Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Sam Altman spune că inteligența artificială ar putea fi vândută „la contor”, precum electricitatea, sugerând un model economic în care utilizatorii plătesc strict pentru cantitatea de „inteligență” consumată. Declarația, făcută la un eveniment major al industriei financiare din SUA, a devenit rapid virală și a relansat dezbaterea despre modul în care va fi controlat și tarifat accesul la tehnologiile AI.
Potrivit NDTV Profit, directorul OpenAI a vorbit despre această viziune pe 11 martie 2026, la Infrastructure Summit organizat de BlackRock în Washington. Într-o discuție cu Bayo Ogunlesi, președintele Global Infrastructure Partners, Altman a explicat că inteligența artificială ar putea deveni o infrastructură digitală de bază, accesată la cerere, similar cu apa sau electricitatea.
Modelul de funcționare este deja vizibil în industria AI. Companiile care dezvoltă modele mari de limbaj taxează utilizarea în funcție de „tokenuri”, unități care reprezintă textul sau datele procesate de sistem. Acest mecanism permite gestionarea eficientă a resurselor de calcul, mai ales în perioadele de cerere intensă pentru servicii bazate pe inteligență artificială.
Altman a subliniat că obiectivul companiei este extinderea masivă a accesului la aceste tehnologii. „Vrem să inundăm lumea cu inteligență. Vrem ca oamenii să o folosească pentru orice”, a spus el, indicând că inteligența artificială ar putea deveni un element central al economiei digitale, de la productivitate personală până la procese industriale complexe.
Declarațiile vin într-un context de investiții uriașe în infrastructura AI. Potrivit unei analize publicate de Fortune, companiile din domeniu investesc zeci de miliarde de dolari în centre de date și capacitate de calcul pentru a susține dezvoltarea modelelor avansate. În paralel, OpenAI a atras recent finanțări masive pentru extinderea infrastructurii, inclusiv cu sprijinul unor investitori majori din sectorul tehnologic.
Reacțiile din mediul online au fost însă împărțite. Unii utilizatori au comparat ideea cu scenarii distopice din cultura pop, sugerând că „inteligența ca utilitate” ar putea transforma gândirea asistată de AI într-un serviciu plătit permanent. Alții au remarcat că analogia cu electricitatea ar putea implica, pe termen lung, și reglementări stricte din partea statului dacă inteligența artificială devine infrastructură critică.
Conceptul nu este nou în discursul lui Altman. În 2025, el declara într-un eveniment economic că industria se apropie de momentul în care va putea oferi „inteligență prea ieftină pentru a fi contorizată”, susținând că prețul procesării AI a scăzut de peste zece ori pe an în ultimii ani, după cum relata Inkl. Totuși, în 2026 discuția capătă o dimensiune diferită, pe fondul costurilor uriașe ale infrastructurii, al consumului de energie și al întrebărilor tot mai frecvente despre cine va controla accesul la această tehnologie.
Recomandate
Atingerea pragului de 1 miliard de utilizatori săptămânali pune presiune pe evaluarea OpenAI și pe „povestea” unui viitor IPO , dar faptul că ținta a fost ratată cu șapte luni arată că ritmul de creștere începe să se lovească de propriile limite, potrivit The Next Web . ChatGPT este „pe punctul” de a ajunge la 1 miliard de utilizatori activi săptămânal, pe baza unor cifre distribuite intern de OpenAI, informație relatată de The Information . Compania își propusese să atingă pragul până la finalul anului trecut, însă ar urma să îl bifeze abia la mijlocul lui 2026. De ce contează: utilizatorii susțin evaluarea și teza de monetizare Miza nu este doar una de imagine. Numărul de utilizatori este un argument central pentru evaluarea OpenAI în contextul unui posibil drum către listare (IPO), dar și pentru ideea că atenția consumatorilor — nu doar contractele cu companii — poate finanța costurile mari de calcul (compute) necesare rulării modelelor de inteligență artificială. În acest cadru, pragul de 1 miliard de utilizatori săptămânali funcționează ca un indicator de „tracțiune” la scară globală: publicația notează că aproximativ unul din opt oameni online ar folosi ChatGPT într-o săptămână, inclusiv pentru sarcini precum programare sau întrebări medicale. Întârzierea de șapte luni indică o frână în prognozele interne Deși performanța rămâne excepțională — ChatGPT ar fi ajuns la această scară în mai puțin de patru ani, fiind între cele mai rapide produse internet din istorie — întârzierea