Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Boomul AI a mutat câștigurile spre cipuri și infrastructură, lăsând software-ul în urmă, iar această schimbare de ierarhie începe să se vadă atât în rezultate financiare, cât și în evoluția bursieră, potrivit Mediafax. Momentul de inflexiune indicat de mulți investitori este 24 mai 2023, când NVIDIA a raportat rezultate mult peste așteptări, pe fondul cererii accelerate pentru inteligență artificială.
De atunci, boomul AI a reordonat sectorul tehnologic și a împins în față companiile care produc „uneltele” necesare antrenării și rulării modelelor de inteligență artificială, nu neapărat pe cele care vând aplicații software.
O analiză Morningstar arată o creștere fără precedent a veniturilor generate de cipurile folosite în AI, cu NVIDIA în prim-plan. Veniturile companiei din segmentul acceleratoarelor AI (cipuri specializate pentru antrenarea și rularea AI) au urcat de la 3,4 miliarde de dolari (aprox. 15,6 miliarde lei) la peste 60 de miliarde de dolari (aprox. 276 miliarde lei) în trei ani, un avans de circa 1.600%.
În ultimul trimestru raportat, NVIDIA a anunțat venituri de 81,6 miliarde de dolari (aprox. 375 miliarde lei), peste estimările analiștilor. Potrivit acestora, nu există semne de încetinire a cererii pentru echipamentele AI ale companiei, descrisă ca „insațiabilă”.
Acceleratoarele AI sunt utilizate pe scară largă de jucători precum OpenAI, Google sau Meta Platforms, iar cererea a susținut și alte nume din zona semiconductorilor și a infrastructurii, inclusiv Advanced Micro Devices și Broadcom.
În timp ce producătorii de cipuri și furnizorii de infrastructură au beneficiat direct, companiile din software au performat mai slab, notează analiza citată. Motivul: investitorii iau în calcul că AI ar putea reduce nevoia de aplicații tradiționale sau ar putea înlocui anumite servicii.
În acest context, indicele companiilor de semiconductori a crescut cu aproape 424% din 2023 până în prezent, în timp ce multe firme software au avut creșteri modeste sau chiar scăderi.
Expansiunea AI a accelerat construirea centrelor de date (facilități care găzduiesc serverele necesare funcționării AI), cu efecte în lanț în energie, construcții și infrastructură. Printre beneficiari este menționat producătorul american Caterpillar, alături de companii care produc generatoare sau construiesc infrastructura de alimentare a acestor centre.
Pe fondul cererii mari de energie, Bloom Energy și-a văzut acțiunile crescând cu peste 240% în ultimele șase luni, potrivit sursei.
Boomul AI a schimbat și piața companiilor private. Conform datelor PitchBook citate, evaluarea OpenAI a crescut de la 86 de miliarde de dolari (aprox. 396 miliarde lei) în ianuarie 2024 la peste 850 de miliarde de dolari (aprox. 3.910 miliarde lei) în martie 2026. În paralel, Anthropic ar fi urcat de la 21 de miliarde de dolari (aprox. 97 miliarde lei) la aproximativ 900 de miliarde de dolari (aprox. 4.140 miliarde lei).
Analiștii mai indică și o concentrare accentuată pe piețele financiare, unde câteva companii foarte mari ajung să domine o parte importantă din bursa americană.
În același timp, avertismentul rămâne că nu toate companiile vor câștiga din acest val, iar entuziasmul investitorilor s-ar putea tempera dacă economia încetinește sau dacă rezultatele nu confirmă așteptările ridicate ale pieței.
