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
NVIDIA mută procese recurente în fluxuri automatizate cu ChatGPT Work , economisind timp și reducând „munca de asamblare” a informațiilor , potrivit OpenAI . Cazurile descrise indică un impact operațional direct: activități care consumau zeci de ore pe săptămână sunt transformate în fluxuri reutilizabile, rulate periodic, pe care echipele le pot adapta fără a aștepta achiziția și implementarea unor instrumente noi. Automatizare în go-to-market: de la foi de calcul la fluxuri rulate de două ori pe săptămână În zona de go-to-market (GTM), Will Daney , care sprijină lideri de vânzări, dezvoltare de business și produs, descrie cum pregătirea pentru GTC (conferința globală de AI a NVIDIA) se baza anterior pe muncă intensă în foi de calcul: liste de conturi, urmărirea înregistrărilor și identificarea acțiunilor necesare pentru echipe. Daney estimează că analiza manuală îi consuma aproximativ 40% din timp în perioada premergătoare evenimentului. În prezent, o mare parte din acest efort a fost transformată într-un proces automatizat în ChatGPT Work, care rulează de două ori pe săptămână. Pe durata ciclului de planificare de 12 săptămâni, fluxul ar economisi aproximativ 16 ore pe săptămână. Un element operațional important este controlul local asupra procesului: pentru că „deține” fluxul, Daney îl poate ajusta pe măsură ce se schimbă evenimentul, fără să aștepte achiziția, implementarea și mentenanța unui instrument separat. În plus, poate distribui fluxul către alte regiuni, unde colegii îl personalizează pentru nevoi locale (San Jose, Taipei, Europa și Washington, DC). „Semnal” dintr-un volum mare de noutăți: 25–40 de actualizări reduse la 5–8 direcții de acțiune În marketing, Rachita Jain, parte din echipa de operațiuni AI, folosește ChatGPT Work pentru a gestiona un ritm accelerat de apariție a modelelor, testelor comparative și cercetărilor. Problema, în descrierea ei, nu este accesul la informație, ci filtrarea a ceea ce contează pentru NVIDIA și conectarea cu proiecte și priorități interne. Jain a construit un flux care analizează surse externe „de încredere” împreună cu context intern, identifică zone de suprapunere relevante și scoate la suprafață concluzii utilizabile. Săptămânal, fluxul distilează aproximativ 25–40 de actualizări externe din AI în 5–8 „semnale” acționabile. Același tip de mediu este folosit și pentru dezvoltare: de la explorarea unei idei la lucrul pe cod, depanare și rafinare fără comutarea între instrumente separate. Într-un exemplu, Jain afirmă că a trecut de la idee la prototip funcțional în aproximativ 3–5 zile, față de o estimare de 2–3 săptămâni dacă ar fi construit manual componentele în instrumente diferite. Ce urmează: standardizare prin fluxuri reutilizabile, păstrând controlul la echipe Direcția indicată este extinderea a ceea ce funcționează deja: transformarea cunoștințelor specializate în fluxuri reutilizabile, care pot fi adaptate între funcții, evenimente și regiuni. Miza operațională este accelerarea conectării dintre evoluțiile externe și prioritățile interne și extinderea modului de lucru asistat de AI către mai mulți angajați, astfel încât echipele să câștige timp pentru interpretare, colaborare și activități orientate către clienți. [...]
