Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Planurile Samsung de a dezvolta cipuri AI personalizate pentru OpenAI par să se fi blocat, pe fondul unor „diferențe strategice” între cele două companii, potrivit SamMobile. Informația contează operațional: un astfel de proiect ar fi putut consolida poziția Samsung în lanțul de aprovizionare pentru infrastructura ChatGPT, într-un moment în care cererea pentru hardware dedicat inteligenței artificiale crește accelerat.
Conform publicației, Samsung ar fi lucrat la un „inference neural processing unit” (un procesor specializat pentru rularea modelelor AI în producție, nu pentru antrenarea lor), destinat OpenAI, bazat pe arhitectura ARM. Deși ar fi existat „progrese considerabile” în faza preliminară de dezvoltare, ritmul proiectului ar fi încetinit recent, pe fondul nealinierii strategice dintre OpenAI și Samsung Electronics.
Materialul precizează că nu există o confirmare că înțelegerea privind cipurile personalizate a fost abandonată complet. Totuși, răcirea colaborării pe zona de cipuri ar putea explica, în această lectură, de ce Samsung a investit recent în Anthropic, startup-ul american din spatele modelului Claude.
În plus, este menționat și un raport separat potrivit căruia Samsung ar putea fabrica cipuri AI și pentru Anthropic, ceea ce ar indica o posibilă reorientare a eforturilor către un alt partener din zona modelelor lingvistice mari.
Chiar dacă discuțiile despre cipuri nu avansează, cele două companii ar continua să colaboreze în alte domenii, în baza unor acorduri semnate spre finalul anului trecut. Un exemplu dat este Samsung SDS, care ar urma să dezvolte împreună cu OpenAI centre de date pentru AI.
Separat, Samsung ar fi „probabil” să furnizeze memorii semiconductoare către startup-ul de inteligență artificială, ceea ce sugerează că relația comercială poate rămâne relevantă chiar și fără un cip personalizat dedicat ChatGPT.
În lipsa unor clarificări oficiale, rămâne de urmărit dacă „diferențele strategice” se traduc într-o pauză temporară sau într-o schimbare de direcție pe termen mai lung, cu efect direct asupra rolului Samsung în infrastructura hardware a OpenAI.
Recomandate
Anthropic a redus la jumătate lista platformelor „neautorizate” care îi vindeau acțiunile, după ce avertismentul inițial a provocat turbulențe pe piața secundară și pierderi pentru vehicule listate care promiteau expunere la companie , potrivit The Next Web . Compania și-a actualizat notificarea privind platformele de pe piața secundară care ar tranzacționa acțiuni Anthropic fără autorizare, tăind lista de la opt firme la patru. În versiunea revizuită mai sunt menționate doar Open Door Partners, Unicorns Exchange, Pachamama și Upmarket. Mai multe nume proeminente din tranzacționarea de acțiuni ale companiilor private, inclusiv Hiive, au fost eliminate din listă. În notificarea inițială, publicată la începutul lunii, Anthropic susținea că orice vânzare sau transfer de acțiuni realizat prin platformele nominalizate este nul și nu va fi recunoscut în registrele companiei, iar avertismentul se aplica atât acțiunilor preferențiale, cât și celor ordinare. A fost pentru prima dată când o companie majoră din zona AI a numit public platforme specifice ca fiind „neautorizate”. Efectul imediat: panică în rândul investitorilor și presiune pe fonduri listate Materialul descrie o reacție în lanț: fonduri tranzacționate public care își promovau expunerea la acțiuni Anthropic au scăzut, brokeri privați au încercat să își reevalueze pozițiile, iar investitorii care cumpăraseră acțiuni prin platformele vizate au rămas cu incertitudinea dacă deținerile lor au „acoperire” juridică. Sim Desai, CEO al Hiive, a contestat public acuzațiile pe LinkedIn, afirmând că platforma sa nu facilitează transferuri „fără aprobarea companiei”. După ce Hiive a fost scos de pe listă, Desai a susținut că mesajul inițial a creat confuzie și a afectat reputația companiei sale. „Dacă Anthropic ne-ar fi