Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
NVIDIA deschide accesul la Cosmos 3, un model „foundation” pentru AI fizic, cu promisiunea de a scurta antrenarea de la luni la zile, potrivit NVIDIA News. Miza operațională este reducerea timpului și a costurilor de dezvoltare pentru roboți, vehicule autonome și agenți vizuali, printr-un model care combină raționarea, simularea lumii și generarea de acțiuni într-un singur sistem.
Cosmos 3 este prezentat ca un „omnimodel” complet deschis, cu raționare vizuală nativă și generare multimodală (text, imagine, video, sunet ambiental și acțiuni). NVIDIA susține că această abordare, împreună cu „acuratețe fizică” ridicată, poate comprima ciclurile de antrenare și evaluare pentru aplicații de AI fizic de la luni la zile.
NVIDIA poziționează Cosmos 3 ca răspuns la o problemă structurală în AI fizic: generalizarea în lumea reală cu date limitate și cu „stive” de simulare fragmentate. Modelul folosește o arhitectură „mixture-of-transformers” (un ansamblu de transformere specializate), care combină un transformer de raționare cu unul „expert” de generare, pentru a înțelege interacțiuni între obiecte, mișcare și relații spațio-temporale înainte de a genera video și traiectorii de acțiune.
Modelul a fost antrenat pe un set multimodal descris ca fiind „unul dintre cele mai mari” pentru AI fizic, cu „miliarde de eșantioane” din text, imagini, video, sunet și traiectorii de acțiune. Argumentul companiei este că această bază pre-antrenată reduce nevoia de date suplimentare și costurile de antrenare pentru echipele care construiesc sisteme de AI fizic.
NVIDIA indică trei utilizări principale pentru dezvoltatori:
Compania afirmă că, între modelele deschise, Cosmos 3 se clasează pe primul loc în mai multe benchmark-uri și clasamente, inclusiv Artificial Analysis, Physics-IQ, PAI-Bench și R-Bench, pe dimensiuni precum acuratețea generării „lumii” și politici de acțiune.
NVIDIA anunță trei variante:
Cosmos 3 Super și Cosmos 3 Nano sunt disponibile acum, iar Cosmos 3 Edge urmează să fie lansat ulterior. Potrivit companiei, dezvoltatorii pot testa Cosmos 3 pe build.nvidia.com, pot descărca modelele deschise de pe Hugging Face, le pot personaliza și pot genera date sintetice cu Hugging Face Diffusers și resurse pe GitHub, iar pentru implementare sunt oferite și ca microservicii NVIDIA NIM.
În paralel, NVIDIA lansează NVIDIA Cosmos Coalition, o colaborare globală între dezvoltatori de „world models”, laboratoare AI și jucători din robotică, cu membri fondatori precum Agile Robots, Black Forest Labs, Generalist, LTX, Runway și Skild AI. Coaliția urmărește contribuții comune de modele, cercetare și tehnici de evaluare, folosind tehnologii Cosmos, instrumente de antrenare și infrastructură NVIDIA DGX Cloud pentru antrenare la scară mare.
NVIDIA mai spune că platforma Cosmos include seturi noi de date (robotică, fizică, mișcare umană, condus autonom, siguranță în depozite și raționare spațială) și „abilități” pentru agenți de AI fizic, precum reconstrucția neurală a scenelor, generarea de imagini cu defecte și augmentarea video. În lista de utilizatori menționați apar companii din robotică, vehicule autonome și agenți vizuali pentru aplicații industriale și „smart spaces”.
„Big bang-ul AI-ului fizic este chiar după colț datorită progreselor în raționare multimodală, limbaj, viziune și modele ale lumii”, a declarat Jensen Huang, fondator și CEO NVIDIA.
Pentru companii, semnalul principal este că NVIDIA încearcă să standardizeze și să accelereze fluxurile de lucru pentru AI fizic printr-un model deschis și un ecosistem de instrumente, distribuție și infrastructură. Rămâne de văzut cât de repede se va traduce promisiunea „luni la zile” în productivitate măsurabilă în proiecte comerciale, mai ales pe măsură ce varianta Edge va deveni disponibilă pentru inferență în timp real.
