Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Modelele „frontier” ale OpenAI și Codex devin disponibile direct în AWS, ceea ce poate reduce semnificativ fricțiunile operaționale care încetinesc adopția inteligenței artificiale în companii, potrivit OpenAI. Miza pentru clienții enterprise este integrarea în fluxuri existente de securitate, conformitate, achiziții, facturare și guvernanță, fără a mai „ocoli” platforma pe care își rulează deja infrastructura.
Disponibilitatea generală („generally available”) pe AWS deschide accesul pentru milioane de clienți AWS care pot construi cu tehnologiile OpenAI în mediul pe care îl folosesc deja pentru operațiunile lor. OpenAI susține că această cale scurtează drumul de la evaluare la implementare în producție, tocmai prin folosirea controalelor și proceselor deja aprobate intern în organizații.
OpenAI spune că oferă acces la capabilități „frontier” în AWS, păstrând un model operațional familiar pentru utilizatorii AWS și un traseu mai rapid către producție. În material sunt menționate două modalități de disponibilitate, dintre care una este detaliată explicit:
OpenAI mai precizează că aceste oferte sunt disponibile atât în regiunile „Commercial”, cât și în „GovCloud” (zona AWS destinată în principal organizațiilor cu cerințe guvernamentale și de conformitate specifice).
Unghiul principal al anunțului este operațional: mutarea capabilităților OpenAI în interiorul AWS ar reduce fricțiunile legate de achiziție, revizuiri de securitate și pregătirea pentru producție. În logica prezentată de OpenAI, organizațiile pot petrece mai puțin timp cu barierele administrative și mai mult timp construind și implementând efectiv.
OpenAI descrie „OpenAI on AWS” ca începutul unei extinderi a capabilităților disponibile prin AWS. În acest context, compania indică o disponibilitate viitoare pentru „Daybreak”, viziunea OpenAI pentru schimbarea modului în care software-ul este construit și apărat, care ar include „modele de securitate cibernetică” și „Codex Security”.
Potrivit descrierii din sursă, Daybreak ar viza integrarea în ciclul de dezvoltare a unor funcții precum revizuire de cod sigură, modelare de amenințări, validare de patch-uri, analiză a riscului din dependențe, detecție și ghidaj de remediere. OpenAI notează că, pe măsură ce astfel de capabilități specializate devin disponibile, AWS poate fi o cale importantă de adopție pentru echipele de securitate, prin cadrele de guvernanță și operațiuni pe care le folosesc deja.
Recomandate
OpenAI alocă 150 milioane de dolari (aprox. 690 milioane lei) pentru a accelera implementările de IA în companii , mizând pe o rețea globală de parteneri care să acopere partea considerată acum „factorul limitativ”: identificarea cazurilor de utilizare, reproiectarea fluxurilor de lucru, integrarea cu sistemele existente și managementul schimbării, potrivit OpenAI . Programul, numit OpenAI Partner Network , este gândit ca un cadru prin care parteneri din întreaga lume pot „construi, vinde și livra” soluții de inteligență artificială folosind produsele și modelele OpenAI. Miza operațională este scalarea adoptării în mediul enterprise (companii mari), unde provocarea nu mai este performanța modelelor, ci execuția: strategie, integrare sigură cu datele și sistemele interne, guvernanță și suport. Ce presupune rețeaua și cum sunt structurați partenerii OpenAI descrie rețeaua ca un program care face colaborarea „mai ușoară și mai flexibilă”, indiferent dacă partenerii co-vând, implementează, construiesc soluții sau conectează clienții la tehnologia OpenAI. Partenerii sunt recunoscuți în funcție de valoarea creată și primesc acces la resurse, instruire și suport pentru a-și construi practici de IA. Programul are trei niveluri, cu criterii ridicate privind performanța comercială și capacitatea de livrare: Select Advanced Elite Specializări și suport pentru implementări complexe Pe măsură ce platforma evoluează, partenerii vor putea obține specializări care să indice expertiză în zone „cu impact ridicat”, precum Codex , securitate cibernetică și agenți (sisteme care pot executa sarcini în mod semi-autonom, pe baza unor obiective). Scopul declarat este dublu: clienții să identifice mai ușor furnizori cu capabilități dovedite, iar partenerii să aibă o cale mai clară de dezvoltare a competențelor, în pas cu ritmul de livrare al produselor OpenAI. Separat, OpenAI spune că pilotează și un program de tip Forward Deployed Experts , destinat partenerilor implicați în implementări enterprise complexe. Inițiativa urmărește alinierea mai bună cu echipele OpenAI de „Forward Deployed Engineering” atunci când proiectele cer suport de implementare mai profund, iar participanții ar urma să aibă acces la tehnologii, „playbook”-uri (ghiduri operaționale) și tipare de transformare. Ținta de scalare: 300.000 de consultanți certificați până la final de 2026 Pe lângă investiția de 150 milioane de dolari (aprox. 