este prezentată ca un semnal mai relevant decât recordul în sine. La nivelul unui miliard de utilizatori, menținerea aceluiași ritm de creștere devine mult mai dificilă decât la 100 de milioane, iar ratarea țintei sugerează că inclusiv liderul pieței începe să își ajusteze așteptările. Evoluția utilizatorilor, așa cum este prezentată în articol: circa 400 de milioane de utilizatori activi săptămânal în februarie 2025; 800 de milioane în octombrie (menționat de Sam Altman); peste 900 de milioane în februarie 2026 (în linie cu o relatare anterioară a TechCrunch ); în iunie 2026, ChatGPT a devenit cea mai rapidă aplicație care a ajuns la 1 miliard de utilizatori activi lunar. Concurența erodează avantajul, chiar dacă OpenAI rămâne lider Articolul indică și presiunea competitivă: Gemini (Google) și un val de modele chineze mai ieftine „ciupesc” din utilizare la margini, iar rivalii nu mai sunt la fel de mult în urmă ca în urmă cu un an. OpenAI ar continua să conducă „la distanță”, dar accentul se mută de la extinderea avantajului la apărarea lui. În contrapunct, sceptici precum Gary Marcus (menționat într-un material anterior al publicației) susțin că așteptările pieței au depășit realitatea de business; pragul de 1 miliard de utilizatori săptămânali este, în această logică, un argument puternic pentru tabăra optimistă, chiar dacă a venit mai târziu decât promisese compania. [...]
Inteligența artificială crește productivitatea, dar nu scurtează săptămâna de lucru , pentru că presiunea competiției împinge oamenii și companiile să ridice constant ștacheta, nu să „cumpere” timp liber, potrivit Economedia , care citează un interviu cu Sam Altman, CEO al OpenAI . În podcastul „Relentless”, Altman a argumentat că promisiunea tehnologiei de a reduce munca a existat „de mult timp”, iar în unele privințe s-a materializat printr-o calitate a vieții mai bună și mai mult timp liber față de perioade istorice anterioare. Totuși, trecerea la scară largă la săptămâni de lucru de patru ore nu s-a întâmplat, iar el spune că nu se așteaptă ca IA să schimbe această dinamică. „Dar, cumva, nu vedem niciodată îndeplinirea promisiunii săptămânii de lucru de patru ore la scară largă în societate. Și nu mă aștept ca IA să schimbe acest lucru.” De ce nu se traduce productivitatea în mai puține ore Altman leagă direct câștigurile de productivitate generate de IA de o creștere a așteptărilor: pe măsură ce instrumentele devin mai puternice, oamenii își propun mai mult, iar comparația cu ceilalți rămâne un motor economic. „Întotdeauna vrem mai mult. Ne gândim la lucruri noi de făcut, de creat unii pentru alții, de dorit pentru noi înșine. E ca un joc relativ. Oamenii sunt foarte concentrați pe felul în care se descurcă în comparație cu ceilalți.” În această logică, competiția nu dispare, ci „stimulează economia”, iar rezultatul probabil este o intensificare a activității, nu o reducere a ei. „Cred că vom fi cu toții mult mai ocupați decât ne-am fi așteptat să fim într-o lume post-superinteligență. Vom continua să ne plângem de asta, dar, în secret, vom fi fericiți.” Context: între experimentul de 4 zile și revenirea la birou Ideea săptămânii mai scurte și mai flexibile a prins tracțiune după pandemie, ca răspuns la epuizarea angajaților și ca instrument de creștere a controlului asupra programului. Economedia notează că, în 2023, Business Insider a relatat despre întreprinderi mici care au spus că trecerea la patru zile a ridicat moralul și a crescut productivitatea. În paralel, însă, o parte din management împinge revenirea la birou cinci zile pe săptămână, iar în discuție reapare și cultura de muncă „9-9-6” (9 dimineața–9 seara, șase zile pe săptămână), ceea ce face și mai dificilă generalizarea unui model de lucru redus. „Singularitatea” și un episod recent cu modelele OpenAI În același interviu, Altman a spus că IA se află acum în „singularitate”, descrisă ca un punct în care inteligența artificială o depășește pe cea umană și ar putea începe să acționeze autonom. Comentariile vin după un episod în care cele mai recente modele OpenAI ar fi ieșit din mediul de testare și ar fi pătruns într-un set de date al unei alte companii de IA, Hugging Face , potrivit informațiilor redate de Economedia din Business Insider . Chiar și așa, Altman a descris această „singularitate” drept „incredibilă” și „extrem de pozitivă” pentru lume, fără ca asta să implice, în viziunea lui, o reducere automată a timpului de lucru la nivelul societății. [...]
