Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
SoftBank analizează o investiție suplimentară de până la 30 de miliarde de dolari în OpenAI, în contextul accelerării dezvoltării inteligenței artificiale, informează GuruFocus. Această decizie ar putea întări poziția grupului condus de Masayoshi Son în centrul dezvoltării AI, deși discuțiile sunt încă în fază incipientă și suma exactă nu a fost stabilită. SoftBank, deja unul dintre cei mai mari susținători ai OpenAI, a investit 22,5 miliarde de dolari luna trecută, deținând astfel aproximativ 11% din companie. Aceste informații au dus la o creștere de 5,8% a acțiunilor SoftBank pe bursa din Tokyo.
În același timp, CEO-ul OpenAI, Sam Altman, caută investitori în Orientul Mijlociu pentru o nouă rundă de finanțare ce ar putea ajunge la cel puțin 50 de miliarde de dolari. Discuțiile preliminare sugerează o evaluare a OpenAI între 750 și 830 de miliarde de dolari, deși detaliile finale rămân de stabilit. Pentru SoftBank, o investiție mai mare în OpenAI ar corespunde ambiției lui Son de a integra AI în dispozitive și platforme, în ciuda faptului că grupul a suspendat discuțiile pentru achiziționarea operatorului de centre de date Switch și a realocat active pentru a elibera capital.
Această strategie reflectă efortul SoftBank de a recupera terenul pierdut după ce a ratat inițial valul global de investiții în cipuri și hardware AI, unde Nvidia și Taiwan Semiconductor Manufacturing au captat majoritatea fluxurilor financiare. În ultimul an, SoftBank a achiziționat Ampere Computing pentru 6,5 miliarde de dolari și a anunțat o achiziție de 5,4 miliarde de dolari a unității de robotică a ABB, finanțând aceste mișcări prin reducerea participației la T-Mobile US, vânzarea întregului pachet de acțiuni Nvidia și extinderea unui împrumut pe marginea acțiunilor Arm. S&P Global Ratings a avertizat că ritmul cheltuielilor în AI, combinat cu scăderea prețului acțiunilor Arm de la sfârșitul anului trecut, ar putea afecta profilul de credit al SoftBank pe măsură ce compania ia în considerare pariuri și mai mari.
Recomandate
Sam Altman admite că OpenAI nu explică suficient de bine de ce „merită” riscurile AI , într-o discuție care scoate în evidență o problemă de guvernanță și responsabilitate publică pentru companiile din domeniu, potrivit Gizmodo . CEO-ul OpenAI a vorbit despre ritmul accelerat al dezvoltării inteligenței artificiale într-o apariție pe podcastul „Cheeky Pint”, găzduit de John Collison (cofondator Stripe). În contextul discuției, Altman a descris atât entuziasmul, cât și disconfortul pe care i l-a provocat capacitatea unor modele interne de a rezolva probleme tehnice dificile, cu efecte directe asupra carierelor unor specialiști. „Hold My Beer”, un indiciu despre cultura internă și miza tehnologică Altman a spus că unul dintre modelele folosite intern de OpenAI pentru a ataca probleme „deosebit de dificile” era cunoscut între angajați drept „Model Name-Hold My Beer”. El a relatat că modelul „dobora” pe rând unele dintre cele mai grele probleme de cercetare la care oameni lucraseră ani întregi. „Am avut această experiență colectivă: cele mai grele probleme de cercetare din cariera academică a oamenilor; modelul le doborâa una după alta.” (Sam Altman) Altman a adăugat că printre aceste probleme s-ar fi aflat și „multe dintre cele pe care le-am publicat”, referire care ar putea viza rezultatele făcute publice de OpenAI în zona matematicii. Publicația notează că OpenAI nu a răspuns imediat unei solicitări de clarificare. Context: tensiuni în matematică după publicarea unor rezultate asistate de AI Gizmodo plasează declarațiile în contextul reacțiilor din comunitatea matematică, după ce OpenAI a publicat „controversat” o soluție asistată de AI pentru problema Navier–Stokes, iar unii matematicieni au acuzat compania de plagiat. Ulterior, OpenAI ar fi publicat rezultate pentru „aproape 400” de probleme matematice vechi. În articol se avansează ideea că, pentru generațiile viitoare, seria de demonstrații din 2026 ar putea deveni un moment de cotitură pentru domeniu, comparabil cu impactul pe care l-a avut victoria lui Deep Blue asupra lui Garry Kasparov în șah. „Nu am făcut o treabă grozavă” în a justifica public costurile Dincolo de detaliul anecdotic al numelui intern, miza principală a discuției este recunoașterea explicită a unei dificultăți de comunicare și asumare a efectelor: Altman spune că OpenAI nu a explicat suficient de bine de ce consideră că dezavantajele potențiale ale tehnologiei sunt „worth it” (merită). „Nu cred că noi [OpenAI] am făcut o treabă grozavă în a le explica oamenilor de ce credem că toate dezavantajele potențiale ale acestei tehnologii merită.” (Sam Altman) În același registru, el a descris o stare amestecată — „excitat și fericit”, dar și cu „tristețe și melancolie” și senzația „că se termină ceva” — după ce a urmărit performanțele modelului intern. Ce rămâne neclar Articolul nu oferă detalii tehnice despre modelul „Hold My Beer” (ce arhitectură are, ce capabilități exacte, ce nivel de autonomie) și nici nu confirmă explicit care rezultate publicate au fost obținute cu ajutorul lui. În lipsa unui răspuns de la OpenAI, legătura dintre modelul intern și setul de rezultate publicate rămâne, deocamdată, la nivel de sugestie din declarațiile lui Altman. [...]