690 milioane lei), OpenAI afirmă că își propune să instruiască și să abiliteze 300.000 de consultanți certificați până la finalul lui 2026 . În logica programului, această masă de competențe ar trebui să reducă blocajele de implementare din companii și să crească viteza cu care proiectele trec „de la ambiție la rezultate măsurabile”. În esență, OpenAI își poziționează rețeaua de parteneri ca o infrastructură de livrare: nu doar acces la modele, ci capacitate de integrare, reproiectare de procese și management al adoptării, la scară globală. [...]
Amazon își bazează recuperarea în AI pe cipuri proprii și pe „pariul” Anthropic, mizând pe venituri din cloud indiferent de câștigător , potrivit The Next Web . Șeful diviziei de AI a companiei, Peter DeSantis , a recunoscut că modelele Amazon „nu au fost chiar în avangardă” pentru cele mai mari și mai solicitante sarcini și spune că speră ca Amazon să fie „în discuția” despre modelele de top „în anul care vine”. Declarația, făcută pentru CNBC (link în sursă), este relevantă pentru piață nu doar ca poziționare tehnologică, ci ca semnal despre cum încearcă Amazon să transforme decalajul față de OpenAI și Anthropic într-un avantaj economic: să monetizeze infrastructura (AWS) și cipurile proprii, chiar și atunci când clienții aleg modele concurente. Strategia „dublă”: marketplace de modele și propriile modele Amazon rulează în paralel două direcții. Pe de o parte, Bedrock – „piața” de modele din AWS – permite clienților să acceseze, printr-un singur serviciu, modele de la OpenAI, Anthropic, Meta și Mistral. În această configurație, Amazon poate genera venituri indiferent ce model devine dominant, pentru că încasează din consumul de cloud. Pe de altă parte, compania își dezvoltă propriile modele. The Next Web notează că Nova2, modelul intern lansat în decembrie, a atras aproximativ 50.000 de clienți, dar nu a egalat capabilitățile Claude (Anthropic) sau GPT-5.5 (OpenAI) pentru cele mai solicitante utilizări din mediul enterprise și cercetare – context care explică „franchețea” lui DeSantis. „Plasa” pentru investitori: expunere la Anthropic și venituri AWS În paralel cu dezvoltarea internă, Amazon și-a consolidat expunerea la Anthropic: a angajat investiții de până la 33 miliarde dolari (aprox. 152 mld. lei), inclusiv un acord de 25 miliarde dolari (aprox. 115 mld. lei) semnat în aprilie, care oferă Anthropic acces la până la cinci gigawați de capacitate de calcul pe cipurile Trainium ale Amazon. În schimb, Anthropic s-a angajat să cheltuiască peste 100 miliarde dolari (aprox. 460 mld. lei) pe AWS în următorul deceniu. Structura arată de ce Amazon poate câștiga financiar chiar dacă modelele sale rămân în urma liderilor: profită atât din participația în Anthropic, cât și din veniturile de cloud generate de consumul Anthropic. Publicația mai arată că rezultatele Amazon din T1 2026 au fost umflate de un câștig de 16,8 miliarde dolari (aprox. 77 mld. lei) legat de Anthropic, în timp ce fluxul de numerar liber a scăzut cu 95%. Planul de recuperare: Trainium, date proprii și scală de inginerie Pentru a reduce decalajul, DeSantis indică trei pârghii: cipuri AI proprii, date de antrenare proprietare (din operațiunile de retail și logistică) și capacitatea de execuție a unei echipe care acoperă modele de frontieră, proiectare de siliciu și cercetare în zona cuantică. The Next Web notează că cipurile Trainium alimentează deja majoritatea sarcinilor de inferență (rulare a modelelor) din Bedrock, iar Trainium3 – așteptat mai târziu în acest an – ar urma să aducă o performanță de patru ori mai mare decât generația anterioară. Rămâne însă o întrebare deschisă, în absența unor repere măsurabile: dacă cipurile proprii și datele interne pot compensa avansul de mai mulți ani al laboratoarelor care au investit miliarde în antrenarea modelelor de frontieră. DeSantis a indicat un orizont de „anul care vine”, dar fără benchmark-uri (teste standardizate) care să permită evaluarea progresului. [...]