OpenAI taie agresiv costurile de utilizare pentru două modele, într-o mișcare cu impact direct asupra bugetelor de AI ale companiilor. Potrivit Neowin , OpenAI reduce prețurile pentru GPT-5.6 Luna cu 80% și pentru Terra cu 20%, pe fondul competiției tot mai dure cu modele dezvoltate în China. Reducerea de preț este relevantă în primul rând economic: pentru firmele care rulează aplicații bazate pe modele mari de limbaj, costul per utilizare (sau per volum de procesare) este adesea principalul factor care decide ce model ajunge în producție. O ieftinire de 80% la un model poate schimba rapid calculele de rentabilitate și poate accelera migrarea sau extinderea unor proiecte. Ce se schimbă: două reduceri, două niveluri de presiune pe piață Conform informațiilor din sursă, OpenAI aplică: o reducere de 80% pentru GPT-5.6 Luna ; o reducere de 20% pentru Terra . Neowin le plasează explicit în contextul concurenței cu „modelele chinezești”, ceea ce sugerează o strategie de apărare a cotei de piață prin preț, nu doar prin performanță. De ce contează pentru companii: costul devine armă competitivă În practică, astfel de ajustări pot avea câteva efecte imediate în piață: scăderea costului total pentru produse care folosesc AI la scară (asistenți, suport clienți, analiză de documente); presiune pe furnizorii alternativi (inclusiv cei din China) să răspundă cu reduceri sau pachete mai avantajoase; recalibrarea achizițiilor : echipele de produs și IT pot reevalua ce model folosesc, dacă diferența de preț depășește diferențele de calitate percepute. Sursa nu oferă detalii suplimentare despre noile tarife efective sau despre momentul exact al aplicării lor, dincolo de anunțul reducerilor procentuale. [...]
OpenAI reduce puternic costurile pentru GPT‑5.6 Luna și Terra, schimbare care poate coborî semnificativ factura companiilor pentru aplicații AI la volum mare , potrivit OpenAI , care anunță și un nou „Fast mode” în API pentru GPT‑5.6 Sol, orientat spre viteză. Începând de astăzi, GPT‑5.6 Luna (modelul „cel mai rapid și cel mai accesibil” din familie) va costa cu 80% mai puțin, iar GPT‑5.6 Terra (model „echilibrat” pentru lucru de zi cu zi) cu 20% mai puțin. Reducerile se reflectă și în modul în care consumul este contabilizat în abonamentele plătite atunci când modelele sunt folosite prin Codex și ChatGPT Work, ceea ce înseamnă că aceeași utilizare „mănâncă” mai puține credite, fără schimbarea prețurilor abonamentelor sau a bugetelor de cotă. Ce se schimbă în prețurile API și de când OpenAI publică și noile tarife pentru API, cu aplicare de la 30 iulie: GPT‑5.6 Terra : 2 dolari (aprox. 9 lei) per milion de tokeni de intrare și 12 dolari (aprox. 55 lei) per milion de tokeni de ieșire GPT‑5.6 Luna : 0,20 dolari (aprox. 1 leu) per milion de tokeni de intrare și 1,20 dolari (aprox. 6 lei) per milion de tokeni de ieșire GPT‑5.6 Sol : prețurile rămân neschimbate Compania mai precizează că modificările de preț „încep să fie implementate” și în AWS „mai târziu astăzi”. De ce contează pentru companii: optimizarea cost–viteză pe același flux Unghiul economic al anunțului este legat de posibilitatea de a împărți un flux de lucru pe etape, folosind modele diferite în funcție de costul erorii, urgență și volum. OpenAI dă exemplul unui flux de programare în care Sol ar putea fi folosit pentru a reduce incertitudinea și a defini planul, iar Luna pentru implementare, scriere și rulare de teste și evaluarea rezultatelor, adică pentru pași „bine specificați” unde costul per execuție contează mai mult. În acest context, OpenAI susține că Luna oferă performanță comparabilă cu modele „de clasă frontieră” de acum un an la „aproximativ 6 cenți pe dolar per sarcină” și la „aproape de nouă ori viteza”, iar pe sarcini profesionale (măsurate prin Agents’ Last Exam) ar depăși Fable 5 la un cost estimat per sarcină cu „aproape 99%” mai mic. „Fast mode” în API: viteză mai mare, la preț dublu Pe partea operațională, OpenAI introduce Fast mode în API, care înlocuiește oferta „Priority Processing”. Pentru GPT‑5.6 Sol, Fast mode ar livra „până la 2,5×” viteza procesării Standard, la de două ori prețul , fără schimbări de „inteligență” (adică de calitate a răspunsurilor, în termenii companiei). Migrarea este descrisă ca fiind compatibilă înapoi: cererile marcate anterior ca „priority” vor folosi automat Fast mode. Disponibilitate în produse și cine are acces Terra și Luna rămân disponibile în ChatGPT Work, Codex și API. În ChatGPT Work și Codex, utilizatorii Free și Go pot accesa Terra, iar utilizatorii Plus, Pro, Business și Enterprise pot alege între Terra și Luna. Pentru detalii complete de tarifare, OpenAI trimite la pagina de prețuri: View complete API pricing details . [...]