Recomandate
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 își proiectează o expansiune masivă a cheltuielilor cu „puterea de calcul”, deși a raportat pe hârtie o pierdere netă de 80,7 miliarde de dolari (aprox. 371 miliarde lei) în prima jumătate din 2026 , arată un draft de prospect pentru IPO citat de CNMO . Miza pentru piață nu este atât pierderea contabilă, cât dimensiunea angajamentelor viitoare pentru infrastructură, care pot ajunge la 750 de miliarde de dolari (aprox. 3.450 miliarde lei) în următorii ani, potrivit documentului. Pierderea netă din S1 2026 este mult peste cea din perioada similară a anului trecut, când compania a raportat un minus de 13 miliarde de dolari (aprox. 60 miliarde lei). Totuși, prospectul separă explicit componenta care a „umflat” rezultatul: 72 de miliarde de dolari (aprox. 331 miliarde lei) din pierderea netă provin din cheltuieli contabile legate de variația valorii unor instrumente de finanțare, inclusiv obligațiuni convertibile. Acestea sunt prezentate ca provizioane/înregistrări contabile fără ieșire directă de numerar, deci nu echivalează automat cu o deteriorare similară a fluxului de cash din operațiuni. Pe partea operațională, compania susține o îmbunătățire a structurii financiare: în 2025, pierderea operațională a depășit 8 miliarde de dolari (aprox. 37 miliarde lei), iar în 2026 Anthropic afirmă că a trecut pe profit „ajustat” în trimestrul al doilea și a menținut profitabilitatea ajustată și în trimestrul al treilea, pentru al doilea trimestru consecutiv. În același set de informații, compania indică o marjă operațională ajustată de peste 11% și o marjă brută ajustată de 85% (indicatori „ajustați” înseamnă că exclud anumite elemente contabile/one-off, conform practicii uzuale, fără ca sursa să detalieze aici metodologia completă). Cheltuieli accelerate pentru infrastructură: 9 miliarde dolari în șase luni În paralel cu pierderea contabilă, prospectul descrie o creștere abruptă a cheltuielilor pentru capacitate de calcul și infrastructură. În prima jumătate din 2026, Anthropic ar fi cheltuit aproape 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) pentru astfel de resurse, față de 2,3 miliarde de dolari (aprox. 11 miliarde lei) în S1 2025. Documentul mai notează că investiția din primele șase luni din 2026 depășește deja cheltuiala totală din 2025, de 7,3 miliarde de dolari (aprox. 34 miliarde lei). Angajamente pe termen lung: peste 600 miliarde dolari deja asumate Cifra de 750 miliarde de dolari este descrisă ca incluzând tranzacții încă în negociere. Separat, pentru cheltuieli deja asumate, prospectul indică angajamente de peste 600 miliarde de dolari (aprox. 2.760 miliarde lei) pentru acorduri legate de puterea de calcul în următorii zece ani, dintre care aproximativ 450 miliarde de dolari (aprox. 2.070 miliarde lei) ar reprezenta acorduri de cloud pentru anii 7–10, în mare parte neanulabile. Distribuția menționată în document include: aproximativ 111 miliarde dolari (aprox. 511 miliarde lei) pentru Google Cloud ; aproximativ 110 miliarde dolari (aprox. 506 miliarde lei) pentru Amazon AWS; aproximativ 31 miliarde dolari (aprox. 143 miliarde lei) pentru Microsoft; până la 86 miliarde dolari (aprox. 396 miliarde lei) pentru închirierea de cipuri Nvidia. Prospectul mai arată că Anthropic discută extinderea colaborării cu furnizorul britanic de cloud Nscale, vizând închirierea de resurse în campusul de centre de date Monarch din West Virginia, cu o capacitate suplimentară de circa 460 MW. În scenariul în care acordul se încheie, valoarea totală a angajamentelor contractuale cu Nscale ar urca la aproximativ 90 miliarde de dolari (aprox. 414 miliarde lei), conform aceleiași surse. [...]
