Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Perplexity mizează pe un IPO în 2028, pariind pe „a doua fereastră” de listări AI, într-un moment în care OpenAI și Anthropic se grăbesc să ajungă pe bursă încă din 2026, potrivit The Next Web. Mesajul CEO-ului Aravind Srinivas este că planul companiei nu se schimbă, chiar dacă rivalii intră într-o cursă a listărilor.
Srinivas a declarat pentru CNBC că Perplexity își păstrează calendarul: compania vizează în continuare o listare publică în 2028, „independent” de mișcările OpenAI și Anthropic. În lectura publicației, poziționarea o transformă într-un „outlier” deliberat într-o piață în care cele mai mari nume din AI se aliniază pentru IPO-uri la distanță de câteva luni.
În timp ce OpenAI și Anthropic ar încerca să capteze apetitul investitorilor în 2026, Perplexity pare să parieze pe beneficiile unei listări mai târzii: să observe cum este primit primul val de IPO-uri AI, să construiască un istoric financiar mai lung și să intre pe bursă după ce entuziasmul inițial al pieței fie se confirmă, fie se corectează.
Publicația notează și reversul medaliei: „înțelepciunea convențională” spune că primele companii listate într-o fereastră de IPO atrag cea mai mare parte a capitalului. Dacă OpenAI și Anthropic „absorb” cererea pentru acțiuni AI în 2026, Perplexity ar putea găsi în 2028 un bazin mai mic de investitori disponibili.
Perplexity a fost evaluată ultima dată la aproximativ 20 miliarde de dolari, după o rundă de finanțare din septembrie 2025, și a atras în total circa 900 milioane de dolari, potrivit articolului. Prin comparație, OpenAI ar fi strâns 122 miliarde de dolari într-o singură rundă, iar Anthropic 30 miliarde de dolari.
Compania dezvoltă un „motor de răspunsuri” bazat pe inteligență artificială, concurând cu Google Search, ChatGPT și Claude. Pentru zona corporate, Perplexity are un pachet enterprise la 40 de dolari pe utilizator pe lună (aprox. 184 lei), însă veniturile pentru 2026 nu au fost făcute publice, mai arată sursa.
Potrivit analizei, teza unui IPO în 2028 se sprijină pe două ipoteze: că piața de „căutare AI” va fi suficient de mare pentru a susține o companie listată de sine stătătoare și că Perplexity va rămâne suficient de diferențiată încât să ia o cotă relevantă.
Ambele rămân întrebări deschise, în condițiile în care Google integrează agresiv AI în Search, iar ChatGPT este deja interfața AI implicită pentru sute de milioane de utilizatori. În esență, Perplexity pariază că răbdarea va fi mai valoroasă decât urgența — iar piața va valida sau infirma această strategie abia în 2028.
Recomandate
Anthropic împinge în sus costul utilizării modelelor sale AI , lansând Claude Fable 5 la tarife duble față de generația anterioară, într-un moment în care compania își pregătește listarea la bursă în SUA, potrivit Profit . Claude Fable 5 va fi disponibil pentru clienții corporate și pentru abonații plătitori, fiind prima lansare la scară largă a unei tehnologii din aceeași clasă cu Mythos, model prezentat în aprilie doar unui grup restrâns de organizații. Atunci, Anthropic a invocat riscuri legate de utilizări periculoase, inclusiv în securitate cibernetică, după ce sistemul s-a remarcat prin capacitatea de a identifica rapid vulnerabilități software, stârnind reacții atât pe Wall Street, cât și în rândul autorităților de reglementare. Prețuri mai mari, miză pe productivitate Noul model intră în zona premium a portofoliului Anthropic: compania va percepe 10 dolari (aprox. 46 lei) pentru un milion de tokenuri de intrare și 50 de dolari (aprox. 230 lei) pentru un milion de tokenuri generate, adică de două ori mai mult decât în cazul Claude Opus 4.8. (Tokenurile sunt unități de text folosite pentru măsurarea consumului într-un model AI.) Anthropic își justifică prețul prin interesul clienților pentru productivitate și precizie, susținând că modelele mai performante pot oferi un randament mai bun al investiției, chiar dacă sunt mai scumpe. Siguranță: filtre noi și „retrogradare” la o versiune mai restrictivă Compania afirmă că lansarea publică a fost posibilă datorită unor filtre și sisteme de protecție suplimentare. Dacă utilizatorii cer informații considerate periculoase — de exemplu instrucțiuni