri recente, contractul Reflection este mai mic. TechCrunch notează că: Anthropic ar plăti 1,25 miliarde dolari pe lună (aprox. 5,6 miliarde lei) pentru compute; Google ar plăti 920 milioane dolari pe lună (aprox. 4,1 miliarde lei) pentru compute. Toate aceste contracte ar rula până în iulie 2029, deși Elon Musk a minimalizat public durata de trei ani, insistând că pot fi anulate. De ce contează pentru piața AI: „compute” ca avantaj strategic Reflection AI folosește acordul — primul său contract de compute, potrivit sursei — pentru a-și susține strategia de „open-weight” (modele ale căror parametri antrenați sunt publicați). Compania o prezintă ca alternativă la laboratoarele „închise” de tip Anthropic și OpenAI. Interesul pentru astfel de modele ar fi crescut după interdicția guvernului SUA asupra unor modele închise ale Anthropic, Fable și Mythos, mai notează publicația. Într-o declarație transmisă pe e-mail, un purtător de cuvânt al Reflection AI a spus: „Evenimentele recente evidențiază cât de important este open-source pentru ecosistemul AI, pe măsură ce tot mai multe națiuni și companii recunosc riscurile și costurile asociate dependenței exclusive de modele închise.” Context operațional: de la xAI la SpaceX, cu Colossus ca activ de închiriat Centrul de date Colossus a fost construit inițial de xAI, companie fondată de Elon Musk, care — potrivit TechCrunch — este acum parte din SpaceX, pentru propriile eforturi AI. Pe fondul dificultăților interne, SpaceX a început să valorifice stocul de cipuri AI prin închirierea lor către unele dintre cele mai mari laboratoare din domeniu. Pentru Reflection AI, acordul înseamnă acces rapid la infrastructură de vârf; pentru SpaceX, este încă un pas în transformarea capacității de calcul într-o linie de venit recurentă, într-o piață în care cererea de „compute” a devenit un factor limitativ pentru dezvoltarea modelelor avansate. [...]
Samsung Electronics extinde utilizarea ChatGPT Enterprise și Codex la scară de companie , într-una dintre cele mai mari implementări enterprise ale OpenAI de până acum, cu impact direct asupra modului de lucru în R&D, producție, marketing și funcții corporate, potrivit OpenAI . Conform acordului, ChatGPT și Codex vor fi disponibile pentru toți angajații Samsung Electronics din Coreea de Sud, precum și pentru toți angajații la nivel global din divizia Device eXperience (DX). OpenAI descrie această implementare drept una dintre cele mai ample lansări enterprise ale sale. Samsung spune că va folosi cele două instrumente atât pentru activități tehnice, cât și non-tehnice, în arii precum dezvoltarea software, marketing, dezvoltare de produs și producție, cu obiectivul de a crește productivitatea și capacitatea de rezolvare a problemelor. În acest context, OpenAI notează că Codex a pornit ca instrument pentru dezvoltare software, dar devine tot mai util și pentru alte tipuri de muncă. Ce se schimbă operațional pentru angajați OpenAI indică faptul că, prin ChatGPT, angajații Samsung pot realiza mai eficient sarcini bazate pe cunoaștere, inclusiv: căutarea și analiza informațiilor; redactarea de documente; generarea și dezvoltarea de idei; interpretarea datelor. Pentru mediul enterprise, ChatGPT Enterprise include funcții orientate spre utilizare „sigură și eficientă” în organizații, precum protecția datelor, managementul utilizatorilor și al accesului și controale de securitate, astfel încât utilizarea să se încadreze în politicile interne și cadrul de guvernanță al companiei. În cazul Codex, OpenAI susține că instrumentul poate crește productivitatea dezvoltatorilor (scriere, revizuire și depanare de cod), dar și a echipelor non-tehnice, inclusiv prin transformarea ideilor în software funcțional, instrumente interne, site-uri și fluxuri de lucru automatizate. Context: relația OpenAI–Samsung și adopția în Coreea OpenAI afirmă că are peste 5 milioane de utilizatori săptămânali ai Codex pentru fluxuri de lucru tehnice și non-tehnice, iar numărul utilizatorilor activi săptămânal din Coreea a crescut cu aproape 800% din 1 februarie 2026. „Această implementare istorică pentru OpenAI este deosebit de importantă deoarece Samsung Electronics [...] adoptă AI nu ca un instrument limitat la anumite echipe sau funcții, ci ca o platformă de bază pentru a îmbunătăți modul în care angajații din întreaga lume lucrează și inovează”, a declarat Harrison Kim, General Manager, OpenAI Korea. OpenAI mai precizează că cele două companii colaborau deja pe zona de infrastructură globală pentru AI, Samsung urmând să furnizeze semiconductori de memorie avansați necesari pentru infrastructura AI de generație următoare. Odată cu adoptarea ChatGPT Enterprise, parteneriatul se extinde, potrivit OpenAI, către transformarea forței de muncă și adopția la nivel de companie. În același material, OpenAI oferă și exemple de adopție în Coreea: Seoul National University a început să ofere ChatGPT Edu pentru toți cei 47.000 de membri ai comunității, iar OpenAI a lucrat cu Kakao pentru integrarea întrebărilor către ChatGPT în chat-urile de grup KakaoTalk. OpenAI mai enumeră o serie de companii din Coreea care folosesc ChatGPT Enterprise, API-urile OpenAI și Codex, inclusiv LG Electronics, LG Uplus, LG CNS, GS E&C, Samsung SDS, TVING, Krafton, Toss, MUSINSA, Korea Zinc, Nexen Tire și HanaTour. [...]