Recomandate
Anthropic ar putea închide o finanțare de peste 30 mld. dolari, ceea ce i-ar împinge evaluarea peste OpenAI , potrivit IT之家 , care citează Bloomberg pe baza unor surse apropiate discuțiilor. Tranzacția ar putea fi finalizată chiar săptămâna viitoare, însă angajamentele investitorilor și termenii rămân în curs de confirmare și se pot modifica. De ce contează: o posibilă schimbare de lider în „liga” evaluărilor AI Sursele citate indică o rundă de finanțare „supradimensionată”, cu un total estimat la peste 30 de miliarde de dolari (aprox. 138 mld. lei). Evaluarea Anthropic ar urma să depășească 900 de miliarde de dolari (aprox. 4.140 mld. lei), nivel care, dacă se confirmă, ar plasa compania peste OpenAI și ar face-o cea mai valoroasă companie AI privată la nivel global. Un detaliu relevant pentru piață este că suma strânsă ar fi deja peste ținta inițială de 30 de miliarde de dolari, semn al competiției între investitori pentru expunere la companiile care vând servicii AI către clienți corporate. Ritmul negocierilor și contextul unei posibile listări Potrivit informațiilor, runda s-a mișcat rapid, în doar câteva săptămâni. Anthropic ar fi început să ia în calcul finanțarea la o evaluare de peste 900 de miliarde de dolari după ce, la final de aprilie, ar fi primit mai multe propuneri de finanțare „nesolicitate”, iar în această lună ar fi intrat în negocieri. În paralel, „anterior s-a relatat” că atât Anthropic, cât și OpenAI ar putea viza o listare (IPO) cel mai devreme în această toamnă, însă materialul nu oferă un calendar ferm. Venituri în creștere și presiune pe infrastructură Sursele citate susțin că veniturile Anthropic cresc accelerat pe fondul cererii din zona de companii. Estimările menționate includ: venituri în trimestrul al doilea de 10,9 miliarde de dolari (aprox. 50 mld. lei), de peste două ori față de trimestrul anterior; posibilitatea primului trimestru profitabil din istoria companiei; depășirea unui venit anualizat de 50 de miliarde de dolari (aprox. 230 mld. lei) până la finalul lunii viitoare. Publicația explică și indicatorul de „venit anualizat” ca o extrapolare a veniturilor pe termen scurt la nivelul unui an întreg. Ca reper, în iulie anul trecut, venitul anualizat ar fi fost de 4 miliarde de dolari. CEO-ul Anthropic, Dario Amodei , este citat spunând că venitul anualizat și utilizarea au crescut de „80 de ori” în primul trimestru, iar compania încearcă să obțină „cât mai repede” mai multă putere de calcul pentru a susține cererea în creștere. [...]
OpenAI a fost desemnat lider în „agenți de codare” pentru companii , o validare care pune accent pe maturizarea unei piețe în care viteza de dezvoltare trebuie dublată de controale de guvernanță și securitate, potrivit OpenAI . Compania spune că a fost inclusă ca „Leader” în Gartner Magic Quadrant pentru AI Coding Agents, pe fondul extinderii implementărilor Codex la scară de întreprindere. Codex este folosit de „peste 4 milioane de oameni în fiecare săptămână”, iar OpenAI indică drept utilizatori companii precum Cisco, Datadog, Dell Technologies și NVIDIA. Din perspectiva operațională, mesajul central este trecerea de la completarea automată a codului la delegarea de sarcini complexe către agenți: în descrierea OpenAI, Codex poate înțelege baze de cod mari, poate folosi instrumente, face modificări, rula teste și pregăti livrabile pentru revizie umană. De ce contează pentru companii: „viteză cu control” OpenAI susține că, pentru întreprinderi, miza este accelerarea dezvoltării software fără a pierde controlul: guvernanță, securitate și posibilitatea de audit. În acest context, compania enumeră capabilități și controale pe care Gartner le-ar fi evidențiat în evaluare, inclusiv: o „suprafață” largă de utilizare pentru dezvoltatori (aplicația Codex, extensii pentru medii de dezvoltare, interfață în linie de comandă, kituri de dezvoltare software și orchestrare în cloud); mecanisme de control pentru companii, precum „approval gates” (porți de aprobare), RBAC (control al accesului bazat pe roluri), politici personalizabile, „sandboxing” la nivel de sistem de operare și guvernanță auditabilă a spațiilor de lucru. Exemplu de impact: cazul Cisco OpenAI indică un exemplu concret de utilizare la scară mare: Cisco ar fi folosit Codex pentru a dezvolta „majoritatea” platformei sale de securitate AI Defense, reducând timpul de livrare „de la câteva trimestre la săptămâni”. Compania prezintă acest caz ca argument pentru câștigul de productivitate pe care agenții de codare îl pot aduce în organizații mari. Ce urmează: actualizări pentru mediile reglementate și opțiuni de implementare În același material, OpenAI leagă recunoașterea Gartner de o serie de actualizări orientate către cerințe enterprise, inclusiv: Codex Security și GPT‑5.5‑Cyber, suport pe mobil, Remote SSH pentru medii de dezvoltare administrate, tokenuri de acces programat cu domeniu limitat și „hooks”, suport pentru utilizare conformă cu HIPAA, disponibilitate pe Amazon Bedrock și extinderea suportului de implementare prin Codex Labs și parteneri GSI (integratori de sisteme) precum Accenture, Capgemini, Cognizant, Infosys, PwC și TCS. OpenAI mai precizează că raportul Gartner poate fi consultat online și că, până la 12 iunie, conturile enterprise eligibile pot solicita două luni de utilizare gratuită Codex pentru utilizatori noi, ca stimulent pentru adoptare. [...]