pentru producerea de substanțe toxice sau pentru atacuri informatice — modelul blochează răspunsul și transferă solicitarea către o versiune mai restrictivă a sistemului. Pe partea de performanță, Anthropic spune că Claude Fable 5 excelează în programare, analiză și activități bazate pe cunoaștere și că depășește cu peste 10% Claude Opus 4.8 pe anumite teste de referință. În paralel, o versiune Mythos cu restricții mai puține pentru utilizatori specializați Odată cu Fable 5, Anthropic a lansat și Claude Mythos 5 , o versiune actualizată a modelului original, destinată unor utilizatori specializați și cu mai puține restricții în anumite domenii. Context de piață: pregătiri de IPO și competiție tot mai dură Lansarea vine în timp ce Anthropic a confirmat că a depus confidențial documentele pentru listarea la bursă în Statele Unite, compania pregătindu-se pentru una dintre cele mai mari oferte publice inițiale din sectorul inteligenței artificiale. Potrivit datelor comunicate de companie, veniturile anuale estimate au urcat la aproximativ 47 de miliarde de dolari (aprox. 216 miliarde lei), de la circa 10 miliarde de dolari (aprox. 46 miliarde lei) anul trecut, iar ultima rundă de finanțare a evaluat Anthropic la aproximativ 965 de miliarde de dolari (aprox. 4.439 miliarde lei). În același timp, competiția se intensifică: OpenAI a depus, la rândul său, documentația pentru listarea la bursă, iar SpaceX și xAI se pregătesc pentru o ofertă publică de amploare, conform informațiilor citate de Profit. [...]
OpenAI își fixează ca țintă ca până în martie 2028 o parte semnificativă din cercetarea sa să fie făcută de sisteme AI , într-un pariu operațional care ar putea accelera ritmul dezvoltării și, implicit, presiunea pentru standarde de siguranță și coordonare publică, potrivit OpenAI . Miza, în versiunea companiei, nu este doar „cât de capabile” devin modelele, ci cum ajunge AI să fie „abundentă, accesibilă, sigură, utilă și suficient de ușor de folosit” încât să poată fi adoptată pe scară largă de persoane și organizații. OpenAI susține că economia începe deja să se reorganizeze în jurul AI, iar întrebarea centrală devine distribuția beneficiilor și a puterii pe care o aduce această tehnologie. 2028: „cercetătorul AI” ca accelerator intern În centrul planului se află construirea unui „ cercetător AI automatizat ” – un sistem care să accelereze și să automatizeze tot mai mult procesul de cercetare, dar care să rămână „dirijabil, responsabil și conectat la oameni”. OpenAI afirmă că, „în tandem” cu cercetătorii umani, astfel de sisteme ar putea ajuta la testarea ideilor, găsirea erorilor, explorarea alternativelor și iterarea rapidă. Compania leagă explicit această direcție de problema „aliniamentului” (adică menținerea comportamentului AI în acord cu intenția umană), pe care o descrie drept o provocare de cercetare dificilă. În logica prezentată, AI care ajută la cercetare ar deveni un factor determinant al vitezei progresului „în următorii câțiva ani”. Unghiul economic: „accelerarea economiei”, dar cu distribuție largă a câștigurilor OpenAI își formulează al doilea obiectiv ca „accelerarea economiei” prin accelerarea progresului științific, a productivității și a creșterii economice, cu condiția ca „câștigurile să fie împărțite pe scară largă”. În același cadru, compania spune că „toată lumea” ar trebui să aibă o șansă la o parte „semnificativă” din prosperitatea creată de AI. Textul nu oferă mecanisme concrete de redistribuire sau instrumente economice specifice, dar insistă pe ideea că tehnologiile transformative pot concentra puterea sau o pot lărgi – iar rezultatul nu este automat. Implicații de guvernanță: coordonare internațională și posibilitatea de a încetini dezvoltarea Pe măsură ce dezvoltarea AI de vârf continuă, OpenAI anticipează că va crește importanța coordonării naționale și globale. Compania reia ideea unei organizații internaționale care să coordoneze eforturile de AI pentru reducerea riscurilor catastrofale și menționează explicit un obiectiv: să facă posibilă acțiunea coordonată, „inclusiv încetinirea dezvoltării de frontieră când este nevoie”, astfel încât reziliența societală, siguranța și aliniamentul să țină pasul. În același timp, OpenAI susține