Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Jensen Huang spune că „am atins AGI”, potrivit The Verge, într-un episod de luni al podcastului realizat de Lex Fridman, unde directorul general al Nvidia a făcut o afirmație care reaprinde dezbaterea despre ce înseamnă, de fapt, „inteligența artificială generală”.
AGI (inteligență artificială generală) este un termen fără o definiție unanim acceptată, folosit de obicei pentru a descrie sisteme de inteligență artificială comparabile cu inteligența umană sau care o depășesc. În contextul ultimilor ani, conceptul a devenit un subiect sensibil atât în industrie, cât și în spațiul public, iar unii lideri din tehnologie au încercat să se distanțeze de etichetă și să propună alternative pe care le consideră mai puțin „umflate” și mai utile. The Verge notează și că termenul apare în clauze importante din contracte de mare valoare, inclusiv între OpenAI și Microsoft, unde mizele financiare pot fi semnificative.
În discuția cu Huang, Fridman își explică propria definiție de lucru pentru AGI: un sistem capabil să „îți facă, în esență, munca”, inclusiv să pornească, să crească și să conducă o companie de tehnologie de peste 1 miliard de dolari. Întrebat când crede că AGI va deveni realitate (în cinci, zece, 15 sau 20 de ani), Huang răspunde că momentul ar fi deja aici.
„Cred că este acum. Cred că am atins AGI.”
După declarație, Huang aduce în discuție OpenClaw, o platformă open-source pentru „agenți” de inteligență artificială (programe care pot executa sarcini în mod semi-autonom), despre care spune că a avut succes viral. El afirmă că oamenii își folosesc agenții pentru activități diverse și că nu ar fi surprins dacă ar apărea „un influencer digital” sau o aplicație socială care „îți hrănește micul Tamagotchi” și ajunge, pe neașteptate, un succes instant.
Totuși, potrivit relatării The Verge, Huang își nuanțează ulterior poziția, sugerând că multe astfel de experimente au o viață scurtă și că nu trebuie extrapolate direct la ideea de AGI cu impact economic major. El spune că, deși unii folosesc aceste instrumente câteva luni, interesul scade, iar probabilitatea ca zeci sau sute de mii de agenți să construiască „următorul Nvidia” este, în opinia lui, nulă.
Recomandate
Boomul AI a mutat câștigurile spre cipuri și infrastructură, lăsând software-ul în urmă , iar această schimbare de ierarhie începe să se vadă atât în rezultate financiare, cât și în evoluția bursieră, potrivit Mediafax . Momentul de inflexiune indicat de mulți investitori este 24 mai 2023, când NVIDIA a raportat rezultate mult peste așteptări, pe fondul cererii accelerate pentru inteligență artificială. De atunci, boomul AI a reordonat sectorul tehnologic și a împins în față companiile care produc „uneltele” necesare antrenării și rulării modelelor de inteligență artificială, nu neapărat pe cele care vând aplicații software. Cipurile pentru AI, motorul principal al creșterii O analiză Morningstar arată o creștere fără precedent a veniturilor generate de cipurile folosite în AI, cu NVIDIA în prim-plan. Veniturile companiei din segmentul acceleratoarelor AI (cipuri specializate pentru antrenarea și rularea AI) au urcat de la 3,4 miliarde de dolari (aprox. 15,6 miliarde lei) la peste 60 de miliarde de dolari (aprox. 276 miliarde lei) în trei ani, un avans de circa 1.600%. În ultimul trimestru raportat, NVIDIA a anunțat venituri de 81,6 miliarde de dolari (aprox. 375 miliarde lei), peste estimările analiștilor. Potrivit acestora, nu există semne de încetinire a cererii pentru echipamentele AI ale companiei, descrisă ca „insațiabilă”. Acceleratoarele AI sunt utilizate pe scară largă de jucători precum OpenAI, Google sau Meta Platforms, iar cererea a susținut și alte nume din zona semiconductorilor și a infrastructurii, inclusiv Advanced Micro Devices și Broadcom. Software-ul rămâne în urmă, pe fondul temerilor investitorilor În timp ce producătorii de cipuri și furnizorii de infrastructură au beneficiat direct, companiile din software au performat mai slab, notează analiza citată. Motivul: investitorii iau în calcul că AI ar putea reduce nevoia de aplicații tradiționale sau ar putea înlocui anumite servicii. În acest context, indicele companiilor de semiconductori a crescut cu aproape 424% din 2023 până în prezent, în timp ce multe firme software au avut creșteri modeste sau chiar scăderi. Efect de propagare: centre de date, energie și construcții Expansiunea AI a accelerat construirea centrelor de date (facilități care găzduiesc serverele necesare funcționării AI), cu efecte în lanț în energie, construcții și infrastructură. Printre beneficiari este menționat producătorul american Caterpillar, alături de companii care produc generatoare sau construiesc infrastructura de alimentare a acestor centre. Pe fondul cererii mari de energie, Bloom Energy și-a văzut acțiunile crescând cu peste 240% în ultimele șase luni, potrivit sursei. Startup-uri evaluate la sute de miliarde și o piață mai concentrată Boomul AI a schimbat și piața companiilor private. Conform datelor PitchBook citate, evaluarea OpenAI a crescut de la 86 de miliarde de dolari (aprox. 