Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Un leak de cod pentru DLSS 5 riscă să împingă „neural rendering” în jocuri fără controlul Nvidia, cu efecte vizuale aplicate prin moduri neoficiale și cu penalizări vizibile de performanță, potrivit The Verge.
Conform publicației, modderi testează o versiune neoficială a DLSS 5 (tehnologia Nvidia de upscaling și randare asistată de inteligență artificială) în titluri precum Skyrim, Cyberpunk 2077, GTA V și altele, după ce cod asociat funcției a apărut într-un build de acces timpuriu al NBA 2K27. Membri ai canalului de modding RenoDX de pe Discord ar fi extras fișierul de „Neural Rendering” și l-au aplicat inițial în Control, înainte ca experimentul să se extindă.
În demonstrații video descrise de The Verge, ajustarea setărilor DLSS 5 poate modifica vizibil trăsăturile feței personajelor și iluminarea, cu rezultate care variază de la „mai multă definiție” la un aspect perceput de unii jucători ca un filtru artificial. În GTA: San Andreas, de exemplu, efectul pare să aplice un fel de „filtru” pe fața personajului CJ, să accentueze texturile și umbrele și să schimbe tonul iluminării pe măsură ce sunt mișcate anumite glisoare.
Reacțiile sunt împărțite: unii consideră că filtrele îmbunătățesc imaginea, alții le critică drept „AI slop” și spun că rezultatul seamănă cu un filtru de „îmbunătățire” aplicat peste imagini, nu cu direcția artistică originală.
Dincolo de aspect, modderii spun că efectele au un cost. Un utilizator care a încercat mod-ul în Final Fantasy VII Rebirth susține că numărul de cadre pe secundă (FPS) i s-a înjumătățit și că schimbarea presetărilor consumă „o tonă” de memorie video (VRAM). Într-un alt exemplu, într-un clip din GTA V, FPS-ul ar scădea de la 90 la 29 în timpul ajustării setărilor.
În plus, deși varianta neoficială ar fi rulat inițial pe plăci RTX din seria 50, ulterior ar fi fost pusă în funcțiune și pe RTX 4090 și RTX 4080, potrivit VideoCardz (citat de The Verge).
Nvidia a anunțat DLSS 5 în martie, ca tehnologie care folosește inteligență artificială pentru „iluminare și materiale fotorealiste” în timp real. Demonstrațiile inițiale au generat reacții negative, inclusiv critici că personajele capătă un aspect generic; CEO-ul Nvidia, Jensen Huang, a răspuns atunci că instrumentul „nu schimbă controlul artistic”. Lansarea oficială a DLSS 5 este programată pentru această toamnă.
Pentru Nvidia, apariția unei versiuni neoficiale în mâinile comunității de modding ridică o problemă practică: tehnologia ajunge să fie judecată în public pe baza unor implementări necontrolate, cu rezultate vizuale și de performanță care pot varia puternic de la un joc la altul și de la un sistem la altul.
Recomandate
NVIDIA Groq 3 LPX a intrat în producție de serie, iar miza este accelerarea inferenței AI pentru „agenți” care trebuie să genereze rapid volume mari de text și să răspundă cu latență foarte mică, potrivit NVIDIA News . Compania poziționează noul accelerator ca extensie a platformei Vera Rubin, cu accent pe creșterea ratei de generare a „tokenurilor” (unități de text procesate de modele) în sarcini sensibile la întârziere, precum programarea asistată de AI. În testele de tip benchmarking realizate de Artificial Analysis, Groq 3 LPX a atins un record de 3.400 tokenuri de ieșire pe secundă, rulând Gemma 4 31B, un model „agentic” open-source, cu un context de 100.000 de tokenuri. NVIDIA susține că acesta este cel mai rapid rezultat înregistrat pentru modelul respectiv și că platforma oferă o „responsivitate” de 4 ori mai mare decât cea mai apropiată alternativă pentru agenți și alte sarcini cu latență critică. De ce contează: inferența devine „motorul” economic, iar viteza de generare e diferențiatorul NVIDIA își construiește argumentul în jurul faptului că sistemele „agentice” pot parcurge sute sau mii de pași de inferență și pot produce volume mari de tokenuri, ceea ce face ca viteza de generare să fie esențială pentru ca agenții să „raționeze”, să acționeze și să finalizeze sarcini complexe în timp real. În această logică, Groq 3 LPX este proiectat să crească interactivitatea platformei Vera Rubin NVL72 — adică ritmul în care sunt generate tokenurile pentru un utilizator individual, care determină cât de repede