Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
România poate câștiga un avantaj regional în centre de date pe fondul schimbării tehnologiilor de răcire și al presiunii pentru infrastructură AI, iar miza se mută rapid de la „unde se poate construi” la „cine are energie și capacitate de execuție”, potrivit Economica, care relatează declarațiile lui Rod Evans, vicepreședinte NVIDIA, la Data Center Forum (București).
Evans a susținut că răcirea cu lichid schimbă „geografia” industriei, făcând posibilă construirea de centre de date inclusiv în țări cu climă caldă. În acest context, România, cu climă temperată, ar avea un avantaj competitiv în regiune și „nu există niciun motiv” să nu devină lider în centre de date.
„Odată cu răcirea prin lichid, poți construi centre de date oriunde. Există proiecte în Maroc, în Spania și Portugalia, țări cu climă caldă. Cu o climă temperată, nu există niciun motiv pentru care România nu poate deveni un lider în centre de date.”
Executivul NVIDIA a legat direct oportunitatea de disponibilitatea energiei, pe fondul creșterii masive a consumului necesar infrastructurii pentru inteligență artificială. El a spus că, la sosirea în București, a observat o reclamă pentru o facilitate solară de 2,5 gigawați care se construiește în România, proiect asociat cu Jonathan Berney (AIC) și Cluster Power.
În același context, Economica notează că AIC a semnat în decembrie 2025 un parteneriat cu ClusterPower (operator certificat NVIDIA DGX-Ready) pentru dezvoltarea unui proiect multianual de până la 800 MW, pe două campusuri în sud-vestul României.
Evans a adăugat că România începe să fie comparată cu Norvegia, una dintre destinațiile europene importante pentru centre de date, datorită energiei disponibile și condițiilor climatice.
Rod Evans a descris industria ca fiind în „cea mai accelerată transformare” din ultimele decenii, pe fondul creșterii rapide a cererii de putere de calcul pentru AI. El a afirmat că dimensiunea și complexitatea modelelor AI au crescut de un milion de ori într-un deceniu, comparativ cu o creștere de 100 de ori în perioada arhitecturii x86.
În paralel, costurile de utilizare ale AI scad, ceea ce împinge tehnologia spre tot mai multe activități economice. Evans a vorbit despre trecerea către modele „cu raționament” și despre faptul că „tokenii” (unități de calcul folosite în generarea de răspunsuri AI) au devenit de 10 ori mai ieftini în fiecare an, potrivit declarațiilor sale.
Evans a avertizat că unele state tratează AI mai ales ca divertisment, în timp ce altele îl folosesc pentru a-și reconstrui avantajele competitive, dând exemplul Chinei. El a reluat ideea promovată de CEO-ul NVIDIA, Jensen Huang: fiecare stat trebuie să decidă dacă va produce AI sau doar va consuma tehnologie creată în alte țări.
În acest cadru, Evans a invocat o discuție între Jensen Huang și premierul Indiei, Narendra Modi, ca argument pentru „AI suveran” (dezvoltare locală a infrastructurii și modelelor, cu păstrarea controlului asupra datelor, limbii și culturii).
Vicepreședintele NVIDIA a spus că apariția „fabricilor de AI” și a infrastructurilor suverane de calcul ar urma să devină o direcție majoră de investiții pentru guvernele europene, inclusiv pentru România. El a menționat că EuroHPC a anunțat recent prima fabrică de AI care va fi construită în România.
Separat, Evans a indicat o vulnerabilitate structurală în Europa: nivelul redus al investițiilor în recalificare după terminarea studiilor universitare, într-un moment în care AI schimbă rapid piața muncii. El a afirmat că statele UE cheltuie 4,6% din PIB pentru educație (de la grădiniță la universitate) și 0,9% din PIB pentru recalificare și reeducare după facultate, și a invocat studii potrivit cărora aproximativ 100 de ore (trei săptămâni) de training în AI ar crește șansele de angajare cu 60%.
În final, Evans a susținut că transformarea digitală trebuie să includă administrația publică, avertizând că birocrația tradițională nu mai poate susține economiile moderne fără integrarea tehnologiei și a inteligenței artificiale.