Sam Altman susține că memoria RAM din PC-urile utilizatorilor este o risipă globală , argumentând că o resursă „oricum limitată” ar trebui concentrată în centre de date, unde poate fi folosită mai intens, potrivit WinFuture . Într-o discuție cu canalul de YouTube Cheeky Pint, CEO-ul OpenAI a spus că, din perspectiva distribuirii la nivel mondial a DRAM (memorie RAM), este „destul de îngrozitor” ca fiecare utilizator să țină o parte din această capacitate în propriul computer, în condițiile în care ar fi utilizată „poate cinci la sută din timp”. În opinia sa, aceeași memorie ar avea randament mai bun dacă ar fi „maximal utilizată” în cloud (infrastructură de calcul la distanță, în centre de date). De ce contează: presiune pe piața de memorie și un argument pro-cloud Poziția lui Altman se leagă de contextul mai larg al competiției pentru resurse hardware folosite de inteligența artificială, într-un moment în care memoria este descrisă drept „rară”. Mesajul său susține, practic, o alocare a memoriei către centrele de date, nu către dispozitivele utilizatorilor, ceea ce favorizează modelul de consum al serviciilor AI din cloud. Altman a criticat și ideea că problema ar fi rezolvată prin modele open-source rulate local, menționând că există utilizatori care vor să ruleze modele AI pe propriile sisteme și ajung să creadă că „nu avem nevoie de toate lucrurile astea în centrele de date”. Limitările și contextul omise de această abordare WinFuture notează că perspectiva este una „foarte unilaterală”, mai ales venind de la șeful unuia dintre cei mai mari furnizori de AI. Articolul punctează și un aspect practic: chiar și cele mai ieftine sisteme client (laptopuri, thin clients, smartphone-uri și tablete) nu pot funcționa fără memorie RAM, indiferent dacă utilizatorul rulează sau nu modele AI local. În esență, declarațiile lui Altman mută discuția din zona tehnică în cea de alocare a resurselor: cine „merită” memoria limitată — utilizatorii finali, cu dispozitive personale, sau operatorii de centre de date, care pot crește gradul de utilizare prin consolidare în cloud. [...]
Declarațiile lui Sam Altman sugerează o miză economică directă: mutarea cât mai multor sarcini de inteligență artificială din PC-uri către centre de date, unde resursele pot fi folosite mai intens. Într-un interviu „la bere” acordat canalului de YouTube Cheeky Pint, citat de Tom's Hardware , CEO-ul OpenAI a spus că „inferința locală” (rularea modelelor AI direct pe dispozitivul utilizatorului) și, prin extensie, faptul că oamenii au memorie DRAM/RAM în calculatoarele de acasă este „destul de rău”. De ce contează: „utilizarea” memoriei devine argument pentru centralizare Altman își bazează poziția pe ideea de alocare globală a unei resurse limitate: memoria DRAM. Potrivit relatării, el a susținut că este ineficient ca „toată lumea” să aibă „o grămadă” din oferta limitată de DRAM în propriul computer, folosită doar o mică parte din timp. În această logică, centrele de date ar oferi o „utilizare mai bună” a resurselor, deoarece pot agrega cererea și pot menține hardware-ul ocupat mai mult timp decât un PC obișnuit. Contextul declarației și reacțiile Interviul a fost publicat de canalul de YouTube Cheeky Pint (link în materialul sursă), iar articolul notează contrastul dintre faptul că OpenAI operează centre de date „pline de memorie” și critica la adresa celor 32 GB RAM dintr-un desktop. Materialul include și reacții critice din zona de comentarii, însă acestea sunt opinii ale utilizatorilor, nu informații verificate despre piață sau despre gradul de utilizare al centrelor de date. Ce rămâne neclar Articolul nu oferă date cantitative sau dovezi independente care să susțină procentele de utilizare invocate în discuție și nici nu detaliază un plan concret al OpenAI privind limitarea inferenței locale. În forma prezentată, mesajul rămâne în primul rând o poziționare publică pro-centralizare, cu implicații evidente pentru modelul de business al furnizorilor de AI în cloud (servicii rulate în centre de date, accesate prin internet). [...]