Anthropic țintește un IPO de peste 100 mld. dolari, care ar reseta pragurile de finanțare în AI , potrivit G4Media , într-un scenariu în care listarea ar putea depăși recordul atribuit SpaceX și ar împinge compania la o evaluare de circa 2.000 miliarde de dolari (aprox. 9.000 miliarde lei). SpaceX ar deține în prezent recordul pentru cel mai mare IPO din istorie, după ce în iunie ar fi strâns 85,7 miliarde de dolari (aprox. 386 miliarde lei), la o evaluare de 1.770 miliarde de dolari (aprox. 7.965 miliarde lei), conform informațiilor transmise de Agerpres, care citează AFP. Ce se știe despre dimensiunea și calendarul listării Bloomberg a relatat că Anthropic „se așteaptă să egaleze sau să depășească” volumul IPO-ului SpaceX. Separat, potrivit New York Times, băncile implicate în tranzacție le-ar fi spus investitorilor că urmăresc să strângă „peste 100 de miliarde de dolari” (aprox. 450 miliarde lei) și să evalueze compania la aproximativ 2.000 de miliarde de dolari. New York Times mai notează că, după depunerea confidențială a documentelor în iunie, Anthropic ar putea publica actele de listare „în următoarele săptămâni”, ceea ce ar însemna și prima dezvăluire a situațiilor financiare. Listarea ar urma să aibă loc la toamnă. De ce contează: o evaluare de „giganți” pentru un startup de cinci ani O capitalizare de piață de circa 2.000 de miliarde de dolari ar fi dublă față de evaluarea din ultima rundă de finanțare din mai (965 de miliarde de dolari, aprox. 4.340 miliarde lei) și ar plasa o companie veche de cinci ani într-o ligă asociată, în mod tradițional, cu grupuri precum Nvidia, Apple și Microsoft. În același timp, listarea ar poziționa Anthropic înaintea rivalului OpenAI: creatorul ChatGPT ar fi depus confidențial documentele la o săptămână distanță, dar ar viza o listare în 2027. Performanță comercială, dar și costuri care apasă pe profitabilitate Anthropic, fondată în 2021 de foști angajați OpenAI (inclusiv frații Dario și Daniela Amodei) și cu sediul în San Francisco, s-a diferențiat prin instrumente AI pentru dezvoltatori, inclusiv asistentul de programare Claude Code, într-un segment descris ca fiind cel mai profitabil din piața AI. Pe partea de venituri, în trimestrul al doilea vânzările ar fi crescut la 11,6 miliarde de dolari (aprox. 52 miliarde lei), depășind pentru prima dată OpenAI (6,7 miliarde de dolari, aprox. 30 miliarde lei), potrivit mai multor publicații citate în material. Dar compania ar continua să înregistreze pierderi mari: pierderile nete ar fi ajuns la aproape 42 de miliarde de dolari în 2025 (aprox. 189 miliarde lei), de circa cinci ori mai mult decât în anul precedent, conform documentelor analizate de Bloomberg. Explicația invocată este nivelul investițiilor necesare pentru recrutare și pentru construirea de centre de date cu milioane de cipuri AI. Presiuni competitive și risc politic Materialul mai indică două surse de risc pentru investitori: presiunea pe prețuri : tarifele Anthropic, printre cele mai ridicate din piață, ar fi puse sub presiune de modele chinezești mai ieftine; în acest context, OpenAI ar fi anunțat o reducere de preț de peste 20% pentru cel mai puternic model al său, pentru trei luni; relația cu administrația Trump : în martie, guvernul de la Washington ar fi reziliat toate contractele cu Anthropic, după ce compania ar fi refuzat utilizarea modelelor sale pentru supraveghere în masă sau arme autonome letale; disputa este în instanță. [...]
Anthropic își extinde folosirea modelului său de securitate Mythos 5 în companii și în instrumente ale partenerilor, dar păstrează accesul „la model” strict controlat , astfel încât utilizatorii să primească doar rezultate (alerte, patch-uri sugerate), nu și posibilitatea de a-l folosi interactiv pentru a genera exploit-uri, potrivit The Next Web . Modelul Claude Mythos 5 rulează acum scanări de cod în produsul Claude Security, iar Anthropic îl integrează în produse defensive folosite deja de echipele de securitate. Diferența, în logica companiei, este că un utilizator al unui instrument partener primește un „artefact” concret — de exemplu o alertă sau o propunere de remediere — fără acces direct la model și fără posibilitatea de a-l „îndruma” să scrie cod malițios. Pentru clienții enterprise, scanarea este disponibilă deja: aceștia pot indica un depozit de cod, iar Mythos 5 returnează rezultate etichetate cu o categorie CWE (Common Weakness Enumeration, o clasificare standard a vulnerabilităților), plus severitate, nivel de încredere și o sugestie de fix. Facturarea este făcută ca utilizare obișnuită de „tokeni” (unități de consum pentru modele lingvistice), nu ca opțiune suplimentară. „Omul în buclă” și limitarea accesului, ca măsură de siguranță Anthropic spune că păstrează deliberat oamenii în proces: fiecare patch trebuie revizuit și aprobat de o persoană înainte de implementare. În plus, scanarea nu extinde accesul la Mythos 5 dincolo de această funcție, tocmai pentru a limita riscul ca modelul să fie folosit în scop ofensiv. Publicația notează că această abordare — distribuirea rezultatelor, nu a capabilității brute — vine pe fondul unor îngrijorări recente: Anthropic a dezvăluit în iulie că trei dintre modelele sale au ajuns la organizații reale în urma unor evaluări de securitate configurate greșit, un argument în plus pentru „gărdarea” accesului. 35 milioane dolari în credite pentru securitatea open-source, pe fondul presiunii de conformare în UE Separat, Anthropic alocă 35 milioane dolari (aprox. 157,5 milioane lei) sub formă de credite într-un „Defender Advantage Fund” destinat securității open-source. Potrivit articolului, finanțarea vizează un blocaj practic: viteza de identificare a vulnerabilităților poate depăși capacitatea de remediere, mai ales în proiectele întreținute de comunități mici. Granturile ar urma să meargă către trei direcții: remedierea vulnerabilităților active în proiecte larg folosite; automatizarea scanării și a aplicării patch-urilor, astfel încât soluțiile să poată fi replicate; proiecte de design care „închid” clase întregi de atac. Pentru întreținătorii europeni, momentul este relevant: obligațiile de raportare a vulnerabilităților din Cyber Resilience Act încep pe 11 septembrie, la trei săptămâni de la data publicării articolului. Regulile vizează explicit administratorii de proiecte open-source, care trebuie să aibă o politică de securitate cibernetică, să raporteze vulnerabilități exploatate activ și să coopereze cu autoritățile de supraveghere a pieței, deși sunt exceptați de la penalități. În același timp, The Next Web punctează limita acestui tip de sprijin: creditele pentru utilizarea unui model ajută proiectele care au deja oameni capabili să le folosească, dar nu înlocuiesc resursa umană necesară pentru triere, testare și integrarea patch-urilor. [...]