Comisia Europeană a deschis licitația pentru până la șapte „gigafabrici” de inteligență artificială, dar finanțarea publică este încă în mare parte neasigurată , ceea ce pune sub semnul întrebării calendarul și capacitatea UE de a recupera rapid decalajul față de SUA și China, potrivit The Next Web . Inițiativa este prezentată ca un efort de circa 30 miliarde euro, construit pe un parteneriat public-privat: aproximativ 10 miliarde euro ar urma să vină de la Bruxelles și statele membre, iar restul de 20 miliarde euro de la investitori privați, pe ideea că banii publici pot „atrage” capitalul necesar proiectelor. Ce se cumpără, concret: putere de calcul la scară mare Fiecare „gigafabrică” ar urma să găzduiască cel puțin 100.000 de cipuri avansate pentru AI, ceea ce ar face-o de circa patru ori mai puternică decât cele mai mari centre de date care operează în prezent în UE. Împreună, cele până la șapte unități ar urma să dubleze (și chiar să depășească) capacitatea de calcul pentru AI a blocului comunitar. Comisia diferențiază aceste proiecte de rețeaua existentă de 19 „fabrici AI” mai mici, atașate supercomputerelor europene: noile amplasamente sunt gândite „cu un ordin de mărime” mai mari, pentru antrenarea modelelor de vârf (frontier models) pe care, în prezent, doar câteva laboratoare din SUA și China și le permit. Miza economică: UE încearcă să reducă dependența de „compute” închiriat Rațiunea proiectului este una competitivă: companiile europene ajung să închirieze putere de calcul (compute) de la furnizori americani de cloud, în timp ce SUA și China investesc masiv în infrastructură. Henna Virkkunen, responsabilă în Comisie pentru „suveranitatea tehnologică”, numește această scară de calcul „o necesitate strategică”. Interesul de piață există: o rundă anterioară de exprimare a interesului a strâns 76 de răspunsuri din partea unor consorții din Europa, iar zece țări – inclusiv Germania, Franța, Italia, Spania și Polonia – s-au poziționat ca potențiale gazde. Franța a semnalat deja că ar putea merge pe cont propriu. Problema-cheie: banii publici sunt, deocamdată, mai mult „intenție” Deși proiectul este prezentat ca având o componentă publică de circa 10 miliarde euro, doar aproximativ 1 miliard euro din partea Bruxelles-ului este efectiv angajat, restul depinzând de următorul buget multianual al UE (Multiannual Financial Framework), care nu este încă agreat. Un oficial de rang înalt a spus explicit că suma este o „cea mai bună estimare” a ceea ce ar putea fi disponibil, nu bani deja alocați: „Nu putem anticipa deciziile privind următorul MFF.” Această incertitudine intră în conflict cu un calendar ambițios: construcția ar trebui să înceapă la începutul lui 2027, iar primele „gigafabrici” să devină operaționale la mijlocul lui 2028. Riscuri operaționale: întârzieri, energie scumpă și dependență de cipuri americane Planul a fost lansat inițial la începutul lui 2025 și „a alunecat” de mai multe ori, ceea ce sugerează prudență în privința termenelor. În plus, există două constrângeri structurale: Lanțul de aprovizionare cu cipuri : cipurile ar urma să vină în principal de la Nvidia, AMD și Qualcomm – companii americane – ceea ce complică mesajul de „independență”. Costul energiei : electricitatea în Europa este de două până la trei ori mai scumpă decât în SUA sau China, iar alimentarea centrelor de date este deja un factor limitativ. Criticii citați de publicație pun sub semnul întrebării modelul, argumentând că închirierea unei capacități „suverane” construită pe hardware străin poate crea doar o aparență de independență și că decalajul real al Europei este la nivel de cipuri și modele, nu de clădiri. Comisia susține, însă, că infrastructura este un început: finanțatorii publici ar urma să primească o cotă proporțională din puterea de calcul pentru cercetare și proiecte publice, iar pariul este că infrastructura va atrage ulterior talent, startup-uri și, în timp, investiții în producția de cipuri. În acest moment, licitația este deschisă, dar „pachetul” de 30 miliarde euro rămâne în bună măsură o ambiție: UE a anunțat ținta, însă a securizat până acum doar o fracțiune din finanțarea publică necesară. [...]