abordat înainte de noua lor poziție agresivă și de declarațiile publice corespunzătoare (nu au făcut-o), am fi lucrat cu plăcere cu ei pentru a livra un mesaj unitar către piață.” De ce contează: controlul tranzacțiilor intră în conflict cu nevoia de lichiditate înainte de IPO The Next Web plasează episodul într-un context mai larg: atât Anthropic, cât și OpenAI au de mult timp restricții de transfer în acordurile cu acționarii, însă „litera mică” a fost adesea ignorată de cumpărătorii care caută expunere la companii AI înainte de listare. Prin nominalizarea explicită a unor platforme, Anthropic a transformat o prevedere juridică standard într-un eveniment cu efect de piață. În același timp, compania are un interes practic pentru existența lichidității pe piața secundară: aceasta ajută la atragerea și retenția angajaților remunerați inclusiv cu acțiuni. Pe de altă parte, Anthropic vrea să controleze cine îi tranzacționează acțiunile pentru guvernanță, conformare la reglementările privind valorile mobiliare și administrarea structurii acționariatului (cap table) înaintea unei posibile listări. Context de evaluare: finanțare la 965 miliarde dolari și semnale de supraîncălzire pe piața secundară Retragerea parțială a listei vine într-un moment în care interesul pentru acțiunile Anthropic este foarte ridicat. Publicația notează că, în aprilie, acțiunile ar fi fost tranzacționate pe piețele secundare la o evaluare implicită de 1.000 miliarde dolari (aprox. 4.600 miliarde lei), iar unii vânzători ar fi cerut prețuri care implicau 1.150 miliarde dolari (aprox. 5.290 miliarde lei). Tot în această săptămână, Anthropic a anunțat o rundă de finanțare de 65 miliarde dolari (aprox. 299 miliarde lei) care evaluează compania la 965 miliarde dolari (aprox. 4.440 miliarde lei), peste OpenAI, conform articolului. The Next Web mai arată că Anthropic a închis runda Series G la 380 miliarde dolari (aprox. 1.750 miliarde lei) în februarie, iar ulterior piața secundară a urcat prețurile până la niveluri care implicau 1.000 miliarde dolari. Ce urmează: incertitudine pentru cumpărătorii prin platformele rămase pe listă Publicația menționează că Anthropic este în discuții timpurii pentru un IPO cu Goldman Sachs, JPMorgan și Morgan Stanley, cu o listare posibilă chiar din octombrie. În acest context, gestionarea pieței secundare devine o condiție pentru o ofertă publică „curată”. Potrivit articolului, Anthropic nu a răspuns solicitării Bloomberg de a comenta, iar cele patru platforme rămase pe listă nu au reacționat public. Consecința practică este o împărțire a investitorilor: cei care au cumpărat prin platformele eliminate din listă au acum mai multă claritate, în timp ce cei care au cumpărat prin platformele încă nominalizate rămân sub semnul întrebării. [...]
Anthropic păstrează prețul pentru Claude Opus 4.8 , dar mizează pe productivitate mai mare în sarcini „agentice” – o combinație care poate conta direct în bugetele companiilor ce folosesc modelul la scară, potrivit 9to5Google . Claude Opus 4.8 este disponibil „acum”, iar accentul anunțat de Anthropic este pe îmbunătățirea capabilităților agentice (adică sarcini în care modelul execută pași multipli, mai autonom, pentru a duce la capăt un obiectiv). Publicația notează că modelul aduce creșteri pe mai multe benchmark-uri, însă în special pe zona de „agentic tasks”. Ce se schimbă operațional: control al „efortului”, fluxuri dinamice și un mod rapid mai ieftin Lansarea vine la pachet cu câteva funcții noi, cu impact direct în felul în care utilizatorii pot „doza” costul și viteza: Pe claude.ai, utilizatorii pot controla cât „efort” depune Claude într-o sarcină (un mecanism de reglaj al intensității de lucru, relevant pentru timp de răspuns și resurse consumate). Claude Code primește „dynamic workflows”, o funcție menită să-l ajute să abordeze probleme „foarte mari”, la scară. Pentru Opus 4.8, „fast mode” (în care modelul rulează la 2,5 ori viteza) este „de trei ori mai ieftin” decât era pentru modelele anterioare, conform informațiilor din articol. Preț neschimbat față de Opus 4.7, în ciuda upgrade-ului Anthropic descrie Opus 4.8 drept o „îmbunătățire modestă, dar tangibilă” față de 4.7 și, în consecință, păstrează același tarif: 5 dolari (aprox. 