Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
NVIDIA va investi 3 miliarde de dolari (aprox. 13,8 miliarde lei) în oferta de acțiuni a Meta, pe fondul extinderii colaborării dintre cele două companii pentru optimizarea modelelor Muse și a infrastructurii necesare rulării agenților de inteligență artificială, potrivit NVIDIA News.
Parteneriatul vizează extinderea lucrului comun pe Muse și „familia” de modele Muse, cu accent pe îmbunătățirea performanței la inferență (rularea modelului în producție) și antrenare. În același timp, companiile urmăresc optimizări „pe fluxuri de lucru” pentru a maximiza performanța și a reduce costul total de deținere (total cost of ownership), adică ansamblul costurilor de infrastructură și operare pe durata utilizării.
Elementul cu impact economic direct este investiția de 3 miliarde de dolari în oferta de acțiuni a Meta, pe care NVIDIA spune că o va face în paralel cu extinderea colaborării tehnologice. În termeni practici, mișcarea consolidează relația comercială și tehnologică într-un moment în care Meta își accelerează ambițiile de infrastructură pentru agenți AI și modele de frontieră.
NVIDIA și Meta indică trei direcții principale:
Publicația mai notează că modelele și agenții Muse, care folosesc infrastructura NVIDIA, au avut performanțe de tip „frontier-level” în benchmark-uri și o creștere puternică a descărcărilor de la consumatori după lansare, fără a oferi însă cifre.
Jensen Huang, CEO NVIDIA, leagă extinderea parteneriatului de trecerea către agenți AI ca „nouă paradigmă de calcul”, în timp ce Mark Zuckerberg, CEO Meta, poziționează Muse ca vehicul pentru a duce „superinteligența personală” către utilizatori.
În perioada următoare, consecința practică a anunțului ar trebui să fie accelerarea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta și o integrare mai strânsă a instrumentelor de securitate și monitorizare pentru agenți, în măsura în care colaborările „luate în calcul” se concretizează.
Recomandate
Meta vrea să scaleze Muse la miliarde de utilizatori, dar planul apasă pe costuri și finanțare potrivit Gizmodo , care relatează că Mark Zuckerberg urmărește nu doar ca oamenii să folosească agenții AI „Muse”, ci și ca acești agenți să „colaboreze” între ei într-o rețea online de mari dimensiuni. Miza operațională și financiară este majoră: compania recunoaște că Muse este „foarte intensiv” din punct de vedere al resurselor de calcul, iar extinderea la peste un miliard de utilizatori ar necesita investiții semnificative. Zuckerberg a spus, într-o discuție cu investitorii, că Meta se așteaptă „să crească Muse pentru a deservi miliarde de oameni” și că o rețea de „miliarde de Muses” ar putea „face mai multe” pentru persoane și companii „lucrând împreună”. Publicația notează că acesta este și motivul pentru care Meta nu „taxează pe toată lumea de la început” pentru folosirea Muse: compania vrea adopție rapidă pentru a construi rețeaua. Costurile AI împing Meta spre soluții de finanțare În același context, Meta ar urma să cheltuiască „cel puțin 135 de miliarde de dolari” (aprox. 608 miliarde lei) anul acesta, probabil mai mult, iar cea mai mare parte a banilor ar merge către proiecte de infrastructură pentru AI, potrivit informațiilor prezentate în material. După un declin al fluxului de numerar liber (free cash flow) menționat în raportările anterioare, compania a ajuns la un flux de numerar liber negativ în raportul publicat miercuri: pentru trimestrul al treilea încheiat la 30 septembrie, free cash flow a fost de minus 2,12 miliarde de dolari (aprox. 9,6 miliarde lei). Pentru a-și susține ambițiile în AI, executivii Meta au prezentat o nouă clasă de acțiuni. Începând de anul viitor, acționarii existenți ar urma să primească o nouă clasă de acțiuni fără drept de vot, printr-un split 2-la-1. Meta a mai încercat o structură similară în urmă cu circa un deceniu, când compania se numea Facebook, dar atunci a retras planul, potrivit Gizmodo. De ce contează: creștere rapidă, dar cu riscuri de încredere și guvernanță Meta susține că Muse are tracțiune: peste 10 milioane de persoane din SUA și Canada și-ar fi creat agenți personali de la debutul din începutul lui septembrie. Zuckerberg a mai afirmat că aplicația a fost „numărul unu în App Store aproape în fiecare zi” și că cel mai frecvent caz de utilizare este cumpărăturile, cu „mai mult de un sfert” dintre utilizatori implicați în astfel de activități și o valoare medie a achiziției de „peste 200 de dolari” (aprox. 