396 miliarde lei) în ianuarie 2024 la peste 850 de miliarde de dolari (aprox. 3.910 miliarde lei) în martie 2026. În paralel, Anthropic ar fi urcat de la 21 de miliarde de dolari (aprox. 97 miliarde lei) la aproximativ 900 de miliarde de dolari (aprox. 4.140 miliarde lei). Analiștii mai indică și o concentrare accentuată pe piețele financiare, unde câteva companii foarte mari ajung să domine o parte importantă din bursa americană. În același timp, avertismentul rămâne că nu toate companiile vor câștiga din acest val, iar entuziasmul investitorilor s-ar putea tempera dacă economia încetinește sau dacă rezultatele nu confirmă așteptările ridicate ale pieței. [...]
DeepSeek își schimbă modelul de finanțare, iar asta poate accelera cursa AI din China : laboratorul din Hangzhou caută pentru prima dată capital extern, într-o rundă care avansează la o evaluare vizată de 70 de miliarde de yuani (aprox. 10 miliarde de dolari, circa 46 miliarde lei), potrivit The Next Web . Fondatorul Liang Wenfeng le-ar fi transmis potențialilor investitori că prioritatea rămâne cercetarea de „frontieră” și obiectivul de AGI (inteligență artificială generală), nu monetizarea rapidă. Mesajul, relatat de Bloomberg, vine în contextul primei runde externe de finanțare a DeepSeek. Publicația notează că suma de 70 de miliarde de yuani reprezintă evaluarea pe care compania ar urmări-o, nu valoarea efectivă a „cec-ului” atras. În această rundă, startup-ul ar căuta cel puțin 300 de milioane de dolari (aprox. 1,38 miliarde lei) capital extern. De ce contează: costurile de antrenare depășesc finanțarea internă Până acum, DeepSeek a fost finanțată integral din High-Flyer Quant, firma de tranzacționare cantitativă fondată de Liang, care „susține efectiv” laboratorul. Trecerea la bani din exterior marchează o schimbare de etapă: antrenarea modelelor la scara la care operează acum DeepSeek ar fi ajuns dincolo de ce poate autofinanța chiar și un fond speculativ profitabil, potrivit analizei. Liang prezentase anterior lipsa investitorilor externi ca pe o formă de protecție față de presiunea de a livra produse și venituri pe termen scurt. Acceptarea capitalului extern sugerează că dimensiunea proiectelor și necesarul de infrastructură au devenit dominante în ecuație. „AGI” și open-source, ca poziționare în fața investitorilor În discuțiile cu investitorii, Liang ar fi insistat că DeepSeek va continua să lanseze modele open-source (cu licențe permisive), în loc să urmărească o comercializare accelerată. Această poziționare este legată și de lansările recente ale companiei: DeepSeek a publicat în aprilie modelele V4-Pro și V4-Flash, descrise ca un sistem „Mixture-of-Experts” cu 1,6 trilioane de parametri și o variantă mai mică, de 284 de miliarde de parametri, ambele open-source. Un detaliu cu miză industrială: familia V4 este optimizată să ruleze atât pe cipuri Huawei Ascend și Cambricon, cât și pe Nvidia, ceea ce este prezentat ca un semnal către piața internă chineză, tot mai limitată în accesul la acceleratoarele americane de vârf. Ce nu se știe încă: investitorii, termenii și calendarul Deși runda este în desfășurare, elementele decisive nu sunt publice: identitatea investitorilor nu a fost confirmată, evaluarea nu a fost anunțată oficial de companie, iar data închiderii nu este stabilită. DeepSeek ar fi refuzat istoric să răspundă presei și nu ar fi oferit un comentariu „on the record” pentru materialul Bloomberg. Analiza mai notează că o finanțare la această scară, la o astfel de evaluare și cu un obiectiv declarat de AGI, ar putea atrage atenția autorităților de reglementare din China, care în ultimii doi ani au lucrat la cadrul de supraveghere pentru dezvoltatorii de modele fundamentale (modele mari, antrenate pe volume masive de date, folosite apoi ca bază pentru aplicații). În esență, DeepSeek le cere investitorilor să finanțeze o direcție explicită: cercetare de vârf, open-source și „AGI” ca țintă, nu venituri enterprise ca prioritate imediată. Dacă runda se închide în termenii descriși, va fi prima validare externă a acestui pariu. [...]