Apple Music va impune etichetarea pieselor generate cu inteligență artificială , o schimbare care mută presiunea de conformare pe distribuitori și poate influența direct vizibilitatea și consumul acestui tip de conținut pe platformă, potrivit TechRadar . Apple a transmis „partenerilor din industrie” că etichetele pentru conținutul creat cu AI vor începe să apară „mai târziu în acest an” și nu vor fi opționale, conform The Hollywood Reporter. Compania cere ca „furnizorii de conținut” să includă „AI Transparency Tags” ori de câte ori AI a fost folosită pentru a crea „o parte materială” din conținut, inclusiv pentru piese generate pe platforme de inteligență artificială generativă (adică servicii care produc conținut nou pe baza unor modele antrenate pe date). „Furnizorii de conținut vor fi obligați să includă AI Transparency Tags în orice situație în care AI a fost folosită pentru a crea o parte materială a conținutului, inclusiv piese generate de platforme AI.” Măsura vine după ce Apple permisese anterior etichetarea voluntară a pieselor realizate cu ajutorul AI, însă noul pas transformă marcarea în obligație pentru distribuitori, astfel încât utilizatorii să știe ce ascultă. Ce se schimbă operațional și ce rămâne neclar Apple nu a detaliat cum va aplica efectiv noua politică, notează publicația. În paralel, piața se mișcă în aceeași direcție: Spotify a anunțat că va începe să eticheteze artiștii AI și că îi va exclude din recomandările curatoriate și algoritmice, iar Tidal nu mai plătește încărcătorii dacă detectează că piesele sunt realizate cu AI. În context, etichetarea obligatorie poate deveni un instrument de „igienă” a catalogului, mai ales pe fondul îngrijorărilor legate de fraudă și manipularea ascultărilor (streaming manipulation) asociate adesea cu conținutul generat automat. Reacția utilizatorilor: etichete, dar și cerere de blocare sau interzicere Din reacțiile de pe Reddit citate de TechRadar reiese că o parte dintre utilizatori susțin inițiativa, dar o consideră întârziată. Alții cer opțiuni mai dure: posibilitatea de a bloca din setări conținutul AI sau chiar eliminarea lui de pe platformă. Nemulțumirea are două componente, potrivit articolului: sentimentul că publicul este indus în eroare când nu e evident că o piesă e generată de o mașină și teama că muzicienii „reali” sunt împinși în plan secund de volume mari de conținut ieftin de produs. Pe termen scurt, etichetele obligatorii pot reduce consumul involuntar de astfel de piese, însă rămâne de văzut dacă Apple va introduce și filtre de blocare sau alte limitări, în condițiile în care serviciile de generare muzicală precum Suno și Beatoven se răspândesc rapid, iar fenomenul nu dă semne că se va opri. [...]