Satya Nadella încearcă să frâneze concentrarea puterii în AI și să împingă piața spre modele mai ieftine și control la client , într-o repoziționare care poate accelera războiul prețurilor și poate schimba cine capturează valoarea economică din inteligența artificială, potrivit The Next Web . Într-un interviu acordat Wall Street Journal, CEO-ul Microsoft a criticat „giganții AI” care, pe de o parte, avertizează că tehnologia va șterge masiv joburi de birou, iar pe de altă parte cer libertate totală pentru a construi infrastructură și modele fără constrângeri. Țintele indicate în material sunt OpenAI și Anthropic, laboratoare care dezvoltă unele dintre cele mai avansate modele proprietare, în timp ce Microsoft încearcă să se poziționeze împotriva lor. „Nu poți să spui: toate joburile de birou dispar și asta ar putea fi chiar o armă, iar noi vom folosi toată energia ca să construim centre de date”, a spus Nadella. Miza: „permisiunea socială” și riscul unei reacții politice Argumentul central al lui Nadella este legat de încredere și acceptare publică: o industrie care promite „golirea” unor sectoare întregi nu poate, în același timp, să se aștepte ca publicul și politicul să îi lase mână liberă. El avertizează că, dacă valoarea economică ajunge să fie acumulată de „doar câteva modele”, „economia politică” nu va tolera situația. Nadella face și o paralelă istorică: reacția ar putea semăna cu furia socială de după globalizare, când comunități întregi au pierdut și nu au mai acceptat explicațiile celor care promiseseră beneficii. Strategia Microsoft: ecosistem de modele, nu un singur „model de vârf” În contrapondere, Nadella descrie o abordare mai „comercială”: AI ca „motor de cunoaștere” care ajută companiile să-și folosească oamenii și datele proprii. În locul unui singur „frontier model” (model de vârf), el vorbește despre un „frontier ecosystem”, în care fiecare organizație își construiește propriul „learning loop” (buclă de învățare) din date private și evaluări proprii. În această logică, clienții ar trebui să poată alege dintr-un spectru de modele, cu prețuri și capabilități diferite, iar modelele să funcționeze „în interiorul unei mașini pe care o controlezi” — adică mai mult control la nivelul companiei care le folosește, nu doar la furnizor. Efectul în piață: presiune pe OpenAI și Anthropic, prețuri în scădere Materialul notează că Microsoft a început să susțină mesajul cu produse: în ultimele săptămâni a lansat o suită de modele cu cost redus, țintind companii afectate de creșterea facturilor pentru AI. În plus, Microsoft analizează dacă să găzduiască o versiune a DeepSeek , un model chinezesc cu cost foarte mic, pe care OpenAI și Anthropic îl acuză că le-ar fi copiat munca. O astfel de decizie ar direcționa mai mult trafic către producătorul chinez și ar pune presiune suplimentară pe OpenAI și Anthropic, pe fondul unui război de prețuri deja prelungit. Context: și alți giganți vor să subțieze dominația „laboratoarelor de vârf” Microsoft nu este singura companie care încearcă să submineze poziția laboratoarelor care conduc cursa modelelor. Amazon, de exemplu, a admis că propriile modele sunt în urma liderilor și vrea să recupereze prin opțiuni mai ieftine, potrivit articolului. Momentul este sensibil pentru OpenAI și Anthropic, descrise ca fiind în marș spre listări bursiere, sprijinite de narațiunea că modelele lor vor remodela economia. De ce contează: Microsoft are interesul să evite un „câștigător unic” The Next Web subliniază și dimensiunea de interes propriu: Microsoft rămâne una dintre cele mai mari concentrări de putere în AI și plănuiește să cheltuiască, potrivit unor informații citate, 190 miliarde dolari (aprox. 874 miliarde lei) anul acesta doar pe centre de date și capacitate. În același timp, compania este în continuare cel mai mare susținător al OpenAI. Repoziționarea are însă o logică economică: Microsoft câștigă dacă nu se formează un monopol de facto al unui singur laborator, iar piața se mută către un model în care valoarea se împarte între mai multe modele și implementări la nivel de client. Pariul lui Nadella, potrivit articolului, este că următorul val de AI va recompensa „lățimea” (adopția și diversitatea) mai mult decât dominația unui singur model. [...]