Dell și NVIDIA mută AI-ul enterprise din „pilot” în producție, cu promisiuni de cost pe token de până la 10 ori mai mic , pe fondul unei cereri pe care Jensen Huang o descrie drept „parabolică”, potrivit NVIDIA . Mesajul central al prezentărilor de la Dell Technologies World este că organizațiile accelerează implementările de „agentic AI” (agenți software care execută sarcini în lanț, cu pași dependenți unii de alții) și inferență (rularea efectivă a modelelor), iar infrastructura se repoziționează pentru a susține volume mult mai mari de calcul. Michael Dell a estimat, pe scena evenimentului, că cheltuielile globale pentru infrastructura AI ar putea ajunge la 3–4 trilioane de dolari până în 2030 (aprox. 13,8–18,4 trilioane lei), în timp ce consumul de „tokeni” (unități de text procesate de modele) ar urma să crească cu 3.400% în același interval. În această logică, Dell AI Factory cu NVIDIA este prezentată ca platforma pentru rularea de modele avansate și agenți autonomi „în spatele perimetrului” companiei, adică în infrastructură proprie, nu exclusiv în cloud public. „Am ajuns în era AI-ului util, motivul pentru care cererea crește parabolic, absolut parabolic.” (Jensen Huang, CEO NVIDIA) Ce se schimbă operațional: cost pe token și densitate de GPU în rack NVIDIA indică o actualizare de portofoliu care țintește direct costul de operare al inferenței și capacitatea de scalare în centrele de date: Dell PowerEdge XE9812 , construit pe NVIDIA Vera Rubin NVL72 , ar livra un cost per token de până la 10 ori mai mic față de NVIDIA Blackwell pentru inferență la scară mare în scenarii „agentic AI”. Serverele PowerEdge XE9880L, XE9885L și XE9882L sunt prezentate ca primele sisteme Dell bazate pe NVIDIA HGX Rubin NVL8 , cu suport de până la 144 GPU-uri per rack , noduri de calcul răcite cu lichid și până la 10 ori performanța HGX B200 (conform sursei). Pe zona de rețea, Dell introduce un portofoliu PowerSwitch cu NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand și NVIDIA Spectrum-6 Ethernet , orientat către conectivitate pentru clustere AI. Dell a prezentat și Dell PowerRack , un sistem integrat (calcul, rețea, stocare) proiectat ca ansamblu, cu accent pe design termic, managementul energiei și optimizări software, pentru a reduce „costul” integrării componentelor. De ce contează: revenirea AI „on-premises” și presiunea pe guvernanță Un element cheie pentru companii este mutarea încărcărilor AI în infrastructuri controlate direct. Dell citează un sondaj intern de adopție AI potrivit căruia 67% dintre încărcările AI rulează acum în afara cloudului (on-premises, pe dispozitiv, la marginea rețelei sau în centre de colocare), iar 88% dintre respondenți rulează cel puțin un workload AI on-premises. În acest context, NVIDIA poziționează Confidential Computing (tehnologii care protejează datele și modelele „în utilizare”, nu doar la stocare sau în tranzit) drept fundație pentru rularea modelelor avansate în interiorul companiilor, fără expunerea proprietății intelectuale a modelului sau a datelor sensibile. În listă sunt menționați parteneri precum Fortanix, Google și Red Hat. Exemple de utilizare: de la industrie la tranzacționare algoritmică Pe scenă au fost menționați clienți care rulează deja workload-uri AI pe Dell AI Factory cu NVIDIA, inclusiv Lilly, Samsung și Honeywell. În