910 lei). În paralel, Gizmodo punctează că strategia ridică întrebări despre partajarea datelor, în condițiile în care Meta are un istoric controversat pe zona de confidențialitate. În ziua publicării materialului, un judecător din New Mexico a ordonat Meta să plătească 25 de miliarde de dolari (aprox. 114 miliarde lei) pentru inducerea în eroare a consumatorilor în legătură cu confidențialitatea datelor în cazul Cambridge Analytica; Meta a spus că va face apel. Publicația mai amintește acuzații recente legate de Muse, inclusiv situații în care utilizatori au susținut că agenții ar fi analizat texte private fără solicitare sau ar fi divulgat o adresă de domiciliu, precum și faptul că Amazon ar fi blocat agenții la cumpărături pe platforma sa din motive legate de gestionarea credentialelor și a datelor de cont; Meta a mai reparat și o vulnerabilitate „zero-day” care ar fi permis preluarea conturilor. Separat, noua structură de acțiuni este prezentată ca o modalitate de a strânge finanțare fără a diminua controlul lui Zuckerberg asupra companiei. În plus, Meta spune că a încheiat un „ Founder Alignment Agreement ” prin care Zuckerberg se angajează să rămână în California, unde este sediul companiei, pentru următorii opt ani, în contextul discuțiilor despre o posibilă taxă pe avere pentru miliardari (Proposition 40). Conform materialului, structura cu acțiuni fără drept de vot i-ar permite să vândă astfel de titluri pentru lichiditate fără să-și piardă controlul. [...]
Meta a rescris termenii care i-ar fi permis să își antreneze IA pe site-urile clienților , după reacții negative din partea companiilor și a presei, potrivit The Next Web . În versiunea revizuită a documentului, cuvântul „train” („antrena”) nu mai apare, însă criticii spun că schimbarea nu închide complet subiectul. Modificarea a fost făcută târziu, vineri, după plângeri venite de la clienți business, a relatat Gizmodo. Meta a transmis într-o declarație pentru Mercury News: „V-am auzit și vrem să clarificăm.” Ce se schimbă în practică pentru companiile care folosesc produse comerciale Meta Meta susține că termenii de „crawling” (accesare automată a paginilor web cu programe de tip crawler/bot) s-au aplicat „întotdeauna” doar produselor sale de publicitate și business, iar acum această limitare este formulată explicit în document. În același timp, compania spune că nu își schimbă modul în care funcționează crawler-ele web. Termenii ar urma să intre în vigoare pe 30 octombrie, iar companiile îi acceptă prin simpla continuare a utilizării produselor comerciale Meta. De ce nu sunt convinși editorii: „antrenarea” nu mai e listată, dar nici interzisă explicit News/Media Alliance, organizație care reprezintă editori din SUA, consideră că „reparația” limitează doar scopurile pentru care Meta poate folosi conținutul. Potrivit Mercury News, purtătorul de cuvânt Sam Quigley a spus că eliminarea „training”-ului din lista de utilizări nu înseamnă că practica este interzisă în mod expres. „Încă este potențial pe masă.” Quigley a mai atras atenția că termenii nu precizează că Meta va respecta robots.txt — fișierul prin care site-urile indică roboților ce pagini pot sau nu pot vizita. Miza de reglementare și operațională: regulile vechi pentru boți sunt puse sub presiune Formularea termenilor acoperă date colectate de „web scrapers, bots, spiders, crawlers și user agents” (categorii de programe automate care navighează și colectează conținut de pe web). Contextul este extinderea „agenților IA” pe internet, care crește presiunea pe regulile tradiționale de acces automatizat la conținut. În paralel, Meta își accelerează strategia de IA după lansarea Muse, iar în piață apar și instrumente dedicate „agenților” — inclusiv produse dezvoltate de startup-uri precum Firecrawl. [...]