23 lei) per milion de tokeni la intrare și 25 dolari (aprox. 115 lei) per milion de tokeni la ieșire. Pentru companii, menținerea prețului combinată cu promisiunea de performanță mai bună în sarcini agentice (inclusiv „agentic coding”, utilizarea computerului și raționament, în comparația cu Opus 4.7) poate însemna cost pe rezultat mai bun, dacă îmbunătățirile se confirmă în utilizare reală. Context: competiția pe „agenți” se intensifică Articolul plasează lansarea și în contextul accentului pus pe agenți la Google I/O, unde este așteptat ca viitorul Gemini 3.5 Pro să aducă îmbunătățiri pe aceeași direcție. 9to5Google precizează că Anthropic nu a comparat Opus 4.8 cu Gemini 3.5 Flash, invocând faptul că sunt clase diferite de modele, dar menționează că există unele comparații în „system card”-ul Opus 4.8 publicat de Anthropic. [...]
Cisco spune că a redus semnificativ timpii de dezvoltare și operare software prin integrarea Codex direct în fluxurile de producție , cu efecte măsurabile precum scăderea timpilor de build cu circa 20% și economisirea a peste 1.500 de ore de inginerie pe lună, potrivit OpenAI , care descrie parteneriatul dintre Cisco și OpenAI pentru folosirea „agentică” (autonomă, pe pași) a AI în ingineria la scară de întreprindere. În loc să trateze Codex ca pe un instrument izolat de productivitate pentru programatori, Cisco l-a integrat în procesele de inginerie din producție, expunându-l la sisteme mari, cu multe depozite de cod (multi-repository), baze de cod puternic axate pe C/C++ și cerințe stricte de securitate, conformitate și guvernanță. Impact operațional: de la „trimestre” la „săptămâni” în livrarea de funcționalități Un exemplu central este AI Defense , soluția Cisco „cap-coadă” de securitate pentru riscurile introduse de AI. Conform materialului, Codex a fost folosit pentru a scrie „majoritatea” AI Defense și „aproape fiecare funcționalitate nouă” pe care Cisco o dezvoltă pentru produs. „Funcționalități care ar fi durat câteva trimestre ca să ajungă la clienți au scăzut la săptămâni.” —DJ Sampath, SVP/GM, AI Software and Platform, Cisco Ce anume e diferit: „agenție” în baze de cod complexe Cisco indică drept element-cheie nu completarea de cod, ci capacitatea Codex de a executa fluxuri reale de lucru, inclusiv bucle autonome de tip „compile-test-fix” prin interfață de linie de comandă (CLI), în timp ce operează în cadrele existente de revizie, securitate și guvernanță. În practică, Codex ar fi demonstrat că poate: să înțeleagă și să raționeze peste depozite mari și interconectate; să lucreze fluent în limbaje complexe (inclusiv C/C++); să ruleze sarcini de durată și să orchestreze pași de lucru specifici ingineriei software. Unde apar câștigurile cuantificabile Materialul oferă câteva rezultate concrete, atribuite utilizării Codex în fluxuri critice: Optimizare de build între depozite : analiză de loguri și grafuri de dependențe în peste 15 depozite interconectate, cu rezultat de ~20% reducere a timpilor de build și peste 1.500 de ore de inginerie economisite lunar la nivel global. Remediere de defecte la scară (CodeWatch) : automatizarea reparării defectelor cu execuție iterativă „agentică” pe baze C/C++ mari, cu o creștere de 10–15 ori a volumului de defecte rezolvate și reducerea duratei de la săptămâni la ore. Migrații de framework : pentru echipele Splunk, migrarea mai multor interfețe de la React 18 la 19 ar fi fost comprimată din săptămâni în zile, Codex preluând schimbările repetitive. „Cele mai mari câștiguri au venit când am încetat să ne gândim la Codex ca la un instrument și am început să-l tratăm ca pe o parte a echipei.” —Ryan Brady, Principal Engineer, Cisco Splunk Context de securitate: Daybreak și acces guvernat la GPT‑5.5‑Cyber În paralel, Cisco este prezentată ca parte a inițiativei Daybreak a OpenAI, un program care reunește modele OpenAI, Codex și parteneri din securitate pentru accelerarea apărării cibernetice și securizarea continuă a software-ului. În acest cadru, Cisco ar fi „guvernat accesul” la GPT‑5.5‑Cyber, descris ca model pentru apărătorii cibernetici. Tot cu Codex, Cisco spune că a construit Defense Squad, un instrument open-source care a ajuns din faza de idee în comunitatea de dezvoltatori în mai puțin de o săptămână. Ce urmează: model de adopție „în producție”, nu pilot Concluzia operațională a colaborării, așa cum este descrisă, este un model repetabil de adoptare a AI în întreprinderi: parteneriat tehnic strâns, încărcări reale de lucru și aliniere la nivel de leadership încă de la început. Codex este folosit acum în mai multe unități de business Cisco, iar echipele ar evalua tot mai des munca prin prisma duratei unei rulări Codex („cât va dura acea rulare”), nu doar prin estimări tradiționale de efort. [...]
OpenAI și Thrive Holdings spun că au construit un agent fiscal care se îmbunătățește singur în producție , folosind un circuit de feedback din utilizarea reală, astfel încât corecțiile făcute de contabili să devină „semnale” structurate pentru evaluări și iterații rapide cu Codex, potrivit OpenAI . Miza operațională: reducerea timpului de pregătire a declarațiilor și creșterea capacității firmelor de contabilitate în vârf de sezon, fără ca fiecare problemă să fie rezolvată manual de ingineri. În proiect au lucrat, timp de șase luni, ingineri și cercetători OpenAI „forward deployed” (integrați în echipele din teren) împreună cu inginerii Thrive Holdings, dezvoltând „Tax AI” pentru rețeaua Crete , care include 30+ firme de contabilitate. Contextul descris de OpenAI: practicienii Crete pregătesc zeci de mii de declarații pe sezon, pe baza a milioane de documente, iar pentru dosare de complexitate medie și mare doar introducerea datelor poate ajunge la opt ore per declarație. Tax AI a procesat 7.000 de declarații în pilotul din acest sezon fiscal, automatizând o parte importantă din pregătirea formularelor 1040 și 1041. OpenAI susține că sistemul „economisește aproximativ o treime” din timpul de pregătire, poate redacta declarații cu „până la 97% acuratețe” și crește productivitatea („throughput”) cu aproximativ 50%. În plus, compania afirmă că versiunea curentă este „măsurabil” mai bună decât cea lansată cu trei luni înainte. Cum este măsurată îmbunătățirea și ce s-a schimbat în câteva săptămâni OpenAI descrie o metodă de evaluare bazată pe proporția declarațiilor care ating praguri de completare corectă a câmpurilor (75%, 90% și 100%), ca indicator al volumului de corecții necesare ulterior. La lansare, „doar un sfert” dintre declarații ajungeau la 75% completare corectă, iar în șase săptămâni ponderea a urcat la 86%, potrivit aceleiași surse. Compania mai spune că progresul a fost și mai rapid la pragurile de 90% și 100%. Pe parcursul sezonului, sistemul a trecut de la sarcini mai simple (W-2 și 1099) la declarații mai complexe (inclusiv K-1 și diverse „schedules”), iar fiecare nouă capabilitate ar fi economisit mai mult timp per declarație, deoarece înlocuia muncă manuală mai dificilă. Bucla de auto-îmbunătățire: practicieni, „urme” din producție și iterație cu Codex Arhitectura de îmbunătățire continuă este construită pe trei „piloni”, conform OpenAI: feedback de la practicieni , care indică ce erori contează și ce merită optimizat; „production traces” (urme din producție), adică un istoric structurat al pașilor de la documentele sursă la câmpurile extrase, mapare și corecțiile expertului; o buclă de iterație condusă de Codex , în care problemele repetate devin „finding-uri” (constatări), apoi evaluări țintite („evals”) și, în final, sarcini de inginerie cu criterii de succes și validare (inclusiv teste de regresie). Exemplul detaliat în material este