servicii financiare, NVIDIA notează că firma de tranzacționare algoritmică Hudson River Trading își extinde implementarea Dell pentru cercetare bazată pe AI, folosind servere Dell PowerEdge XE9685L și NVIDIA Spectrum-X Ethernet . Separat, NVIDIA menționează disponibilitatea în „preview” a Google Distributed Cloud (GDC) cu Gemini 3.0 pe servere Dell PowerEdge XE9780, accelerat de NVIDIA Blackwell și securizat prin Confidential Computing. Ce urmează Din informațiile prezentate, direcția este o standardizare a „fabricilor” AI în infrastructura enterprise , cu accent pe inferență și agenți, cost per token și securitate pentru rulări on-premises. Sursa nu oferă un calendar de livrare sau prețuri pentru configurațiile anunțate, astfel că impactul comercial imediat (comenzi, venituri, termene) nu poate fi cuantificat din datele disponibile. [...]
Apple pregătește o creștere „mare” a calității vizuale pentru modelele sale de generare de imagini din Apple Intelligence , folosite în Genmoji și Image Playground, odată cu iOS 27, potrivit 9to5Mac . Miza este una operațională: Apple încearcă să reducă diferența de calitate față de rivalii din zona de generare de imagini, după un debut considerat modest în iOS 18.2. Informația este atribuită newsletterului „Power On” al Bloomberg și lui Mark Gurman , care susține că modelele Apple vor primi un „big boost” (o îmbunătățire semnificativă) la nivel de fidelitate vizuală. În paralel, Apple ar pregăti și extinderea suportului pentru modele terțe de generare de imagini în aplicația Image Playground reproiectată din iOS 27, dincolo de OpenAI (ChatGPT), deja integrat. De ce contează: Apple încearcă să repare o verigă slabă din Apple Intelligence Genmoji și, mai ales, Image Playground au fost lansate în iOS 18.2 cu rezultate vizuale descrise ca neimpresionante, în special în comparație cu alte instrumente de generare de imagini. În acest context, o creștere vizibilă a calității ar putea schimba utilitatea reală a acestor funcții pentru utilizatori și ar reduce presiunea de a apela la servicii externe. Publicația notează și un element tehnic important: modelele care alimentează Genmoji și Image Playground sunt „on-device” (rulează pe dispozitiv), ceea ce poate explica parțial limitele de calitate. Totuși, rămâne neclar dacă, după upgrade, modelele vor continua să ruleze local sau dacă Apple va schimba abordarea. Ce se schimbă în iOS 27: upgrade la modelele Apple și mai multe opțiuni externe Din informațiile citate, direcțiile de evoluție sunt două: îmbunătățirea modelelor proprii Apple pentru Genmoji și Image Playground, cu un salt de calitate vizuală în iOS 27; extinderea Image Playground pentru a suporta și alte modele de generare de imagini, pe lângă ChatGPT, cu mențiunea că ar putea apărea suport și pentru „Nano Banana” de la Google, între alți competitori. Separat, 9to5Mac amintește și de un raport anterior despre Genmoji, care ar urma să primească sugestii automate bazate pe biblioteca foto și alte detalii ale utilizatorului, dar subliniază că îmbunătățirea calității vizuale nu se limitează la această funcție. În lipsa unor detalii oficiale despre calendar și cerințe tehnice, rămâne de văzut dacă Apple va păstra execuția exclusiv pe dispozitiv sau va combina procesarea locală cu servicii în cloud pentru a obține saltul de calitate promis. [...]