NVIDIA și Oracle mizează pe extinderea „superclusterelor” OCI la scară multi-gigawatt , într-o mișcare care vizează direct capacitatea operațională necesară pentru antrenarea și rularea modelelor de inteligență artificială tot mai mari, potrivit NVIDIA News . În paralel, NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPU devin disponibile general în Oracle Cloud Infrastructure (OCI) , ceea ce extinde opțiunile de infrastructură pentru clienții care rulează atât sarcini intensive pe GPU (plăci grafice pentru calcul), cât și operațiuni intensive pe CPU (procesoare). Ce se schimbă, operațional: GPU și CPU pot fi scalate separat Elementul practic al colaborării este posibilitatea ca organizațiile să dimensioneze independent resursele de CPU și GPU, în funcție de tipul de încărcare. Mesajul central: în fluxurile moderne cu „agenți” AI (sisteme care nu doar generează răspunsuri, ci și execută pași intermediari), o parte relevantă din muncă se mută între apelurile către model și poate bloca GPU-urile dacă rulează lent pe CPU. În această logică, OCI oferă acum: disponibilitate generală pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs în Oracle Cloud Infrastructure ; infrastructură pentru antrenare și inferență (rulare) a modelelor, plus sarcini „din spate” pentru agenți: execuție de unelte, testare de cod, recuperare de date. Cum arată „superclusterele” OCI și de ce contează scara multi-gigawatt OCI Superclusters combină sisteme rack-scale NVIDIA NVL72 cu rețelistică Oracle Acceleron și NVIDIA Spectrum-X (Ethernet), plus alimentare și răcire „de clasă gigawatt”, pentru a susține antrenarea și servirea celor mai mari modele AI. Conform anunțului, fiecare rack conectează 72 de GPU-uri prin NVIDIA NVLink , iar rețeaua OCI este proiectată să scaleze la sute de mii de GPU-uri. Extinderea planificată cu Vera Rubin se bazează pe infrastructura NVIDIA deja prezentă în OCI, inclusiv sisteme GB200 și GB300 . NVIDIA indică și rolul platformei software CUDA, ca bază comună pentru a rula modele pe generații diferite de hardware. Următorul pas: HGX Rubin NVL8, o configurație mai mică, compatibilă x86 OCI spune că intenționează să introducă și NVIDIA HGX Rubin NVL8 , cu opt GPU-uri Rubin conectate prin NVLink într-un server bazat pe arhitectură x86. Configurația planificată include două procesoare Intel Xeon 6 cu 64 de nuclee, 4 TB memorie DDR5 și rețelistică RDMA de 6,4 Tbps, ca opțiune pentru antrenare, „fine-tuning” (ajustare) și inferență. Ideea operațională este de flexibilitate: adoptarea tehnologiei Rubin într-un format cu opt GPU-uri, păstrând compatibilitatea cu aplicații x86. Exemplu de utilizare: OpenAI pe OCI, peste 100.000 de GPU-uri Blackwell În anunț este menționat OpenAI ca exemplu de utilizare a infrastructurii OCI: în Abilene, compania ar fi antrenat și servit GPT-6 Astra pe un OCI Supercluster cu peste 100.000 de GPU-uri NVIDIA Blackwell. OpenAI este citată și în contextul folosirii Vera Rubin pe OCI, respectiv al testării și trecerii în producție a Vera CPU pentru sarcini de tip „agentic”. De ce intră în ecuație Vera CPU: reducerea timpilor morți ai GPU-urilor NVIDIA și Oracle își justifică extinderea și printr-o problemă practică: agenții AI execută cod și folosesc unelte între apelurile către model, iar dacă aceste operațiuni sunt lente pe CPU, GPU-urile pot rămâne în așteptare. În OCI, „Compute cu NVIDIA Vera CPUs” este prezentat ca orientat către: performanță ridicată pe un singur fir de execuție (single-thread), utilă pentru apeluri individuale și execuție de cod; lățime mare de bandă a memoriei, pentru a alimenta nucleele CPU cu date în sarcini concurente. În plus, OCI Kubernetes Engine este menționat ca mecanism pentru scalarea separată CPU/GPU, iar Oracle Acceleron este indicat pentru izolare hardware a încărcărilor care rulează cod „neîncrezător” generat de AI. Ce urmează Pe termen scurt, efectul concret este disponibilitatea generală în OCI pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs . În paralel, Oracle și NVIDIA vor să ducă OCI Superclusters la scară multi-gigawatt și să introducă HGX Rubin NVL8, însă calendarul și dimensiunea exactă a implementărilor nu sunt detaliate în material. [...]