Recomandate
Automatizarea sarcinilor repetitive împinge companiile din România să-și refacă rapid rolurile și competențele , pe fondul integrării tot mai accelerate a inteligenței artificiale în procesele de lucru, potrivit Adevărul . Schimbarea nu este descrisă ca o dispariție bruscă a meseriilor, ci ca o „reconfigurare” a atribuțiilor, cu efect direct asupra joburilor de început de carieră și a pozițiilor de back-office. În practică, primele activități expuse sunt cele standardizate și ușor de digitalizat: introducerea de date, verificări contabile de bază, răspunsuri tipizate în call-center sau filtrarea inițială a CV-urilor. Analize citate în material, atribuite World Economic Forum și Organisation for Economic Co-operation and Development, indică faptul că rolurile care presupun analiză, decizie sau interacțiune umană complexă rămân mai greu de înlocuit. Unde se vede presiunea cel mai repede: entry-level, back-office și outsourcing Rapoartele internaționale menționate arată că joburile entry-level și pozițiile de back-office sunt primele afectate, tocmai din cauza volumului mare de sarcini repetitive. În paralel, în sectorul de outsourcing și servicii IT – un pilon al avantajului competitiv al României – apare o presiune pentru eficientizare: mai puține poziții strict operaționale și o cerere mai mare pentru roluri tehnice și analitice. Ce roluri cresc și ce competențe devin „de bază” Pe măsură ce unele sarcini sunt automatizate, apar zone de creștere în jurul tehnologiilor digitale avansate, unde companiile au nevoie de oameni care să gestioneze, să antreneze sau să supravegheze sisteme de inteligență artificială. Materialul indică drept direcții importante: analiză de date; securitate cibernetică; dezvoltare de sisteme AI; roluri noi în marketing digital, pentru personalizare și optimizare la scară mare; „AI prompt engineering” (optimizarea modului în care sunt formulate instrucțiunile pentru sisteme generative). Consecința pentru angajați este o mutare a accentului de la competențe strict operaționale la abilități de interpretare, analiză și adaptare: alfabetizare digitală avansată, gândire critică și capacitatea de a lucra cu instrumente AI. În această logică, învățarea continuă trece de la opțiune la condiție de menținere pe piața muncii, conform organizațiilor citate. Reglementarea UE: AI Act schimbă modul de implementare în companii La nivel european, AI Act introduce un cadru de reglementare pentru utilizarea inteligenței artificiale, cu accent pe transparență, siguranță și limitarea riscurilor în domenii sensibile. Pentru piața muncii, regulile nu opresc automatizarea, dar o împing spre un model mai controlat: utilizarea AI în recrutare, evaluare sau decizii automatizate trebuie să respecte criterii de non-discriminare și trasabilitate, ceea ce obligă companiile să-și reproiecteze procesele interne. De ce contează pentru România În România, impactul este amplificat de ponderea serviciilor IT și de outsourcing în economia digitală, unde eficiența și costurile sunt decisive, iar adoptarea AI tinde să fie mai rapidă. Efectul, așa cum este descris în material, este dublu: scade nevoia de muncă pur operațională și crește cererea pentru specialiști care pot lucra cu tehnologii avansate, ceea ce adâncește diferențele dintre angajații cu competențe digitale solide și cei care nu reușesc să se reconvertească profesional. [...]
Jensen Huang susține că AI nu va tăia locuri de muncă, ci va crește productivitatea , într-un moment în care piața muncii dă semne că automatizarea lovește mai ales rolurile de început de carieră, potrivit TechRadar . Declarația vine de la CEO-ul Nvidia, în cadrul conferinței GTC 2026 , unde Huang a respins ideea că inteligența artificială ar reduce numărul de joburi, numind-o „o prostie completă”. Argumentul său este că firmele productive, care vor să crească, vor folosi AI ca instrument de productivitate, nu ca motiv să reducă personalul, inclusiv în inginerie. De ce contează pentru companii: AI ca investiție operațională, nu ca program de tăieri În viziunea lui Huang, utilizarea AI ar permite companiilor să facă mai mult cu aceleași resurse și să se extindă, în loc să „scale back” (să reducă) echipele. El a indicat și zona de „agentic AI” (sisteme care pot executa sarcini mai autonom), despre care a spus că ar putea necesita echipe mari pentru a fi gestionate, configurate și operate, sugerând un impact operațional care mută cererea de muncă spre roluri de administrare și control al acestor sisteme. Piața muncii: optimismul liderilor vs. datele recente despre rolurile junior Articolul notează că Huang nu este singurul care vede un efect pozitiv pe termen mai lung: Gartner ar sugera că, după o perturbare temporară cauzată de implementarea AI, tehnologia va duce la crearea de noi locuri de muncă. În același timp, TechRadar punctează că „realitatea rece” a pieței muncii de azi este că AI este invocată drept factor principal în spatele pierderilor de joburi, concedierilor și restructurărilor. Ca exemplu, în 2025 ar fi existat o creștere a numărului de posturi pentru ingineri seniori sau specializați, însă rolurile entry-level și junior ar fi fost „decimate”, iar Crunchbase a urmărit dispariția acestor poziții. Ce rămâne de urmărit Din informațiile prezentate, tensiunea principală este între promisiunea de productivitate (și potențială creștere) și efectele imediate din recrutare, unde presiunea pare să se concentreze pe pozițiile de început. Dacă scenariul „mai multe joburi după perturbare” se confirmă, semnalul ar urma să apară în ritmul de creare a rolurilor noi și în cererea pentru competențe de operare și guvernanță a sistemelor AI, nu doar în numărul total de angajați. [...]