că progresul tehnic mai rapid crește, nu reduce, nevoia de judecată umană și coordonare publică, iar viitorul ar trebui „modelat de oameni, instituții și societăți”, nu doar de companiile care construiesc cele mai capabile sisteme. „Faza a treia” la OpenAI: de la capabilitate la acces și utilizare OpenAI își descrie evoluția în trei etape: cercetare spre AGI (inteligență artificială generală), apoi tranziția la companie de produs, iar acum „faza a treia”, în care accentul se mută pe transformarea capabilităților de vârf în instrumente pe care oamenii le pot folosi efectiv „pentru a prospera”. Al treilea obiectiv enunțat este „să ofere fiecărei persoane de pe Pământ un AGI personal”, ca formă de democratizare a accesului. În argumentația companiei, distribuția largă a puterii ar face societățile mai reziliente, iar un „viitor bun” al AI nu poate fi unul în care un număr mic de instituții controlează majoritatea capabilității și a beneficiilor. Ce urmează, din informațiile disponibile, este operaționalizarea acestor ținte – în special a „cercetătorului AI automatizat” și a condițiilor de „siguranță, confidențialitate, accesibilitate, ecosisteme deschise și supraveghere publică” pe care OpenAI le enumeră ca necesare pentru o adopție largă. Textul nu include un calendar detaliat dincolo de reperul „martie 2028”. [...]
OpenAI deschide un program de colaborare cu cercetători externi pentru a produce dovezi independente despre impactul economic al inteligenței artificiale , printr-o platformă nouă numită OpenAI Economic Research Exchange , potrivit OpenAI . Miza este să treacă discuția despre efectele IA de la exemple izolate la cercetare empirică, cu metodologii verificabile și date din lumea reală, inclusiv prin utilizarea controlată a instrumentelor și seturilor de date OpenAI. Programul este gândit ca un „schimb” de cercetare: proiecte selectate vor fi derulate în colaborări structurate, pe bază de proiect, cu echipa OpenAI Economic Research, cu obiectivul declarat de a obține „evidențe credibile, independente” despre modul în care IA afectează lucrătorii, companiile, instituțiile și economia în ansamblu. OpenAI precizează că utilizarea instrumentelor sale ar urma să permită extinderea analizei dincolo de limitele seturilor de date tradiționale, cu „garanții clare” privind confidențialitatea utilizatorilor și folosirea responsabilă a datelor. Cum va funcționa selecția și ce tip de proiecte sunt vizate Cercetătorii selectați vor lucra în proiecte cu obiective delimitate, „borne” (milestones) definite, reguli de guvernanță a datelor și procese de revizuire. OpenAI spune că își dorește propuneri care să răspundă unor întrebări importante despre impactul economic al IA și care să explice cum poate ajuta utilizarea atent guvernată și protejată din perspectiva vieții private a instrumentelor OpenAI. Domeniile de expertiză pe care compania le menționează includ, între altele: inferență cauzală aplicată și măsurare (metode statistice pentru a estima efecte și relații de cauzalitate); economie a muncii, productivitate, firme; educație, antreprenoriat; finanțe publice, economie regională, dezvoltare, inegalitate. Criterii de evaluare și calendar Propunerile vor fi evaluate în funcție de rigoarea metodologică, fezabilitate, potrivirea cu prioritățile Exchange, existența unor etape clare și potențialul de a contribui cu dovezi externe credibile despre efectele economice ale IA. OpenAI indică și un calendar al procesului: aplicațiile sunt deschise acum, prin formularul dedicat : aici ; termen-limită: 5 iulie 2026; notificarea cercetătorilor selectați: până la 31 iulie 2026. Detaliile despre cerințe și proces sunt în documentul „Request for Proposals”: aici . De ce contează pentru economie și companii Inițiativa semnalează o încercare de a standardiza măsurarea efectelor IA asupra productivității, pieței muncii și performanței firmelor, prin proiecte externe care ar trebui să producă rezultate utilizabile și de către decidenți publici și mediul de afaceri. OpenAI poziționează Exchange ca parte a unor eforturi mai largi de măsurare a impactului economic al IA, menționând și „OpenAI Signals”, fără a detalia în acest material cum se vor integra rezultatele între programe. [...]