Elon Musk susține că SpaceX a subestimat piața-țintă pentru servicii de calcul AI , după ce compania a indicat în documentele depuse pentru IPO o piață totală adresabilă (TAM – dimensiunea teoretică maximă a pieței) de 28,5 trilioane de dolari (aprox. 128 trilioane lei), potrivit Wccftech . Mesajul, publicat pe X, nu include o cifră nouă, dar ridică miza pentru narațiunea economică din jurul repoziționării SpaceX ca furnizor de infrastructură de calcul pentru inteligență artificială, nu doar ca operator de lansări și internet prin satelit. Într-o postare scurtă, Musk a afirmat că estimarea din dosarul companiei a fost greșită și că valoarea reală este „mult mai mare”, fără să ofere detalii sau metodologie. Lipsa unei actualizări cuantificabile limitează însă utilitatea afirmației pentru investitori și pentru evaluarea realistă a oportunității, mai ales în contextul în care TAM-urile sunt, prin definiție, estimări sensibile la ipoteze. Ce a spus SpaceX în documentele S1 despre piața AI Conform articolului, SpaceX a menționat în depunerea S1 că 90% din piața totală adresabilă estimată de 26,5 trilioane de dolari ar proveni din AI. În interiorul acestei componente, compania a împărțit potențialul astfel: 22,7 trilioane de dolari din aplicații AI pentru companii (enterprise); 760 miliarde de dolari din abonamente pentru consumatori; 600 miliarde de dolari din publicitate digitală. Separat, Starlink ar reprezenta cea mai mare parte din restul, cu o piață de conectivitate estimată la 1,6 trilioane de dolari. De ce contează: repoziționarea SpaceX pe infrastructura de calcul AI Punctul economic central este că SpaceX își leagă tot mai explicit povestea de creștere de infrastructura pentru AI, unde investițiile sunt masive, iar competiția se poartă pe acces la energie, cipuri și capacitate de procesare. În acest cadru, o estimare de piață „mult mai mare” ar susține o teză de expansiune agresivă și ar justifica proiecte cu cheltuieli de capital ridicate, dar fără o cifră și fără ipoteze publice rămâne, deocamdată, un semnal de poziționare, nu o recalibrare verificabilă. Proiectele invocate: centre de date și „calcul în spațiu” Wccftech leagă afirmația lui Musk de ambițiile sale de a pune online sute de mii de procesoare grafice (GPU) pentru AI în cadrul proiectului de centru de date „Colossus”. Articolul menționează că „Colossus 2”, construit în Memphis , ar urma să aducă online până la finalul anului peste 660.000 de GPU-uri NVIDIA Blackwell și că instalația rulează deja pe 550.000 de GPU-uri Blackwell GB300 și GB200. În paralel, SpaceX ar avea planuri pentru proiectul „Starmind”, descris ca o inițiativă care ar folosi sateliți pentru a livra putere de calcul, după un model inspirat de constelația Starlink. Musk ar viza lansări „încă de la finalul lui 2027”, iar SpaceX ar colabora cu NVIDIA pentru adaptarea platformei „Vera Rubin” la infrastructura din spațiu. Context: cum arată estimările de piață în zona infrastructurii AI Articolul oferă și repere din industrie: CEO-ul AMD, Lisa Su, a vorbit recent la 2026 OCP Global Summit despre o piață totală adresabilă de 1,5 trilioane de dolari pentru acceleratoare AI în centre de date, iar NVIDIA a indicat în apeluri cu investitorii un „backlog” (comenzi/cerere în așteptare) de 2 trilioane de dolari din partea marilor operatori de cloud (hyperscaleri). Pentru SpaceX, diferența este că își ancorează o parte din evaluarea potențială în ipoteza unei piețe AI de ordinul zecilor de trilioane de dolari — iar acum Musk sugerează că și această ancoră ar fi conservatoare, fără să explice de ce. [...]
