Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Peter Steinberger, creatorul agentului AI OpenClaw, se alătură OpenAI pentru a dezvolta o nouă generație de agenți personali, a anunțat Sam Altman într-o postare publicată pe platforma X, citată de CNBC.
În mesajul său, Altman a scris că Steinberger „se alătură OpenAI pentru a conduce dezvoltarea următoarei generații de agenți personali” și că OpenClaw va continua să existe ca proiect open-source, susținut în interiorul companiei. „Ne așteptăm ca acest lucru să devină rapid o componentă centrală a ofertei noastre de produse”, a adăugat CEO-ul OpenAI.
OpenClaw, lansat luna trecută de dezvoltatorul austriac Peter Steinberger, este un agent AI open-source capabil să execute autonom sarcini digitale. Printre funcționalități:
Aplicația a cunoscut o creștere rapidă a popularității, inclusiv în China, unde poate fi integrată cu modele lingvistice dezvoltate local și conectată la aplicații de mesagerie prin configurații personalizate.
Steinberger a declarat că a purtat negocieri și cu Mark Zuckerberg pentru o eventuală colaborare cu Meta, dar a ales în cele din urmă OpenAI. Termenii acordului nu au fost dezvăluiți.
Mutarea are loc într-un context de competiție intensă între companiile de inteligență artificială pentru atragerea dezvoltatorilor de top.
| Companie | Evoluție recentă |
|---|---|
| OpenAI | Achiziția startup-ului AI fondat de Jony Ive, pentru peste 6 miliarde de dolari |
| Anthropic | Runda de finanțare de 30 de miliarde de dolari, evaluare la 380 de miliarde |
| Meta & Google | Investiții masive pentru atragerea dezvoltatorilor și cercetătorilor AI |
OpenAI este evaluată la aproximativ 500 de miliarde de dolari și concurează direct cu Google și Anthropic în dezvoltarea agenților inteligenți capabili să preia sarcini complexe pentru companii și utilizatori individuali.
OpenClaw a fost apreciat pentru flexibilitatea sa, dar natura open-source ridică și preocupări legate de:
Prin integrarea lui Steinberger, OpenAI își consolidează direcția strategică spre agenți personali autonomi, considerați următorul pas major în evoluția aplicațiilor AI.
Recomandate
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. De ce contează: investiția leagă mai strâns Meta de ecosistemul NVIDIA 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. Ce include extinderea colaborării tehnologice NVIDIA și Meta indică trei direcții principale: Optimizări pentru Muse : îmbunătățirea performanței la inferență și antrenare, plus optimizări pe întregul flux de lucru pentru eficiență și costuri mai mici. Securitate și monitorizare pentru agenți AI : luarea în calcul a unor colaborări pe NVIDIA OpenShell Reference Architecture , inclusiv OpenShell pentru implementare „sigură” și NVIDIA Sentry pentru monitorizarea comportamentului agenților. Extinderea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta : Meta intenționează să extindă utilizarea NVIDIA Vera Rubin și Vera CPU , și să folosească NVIDIA Spectrum-X Ethernet și BlueField-4 pentru eficiență de rețea și creșterea debitului de date. 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. Mesajul celor două companii: agenții AI, noua țintă operațională 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. [...]
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. [...]
Google începe testarea limitată a Genie 4 , un „world model” care poate rula simulări interactive în timp real cu audio nativ , o direcție cu potențial operațional direct pentru companii care dezvoltă agenți AI, roboți sau instrumente creative. Informațiile sunt prezentate pe Google Blog . Genie 4 este descris ca un model global („world model”) pentru simulare interactivă în timp real, cu un nivel ridicat de realism și cu generare de sunet „nativ” (adică produs direct de model, pe loc, nu adăugat ulterior). Google spune că modelul integrează și dezvoltă capabilități din familia Gemini: „Gemini Omni” ar ancora simulările în aspect și comportament din lumea reală, iar alte modele Gemini ar furniza raționamentul necesar pentru coerență și continuitate. Ce poate face Genie 4 în simulare, potrivit Google Publicația indică faptul că utilizatorii pot porni un eveniment și pot „dirija” scenele în timp real prin limbaj natural, inclusiv: mișcarea camerei, schimbarea vremii, introducerea de personaje noi. În plus, fiecare „lume” ar genera audio dinamic, inclusiv sunete ambientale, muzică și dialog interactiv. De ce contează pentru utilizare practică și industrie Google poziționează simularea lumii ca un pas important către AGI (inteligență artificială generală), menționând explicit două direcții de utilizare: medii de antrenare mai sigure pentru roboți și agenți, respectiv extinderea instrumentelor creative în industrii precum film, jurnalism, jocuri și producție. Acces: testare limitată și planuri de extindere Google spune că a început distribuirea Genie 4 către un grup restrâns de testeri „de încredere”. Următorul pas ar fi disponibilitatea „în curând” pentru abonații Google AI Ultra , în Project Genie, precum și pentru parteneri cu acces timpuriu prin Gemini API și AI Studio. Pentru demonstrații, compania trimite către blogul Google DeepMind: https://deepmind.google/blog/genie-4-a-new-generation-of-world-simulation/ . [...]