Dell și NVIDIA mută AI-ul enterprise din „pilot” în producție, cu promisiuni de cost pe token de până la 10 ori mai mic , pe fondul unei cereri pe care Jensen Huang o descrie drept „parabolică”, potrivit NVIDIA . Mesajul central al prezentărilor de la Dell Technologies World este că organizațiile accelerează implementările de „agentic AI” (agenți software care execută sarcini în lanț, cu pași dependenți unii de alții) și inferență (rularea efectivă a modelelor), iar infrastructura se repoziționează pentru a susține volume mult mai mari de calcul. Michael Dell a estimat, pe scena evenimentului, că cheltuielile globale pentru infrastructura AI ar putea ajunge la 3–4 trilioane de dolari până în 2030 (aprox. 13,8–18,4 trilioane lei), în timp ce consumul de „tokeni” (unități de text procesate de modele) ar urma să crească cu 3.400% în același interval. În această logică, Dell AI Factory cu NVIDIA este prezentată ca platforma pentru rularea de modele avansate și agenți autonomi „în spatele perimetrului” companiei, adică în infrastructură proprie, nu exclusiv în cloud public. „Am ajuns în era AI-ului util, motivul pentru care cererea crește parabolic, absolut parabolic.” (Jensen Huang, CEO NVIDIA) Ce se schimbă operațional: cost pe token și densitate de GPU în rack NVIDIA indică o actualizare de portofoliu care țintește direct costul de operare al inferenței și capacitatea de scalare în centrele de date: Dell PowerEdge XE9812 , construit pe NVIDIA Vera Rubin NVL72 , ar livra un cost per token de până la 10 ori mai mic față de NVIDIA Blackwell pentru inferență la scară mare în scenarii „agentic AI”. Serverele PowerEdge XE9880L, XE9885L și XE9882L sunt prezentate ca primele sisteme Dell bazate pe NVIDIA HGX Rubin NVL8 , cu suport de până la 144 GPU-uri per rack , noduri de calcul răcite cu lichid și până la 10 ori performanța HGX B200 (conform sursei). Pe zona de rețea, Dell introduce un portofoliu PowerSwitch cu NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand și NVIDIA Spectrum-6 Ethernet , orientat către conectivitate pentru clustere AI. Dell a prezentat și Dell PowerRack , un sistem integrat (calcul, rețea, stocare) proiectat ca ansamblu, cu accent pe design termic, managementul energiei și optimizări software, pentru a reduce „costul” integrării componentelor. De ce contează: revenirea AI „on-premises” și presiunea pe guvernanță Un element cheie pentru companii este mutarea încărcărilor AI în infrastructuri controlate direct. Dell citează un sondaj intern de adopție AI potrivit căruia 67% dintre încărcările AI rulează acum în afara cloudului (on-premises, pe dispozitiv, la marginea rețelei sau în centre de colocare), iar 88% dintre respondenți rulează cel puțin un workload AI on-premises. În acest context, NVIDIA poziționează Confidential Computing (tehnologii care protejează datele și modelele „în utilizare”, nu doar la stocare sau în tranzit) drept fundație pentru rularea modelelor avansate în interiorul companiilor, fără expunerea proprietății intelectuale a modelului sau a datelor sensibile. În listă sunt menționați parteneri precum Fortanix, Google și Red Hat. Exemple de utilizare: de la industrie la tranzacționare algoritmică Pe scenă au fost menționați clienți care rulează deja workload-uri AI pe Dell AI Factory cu NVIDIA, inclusiv Lilly, Samsung și Honeywell. În servicii financiare, NVIDIA notează că firma de tranzacționare algoritmică Hudson River Trading își extinde implementarea Dell pentru cercetare bazată pe AI, folosind servere Dell PowerEdge XE9685L și NVIDIA Spectrum-X Ethernet . Separat, NVIDIA menționează disponibilitatea în „preview” a Google Distributed Cloud (GDC) cu Gemini 3.0 pe servere Dell PowerEdge XE9780, accelerat de NVIDIA Blackwell și securizat prin Confidential Computing. Ce urmează Din informațiile prezentate, direcția este o standardizare a „fabricilor” AI în infrastructura enterprise , cu accent pe inferență și agenți, cost per token și securitate pentru rulări on-premises. Sursa nu oferă un calendar de livrare sau prețuri pentru configurațiile anunțate, astfel că impactul comercial imediat (comenzi, venituri, termene) nu poate fi cuantificat din datele disponibile. [...]