ChatGPT a coborât sub 50% cotă de piață, semn că piața asistenților AI intră într-o fază mai competitivă și mai orientată spre monetizare , potrivit HotNews , care citează raportul „State of AI” 2026 al firmei de analiză Sensor Tower . Datele indică o schimbare de dinamică într-un segment care, până recent, părea dominat aproape incontestabil de OpenAI: la începutul anului, ChatGPT era încă peste 50%, dar până la finalul lunii mai a scăzut la 46,4%, pe fondul creșterii rapide a rivalilor. Cine câștigă teren și cum arată împărțirea pieței Conform estimărilor Sensor Tower, avansul vine în special din două direcții: Gemini (Google) : 27,7% cotă de piață, alimentată în mare parte de integrarea în ecosistemul mai larg de instrumente Google; Claude (Anthropic) : 10,3% cotă de piață, cu o reputație puternică pentru sarcini de productivitate și, prin Claude Code, utilizare intensă în rândul programatorilor. Alți asistenți — inclusiv Grok (xAI), Perplexity, DeepSeek și Meta AI — sunt menționați cu sub 5% fiecare. De ce contează pentru business: utilizatorii schimbă mai ușor aplicația, iar banii cresc Raportul „State of AI” 2026, citat de TechCrunch, estimează că între începutul anului și finalul lunii iunie utilizatorii vor descărca aproape 2,3 miliarde de aplicații AI și vor cheltui peste 4,2 miliarde de dolari (aprox. 19,3 miliarde lei) pe acestea. În aceeași perioadă a anului trecut, cheltuielile au fost de 1,83 miliarde de dolari (aprox. 8,4 miliarde lei), ceea ce sugerează o mutare a industriei de la „creștere cu orice preț” către monetizare . În același timp, raportul notează că atât ritmul descărcărilor, cât și cel al cheltuielilor încetinesc, un posibil semn de maturizare a pieței, chiar dacă valorile absolute continuă să urce. Încrederea în brand începe să conteze în utilizare Un alt semnal operațional important: utilizatorii sunt „din ce în ce mai dispuși” să treacă de la un asistent la altul, iar anumite evenimente pot accelera migrarea. Ca exemplu, raportul menționează că acordul încheiat în februarie de OpenAI cu Departamentul Apărării al SUA a declanșat un vârf măsurabil al dezinstalărilor, sugerând că pentru o parte dintre utilizatori contează nu doar funcțiile, ci și încrederea în companie și alinierea la anumite valori. Utilizatori și abonamente: două modele diferite de tracțiune Sensor Tower indică și o diferențiere între popularitate și capacitatea de a transforma utilizarea în venituri recurente: ChatGPT ar fi ajuns la un miliard de utilizatori activi lunar , cu o creștere de 200 de milioane din februarie; Gemini are 662 de milioane de utilizatori activi lunar, iar Claude 245 de milioane . Pe partea de monetizare, Claude iese în evidență: 13% dintre utilizatorii Anthropic plătesc un abonament , o rată de conversie prezentată drept un reper relevant pentru investitori atunci când evaluează cât de sustenabile sunt veniturile companiilor din AI. În paralel, raportul estimează că timpul petrecut în aplicațiile AI va urca de la 17,2 miliarde de ore în prima jumătate din 2025 la aproximativ 36 de miliarde de ore în prima jumătate a acestui an, pe fondul utilizării tot mai frecvente pentru productivitate și al apetitului mai mare pentru funcții premium, în special în SUA. [...]