Huawei și Cambricon ar urma să preia până la 80% din piața chineză de servere pentru AI, reducând puternic spațiul Nvidia , potrivit unei analize citate de Huawei Central . Miza este una operațională și economică: reconfigurarea lanțului de aprovizionare pentru infrastructura de inteligență artificială din China, pe fondul presiunilor geopolitice asupra furnizorilor americani. Raportul, atribuit South China Morning Post (SCMP) , susține că Huawei și Cambricon – descriși drept principalii furnizori locali de cipuri pentru segmentul AI – sunt poziționați să „domine” piața de servere AI, în linie cu strategia de „autosuficiență” („self-reliant”) promovată în industrie. Cum se schimbă cotele de piață: scădere pentru furnizorii americani, creștere pentru cei locali Conform datelor citate, tensiunile geopolitice ar continua să apese asupra Nvidia, AMD și altor furnizori străini, prin pierderea cotei de piață în China. TrendForce este menționată ca sursă pentru estimarea că ponderea combinată a companiilor americane ar putea coborî la 21% în 2026, de la 34% anul trecut. În oglindă, Huawei și Cambricon ar putea urca la 56% „în lunile următoare”, de la 46% în 2025, iar până la finalul acestui an ar putea ajunge la circa 80%, potrivit aceleiași analize. Separat, companiile chineze de internet care dezvoltă cipuri specializate de tip ASIC (circuite integrate proiectate pentru o aplicație specifică) ar putea ajunge la 23% din piață, cu 3 puncte procentuale peste nivelul din 2025. Cine împinge cererea: giganții internetului și cipurile dezvoltate intern Analiza îl citează pe Frank Kung, care afirmă că marile companii chineze de internet stimulează creșterea segmentului de cipuri AI și, implicit, extinderea pieței de servere AI. Alibaba și ByteDance sunt indicate drept actori centrali în construirea infrastructurii tehnologice pentru AI, iar Alibaba și Baidu sunt menționate ca accelerând dezvoltarea de ASIC-uri prin diviziile lor de semiconductori, într-o mișcare comparată cu tendințele globale asociate unor jucători precum Google și Amazon. „Acești giganți tehnologici chinezi nu sunt doar cei mai mari cumpărători de servere și infrastructură AI, dar ne așteptăm să devină și cei mai promițători jucători în dezvoltarea de cipuri interne, pe viitor. Tensiunile geopolitice și incertitudinile legate de tarife vor rămâne cele mai mari riscuri anul viitor.” În lipsa unor detalii suplimentare în material despre metodologie sau calendar exact, estimările trebuie citite ca proiecții ale surselor citate, nu ca rezultate deja confirmate în piață. [...]