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. [...]
Folosirea agenților AI ca „echipă” de suport pentru management schimbă concret modul în care se iau decizii și se urmăresc resursele în Google , iar Sundar Pichai spune că astfel poate menține „activitatea” în derulare permanent, potrivit HotNews . Pichai a explicat, în podcastul Sources , că deleagă către agenți AI o parte din activitățile de colectare și sintetizare a informațiilor necesare conducerii companiei. El spune că, în loc să petreacă zilnic timp pentru a se pune la curent cu ce s-a întâmplat în ultimele 24 de ore, folosește agenți care „rulează” și îi aduc rezumate, urmând ca el să aprofundeze subiectele relevante. Ce fac, concret, agenții AI în rutina șefului Google În material se arată că agenții AI sunt instrumente de inteligență artificială proiectate să ducă la capăt sarcini „cap-coadă”, cât mai autonom, cu intervenție umană minimă. În cazul lui Pichai, utilizările menționate includ: înțelegerea evoluției dezvoltării modelelor; urmărirea modului în care sunt utilizate resursele de calcul ale Google; monitorizarea discuțiilor din numeroase grupuri interne de chat, fără a citi personal fiecare conversație; monitorizarea, prin telemetrie, a utilizării resurselor de calcul pe domenii de produs, eficiență și grad de utilizare, cu livrarea de „date și informații relevante”. Pichai susține că acest tip de instrumente „ne-a ajutat pe toți să devenim mai buni în ceea ce facem”. „24/7” ca avantaj operațional, dar cu limite la deciziile mari Deși mizează pe agenți pentru fluxuri de informare și monitorizare, Pichai afirmă că nu lasă inteligența artificială să ia deciziile importante în locul său, iar oamenii rămân implicați direct în deciziile cu consecințe semnificative privind alocarea resurselor de calcul. În același timp, articolul notează că agenții AI au fost în centrul unui val recent de incidente de cibersecuritate , care a alimentat îngrijorări. HotNews trimite, în acest context, la un material anterior despre un „val de incidente” asociat agenților AI. Costul ascuns: munca de „supervizare” a agenților Pe lângă beneficiul continuității, apare și o nouă componentă operațională: gestionarea agenților devine o competență separată, cu sarcini precum verificarea rezultatelor, prevenirea dublării activităților sau evitarea abaterii de la sarcinile atribuite. Un exemplu citat în articol: un director de inginerie de la Cisco, care gestionează peste 10 agenți, a spus pentru Business Insider că supravegherea acestora poate însemna treceri mai frecvente între sarcini și o senzație de muncă mai intensă, fără reducerea programului. În viziunea lui Pichai, avantajul major rămâne faptul că agenții, rulați în cloud (infrastructură de calcul livrată ca serviciu), pot funcționa non-stop și pot relua activitatea „exact din punctul în care le-ai lăsat”, ceea ce, spune el, permite ca „activitatea [să] continu[e] fără întrerupere”. [...]
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. [...]