poate avansa agentul prin pașii unei sarcini. Într-o declarație inclusă în material, Jensen Huang, CEO-ul NVIDIA, leagă direct această direcție de cererea globală în creștere pentru capacitate de calcul AI și de rolul inferenței în extinderea utilizării modelelor lingvistice la scară. „Inferența este motorul de creștere al AI. (...) Vera Rubin (...) avansează frontiera performanței cu LPX pentru generare ultrarapidă de tokenuri.” Primii adoptatori: Nebius intră primul, Groq urmează Pe partea operațională, NVIDIA indică un prim val de adopție în zona de cloud AI. Nebius este prezentată drept prima companie de cloud AI care adoptă NVIDIA Groq 3 LPX și intenționează să îl aducă în Nebius Token Factory , platforma sa de inferență în producție, pentru a oferi dezvoltatorilor acces la viteze ridicate de generare a tokenurilor pentru aplicații „agentice”. Danila Shtan, CTO al Nebius, pune accent pe faptul că implementarea ar urma să fie disponibilă prin același API folosit deja de dezvoltatori, fără migrare la un „stack” (set de tehnologii) nou. „(...) facem ca fiecare pas din bucla unui agent să pară instant — prin același API pe care dezvoltatorii îl folosesc deja, fără migrare la un nou stack.” NVIDIA mai precizează că, după Nebius, furnizorul de cloud de inferență Groq plănuiește să fie printre cei mai timpurii adoptatori ai platformei. Context tehnic: cum se leagă Groq 3 LPX de platforma Vera Rubin Groq 3 LPX este descris ca un accelerator interactiv de inferență, construit pentru două provocări specifice „agentic AI”: procesarea eficientă a unor volume foarte mari de context; generarea de tokenuri cu latență extrem de redusă. În plus, NVIDIA plasează produsul în arhitectura mai largă a platformei Vera Rubin NVL72, menționând o abordare de „codesign” (proiectare integrată hardware-software) la nivel de rack și enumerând componente precum BlueField-4 DPU, rack-uri cu CPU Vera, stocare Vera BlueField-4 STX și rețelistică Spectrum-6 SPX Ethernet, cu obiectivul de a optimiza sisteme multi-agent pentru „throughput per watt” ridicat și inferență cu latență mică. [...]
AWS își extinde masiv capacitatea de calcul pentru AI printr-un plan de a adăuga 2 milioane de GPU-uri NVIDIA în 2027–2028 , într-o mișcare care vizează direct blocajul de infrastructură pe fondul trecerii accelerate a clienților de la proiecte-pilot la producție, potrivit NVIDIA News . Extinderea face parte dintr-o colaborare mai amplă AWS–NVIDIA, care acoperă nu doar GPU-uri, ci și procesoare, rețelistică, modele deschise și tehnologii pentru robotică. Planul vine după ce AWS a anunțat la NVIDIA GTC 2026 intenția de a adăuga peste 1 milion de GPU-uri începând din 2026, însă cererea ar fi depășit estimările inițiale. Conform sursei, noile livrări ar include GPU-uri din generațiile NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin și Rubin Ultra, integrate în infrastructura globală AWS, inclusiv în „fabrici de AI” (centre de date optimizate pentru antrenarea și rularea modelelor). Ce se schimbă operațional: mai multă capacitate și integrare pe „întregul stack” AI Dincolo de volum, colaborarea urmărește să reducă fricțiunile de implementare pentru clienți, prin integrarea mai strânsă între componentele NVIDIA și serviciile AWS. În lista de inițiative menționate se regăsesc: implementarea a 2 milioane de GPU-uri NVIDIA suplimentare în infrastructura AWS în 2027–2028 ; aducerea pe AWS a infrastructurii bazate pe NVIDIA Vera (CPU), ca opțiune pentru sarcini de tip „agentic AI” (sisteme care pot planifica și executa acțiuni în lanț, nu doar genera răspunsuri); extinderea NVLink Fusion și colaborarea pe o memorie cu lățime mare de bandă, NVHBM (high-bandwidth memory personalizată), în contextul interoperabilității cu cipurile Trainium ale AWS; integrarea platformei NVIDIA cu AWS Nitro System și Elastic Fabric Adapter (EFA) , pentru securitate, fiabilitate și conectivitate în clustere mari; continuarea suportului pentru modelele deschise NVIDIA Nemotron în Amazon Bedrock și Amazon SageMaker; accelerarea procesării de date și a indexării vectoriale (operațiuni-cheie pentru căutare semantică și aplicații cu baze de date vectoriale) pe Amazon EMR și Amazon OpenSearch, cu biblioteci NVIDIA. Performanță și cost: ce cifre invocă