Oracle Cloud Infrastructure intră în ecosistemul Arm AGI CPU , mizând pe o infrastructură mai eficientă pentru „agentic AI” – o categorie de aplicații în care o parte semnificativă din execuție se mută pe CPU (procesor), nu doar pe acceleratoare dedicate, potrivit Oracle Cloud Infrastructure . Mișcarea este relevantă operațional pentru piața de cloud: furnizorii caută să crească densitatea de calcul la nivel de rack (dulap de servere) fără să depășească limitele de energie și răcire, pe fondul cererii în creștere pentru agenți AI. Anunțul a fost făcut la COMPUTEX, în contextul în care Arm susține că „agentic AI” accelerează mai repede decât anticipa după evenimentul Arm Everywhere (24 martie). În această logică, OCI se alătură unui ecosistem pe care Arm îl descrie ca incluzând deja companii precum Cerebras, Cloudflare, F5, Meta, OpenAI, SAP sau SK Telecom. „OCI a văzut un impuls puternic cu infrastructura bazată pe Arm în sarcini cloud-native la scară mare (...) și suntem entuziasmați să explorăm cum Arm AGI CPU poate extinde aceste beneficii către sisteme agentic AI de generație următoare”, a declarat Mahesh Thiagarajan, EVP Oracle Cloud Infrastructure. De ce contează: „agentic AI” mută o parte mare din muncă pe CPU Arm argumentează că sarcinile „agentic” (agenți care coordonează instrumente, servicii și surse de date, rulează cod și păstrează contextul în sisteme distribuite) cresc importanța CPU-ului în arhitectura AI. În sprijinul acestei idei, materialul citează o estimare SemiAnalysis, potrivit căreia 42% din timpul de execuție în sarcini moderne de „agentic coding” este consumat de utilizarea de instrumente condusă de CPU. În paralel, Arm invocă și dinamica pieței: Anthropic ar fi raportat că a ajuns la un „revenue run rate” (ritm anualizat al veniturilor) de aproape 50 de miliarde de dolari (aprox. 230 mld. lei) în mai, de la circa 9 miliarde de dolari (aprox. 41 mld. lei) la final de 2025. Ce promite Arm AGI CPU: densitate mai mare pe rack și constrângeri de energie Arm poziționează Arm AGI CPU drept un procesor „construit” pentru această etapă, susținând că oferă „peste 2x performanță per rack” față de implementări tradiționale pe x86. Implicația operațională pentru furnizorii de cloud și operatorii de infrastructură AI este creșterea densității de calcul în aceleași limite de consum și disipare termică. Tot Arm afirmă că, la Arm Everywhere, a estimat economii de până la 10 miliarde de dolari (aprox. 46 mld. lei) în cheltuieli de capital pentru fiecare gigawatt de capacitate de infrastructură AI instalată, iar acum consideră că impactul economic „ar putea fi și mai mare”, pe fondul accelerării adopției. Context: ecosistemul Arm în cloud se extinde, dincolo de OCI Materialul plasează intrarea OCI într-un trend mai larg de adopție a procesoarelor Arm în infrastructura AI: Google a anunțat Axion ca „head node” (nod principal de control) pentru cele mai recente sisteme TPU, înlocuind CPU-urile x86. AWS își extinde implementările Graviton și notează că există cerere pentru capacitate suplimentară. NVIDIA își promovează platforma Vera (bazată pe Arm), menționând implementări la clienți precum OpenAI, Anthropic și SpaceX. În concluzie, mesajul central este că, pe măsură ce agenții AI cresc ca pondere în aplicațiile enterprise și în cloud, CPU-ul devine tot mai mult „planul de control” al infrastructurii moderne, iar furnizorii de cloud caută opțiuni care să optimizeze performanța pe rack și consumul energetic. [...]