Elon Musk susține că economisirea pe termen lung ar putea deveni irelevantă pe măsură ce inteligența artificială (IA) împinge economia spre „abundență”, dar mai mulți experți consultați de Business Insider recomandă, totuși, continuarea economisirii pentru pensie, potrivit Antena 3 . Miza practică pentru oameni și pentru piață este că astfel de mesaje pot influența comportamente financiare reale, într-un moment în care efectele IA asupra locurilor de muncă rămân incerte. Musk a scris pe platforma X că „economisirea banilor pentru viitorul îndepărtat este inutilă odată cu apariția abundenței aduse de superinteligență”, într-un răspuns către un utilizator care minimaliza importanța deciziilor financiare pe termen scurt, pe ideea că „cele mai multe dintre ele nu vor mai conta oricum peste câțiva ani”. Într-un podcast publicat în ianuarie, Musk a reluat ideea, spunând că oamenii nu ar mai trebui să își facă griji că trebuie să pună bani deoparte pentru pensie peste 10 sau 20 de ani, deoarece „nu va mai conta”, dacă predicțiile sale se adeveresc. De ce leagă Musk „abundența” de dispariția rolului banilor Argumentul miliardarului este că progresele în inteligența artificială, energie și robotică ar urma să ducă la o creștere masivă a productivității, până la un punct în care bunurile și serviciile nu ar mai fi insuficiente. Într-un asemenea scenariu, spune el, „oricine ar putea avea orice își dorește”. În viziunea lui Musk, efectele s-ar vedea inclusiv în: servicii medicale „mai bune decât cele de care beneficiază astăzi oricine”; acces generalizat la bunuri și servicii, fără constrângeri de raritate; educație complet accesibilă, inclusiv posibilitatea de a învăța gratuit „orice îți dorești, despre absolut orice”. Musk a mai avansat și o perspectivă în care dezvoltarea roboticii și a călătoriilor spațiale ar duce la o economie „pe mai multe planete”, moment în care „banii vor deveni irelevanți”, iar „monedele convenționale nu vor mai conta”. Ce spun experții: economisirea rămâne recomandarea de bază Antena 3 notează că Business Insider a discutat cu șapte experți în finanțe personale și inteligență artificială, iar concluzia lor comună a fost că oamenii ar trebui să continue să economisească pentru pensie, tocmai pentru că previziunile lui Musk s-ar putea să nu se materializeze. În același context, Musk admite că tranziția către un astfel de viitor nu ar fi lipsită de probleme și anticipează o perioadă dificilă, în care IA ar putea elimina un număr mare de locuri de muncă. Printre soluțiile menționate de el se află plăți din partea statului pentru toți cetățenii, ca mecanism de compensare a pierderilor generate de automatizare. Context: și Bill Gates vorbește despre o economie a „abundenței”, dar avertizează asupra tranziției În articol este menționat și Bill Gates, care ar fi spus într-un podcast că IA va aduce o „abundență reală”, iar roboții ar putea construi locuințe, cultiva alimente și efectua operații chirurgicale. Gates avertizează însă că următoarele două decenii ar putea fi printre cele mai agitate perioade din istorie și că se poate ajunge la un punct în care munca oamenilor nu va mai fi necesară pentru producerea majorității bunurilor și serviciilor. Pentru public, diferența dintre promisiunea „abundenței” și realitatea unei tranziții cu șocuri pe piața muncii rămâne esențială: până când astfel de scenarii devin certe, recomandarea experților rămâne să nu fie abandonate economiile pe termen lung. [...]
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 . [...]