Cheltuielile OpenAI au urcat anul trecut la 34 mld. dolari, iar presiunea pe cash împinge compania spre eficientizare înainte de un posibil IPO , potrivit IT之家 , care citează un articol publicat de Financial Times . Conform informațiilor, OpenAI ar fi avut în 2025 cheltuieli totale de 34 miliarde de dolari (aprox. 156 miliarde lei). Structura costurilor indică un model de creștere puternic dependent de investiții: 19 miliarde de dolari (aprox. 87 miliarde lei) pentru cercetare și dezvoltare, circa 6 miliarde de dolari (aprox. 28 miliarde lei) pentru vânzări și marketing, iar restul de aproximativ 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) pentru infrastructură, operațiuni și alte costuri. Diferența dintre cheltuieli și venituri rămâne mare În același context, publicația notează că mai multe instituții media au relatat anterior că veniturile OpenAI ar fi fost de 13 miliarde de dolari (aprox. 60 miliarde lei) anul trecut, mult sub nivelul cheltuielilor. Totodată, compania ar fi înregistrat o pierdere netă de 39 miliarde de dolari (aprox. 179 miliarde lei), semn că se află încă într-o etapă de investiții masive. De unde vin costurile și ce urmează Potrivit sursei, principalii factori care alimentează pierderile sunt investițiile continue în: achiziția de cipuri pentru putere de calcul; construirea de centre de date; recrutarea de specialiști. În paralel, OpenAI ar lucra la optimizarea modului de operare, inclusiv prin creșterea eficienței, temperarea ritmului de creștere a bugetului de cercetare și dezvoltare și reducerea proiectelor non-esențiale, în pregătirea pentru un IPO (ofertă publică inițială) în acest an, mai arată materialul. [...]
BT Go a trecut de 600.000 de companii utilizatoare, iar BT adaugă în aplicație un asistent cu inteligență artificială , mizând pe automatizarea accesului la informații și pe reducerea timpului pierdut de antreprenori în operațiuni curente, potrivit Banca Transilvania . Asistentul virtual, numit Chat BT , este integrat direct în BT Go și oferă informații în română și engleză despre funcționalitățile aplicației, dar și despre produsele și serviciile băncii dedicate antreprenorilor. Utilizatorii pot continua conversația, la nevoie, prin chat cu o persoană din echipa băncii. Ce indică volumul de utilizare: tranzacții, valută, depozite și extrase În primele cinci luni din 2026, BT Go a înregistrat, conform băncii: peste 5.000 de companii care și-au deschis cont 100% online, prin aplicație; aproape 24 de milioane de tranzacții, în valoare de 288 de miliarde de lei; circa 720.000 de schimburi valutare; 75.500 de depozite noi, în valoare de 6,8 miliarde de lei; peste 2.000 de carduri emise direct din BT Go; 5 milioane de extrase de cont descărcate. Banca mai arată că 31.000 de companii care folosesc BT Go au cont în FGO , soluție de facturare. Cum a fost testat Chat BT și la ce e folosit Chat BT a trecut printr-o etapă pilot de aproximativ o lună, în care 5.000 de clienți unici au avut 35.000 de interacțiuni cu asistentul virtual, potrivit datelor comunicate. Rolul acestuia este să ajute antreprenorii să găsească rapid informații despre operațiuni, plăți, extrase și produse BT, cu obiectivul declarat de eficientizare a activității zilnice. „Vedem creșteri accelerate privind numărul de utilizatori, volumul tranzacțiilor și rata de adopție în ceea ce privește BT Go. Venim cu soluții care, datorită tehnologiei, cresc eficiența pentru că extind funcționalitățile de plată, cele mai multe având legătură cu extrasele de cont și cu optimizarea fluxurilor de lucru. Ne-am propus ca BT Go să devină platforma de business pentru orice antreprenor datorită soluțiilor la nevoile de zi cu zi pe care le oferă.” BT a mai comunicat că BT Go are rating 4,7 în App Store și 4,8 în Google Play Store, iar Net Promoter Score (NPS) este 82 din 100, calculat pe baza feedback-ului clienților care și-au deschis cont în BT Go în perioada ianuarie–mai 2026. [...]