Arm încearcă să-și securizeze lanțul de aprovizionare pentru cererea „explozivă” de calcul AI , trecând de la modelul tradițional de furnizor de proprietate intelectuală (IP) la livrarea de subsisteme integrate și, acum, la cipuri proprii, potrivit Inside Arm . Miza, așa cum reiese din discuția liderilor companiei, este una operațională: cum scalezi planificarea, producția și testarea astfel încât să poți livra hardware pentru AI într-o piață în care „sistemele tradiționale” nu mai țin pasul cu ritmul cererii. De ce contează: de la licențiere la execuție industrială În podcast, Arm descrie „călătoria” către ceea ce numește „AGI CPU” ca pe o schimbare de poziționare în infrastructura de centre de date: compania pornește din rădăcinile sale din zona mobilă și ajunge să livreze nu doar nuclee (cores) licențiate, ci soluții mai complete, până la siliciu (cip efectiv). Mesajul central pentru industrie este că, în contextul creșterii accelerate a cererii de calcul pentru AI, diferențiatorii se mută dincolo de performanță brută: eficiența energetică („performanță per watt”), scalarea și certitudinea în lanțul de aprovizionare devin criterii de competitivitate. Cum a evoluat strategia Arm în centrele de date Dermot O’Driscoll (VP Product Solutions, Cloud AI) plasează începutul intrării în zona de infrastructură în jurul anilor 2012–2013, când Arm era puternic orientată spre piața client/mobil și avea o înțelegere limitată a cerințelor din centrele de date. Evoluția descrisă în discuție are câteva etape: Licențe de arhitectură către startup-uri care își construiau propriul siliciu (exemple menționate: Calxeda), într-o perioadă în care Arm prefera să lase „înțelegerea pieței” la parteneri. Întoarcerea cererii către Arm , pe măsură ce clienții au cerut capabilități specifice de infrastructură: suport de virtualizare, interconectări și posibilitatea de a construi sisteme cu multe nuclee. Trecerea către subsisteme de calcul preintegrate (CSS) , pe ideea că o parte din clienți nu mai vor „să coasă” singuri componentele IP, ci să primească o soluție integrată și validată. Rolul parteneriatelor și „efectul Amazon” În discuție, Amazon este prezentată ca un partener care a accelerat maturizarea ecosistemului software în jurul Arm pentru centre de date, prin disponibilitatea de a contribui la construcția acestuia (de la Java la profiluri de utilizare), în loc să aștepte ca ecosistemul să fie „gata”. Potrivit lui O’Driscoll, acest rol a atras și alți clienți, care ulterior au cerut soluții tot mai integrate. De la CSS la cip: ce înseamnă, practic, „AGI CPU” Steve Halter (Solutions Engineering) spune că CSS este „fundația” designului AGI CPU , iar avantajul este că Arm proiectează la nivel de sistem, nu doar la nivel de blocuri IP: nucleu CPU plus componentele care îl fac performant într-un sistem real (interconectare, componente de virtualizare, MMU, GIC etc.). În paralel, Halter descrie și schimbarea de competențe necesară pentru a livra un cip: experiență de produse SoC (system-on-chip) de volum, decizii dure de compromis între arie, consum, performanță, funcții și termene, plus competențe suplimentare în zone precum ambalare (packaging) și integrarea interfețelor (de tip DDR, PCIe, die-to-die). Lanțul de aprovizionare devine parte din produs Eric Hayes (EVP Operations) își definește aria ca acoperind lanțul de aprovizionare, planificare, logistică, producție, calitate și testare , adică exact funcțiile care devin critice când treci de la „design” la „livrare” de hardware. În fragmentul disponibil, el insistă că totul pornește de la oameni cu experiență din companii de semiconductori și hyperscaleri și că „totul este centrat pe calitate”. Notă: transcriptul furnizat este trunchiat spre final, astfel că detaliile despre procesele concrete de fabricație și planificare nu sunt integral disponibile în textul sursă. [...]