OpenAI își extinde integrarea în ecosistemul Oracle, cu obiectivul de a aduce aplicațiile și datele Oracle direct în ChatGPT , într-o mișcare care țintește utilizarea AI în operațiuni de bază (finanțe, achiziții, planificare) și simplificarea administrării și a controlului accesului în companii, potrivit OpenAI . Parteneriatul se bazează pe relația comercială existentă dintre cele două companii, care acoperă OpenAI API, ChatGPT Work și Codex. OpenAI notează că Oracle a raportat 130.000 de utilizatori activi ChatGPT și peste 95.000 de utilizatori activi Codex. În același context, echipa de recrutare a Oracle folosește ChatGPT Work pentru cercetare de piață: o activitate care dura anterior între două și patru zile ar ajunge acum să fie pregătită în 15–20 de minute. Integrarea aplicațiilor Oracle în ChatGPT: „agent-ready enterprise” Direcția declarată este un „agent-ready enterprise”, adică un mediu în care angajații și agenții AI (software care poate executa sarcini) lucrează în aplicațiile de business într-un spațiu conectat. Obiectivul este ca software-ul Oracle să fie mai ușor de descoperit, folosit și administrat, cu: administrare simplificată, autentificare unificată, acces guvernat de permisiunile și aprobările fiecărei organizații. Miza operațională, în logica anunțului, este scalarea utilizării AI în activități esențiale și creșterea valorii obținute din aplicațiile deja folosite în companie. Oracle AI Workspace : fluxuri de lucru aprobate, într-un singur loc Oracle dezvoltă Oracle AI Workspace pentru a aduce integrarea în ChatGPT, conectând aplicațiile și datele Oracle. Scopul este ca utilizatorii să poată descrie ce au de făcut, să găsească informația relevantă și să finalizeze fluxuri de lucru de business aprobate, dintr-un singur loc. Ca exemplu, OpenAI descrie un scenariu în care un nou membru al echipei financiare ar putea folosi ChatGPT pentru a investiga costuri, a înțelege decizii de achiziție și a identifica ce mai lipsește înainte de închiderea de lună, cu informații agregate din aplicații de finanțe, achiziții și planificare, în limitele permisiunilor interne. Produse Oracle noi și actualizări construite cu modele OpenAI În paralel cu Oracle AI Workspace, Oracle anunță actualizări și oferte noi construite cu modele și instrumente OpenAI: Oracle AI Security Mesh , gândit pentru identificarea și remedierea vulnerabilităților din aplicații și infrastructură folosind modele de securitate cibernetică ale OpenAI; Oracle ar gestiona infrastructura de testare. Oracle AI SMB Bundle , care combină ChatGPT Business și Codex cu aplicații Oracle și credite recurente pentru Oracle Cloud Infrastructure, pentru a ajuta firmele mici să construiască produse și să-și gestioneze operațiunile. Oracle App Composer , destinat construirii de aplicații cu Codex și alte instrumente AI, conectate la date și fluxuri de lucru Oracle aprobate, cu distribuire internă; implementarea ar fi gestionată pe Oracle Cloud Infrastructure, cu controale de acces incluse. Achiziție prin Oracle Marketplace , pentru clienții din SUA OpenAI precizează că clienții Oracle din SUA pot cumpăra acces la OpenAI API, Codex și ChatGPT Work prin Oracle Marketplace, folosind procesele existente de achiziție și credite eligibile Oracle Universal Credits. [...]