Autoritățile finlandeze au oprit defrișarea ilegală pentru un centru de date Google , după ce dezvoltatorul proiectului a tăiat aproximativ 526 de hectare de pădure (circa 5,26 milioane mp) și circa 250.000 de copaci, potrivit IT之家 . Cazul alimentează tensiunile din Europa legate de ritmul accelerat al construcției de centre de date și de costurile de mediu asociate, într-un context în care cererea pentru infrastructură de calcul (inclusiv pentru inteligență artificială) crește rapid. În prima parte a lunii octombrie, un organism de reglementare din Finlanda a cerut companiei Tuike Finland Oy , dezvoltatorul centrului de date deținut de Google, să oprească imediat tăierile ilegale. Informațiile publicate ulterior de The Guardian , citate de IT之家, descriu zona defrișată ca fiind transformată într-un teren plin de noroi și cioate, după dispariția pădurii boreale de conifere. Impact operațional și social: fauna împinsă spre comunități În apropierea satului Otanmäki, după defrișare, o haită de lupi ar fi rămas fără prada obișnuită și a început să caute hrană în localitățile din zonă. O localnică, Anne Ranta (53 de ani), a declarat pentru The Guardian că animalele sălbatice au fugit din pădure, iar lupii au ajuns în sat din lipsă de hrană. Ea spune că ia în calcul să se mute definitiv și se declară împotriva construirii de centre de date în zonă. Un alt locuitor, Antti Jääkonen (din Muhos), a criticat proiectul, tot într-o declarație pentru The Guardian, susținând că abordarea a fost greșită „încă de la început”. Context mai larg: conflicte similare și în SUA Materialul mai indică faptul că tensiunile dintre dezvoltatorii de centre de date și protecția mediului se repetă și în Statele Unite: în West Virginia, pentru un centru de date „hiperscalat” planificat de Anthropic, o zonă cu castani americani extrem de periclitați ar putea fi nivelată; lângă Fort Wayne (Indiana), o parte dintr-un teren cu zone umede ar fi fost nivelată pentru un nou centru de date Google; în sudul statului New Jersey, un operator de centre de date a fost amendat cu 1 milion de dolari (aprox. 4,6 milioane lei) pentru utilizarea a 62 de generatoare pe gaz fără autorizație, care ar fi evacuat gaze de eșapament în zonă. Pentru Google și industria centrelor de date, cazul din Finlanda ridică o problemă de risc operațional și de reglementare: proiectele pot fi întârziate sau oprite atunci când intră în conflict cu legislația de mediu, iar costurile sociale și de reputație cresc odată cu vizibilitatea publică a acestor proiecte. [...]
Gemini 4 Argon este disponibil global prin API pentru dezvoltatori și companii , ceea ce mută accentul de la demonstrații la utilizare efectivă în produse — de la vizualizări 3D bazate pe date în timp real până la jocuri multiplayer în browser, potrivit Google Blog . Modelul, descris de Google drept unul „frontier” (de vârf), este prezentat ca performant în sarcini complexe, în mai multe domenii, inclusiv programare, finanțe, juridic, securitate cibernetică și știință. Publicația susține că Argon excelează în „deep work” (muncă în profunzime) pe fluxuri de lucru în mai mulți pași și că depășește alte modele similare pe teste standardizate („benchmarks”), fără a oferi însă cifre în acest material. Ce pot construi dezvoltatorii cu Argon: cinci exemple din comunitate Google oferă cinci proiecte realizate de dezvoltatori, ca ilustrare a capabilităților modelului în raționament spațial, precizie matematică și generare de medii 3D: O simulare 3D a unui hidroavion pe apă, cu iluminare, reflexii și mișcarea apei, realizată de Lumina ( @LuminaBench ). Un glob 3D interactiv care combină date despre incendii de vegetație și seisme: NASA (flux live de incendii globale) și U.S. Geological Survey (date seismice), construit în Google Antigravity de Alex Patrascu ( @maxescu ). O simulare detaliată a unui motor turbofan, cu măsurători și specificații pe componente, realizată cu Blender și Three.js de Ashutosh Shrivastava ( @ai_for_success ). Un model 3D interactiv al unei trăsuri, generat dintr-o singură imagine, cu elemente funcționale (uși, ferestre) și reacții la denivelări, creat de The Bugged Dev ( @thebuggeddev ). Un joc multiplayer „capture-the-flag” în browser („Backyard Rascals”), în care personajele pot alerga, intra în coliziune și interacționa în timp real, realizat de Chong-U ( @chongdashu ). Unde este disponibil și ce înseamnă operațional pentru companii Conform materialului, Gemini 4 Argon este disponibil global: prin API în AI Studio și în Gemini platform , pentru dezvoltatori și întreprinderi; în Google Antigravity pentru abonații Google AI Ultra și Pro plătit ; în aplicația Gemini și în AI Mode din Search pentru abonații Google AI Ultra și Pro. Pentru piață, miza practică este că accesul „global” prin API și integrarea în instrumente Google reduce fricțiunea de implementare: echipele pot testa și integra modelul direct în fluxuri de lucru (vizualizări, simulări, aplicații interactive) fără a se limita la demonstrații izolate. Materialul nu oferă detalii despre prețuri, limite de utilizare sau niveluri de performanță măsurate. [...]