Atacurile cu drone asupra a două centre de date AWS din Emiratele Arabe Unite au schimbat calculul de risc pentru investițiile în infrastructura AI din Golf , iar proiectele în derulare riscă să devină mai scumpe și mai lente, pe fondul creșterii costurilor cu energia și al unei prime geopolitice mai mari, potrivit The Next Web . Două centre de date Amazon Web Services (AWS) din EAU au fost vizate la începutul războiului din Orientul Mijlociu. La aproape trei luni de atunci, petrolul se menține în jur de 100 de dolari/baril (aprox. 460 lei), iar Strâmtoarea Hormuz rămâne închisă — o combinație care pune sub presiune ambiția regiunii de a deveni un hub global pentru inteligență artificială, mizând pe energie ieftină, poziție geografică și capital suveran. Investiții amânate și decizii mai lente Publicația notează că unele decizii de investiții în proiecte de centre de date au fost puse pe pauză sau durează mai mult. CEO-ul Pure Data Center Group, Gary Wojtaszek, a declarat pentru CNBC că firma a suspendat temporar deciziile de investiții în Orientul Mijlociu. În paralel, Mark Richards, partener la casa de avocatură BCLP, spune că deciziile „durează mai mult” din cauza riscurilor asociate unei regiuni cu „amenințări serioase”. Atlantic Council, prin Trisha Ray, sintetizează schimbarea de paradigmă: „Conflictul în desfășurare din Orientul Mijlociu pune infrastructura AI literalmente pe linia frontului, în moduri care chiar și acum un an ar fi părut în afara posibilului.” Energia nu mai e „garanția” care făcea Golful atractiv Înainte de conflict, piețele din Golf ofereau energie industrială la circa 0,11 dolari/kWh (aprox. 0,50 lei), față de 0,25–0,40 dolari/kWh (aprox. 1,15–1,85 lei) în părți din Europa. Războiul a destabilizat însă piețele energetice, iar Agenția Internațională a Energiei (IEA) a numit închiderea efectivă a Strâmtorii Hormuz drept „cea mai mare perturbare a aprovizionării cu petrol din istorie”. În acest context, Brent a crescut cu peste 55%, de la aproximativ 72 de dolari la aproape 120 de dolari la vârf (aprox. 330–550 lei), pe parcursul a trei luni. În EAU, prețurile la gaz au urcat cu 30% pentru consumatori în aprilie. Concluzia: chiar și în state bogate în energie, curentul ieftin nu mai este garantat pentru marii consumatori industriali, inclusiv centrele de date. Centrele de date intră în logica de securitate a regiunii Atacurile asupra facilităților AWS sunt descrise ca o escaladare fără precedent, cu implicații directe pentru modul în care vor fi proiectate viitoarele centre de date: fortificare fizică, posibil construcții subterane, tehnologii anti-drone și diversificare prin proiecte în afara țării — toate cu impact în costuri și termene. Riscul este întărit și de un episod separat: Corpul Gardienilor Revoluției Islamice din Iran a publicat imagini satelitare cu campusul Stargate al OpenAI din Abu Dhabi și l-a desemnat drept potențială țintă militară, ceea ce, în lectura TNW, mută infrastructura AI în „calculul strategic” al conflictului. Ambițiile rămân, dar cu facturi mai mari Jucătorii regionali susțin public că războiul nu le schimbă planurile: G42 (EAU) spune că „convingerea” sa „s-a adâncit”, iar CEO-ul HUMAIN din Arabia Saudită, Tareq Amin, afirmă că firma „construiește întregul stack AI” (adică toate straturile tehnologice necesare, de la infrastructură la aplicații) și că „scara” regatului este un avantaj strategic. În același timp, think tank-ul CSIS, prin Aalok Mehta, avertizează că iluzia stabilității pe termen lung în Golf a fost „spulberată”. Efectele probabile asupra proiectelor, potrivit materialului, includ: costuri mai mari pentru fortificarea facilităților și tehnologii anti-drone; prime de asigurare mai ridicate; întârzieri și costuri suplimentare din perturbări ale lanțurilor de aprovizionare. Într-o piață deja tensionată de deficitul global de cipuri și memorie, adăugarea riscului geopolitic poate pune presiune dublă pe „pipeline”-ul de centre de date din Golf: hardware mai greu de procurat și locații mai greu (și mai scump) de asigurat. Concluzia TNW este că ambițiile AI ale regiunii nu dispar, dar devin „mai scumpe, mai lente și mai riscante” decât erau cu patru luni în urmă. [...]