cel al veniturilor din proprietăți închiriate (Schedule E), unde diferențele dintre valoarea propusă de agent și cea din declarația depusă pot avea cauze diferite (eroare de extracție, preferință a practicianului, valori preluate din an anterior, modificări în altă etapă a fluxului). Sistemul încearcă să transforme corecțiile repetate în ținte de evaluare, astfel încât Codex să poată investiga cauza (schemă de extracție, selecția surselor, mapare către „tax engine”, evaluare/„grader”) și să propună modificări verificabile înainte de a ajunge în producție. Ce înseamnă asta pentru firme: capacitate mai mare în sezon și redistribuirea muncii Din perspectiva impactului operațional, OpenAI argumentează că valoarea nu vine doar din automatizare, ci din faptul că agentul devine mai bun pe măsură ce este folosit, fără ca îmbunătățirile să depindă exclusiv de intervenții manuale ale inginerilor. În material este inclus și un exemplu punctual: un contabil senior care ar fi petrecut 180 de ore pe pregătirea declarațiilor anul trecut ar fi ajuns la 15 ore anul acesta, folosind timpul economisit atât pentru discuții cu clienții, cât și pentru a prelua clienți noi și servicii noi. OpenAI nu oferă însă detalii suplimentare despre câți utilizatori au avut rezultate similare sau despre distribuția acestor câștiguri în pilot. În final, OpenAI și Thrive Holdings prezintă acest model ca „plan” pentru extindere către alte fluxuri din contabilitate (de exemplu, contabilitate curentă și audit) și către operațiuni precum automatizarea serviciului de asistență IT, în interiorul companiilor din portofoliul Thrive. Pentru moment, informațiile publice din material rămân la nivelul pilotului și al metodologiei de îmbunătățire, fără o cronologie de lansare comercială mai largă sau indicatori financiari. [...]
Groq încearcă să se refinanțeze cu 650 milioane dolari (aprox. 2,99 miliarde lei) pentru a-și susține cloudul de inferență , după un acord atipic prin care Nvidia a plătit 20 miliarde dolari (aprox. 92 miliarde lei) către investitori și a atras o parte din inginerii-cheie ai companiei, potrivit The Next Web . Miza economică este dacă Groq mai poate construi un avantaj de cost într-o piață în care prețul pe „token” (unitate de text generat) este împins în jos, iar Nvidia își optimizează accelerat propriile platforme pentru inferență. Finanțarea de 650 milioane dolari ar urma să vină de la investitori existenți și să fie direcționată către businessul de „inference cloud” (servicii de calcul pentru rularea modelelor AI după ce utilizatorul trimite un prompt). Publicația notează că runda este, practic, „garantată”: Disruptive și Infinitium s-au angajat să acopere finanțarea dacă alți investitori nu își exercită drepturile pro-rata (adică participarea proporțională pentru a-și menține ponderea). Ce a rămas din Groq după acordul de 20 miliarde dolari cu Nvidia Acordul din decembrie, descris ca „not-acqui-hire” (o tranzacție care nu este o achiziție completă, dar include plăți către investitori și transfer de oameni-cheie), a avut câteva efecte directe: Nvidia a plătit investitorii Groq în numerar, la un nivel care ar fi echivalat cu cea mai mare achiziție din istoria Nvidia, dacă ar fi fost o preluare integrală. Nvidia a licențiat tehnologia hardware a Groq. Mai mulți ingineri seniori au plecat la Nvidia. Groq nu a fost absorbită, dar a rămas „resetată” financiar și slăbită la nivel de leadership tehnic, concentrându-se acum pe un model mai îngust: inferență ca serviciu. Conducerea este asigurată interimar de CEO-ul Adam Winter și CFO-ul Matt Eng, conform aceleiași surse. De ce contează: inferența e piața mare, dar marjele sunt sub presiune The Next Web argumentează că inferența a devenit o piață mai mare decât antrenarea modelelor, pentru că fiecare interogare către un chatbot sau fiecare acțiune a unui „agent” AI consumă calcul de inferență. În acest context, Groq pariază pe propriul hardware LPU (Language Processing Unit), proiectat