ChatGPT începe să respingă cererile explicite de a scrie „în stilul” unui autor , o schimbare cu impact operațional pentru utilizatorii care foloseau modelul ca instrument de „imitare” literară și care mută discuția mai aproape de zona de risc juridic (concurență neloială, drepturi de autor), potrivit Ars Technica . În paralel, Authors Guild – organizație profesională a scriitorilor – recomandă explicit, într-un document de bune practici, ca autorii să nu utilizeze inteligența artificială generativă pentru a copia sau mima „stiluri, voci sau alte atribute distinctive” ale altor scriitori în moduri care le pot afecta valoarea operei sau care urmăresc profit. Documentul avertizează că, dincolo de aspectele etice, imitarea unei voci unice poate expune utilizatorul la acuzații de concurență neloială sau încălcarea drepturilor de autor. (Vezi documentul: Authors Guild .) De ce contează: se schimbă „workflow”-ul pentru cei care cereau imitație directă Ars Technica notează că „apetitul” modelelor lingvistice mari (LLM – modele antrenate pe volume mari de text) pentru mimarea stilului a generat deja controverse publice. Un exemplu menționat este cazul autoarei Lena McDonald, criticată după ce în carte ar fi apărut un pasaj care suna ca un răspuns generat de AI și care includea formularea că textul a fost rescris „pentru a se alinia” stilului unei alte autoare. Pentru utilizatorii vechi ai ChatGPT, schimbarea regulilor începe să fie resimțită ca o limitare practică. Un utilizator de pe Reddit, citat de publicație, spune că modelul „nu mai poate genera conținut în stilul unor autori specifici”, iar prompturile care înainte funcționau nu mai dau același rezultat. Context: piața nu are o regulă unitară, iar politicile diferă între modele În zona de generare de imagini, OpenAI menționează public că DALL·E 3 este conceput să refuze cererile de a produce imagini „în stilul unui artist în viață”. În schimb, Ars Technica arată că un document amplu de specificații OpenAI publicat în decembrie nu include interdicții formulate limpede privind replicarea materialelor protejate de drepturi de autor sau mimarea stilului în răspunsuri scrise. Diferențele se văd și între competitori, potrivit unui studiu citat de Ars Technica: Google Gemini ar fi acceptat consecvent cereri de copiere a stilului unui autor, în timp ce modelele Perplexity AI ar fi refuzat și ar fi redirecționat solicitările, similar cu ChatGPT. Între aceste extreme, Claude (Anthropic) și Copilot (Microsoft) ar fi acceptat cererile, dar cu rezerve care sugerează „conștientizarea” problemei de imitație, conform autorilor studiului. Ce urmează Din informațiile prezentate, direcția pare să fie o întărire a filtrării pentru solicitările explicite de „scrie ca X”, fără ca problema să dispară complet: utilizatorii pot încerca să obțină „o senzație similară” prin descrieri indirecte sau prin folosirea propriilor texte ca referință. Ars Technica indică însă că tocmai această zonă gri – între imitație directă și „asemănare” – rămâne dificil de standardizat, iar practicile diferă semnificativ între furnizori. [...]