OpenAI își mută o parte din „costul AI” în hardware propriu , printr-un cip de inferență (rulare a modelelor, nu antrenare) dezvoltat cu Broadcom , cu promisiunea unei eficiențe energetice semnificativ mai bune decât acceleratoarele de top de azi, potrivit OpenAI . Miza este una operațională și economică: inferența este zona care „atinge” utilizatorii (ChatGPT, Codex, API), iar orice câștig la consum și latență se poate traduce în costuri mai mici și capacitate mai mare în centrele de date. Cipul se numește Jalapeño și este descris ca primul „Intelligence Processor” al OpenAI, un accelerator proiectat de la zero pentru inferența LLM (modele lingvistice mari). Compania spune că Jalapeño este prima piesă dintr-o platformă de calcul pe mai multe generații, construită împreună cu Broadcom, pentru a face AI „mai rapid, mai fiabil și mai accesibil”. Ce promite Jalapeño și ce lipsește încă din date OpenAI afirmă că testele timpurii indică o „performanță pe watt” substanțial mai bună decât „state-of-the-art” (vârful actual al pieței), însă precizează că măsurătorile finale nu sunt încheiate. Un raport tehnic detaliat ar urma să fie prezentat „în lunile următoare”, ceea ce înseamnă că, deocamdată, nu există cifre publice comparabile (de tip throughput, latență, consum) care să cuantifice avantajul. În laborator, mostrele de inginerie rulează sarcini de machine learning la frecvența și puterea-țintă de producție, inclusiv „GPT‑5.3‑Codex‑Spark”, conform sursei. De ce contează pentru costuri și capacitate în centrele de date Unghiul principal al anunțului este eficiența în exploatare: OpenAI leagă direct îmbunătățirile de infrastructură de preț, viteză și disponibilitate pentru produse. Compania susține că arhitectura reduce mișcarea de date și echilibrează resursele de calcul, memorie și rețea pentru a obține o utilizare „mai aproape de vârful teoretic”. În termeni practici, OpenAI indică efecte posibile precum: răspunsuri mai rapide în ChatGPT; sarcini Codex care pot rula mai multe etape cu timpi de așteptare mai mici; costuri mai mici pentru produse bazate pe API; acces mai stabil în perioade de vârf. Cine face ce în proiect și când ar urma să fie implementat OpenAI spune că a proiectat cipul „de la zero” pe baza înțelegerii propriilor modele și sisteme de servire, iar Broadcom și Celestica au contribuit la industrializare: implementare silicon, plăci, integrare în rack-uri, rețelistică de înaltă performanță și sisteme de producție scalabile. Sunt menționate și tehnologii de rețea Broadcom, inclusiv „Tomahawk networking silicon”. Pe calendar, Jalapeño este descris ca primul pas al unei platforme multi-generație, cu „implementare inițială până la finalul lui 2026”. Broadcom afirmă că această colaborare ar permite implementarea unor centre de date „la scară de gigawați” cu Microsoft și alți parteneri, începând din 2026. Dezvoltare accelerată și rolul AI în proiectare Un alt element operațional este viteza: OpenAI afirmă că Jalapeño a ajuns de la design inițial la „manufacturing tape-out” (momentul în care designul este finalizat și trimis spre fabricație) în nouă luni și susține că acesta ar fi cel mai rapid ciclu de dezvoltare ASIC din semiconductori avansați de înaltă performanță. Compania adaugă că a folosit propriile modele pentru a accelera părți din procesul de proiectare și optimizare. Context suplimentar apare și în analiza Ars Technica , care reia ideea că Jalapeño este un ASIC specializat pentru inferență în centre de date și că OpenAI încă nu a publicat măsurători finale, urmând să vină cu un raport tehnic ulterior. În lipsa unor benchmark-uri publice, impactul real va depinde de datele tehnice promise și de ritmul în care OpenAI și partenerii pot duce cipul din laborator în producție și apoi în exploatare la scară mare, până la finalul lui 2026. [...]