OpenAI taie la jumătate prețul API pentru GPT-6.1 Terra , poziționând modelul ca opțiune de automatizare „la volum” pentru sarcini de birou care combină înțelegere vizuală, utilizare de aplicații și redactare, potrivit OpenAI . GPT-6.1 Terra este prezentat ca un model „rapid și eficient”, cu raționament vizual detaliat și „computer use” (capacitatea de a opera aplicații și fluxuri pe calculator), plus scriere mai naturală. Miza practică, în descrierea companiei, este reducerea costului total pentru automatizarea muncii repetitive: de la citirea facturilor primite și introducerea datelor în software de contabilitate, până la completarea de formulare sau editare video. Ce se schimbă pentru costuri: prețuri API și consum în produse OpenAI afirmă că prețurile standard din API pentru GPT-6.1 Terra sunt cu 50% mai mici decât cele ale GPT-5.6 Terra și GPT-6.1 Sol, ceea ce ar face modelul mai potrivit pentru procese cu volum mare. În paralel, în ChatGPT Work și Codex, compania spune că „același plafon de utilizare” acoperă mai multe sarcini decât în GPT‑5.6 Terra și „substanțial mai multe” decât în GPT‑6.1 Sol sau GPT‑6 Astra. Prețurile standard în API, comunicate de OpenAI, sunt: 1 dolar (aprox. 4,6 lei) per milion de tokeni de intrare; 0,05 dolari (aprox. 0,23 lei) per milion de tokeni de intrare din cache (tokeni reutilizați dintr-o intrare anterioară, pentru cost mai mic); 5 dolari (aprox. 23 lei) per milion de tokeni de ieșire. Performanță operațională: viteză și eficiență pe sarcini „de agent” Pe benchmark-ul Agents’ Last Exam (sarcini profesionale, inclusiv transformarea unor planșe arhitecturale într-un model 3D și analiză cadru cu cadru pentru log cu marcaje de timp), OpenAI susține că: la efort mediu de raționament, GPT-6.1 Terra obține un scor cu 15 puncte procentuale peste GPT-5.6 Terra, la circa o treime din cost; rulează „la nivel” cu GPT-6 Astra la o zecime din prețul per token; la efort maxim, este de peste trei ori mai eficient la tokeni decât Claude Opus 5.5 și costă un sfert per token, ceea ce ar duce la un cost per sarcină de aproximativ 9 ori mai mic; finalizează sarcini de peste trei ori mai repede decât GPT-6 Astra și GPT-6.1 Sol. OpenAI mai indică rezultate mai bune față de GPT-5.6 Terra pe MMMU-Pro (raționament vizual) și pe OSWorld 2.1 (utilizarea aplicațiilor desktop pentru sarcini în mai mulți pași), cu accent pe raportul performanță/cost. Calitate: mai puține erori factuale și salt pe sarcini de programare Compania spune că a investit în reducerea „halucinațiilor” (răspunsuri inventate sau eronate). Pe un benchmark intern de prompturi care induc erori, rata de eroare: a scăzut de la 53,6% (GPT-5.6 Terra) la 16,7% (GPT-6.1 Terra) la efort redus de raționament; a coborât la 4,3% la efort maxim, cu o reducere de 18 puncte procentuale, „aproape” de nivelurile GPT-6 Astra și GPT-6.1 Sol. Pe Terminal-Bench 4.0 (sarcini de inginerie software din linia de comandă), la efort maxim, GPT‑6.1 Terra rezolvă 50,3% dintre sarcini, față de 21,5% pentru GPT‑5.6 Terra (scor publicat). Pentru cele mai complexe sarcini de programare, OpenAI precizează că GPT-6.1 Sol și GPT-6 Astra rămân opțiuni mai bune. Siguranță și disponibilitate OpenAI afirmă că GPT‑6.1 Terra atinge pragul „Critical” în securitate cibernetică în cadrul Preparedness Framework și păstrează protecțiile dezvoltate pentru GPT‑6 Astra. Compania mai susține că modelul este mai predispus să rămână „în scop” (să nu devieze de la cererea utilizatorului), să își recunoască limitările și să reziste la prompt-injection (instrucțiuni malițioase care încearcă să deturneze sarcina). Mai multe detalii sunt disponibile în „system card”-ul dedicat: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra (link menționat în sursă). Începând „de astăzi”, GPT-6.1 Terra este disponibil pentru utilizatorii Plus, Pro, Enterprise și Edu în ChatGPT Work și Codex, iar pentru dezvoltatori prin API, sub identificatorul gpt-6.1-terra . [...]
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. [...]