Criza de cipuri obligă SUA să rămână pe Claude, deși Pentagonul a pus Anthropic pe lista neagră , iar Casa Albă a aprobat o finanțare de urgență de 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) pentru centre de date clasificate, potrivit The Next Web . Miza este una operațională: fără hardware suficient pentru a rula modele „de frontieră” (cele mai avansate) pe rețele secrete, agențiile de informații nu pot înlocui rapid furnizorii considerați riscanți. Decizia de a continua utilizarea unui model avansat Anthropic de către National Security Agency (NSA) a fost autorizată de șefa de cabinet a Casei Albe, Susie Wiles, pe fondul unui deficit critic de cipuri necesare pentru rularea inteligenței artificiale generative în infrastructuri clasificate. The Next Web notează că informația a fost relatată de New York Times. 9 miliarde de dolari pentru centre de date compatibile cu Nvidia Grace Blackwell Pachetul de 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) este descris ca o cerere secretă de finanțare de urgență aprobată de Casa Albă, menită să ajute principalele agenții de spionaj ale SUA, inclusiv CIA și NSA, să obțină semiconductori de vârf și să construiască infrastructura necesară pentru a rula AI pe sisteme „top secret”. Banii ar urma să finanțeze centre de date federale specializate, construite pentru infrastructura „supercipului” Nvidia Grace Blackwell. Potrivit materialului, aceste sisteme cer configurații personalizate, consum mare de energie și răcire cu lichid, nefiind compatibile cu „grilele” standard de calcul ale guvernului. Congresul urmează să voteze formal aprobarea pachetului. Până atunci, Casa Albă redirecționează 800 milioane de dolari (aprox. 3,7 miliarde lei) din alte bugete pentru a începe imediat achiziția de capacitate de calcul. De ce nu poate guvernul „să schimbe furnizorul” peste noapte Problema, așa cum o descrie publicația, este că cerințele de calcul ale modelelor moderne au depășit ce anticipaseră experții din apărare și comisiile din Congres. Modelele avansate consumă mult mai multă putere de procesare decât pot livra rețelele clasificate existente, iar lipsa de cipuri a împiedicat agențiile să instaleze sau să testeze complet cele mai noi instrumente AI. În acest context, apare contradicția: Pentagonul a „blacklistat” (a introdus pe lista neagră) Anthropic ca risc de securitate în lanțul de aprovizionare, invocând îngrijorări legate de structura corporativă și legături cu investiții străine, dar NSA rămâne dependentă de modelele companiei în lipsa unei alternative fezabile pe infrastructura proprie. AI în intelligence: utilitate imediată, blocaj de infrastructură Materialul arată că serviciile militare și de informații folosesc AI pentru a analiza volume foarte mari de date – de la comunicații interceptate la imagini satelitare – pentru a semnala anomalii și potențiale amenințări care ar scăpa analiștilor umani. Din această perspectivă, blocarea accesului la hardware care ține pe loc aceste instrumente este tratată de guvern drept o urgență de securitate națională, alimentată și de teama că China ar putea obține un avantaj de calcul în operațiunile globale de intelligence. Context: aceeași presiune pe cipuri se vede și în electronicele de consum The Next Web leagă criza guvernului de o tendință mai largă: realocarea producției de memorie și plachete (wafers) către AI, pe măsură ce companii precum Samsung, SK Hynix și Micron ar redirecționa capacități dinspre electronicele de consum către zona AI. În această logică, cererea de 9 miliarde de dolari este „versiunea guvernamentală” a aceleiași constrângeri care afectează și piața globală. Separat, publicația menționează că veniturile Anthropic ar fi crescut de la 9 miliarde de dolari la 30 miliarde de dolari anualizat între finalul lui 2025 și începutul lui aprilie 2026 și că firma se pregătește pentru o posibilă listare (IPO) la o evaluare care ar putea ajunge la 800 miliarde de dolari. Ce urmează Finanțarea de 9 miliarde de dolari vizează, în esență, reducerea dependenței operaționale: odată construite centrele de date clasificate, comunitatea de informații ar putea rula „orice modele alege” fără să depindă de un singur furnizor. Până când infrastructura devine funcțională, NSA ar urma să continue să folosească modelele Anthropic, în pofida poziției oficiale a Pentagonului. [...]