Apple mută inteligența artificială din „asistent” în fluxurile de lucru zilnice , iar iOS 27 vine cu funcții care automatizează sarcini concrete în aplicațiile deja folosite, de la plăți și parole la apeluri și organizarea informației, potrivit TechCrunch . Miza operațională este reducerea „muncii manuale” pentru utilizatori, fără a-i obliga să interacționeze permanent cu o versiune nouă de Siri. Funcțiile sunt deja disponibile în versiunea beta pentru dezvoltatori și urmează să ajungă în beta publică, înainte de lansarea generală a iOS 27 „mai târziu în această toamnă”, notează publicația. Ce se schimbă practic în iOS 27: AI integrat în aplicații În loc să fie prezentată ca o experiență separată de tip „chat cu un bot”, strategia Apple descrisă de TechCrunch pune AI ( Apple Intelligence ) în spatele unor acțiuni punctuale, declanșate în context. Printre exemplele de utilizare menționate: Împărțirea notei la restaurant prin Apple Cash : utilizatorul fotografiază bonul, iar sistemul extrage automat detalii precum produse, cantități, bacșiș și total. Apoi, fiecare persoană își selectează articolele (inclusiv opțiuni precum „jumătate” dacă un produs e împărțit), iar solicitarea se trimite în conversația de grup din Messages. Actualizarea automată a parolelor compromise sau slabe : iOS 27 ar identifica parolele vulnerabile (inclusiv cele apărute în breșe de date) și ar putea „naviga” în siguranță pe site-uri pentru a face schimbarea parolei, fără ca utilizatorul să parcurgă manual pașii. Sugestii „dintr-o atingere” în Messages : în funcție de conversație, aplicația poate propune acțiuni rapide, precum adăugarea unei cereri în Reminders, trimiterea unor fotografii relevante (pe baza cuvintelor-cheie, locațiilor și persoanelor din bibliotecă) sau crearea unui eveniment în Calendar. „Context” în apeluri : la apelurile către servicii de relații cu clienții, iPhone-ul poate afișa pe ecran informații utile (de exemplu, un cod de confirmare), extrase din e-mailurile din Mail. TechCrunch precizează că procesarea se face pe dispozitiv, din motive de confidențialitate. Automatizări și organizare: Shortcuts, Home și Safari iOS 27 mai adaugă un strat de automatizare și „curățare” a informației, tot prin Apple Intelligence: Crearea de automatizări în Shortcuts prin descriere în limbaj natural („spui ce vrei să facă iPhone-ul”): exemplele includ setarea alarmei în funcție de evenimentele din ziua următoare sau trimiterea automată a orei estimate de sosire când pleci de la serviciu. Mai puține notificări „spam” în aplicația Home : sistemul ar grupa mai multe acțiuni legate de același eveniment (de pildă, sosirea cuiva acasă) într-o singură notificare. În plus, ar ajuta la căutarea clipurilor relevante (de exemplu, livrări) și ar evidenția clipuri „notabile” pentru revizuire. Organizarea automată a filelor în Safari : browserul poate grupa filele pe subiecte (de exemplu, „călătorii”), pe baza a ceea ce utilizatorul navighează. Apple susține că această funcție nu expune datele de navigare „nimănui — nici măcar Apple”, conform articolului. În ansamblu, mesajul este că iOS 27 încearcă să facă AI „invizibilă” și utilă în momentele potrivite: apare doar când e nevoie, în aplicațiile existente, și urmărește să reducă pașii necesari pentru sarcini repetitive. [...]