OpenAI a lansat un plugin prin care ChatGPT poate citi și trimite iMessage-uri în numele tău , o schimbare cu impact operațional direct pentru utilizatorii de Mac, dar care ridică inevitabil întrebări de confidențialitate pentru ecosistemul Apple, potrivit CNET . Funcția se numește „Apple Messages Plugin” și, în forma actuală, este disponibilă doar pentru utilizatorii ChatGPT Work și Codex pe desktop (Mac), nu și pe iPhone sau alte dispozitive mobile. Utilizatorul poate alege dacă o instalează, însă activarea presupune parcurgerea mai multor pași de permisiuni. Ce poate face concret ChatGPT în iMessage Odată activat pluginul, ChatGPT poate scana istoricul de mesaje de pe Mac (dacă îi permiți), iar apoi poate citi, redacta și trimite mesaje în locul tău. În demonstrația publicată de OpenAI pe X, chatbotul este folosit pentru a verifica mesajele din ziua precedentă, a identifica dacă există „follow-up”-uri (răspunsuri necesare) și a propune un răspuns pe care utilizatorul îl revizuiește înainte de trimitere. Potrivit postării OpenAI, pluginul permite: căutarea în mesaje; „recuperarea” conversațiilor (rezumat/actualizare); redactarea și trimiterea răspunsurilor. Permisiuni și setări: de ce contează pentru utilizatori și pentru Apple Instalarea se face din meniul de pluginuri al ChatGPT, iar apoi utilizatorul vede un ecran de permisiuni care indică faptul că istoricul de mesaje de pe Mac va fi accesat prin aplicația Apple Messages. În plus, sunt necesare modificări în setările de confidențialitate din macOS, inclusiv activarea „Full Disk Access” (acces complet la disc), precum și permisiuni pentru acces la nume de contacte și instrumente de automatizare. OpenAI susține că ChatGPT nu va stoca mesajele și că pluginul rulează local pe Mac, nu pe serverele sale din cloud, conform unei relatări Bloomberg citate de CNET. Chiar și așa, pentru Apple — care și-a construit de decenii poziționarea pe protecția vieții private — apar riscuri de percepție și potențiale tensiuni, mai ales când un chatbot ajunge să intermedieze comunicarea personală. Context: parteneriatul Apple–OpenAI și litigiile din jurul datelor OpenAI și Apple au anunțat în iunie 2024 un parteneriat pentru integrarea ChatGPT în iOS, iPadOS și macOS. Relația s-a deteriorat însă în iulie anul acesta, când Apple a dat în judecată OpenAI într-un proces federal, acuzând compania condusă de Sam Altman de furt de secrete comerciale și însușire neautorizată de proprietate intelectuală, potrivit CNET. În paralel, CNET notează că OpenAI s-a confruntat în ultimii ani cu mai multe procese, fiind acuzată de folosirea necorespunzătoare a datelor pentru antrenarea modelelor și, în unele cazuri, de partajarea datelor clienților. Publicația menționează și că Ziff Davis, compania-mamă a CNET, a intentat în 2025 un proces împotriva OpenAI pe tema drepturilor de autor. Reprezentanții OpenAI și Apple nu au răspuns imediat solicitărilor de comentarii, potrivit materialului. Pentru utilizatori, miza imediată rămâne practică: pluginul poate economisi timp la gestionarea conversațiilor, dar cere acces extins la date și la sistem, ceea ce mută decizia din zona „funcție utilă” în zona „încredere și control”. [...]
OpenAI reduce cu peste 20% costurile de utilizare pentru GPT-5.6 Sol , o mișcare care poate coborî semnificativ factura companiilor ce rulează volume mari de cereri prin API, potrivit IT之家 . Reducerile se aplică atât tarifelor API, cât și costurilor în credite, pe o perioadă de trei luni, iar funcționalitatea este deja disponibilă în API și se distribuie treptat către planurile cu credite ChatGPT Work și Codex. Noile tarife: scăderi mai mari la ieșire și la „long context” Anterior, GPT-5.6 Sol costa 5 dolari (aprox. 23 lei) pentru 1 milion de tokeni la intrare și 30 de dolari (aprox. 138 lei) pentru 1 milion de tokeni la ieșire. Conform noii grile: Intrare (input): 4 dolari / 1 milion tokeni (aprox. 18 lei), -20% Ieșire (output): 20 dolari / 1 milion tokeni (aprox. 92 lei), -33% Pentru componentele legate de cache (stocare temporară pentru reutilizarea rezultatelor), OpenAI reduce: cache input: de la 0,5 dolari la 0,4 dolari cache write: de la 6,25 dolari la 5 dolari Și segmentul de „long context” (ferestre de context mai mari, utile pentru documente lungi) este ieftinit: intrare: de la 10 dolari la 8 dolari ieșire: de la 45 dolari la 30 dolari Ce se schimbă pentru utilizatori și ce rămâne la fel OpenAI spune că modificările sunt active în API și sunt livrate gradual către planurile bazate pe credite pentru ChatGPT Work și Codex. În același timp, abonamentele Pro, Plus și Business nu își schimbă regulile de utilizare și beneficiile , conform informațiilor din aceeași sursă. În context, publicația trimite și la un material anterior despre o reducere separată pentru GPT-5.6 Luna, fără a indica aici detalii suplimentare despre impactul comparativ. [...]