AWS și NVIDIA Sursa indică mai multe repere de performanță, relevante pentru companiile care urmăresc costul de rulare (inferență) și viteza de procesare: pentru instanțele Amazon EC2 G7 , AWS menționează 4,6 ori performanță mai mare la inferență AI și 2,1 ori performanță grafică față de generația G6; AWS afirmă că este primul furnizor major de cloud care oferă instanțe accelerate de RTX PRO 4500 Blackwell ; pentru procesarea de date pe Amazon EMR cu instanțe G7 și biblioteca NVIDIA cuDF , colaborarea ar livra până la 3,7 ori procesare mai rapidă și o îmbunătățire de 30% a raportului preț/performanță față de configurații bazate pe CPU; pentru indexarea vectorială accelerată pe GPU în Amazon OpenSearch Service, este menționată o viteză de până la 9 ori mai mare, la un sfert din cost , prin mutarea construcției indexului pe GPU-uri dedicate. Componenta guvernamentală: „fabrici de AI” pentru SUA și 100.000 de GPU-uri Un element distinct al planului este orientarea către sectorul public american: AWS și NVIDIA spun că vor construi „fabrici de AI” pentru guvernul SUA și au în plan livrarea a 100.000 de GPU-uri pe infrastructură AWS securizată, pentru sarcini federale și de securitate națională. Sursa menționează rularea de sarcini clasificate la Impact Level 6 (IL6) și peste . De ce contează În termeni de piață, anunțul semnalează că AWS mizează pe extinderea agresivă a ofertei de calcul accelerat pentru a susține valul de cerere pentru AI „agentic” și „fizic” (robotică), într-un moment în care capacitatea de GPU a devenit un factor limitativ pentru multe organizații. În același timp, accentul pe integrare (Nitro/EFA, modele, pipeline-uri de date, rețelistică) sugerează o competiție care nu se mai poartă doar la nivel de „câte GPU-uri ai”, ci și la cât de repede pot clienții să treacă în producție și să opereze la scară, cu costuri controlabile. [...]
Huawei a ofertat să construiască centrele de date pentru AI ale Egiptului, iar SUA încearcă să blocheze proiectul printr-un consorțiu rival , într-un episod care transformă o licitație tehnologică într-un test de reglementare și influență geopolitică, potrivit The Next Web . Oferta Huawei vizează livrarea a 1.408 cipuri Ascend din seria 950 pentru un „cloud” de antrenare AI și încă 600 de cipuri (aceeași serie sau modelul mai vechi 910B) pentru două clustere de inferență (rulare a modelelor). Compania propune un calendar de construcție de 12 luni. Informațiile au fost relatate de Bloomberg , pe baza unor persoane familiarizate cu discuțiile și a unor documente consultate. De ce contează: licențele SUA pot decide proiectul Miza imediată nu este volumul livrărilor, ci cadrul de control al exporturilor. Conform materialului, transporturile de cipuri AI către Egipt au nevoie de aprobarea SUA din 2023, iar Egiptul este unul dintre aproximativ 40 de state aflate în această categorie. Asta oferă Washingtonului pârghie prin procesul de licențiere. În paralel, SUA au transmis că utilizarea anumitor acceleratoare Huawei fără aprobare poate atrage sancțiuni legale. Nu este clar dacă oficialii americani au ridicat explicit această problemă în discuțiile cu Cairo. Răspunsul Washingtonului: consorțiu cu Nvidia, AMD și Microsoft După ce administrația Trump ar fi aflat de propunerea Huawei, Departamentul de Stat a contactat Nvidia, AMD și Microsoft pentru o contraofertă. Microsoft a refuzat să comenteze, iar Nvidia și AMD nu au răspuns solicitărilor, potrivit aceleiași surse. Un purtător de cuvânt al Departamentului de Stat a declarat că SUA discută cu „zeci de țări” despre „leadership-ul tehnologic” american în AI și că sunt „pregătite să colaboreze” în moduri care „respectă suveranitatea”. Bloomberg notează însă că nu este clar ce ar include propunerea americană și nici dacă Washingtonul ar impune restricții privind utilizările tehnologiei livrate. Ce include oferta Huawei: parteneriat cu iFlytek și aplicații de supraveghere Documentele descrise în material indică un parteneriat cu iFlytek, companie chineză de recunoaștere vocală și supraveghere; atât Huawei, cât și iFlytek sunt pe lista neagră a SUA din 2019. Oferta ar include: recunoaștere de vehicule și persoane, corelată cu o bază națională de date a populației; „situațional awareness” (monitorizare