special pentru acest tip de sarcină, cu promisiunea unei viteze mai mari (măsurată în „tokens per second”) și a unui cost mai mic decât GPU-urile generaliste. Problema este că economia inferenței se înăsprește: publicația menționează că DeepSeek a redus permanent cu 75% prețul pentru V4 Pro, ceea ce comprimă veniturile pe token de care depind furnizorii de cloud de inferență. În paralel, Nvidia își împinge înainte platformele Blackwell și viitoarea Vera Rubin tocmai pentru a reduce diferențele de performanță la inferență care au creat oportunități pentru jucători specializați precum Groq. Ce urmează Runda de 650 milioane dolari este, în esență, un pariu că hardware-ul dedicat inferenței își păstrează avantajul chiar și într-un mediu cu prețuri în scădere și cu Nvidia accelerând optimizările. Întrebarea centrală, potrivit analizei, este dacă Groq poate să-și refacă rapid forța de inginerie la nivel senior, să scaleze operațional cloudul de inferență și să rămână competitivă la cost în fața a două presiuni simultane: îmbunătățirile Nvidia și ieftinirile agresive ale furnizorilor de modele. [...]
Roboții umanoizi intră în zona de divertisment, nu doar în fabrici , iar un show de modă din Seul a fost folosit ca demonstrație publică a acestei schimbări, potrivit Interesting Engineering . Evenimentul, numit „Mach33: Physical AI Fashion Show”, a fost găzduit de compania sud-coreeană Galaxy Corporation și a pus pe podium perechi formate din modele umane și roboți umanoizi îmbrăcați în ținute coordonate. Imagini și clipuri de la show arată roboții mergând pe catwalk, pozând lângă modele și executând coregrafii sincronizate. De ce contează: mutarea roboților în spații sociale și culturale Dincolo de componenta de spectacol, prezentarea indică o direcție operațională: roboții umanoizi sunt promovați tot mai des în contexte sociale, culturale și de divertisment, nu doar în demonstrații tehnice, laboratoare sau medii industriale controlate. În acest caz, conceptul a fost descris ca o vitrină de „AI fizic” – adică sisteme de inteligență artificială integrate în corpuri robotice, capabile să se miște și să interacționeze în lumea reală. Potrivit Reuters, citată de publicație, show-ul a fost construit în jurul ideii de coexistență între oameni și roboți în viața de zi cu zi, iar ținutele „în oglindă” au fost folosite pentru a ilustra cum ar putea arăta interacțiunile viitoare dintre oameni și astfel de sisteme. Unde a avut loc și cine împinge proiectul Show-ul s-a desfășurat la Galaxy Robot Park din Seul, un complex de divertisment cu tematică robotică, deschis recent, care combină robotica, inteligența artificială, cultura K-pop și atracții interactive. Galaxy Corporation se poziționează ca firmă de „enter-tech” (îmbinarea dintre entertainment și tehnologie) și este cunoscută și pentru managementul unor figuri importante din industria de divertisment din Coreea de Sud, inclusiv artistul G-Dragon. Conform informațiilor citate, compania ar avea în plan și concerte cu roboți, performanțe interactive și alte evenimente culturale axate pe AI. Context: ambițiile Coreei de Sud și limitele tehnologiei Materialul plasează evenimentul în contextul unei economii cu una dintre cele mai mari densități de roboți industriali la nivel global – peste 1.000 de roboți industriali la 10.000 de lucrători – și al investițiilor consistente în automatizare, producție avansată, AI și robotică umanoidă. În același timp, tranziția roboților umanoizi din fabrici și depozite către medii cu interacțiune directă cu oamenii rămâne dificilă: deși au progresat la mers, echilibru, dans și mișcări coregrafiate, persistă provocări legate de dexteritate, autonomie, percepție și interacțiune naturală om-robot. Pentru companiile din zona de robotică și divertisment, astfel de evenimente funcționează ca test de acceptare publică și ca exercițiu de integrare a roboților în produse și experiențe comerciale, nu doar ca demonstrații de inginerie. [...]