Un model de inteligență artificială poate estima vârsta biologică și riscul de deces la pacienți oncologici dintr-o fotografie facială , însă utilitatea sa clinică reală și limitele de aplicare rămân încă neclare, potrivit Notebookcheck . Tehnologia, prezentată într-un studiu din „ The Lancet Digital Health ”, ridică atât perspectiva unor evaluări medicale cu bariere de intrare foarte mici, cât și întrebări despre validare, interpretabilitate și potențiale utilizări abuzive. Ce face modelul și pe ce date a fost antrenat Cercetătorii au dezvoltat un model numit FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), antrenat pe peste 40 de milioane de imagini faciale și adaptat ulterior pentru două sarcini distincte: estimarea „vârstei biologice” din trăsături faciale (care poate diferi de vârsta cronologică și ar putea indica starea generală de sănătate și reziliența fizică); estimarea riscului de supraviețuire la pacienți cu cancer pe baza unei fotografii, cu zone considerate relevante în special sub ochi și de-a lungul punții nasului. Rezultatele raportate pe pacienți cu cancer Evaluarea a inclus aproximativ 43.000 de pacienți oncologici, iar un test separat a fost realizat pe 3.820 de pacienți. În acest test: 122 de pacienți au fost încadrați de model în grupa cu risc maxim; dintre aceștia, 52% au murit în 90 de zile; 975 de pacienți au fost încadrați în grupa cu risc minim; dintre aceștia, 2% au murit în același interval. Autorii notează că asocierea dintre informația extrasă din fotografie și riscul de deces a rămas valabilă chiar și după luarea în calcul a factorilor clinici de prognostic. De ce contează: costuri mici, dar validare incompletă și risc de abuz Miza operațională a unei astfel de abordări este bariera scăzută de utilizare: o fotografie facială poate fi făcută în câteva secunde, cu costuri tehnice și financiare reduse, ceea ce ar putea accelera adoptarea în instrumente de triere sau monitorizare. În același timp, materialul subliniază limite importante: nu este stabilită o relație cauzală; modelul identifică tipare statistice, fără să explice automat procesele biologice din spatele lor; nu este clar dacă rezultatele se aplică și altor afecțiuni medicale; rămâne de văzut câtă valoare predictivă suplimentară aduce fotografia față de metodele clinice consacrate; există îngrijorări privind posibile utilizări precum urmărirea și supravegherea video. Test public: cum poate fi încercat modelul Cei care vor să își estimeze vârsta biologică se pot înscrie pe site-ul proiectului, unde pot încărca între 3 și 10 fotografii ale feței, o singură dată sau zilnic. Sistemul oferă un scor pentru fiecare imagine și un scor agregat. Conform descrierii, fotografiile nu sunt partajate și sunt șterse după o anumită perioadă, iar alte informații sunt anonimizate și puse la dispoziția altor cercetători. [...]