operațională), descrisă ca „o vedere panoramică a orașului pe un singur ecran”. Prezentarea ar avea 102 pagini, iar pe un slide apar exemple pentru „aplicații video de bază” cu însemnele Ministerului chinez al Securității Publice. Huawei a refuzat să comenteze, iar iFlytek nu a răspuns; Ministerul de Externe al Egiptului nu a răspuns întrebărilor Bloomberg. Context: Egiptul între China și SUA, cu o strategie AI ambițioasă Egiptul are peste 100 de milioane de locuitori și și-a intensificat relațiile cu China, inclusiv în comerț și exerciții militare. Xi Jinping urmează să viziteze țara săptămâna viitoare, prima vizită în peste un deceniu. A doua strategie națională de AI a Egiptului țintește o contribuție de 7,7% la PIB până în 2030, dar țara nu produce cipuri, ceea ce o lasă, practic, între furnizori americani și chinezi. În același timp, materialul notează că firmele americane de infrastructură nu au tratat istoric Egiptul ca piață, în timp ce Huawei este prezentă acolo de decenii. Ce urmează Egiptul nu a indicat ce ofertă preferă și nu există o dată confirmată pentru decizie. Bloomberg apreciază că licitația ar putea fi prima competiție directă SUA–China pentru un proiect guvernamental de AI. Un element-cheie de urmărit este dacă un consorțiu american se materializează înainte de vizita lui Xi, întrucât nu există confirmări că Nvidia, AMD sau Microsoft au acceptat să participe. [...]
Un posibil prim caz documentat de civili uciși de o dronă cu țintire automată ridică presiunea pentru reguli mai stricte privind armele autonome , pe fondul folosirii tot mai frecvente a inteligenței artificiale pe câmpul de luptă, potrivit G4Media . Publicația relatează că o dronă rusească pilotată complet de IA ar fi lovit autonom o benzinărie din Zaporijia, pe 6 iulie, ucigând trei ucraineni. Informația este prezentată ca o premieră îngrijorătoare în războiul Rusia–Ucraina: ar putea fi primul caz documentat în care civili sunt uciși de o dronă echipată cu un sistem automat de țintire. Potrivit materialului, cazul a fost relatat în detaliu de The New York Times , iar concluzia privind caracterul „documentat” este atribuită lui Kateryna Bondar, cercetătoare principală la Centrul Wadhwani pentru IA din cadrul Centrului pentru Studii Strategice și Internaționale din Washington. Ce indică datele tehnice invocate în relatare Pentru a susține evaluarea, oficiali ucraineni ar fi prezentat jurnaliștilor resturi de la două drone rusești Molniya. The New York Times ar fi fotografiat un modul de computer Nvidia de la bord și ar fi trimis imaginile companiei, care a confirmat că fotografiile arată un mini-computer Jetson Orin. În relatare se precizează că cipul folosit în atacul de la Zaporijia „nu era criptat” și că astfel de module, care „costă doar câteva sute de dolari”, au fost găsite pe mai multe tipuri de arme rusești. Nvidia a transmis, într-un comunicat citat de G4Media, că produsul este unul de consum, „destinat studenților, dezvoltatorilor și startup-urilor”, și că firma îl vinde în multe țări, dar nu și în Rusia, deși este „disponibil pe scară largă la comercianții cu amănuntul”. De ce contează: riscul de erori și încălcări ale legilor războiului Materialul notează că dronele autonome ghidate de IA nu necesită pilot uman, ceea ce le poate face mai greu de contracarat într-un context în care operatorii de drone au devenit ținte principale. În același timp, fără intervenție umană, astfel de sisteme sunt descrise ca fiind mai predispuse la erori dramatice sau la încălcarea legilor războiului, inclusiv prin incapacitatea de a distinge între civili și combatanți. Organizații pentru drepturile omului și Comitetul Internațional al Crucii Roșii sunt menționate ca avertizând asupra riscurilor și consecințelor și ca opunându-se utilizării armelor echipate cu inteligență artificială fără intervenție umană. Context operațional: testare și perfecționare pe front Potrivit sursei, Rusia ar fi vizat în timpul testelor infrastructură civilă (pompe de benzină și rezervoare de propan de la stații de benzină) și centre de recrutare militară în Zaporijia, însă motivele alegerii acestor ținte „rămân neclare”. Vadim Kușnikov, expert în drone la Institutul de Aviație din Harkiv, este citat afirmând că drona