Refuzul lui Jensen Huang de a depune mărturie sub jurământ în Senatul SUA ridică miza unei posibile confruntări de reglementare pe exporturile de cipuri AI către China , într-un moment în care Nvidia încearcă să influențeze politica de control al exporturilor fără a intra direct în logica audierilor publice, potrivit The Next Web . Directorul general al Nvidia a respins invitația senatoarei Elizabeth Warren de a apărea joi în fața Comisiei Bancare a Senatului, unde ar fi urmat să discute despre vânzările companiei către China și despre modul în care cipurile Nvidia ajung la cumpărători chinezi, în contextul restricțiilor americane la export. În schimb, Huang a propus un tur al sediului Nvidia din Santa Clara și o discuție „despre tehnologia noastră, ecosistemul american de inteligență artificială și cum putem sprijini leadershipul SUA”. Ce urmărește Senatul: riscul de utilizare militară și „portițele” din controale Warren vrea clarificări privind posibilitatea ca cipurile Nvidia, folosite la antrenarea și rularea (inferența) modelelor de inteligență artificială, să fie redirecționate către aplicații militare în China. În scrisoarea către Huang, senatoarea susține că aceste cipuri nu sunt utilizate doar în industrie, ci și „în scopuri militare”. Totodată, Warren critică regimul de control al exporturilor al Departamentului Comerțului, pe care îl consideră plin de lacune ce ar permite companiilor chineze să obțină cipuri avansate prin filiale din țări precum Singapore, Malaezia și Thailanda . Poziția Nvidia: restricțiile lovesc competitivitatea SUA, nu încetinesc China Huang a argumentat în mod repetat că limitarea vânzărilor către China afectează competitivitatea companiilor americane, fără să oprească dezvoltarea inteligenței artificiale în China. Conform publicației, el face parte din Consiliul de consilieri pentru știință și tehnologie al președintelui Trump și a susținut o abordare în care firmele americane ar avea „prioritate” la cele mai performante cipuri, dar ar putea vinde în continuare produse competitive pe piața chineză. „Ar trebui să ne asigurăm că firmele americane au cele mai bune și cele mai multe și primele”, a spus Huang, în decembrie, potrivit sursei. „Ar trebui să oferim cele mai competitive cipuri pe care le putem pieței chineze.” De ce contează: semnalul politic despre cât de departe merge Congresul The Next Web notează că refuzul de a depune mărturie nu este neobișnuit pentru un CEO din tehnologie, însă „optica” este sensibilă, pe fondul eforturilor lui Warren de a construi un dosar mai amplu de politici publice în jurul inteligenței artificiale (exporturi de cipuri, evaluări voluntare ale modelelor, posibile participații ale guvernului). Următorul pas – dacă Senatul va accepta invitația la sediul Nvidia sau va încerca să-l constrângă pe Huang să apară (de exemplu, printr-o citație) – va indica cât de hotărât este Congresul să escaladeze presiunea asupra celui mai influent furnizor de hardware pentru inteligență artificială. [...]