Google a plafonat accesul Meta la Gemini din lipsă de capacitate de calcul , un semnal că infrastructura pentru inteligență artificială începe să devină un blocaj operațional chiar și pentru cei mai mari jucători din tehnologie, potrivit Ziarul Financiar . Google i-a transmis Meta în jurul lunii martie că nu poate furniza întreaga capacitate Gemini pe care compania o dorea să o cumpere, conform a trei persoane familiarizate cu situația. Restricțiile sunt încă în vigoare și, potrivit publicației, au perturbat și întârziat unele proiecte interne de AI ale Meta. Un blocaj de infrastructură care lovește direct în proiecte și bugete Limitarea accesului la modele nu este doar o chestiune comercială, ci una de „putere de calcul” (capacitatea de procesare necesară pentru antrenarea și rularea modelelor AI). În acest context, Meta a început să-și împingă angajații să folosească mai eficient „tokenurile” AI – unități prin care este măsurată utilizarea AI – atât din cauza restricțiilor impuse de Google, cât și pe fondul unei inițiative mai ample de eficientizare a costurilor cu AI. Aceeași sursă notează că și alți clienți ai Google au fost afectați de restricții, însă într-o măsură mai mică, Meta fiind lovită mai puternic din cauza cererii „excepțional de mari” pentru modelele Google. De ce contează: cererea depășește investițiile, iar cloud-ul rămâne limitat Decizia Google de a plafona accesul unui client mare oferă o imagine rară asupra presiunilor din infrastructura AI, într-un moment în care industria investește masiv în cipuri, centre de date și energie, dar tot nu reușește să țină pasul cu cererea. Ca reacție la cererea ridicată – în special din partea clienților corporate mari precum Meta – Google s-a grăbit să-și asigure capacitate suplimentară, potrivit unei persoane familiarizate cu situația. La începutul lunii, compania a semnat un acord de 920 de milioane de dolari pe lună (aprox. 4,22 mld. lei) pentru a închiria capacitate de calcul de la SpaceX , compania lui Elon Musk. Google și Meta au refuzat să comenteze. Context financiar: „suntem limitați de capacitatea de calcul” La prezentarea rezultatelor pentru primul trimestru, în aprilie, directorul general al Google, Sundar Pichai, a spus că veniturile din cloud au depășit pentru prima dată 20 de miliarde de dolari, iar portofoliul de contracte cloud semnate, dar încă nelivrate, aproape s-a dublat față de trimestrul anterior, ajungând la peste 460 de miliarde de dolari. „Evident, pe termen scurt suntem limitați de capacitatea de calcul. De exemplu, veniturile noastre din Cloud ar fi fost mai mari dacă am fi putut satisface cererea.” În esență, episodul arată că „frenezia AI” nu mai pune presiune doar pe bugete, ci și pe livrarea efectivă a capacității, cu efecte directe asupra ritmului de dezvoltare a produselor și asupra veniturilor din cloud. [...]
Actualizarea „tăcută” a GPT-5.5 schimbă modul în care ChatGPT gestionează conversațiile , iar asta poate reduce efortul operațional al utilizatorilor care lucrează iterativ (mai puține reformulări și „corecții” repetate), potrivit TechRadar . OpenAI spune că ChatGPT a devenit „mai puțin literal” și „mai conversațional” după actualizarea GPT-5.5 Instant pentru toți utilizatorii, cu scopul de a face interacțiunea mai ușoară, nu neapărat modelul „dramatic mai inteligent”. Ce se schimbă, concret, în utilizarea prin text Conform descrierii OpenAI, modelul ar trebui să: deducă mai bine ce vrea utilizatorul să obțină, în loc să ia fiecare comandă „ad litteram”; se adapteze mai natural când utilizatorul se răzgândește pe parcurs; urmărească mai bine firul unei discuții, cu mai puține „reamintiri” din partea utilizatorului. În testarea autorului TechRadar , efectul a fost mixt: unele conversații au părut mai naturale, iar modelul a părut să își ajusteze mai repede direcția după clarificări. Diferența observată nu este că „înțelege fără să i se spună”, ci că, odată corectat, pare mai probabil să păstreze feedbackul în restul conversației, în loc să revină la interpretarea inițială. Unde rămân limitele: Voice Mode încă „sună” nenatural În Voice Mode (care folosește tot GPT-5.5), autorul spune că nu a observat o schimbare relevantă. Mai mult, într-un test cu sarcasm, replica „No way!” a fost interpretată literal, iar ChatGPT a presupus că utilizatorul vrea să încheie conversația — un exemplu că „nuanța” și „conștientizarea contextului” pot rămâne fragile în interacțiunea vocală. De ce contează pentru utilizatori și echipe Miza practică a unei interpretări mai puțin literale este reducerea fricțiunii în lucru: dacă modelul „ține minte” corecțiile pe durata unei sesiuni și se repliază mai ușor, utilizatorii pot ajunge mai repede la rezultat, mai ales în sarcini iterative (brainstorming, rafinare de text, clarificări succesive). În același timp, testul din Voice Mode sugerează că, pentru scenarii în care tonul și intenția sunt esențiale, interacțiunea vocală poate necesita în continuare formulări explicite și verificări. Per ansamblu, concluzia TechRadar este că actualizarea pare să fi făcut conversația prin text „un pic” mai naturală, dar interacțiunea vocală om–AI este încă departe de a fi complet fluidă. [...]