implicată era „un instrument preprogramat, antrenat în realitatea virtuală pentru a urmări obiecte specifice”. Colonelul Minaiev, comandant al apărării aeriene a orașului, spune că tehnologia este eficientă, dar încă imperfectă, adăugând: „Ei perfecționează această tehnologie. Ei identifică erorile și le corectează.” În același context, articolul menționează că Rusia a început zboruri de testare ale dronelor Molniya ghidate de IA în luna mai a anului trecut și că, anterior, ar fi testat sisteme de auto-țintire pe o altă dronă cu aripi fixe, V2U, potrivit experților ucraineni în apărare aeriană. Nu doar Rusia: și Ucraina a testat sisteme autonome G4Media mai notează că Ucraina a testat, la rândul ei, sisteme automate de țintire cu inteligență artificială. Fostul ministru al apărării, Mihailo Fedorov (recent demis), este citat spunând într-un interviu acordat The New York Times că Ucraina a folosit anterior un sistem complet autonom în Crimeea, vizând depozite de combustibil și echipamente militare, fără victime civile. În lipsa unor concluzii oficiale independente prezentate în material, relatarea rămâne formulată cu prudență („ar fi”, „ar putea fi”), însă miza este una de reglementare: dacă astfel de cazuri se confirmă și se repetă, presiunea pentru limitarea sau interzicerea armelor autonome fără control uman va crește. [...]
Apariția microcomputerelor Nvidia în dronele rusești ridică problema eficienței controalelor la export pentru tehnologia de inteligență artificială , într-un context în care astfel de componente pot fi cumpărate din piața secundară și ajung, potrivit HotNews , în sisteme de armament folosite în atacuri asupra Ucrainei. Potrivit unei relatări The New York Times, preluată de The Moscow Times, militarii ruși au început să lanseze drone echipate cu microcomputere „ Jetson Orin ” de la Nvidia. O analiză realizată de specialiști ucraineni indică o schimbare de funcționare: dacă anterior inteligența artificială era folosită mai ales pentru a evita bruiajul radio, dar ținta era aleasă și confirmată de un operator uman, acum decizia de a lovi ar fi luată de microcomputerul „Jetson Orin”. Serviciul ucrainean de informații interne a prezentat jurnaliștilor de la The New York Times două astfel de sisteme de ghidare. Conform aceleiași surse, drone echipate cu aceste sisteme ar fi fost folosite din mai până în iulie în regiunea Zaporojie, iar pe 6 iulie una dintre drone ar fi ucis trei persoane în timp ce zbura către o stație de alimentare cu carburant. Experții ucraineni mai susțin că stațiile de alimentare, devenite în ultimele luni unele dintre țintele frecvente ale atacurilor rusești, se numără printre obiectivele vizate de operatorii acestor drone. Extinderea utilizării: microcomputerul ar fi fost găsit și într-o rachetă Direcția Principală de Informații a Ministerului Apărării al Ucrainei a declarat că microcomputere „Jetson Orin” ar fi fost descoperite și într-o rachetă rusească de tip nou, S-71M „Monocrom”, descrisă ca o rachetă hibrid care poate fi lansată de avioane și combină caracteristici de rachetă de croazieră cu cele ale unei „muniții rătăcitoare” (dronă de atac). În acest caz, folosirea inteligenței artificiale ar permite survolarea unei zone și identificarea și selectarea autonomă a țintelor, cu ajutorul algoritmilor. Ce spune Nvidia și unde apare „breșa” operațională The New York Times notează că microcomputerul Nvidia ar fi fost instalat pe o placă de circuit imprimat inscripționată „Fabricat în China”. Nu este clar cum a ajuns produsul companiei americane în complexul militar-industrial rus. Nvidia a transmis că microcomputerele „Jetson Orin” nu sunt vândute în Rusia, dar sunt disponibile pe piața secundară, unde compania nu își poate controla vânzările. Compania mai afirmă că produsul nu este destinat utilizării militare, fiind unul pentru consumatori, folosit de studenți, dezvoltatori și startup-uri. În paralel, organizații pentru drepturile omului, inclusiv Crucea Roșie, denunță folosirea armelor care pot lua singure, după activare, decizii privind alegerea țintei și atacarea acesteia — o zonă care amplifică presiunea pentru reguli mai stricte privind circulația și utilizarea tehnologiei de inteligență artificială cu potențial militar. [...]