Alibaba mută „inteligența” roboților în cloud, cu teste pilot la clienți enterprise , încercând să transforme modelele sale de limbaj în capabilități operaționale pentru navigație și manipulare în lumea reală, potrivit Interesting Engineering . Compania chineză a lansat prima sa familie de modele de „AI întrupat” (embodied AI – sisteme care leagă percepția și limbajul de acțiuni fizice), sub numele Qwen-Robot. Suita este dezvoltată de Tongyi Lab și se află în testare pilot cu anumiți clienți enterprise ai Alibaba Cloud , ceea ce indică o direcție de produs orientată spre utilizare comercială, nu doar demonstrații de laborator. Ce include suita Qwen-Robot și ce problemă încearcă să rezolve Alibaba descrie trei modele specializate, fiecare vizând o „componentă” diferită a inteligenței fizice: Qwen-RobotNav : model pentru mișcare și navigație – urmarea instrucțiunilor, deplasare către locații, urmărirea țintelor și suport pentru conducere autonomă. Qwen-RobotManip : model pentru interacțiune fizică – prindere, mutare și manipulare de obiecte, antrenat pe date din sisteme robotice diferite. Qwen-RobotWorld : „model al lumii” – estimează cum se pot schimba mediile și ajută robotul să anticipeze consecințele acțiunilor. Miza, în logica prezentată de companie, este conectarea înțelegerii limbajului și a imaginilor (modele vizual-lingvistice) cu controlul efectiv al mișcărilor. Alibaba punctează și o constrângere practică: datele de antrenare pentru roboți sunt costisitoare, eterogene (navigație, brațe robotice, vehicule, camere) și greu de combinat fără conflicte. Demonstrații și indicatori tehnici menționați Într-o demonstrație, Alibaba a arătat Qwen-RobotNav pe un robot patruped Unitree Go2 , echipat cu hardware NVIDIA Jetson Thor și o singură cameră cu rezoluție redusă. Robotul ar fi navigat într-un apartament necunoscut, pe baza instrucțiunilor vocale, fără hărți preîncărcate, cu o latență de inferență de 196 milisecunde . Pentru Qwen-RobotManip, compania afirmă că modelul a fost antrenat pe peste 38.000 de ore de date open-source pentru sarcini de manipulare și interacțiune cu obiecte. Alibaba mai susține că modelul a obținut cel mai mare scor la categoria „generalist” din benchmark-ul RoboChallenge pentru robotică în lumea reală: process score 59,83 și rată de succes a sarcinilor 45% . Separat, Alibaba a prezentat Qwen-RobotClaw , un cadru de tip „agent” (software care orchestrează pași și instrumente pentru a îndeplini o sarcină) ce permite modelelor Qwen să folosească suita Qwen-Robot ca „unelte” pentru lumea fizică. Într-un exemplu, agentul ar fi căutat o toaletă, a identificat un semn „defect” și s-a redirecționat autonom. Compania a mai făcut open-source Chat2Robot , o platformă în browser pentru testarea interacțiunilor de embodied AI. De ce contează: intrarea Alibaba într-o cursă cu miză industrială Mișcarea Alibaba vine pe fondul intensificării competiției globale în „AI fizic”, cu inițiative menționate în material precum Gemini Robotics (Google DeepMind) și extinderea ecosistemului de robotică al Nvidia (Cosmos, Isaac, GR00T), dar și start-up-uri precum Physical Intelligence, Skild AI și Figure AI (atribuite South China Morning Post). Pentru China, aceeași sursă notează că avantajul de producție este completat de investiții în software de decizie autonomă, într-un ecosistem care include dezvoltatori AI, companii de robotică și producători de vehicule electrice. În acest context, testarea pilot cu clienți enterprise ai Alibaba Cloud sugerează că următorul pas relevant va fi trecerea de la performanțe în demonstrații și benchmark-uri la implementări repetabile în operațiuni reale. [...]