NVIDIA își construiește o plasă de siguranță pentru cererea de GPU-uri printr-un pachet de circa 7 miliarde de dolari (aprox. 31,5 miliarde lei) legat de startup-ul Poolside , într-o mișcare care ar putea transforma compania într-un „cumpărător de ultimă instanță” pentru propriile acceleratoare, potrivit Wccftech . Logica economică: dacă investițiile în infrastructură AI încetinesc, NVIDIA ar putea redirecționa o parte din capacitatea de calcul către propriile sarcini interne, susținând implicit utilizarea (și, indirect, cererea) pentru GPU-urile sale. Ce include acordul cu Poolside și de ce contează financiar Conform publicației, acordul descris de The Wall Street Journal presupune două componente principale: 6 miliarde de dolari (aprox. 27 miliarde lei) plătiți de NVIDIA către Poolside pentru a licenția tehnologia startup-ului și pentru a angaja „grosul” inginerilor acestuia; 1 miliard de dolari (aprox. 4,5 miliarde lei) investiție în Poolside, la o evaluare de 12 miliarde de dolari (aprox. 54 miliarde lei). Dincolo de dimensiunea sumei, miza este operațională și economică: NVIDIA urmărește să-și consolideze un portofoliu de modele AI „open-weight” (modele cu greutăți publice, care pot fi rulate și adaptate de terți), în jurul familiei Nemotron , pentru a-și crea un ecosistem propriu de utilizare a calculului. „Cumpărător de ultimă instanță”: cum își reduce NVIDIA riscul de ciclu Wccftech susține că alocarea de circa 7 miliarde de dolari către Poolside funcționează și ca o acoperire (hedge) împotriva unui scenariu în care cererea pentru GPU-uri scade brusc. Într-un astfel de caz, NVIDIA ar putea „absorbi” intern o parte din producție, folosind acceleratoarele pentru antrenare și inferență (rulare) a propriilor modele Nemotron și pentru dezvoltarea de produse AI. Implicația pentru piață: NVIDIA nu mai rămâne doar furnizorul de „unelte” (hardware) în cursa AI, ci încearcă să urce în lanțul valoric, apropiindu-se de zona de produse și servicii AI, unde activează jucători precum OpenAI și Anthropic (menționați în analiză ca repere competitive). Context: presiuni pe costuri și semnale de temperare a ritmului AI În același material, Wccftech notează un context de piață agitat: după ce TSMC ar fi majorat prețurile de fabricație cu „în jur de 10%” de la ianuarie 2027 (conform unei postări pe X: around 10 percent ), CNBC a relatat că NVIDIA ar urma să crească prețurile pentru Grace Blackwell și Vera Rubin cu circa 15% la începutul anului viitor ( CNBC ), în timp ce The Information ar fi indicat 17% (linkul disponibil în material este către o postare X: 17 percent ); analiza menționează și estimări privind impactul acestor scumpiri asupra costului unui centru de date de 1 GW, dar acestea rămân în zona de proiecții din surse terțe, nu date confirmate de companie. Tot ca element de context, Wccftech leagă strategia de „hedging” de o declarație atribuită lui Sam Altman, potrivit căreia adoptarea AI în economie ar urma să fie mai lentă decât anticipase inițial. Publicația nu oferă în text un citat direct verificabil, ci o parafrazare a ideii. Ce urmează de urmărit Pentru investitori și pentru industria de infrastructură AI, semnalul-cheie este dacă NVIDIA va reuși să transforme investiția în Poolside într-un avantaj dublu: îmbunătățirea rapidă a modelelor Nemotron și crearea unei cereri interne semnificative de calcul care să amortizeze eventuale șocuri de piață pe partea de GPU-uri. În lipsa unor detalii contractuale complete în material, rămâne de văzut cât de repede se va reflecta acordul în produse și venituri recurente din zona de software și modele AI. [...]