Un model intern OpenAI a infirmat o conjectură veche de decenii, sugerând că IA poate produce rezultate de cercetare verificabile, nu doar asistență. Potrivit OpenAI , sistemul a găsit o demonstrație care contrazice o presupunere centrală din geometria discretă legată de „problema distanței unitare” în plan, iar demonstrația a fost verificată de un grup de matematicieni externi, care au redactat și o lucrare „companion” pentru a explica argumentul și contextul. Problema, formulată de Paul Erdős în 1946, întreabă câte perechi de puncte pot fi la distanța exact 1 dacă plasăm n puncte în plan. Deși ușor de enunțat, este notoriu de dificilă, iar timp de decenii a existat convingerea că aranjamentele de tip „grilă pătrată” sunt, în esență, aproape optime pentru a maximiza numărul de astfel de perechi. Ce s-a schimbat: o îmbunătățire „polinomială” față de grila pătrată OpenAI susține că modelul a produs o familie infinită de exemple care oferă o îmbunătățire polinomială față de construcțiile considerate anterior cele mai bune. În termeni tehnici, dacă notăm cu u(n) numărul maxim de perechi la distanță 1 dintre n puncte, noul rezultat arată că pentru infinit de multe valori ale lui n există configurații cu cel puțin: n ^(1+δ) perechi la distanță 1, pentru un δ fix > 0. Textul precizează că demonstrația inițială generată de IA nu oferă un δ explicit, însă o rafinare „în curs” atribuită profesorului Will Sawin (Princeton) arată că se poate lua δ = 0,014. De ce contează pentru IA: nu e un sistem „specializat pe matematică” Un element central al relatării este metoda: demonstrația ar fi venit de la „un nou model de raționament de uz general”, nu de la un sistem antrenat special pentru matematică, nici de la unul construit explicit pentru a căuta strategii de demonstrație sau țintit pe această problemă. OpenAI spune că a evaluat modelul pe o colecție de probleme asociate lui Erdős, iar în acest caz a rezultat o demonstrație care rezolvă problema deschisă (în sensul infirmării conjecturii). Publicația numește rezultatul un „milestone” (prag) pentru comunitățile de matematică și IA, susținând că este prima dată când o problemă deschisă proeminentă, centrală unui subdomeniu, este rezolvată autonom de IA și trece verificarea experților. Ce fel de idei au fost folosite: punte între geometrie și teoria algebrică a numerelor Surpriza matematică, în versiunea OpenAI, vine din faptul că demonstrația aduce instrumente din teoria algebrică a numerelor (ramură care studiază, între altele, factorizarea în extensii ale numerelor întregi) într-o problemă geometrică „elementară”. Textul menționează explicit utilizarea unor concepte precum „turnuri infinite de corpuri de clasă” și teoria Golod–Șafarevich pentru a arăta că există corpurile de numere necesare construcției. Verificare și interpretare: rolul matematicienilor externi OpenAI afirmă că demonstrația a fost verificată de matematicieni externi, care au scris și o lucrare de însoțire. În material sunt incluse și evaluări ale semnificației: Tim Gowers (laureat al Medaliei Fields), în lucrarea companion, numește rezultatul „un prag în matematica IA”, iar Arul Shankar apreciază că astfel de modele pot avea „idei originale ingenioase” și le pot duce la capăt. În aceeași notă, Thomas Bloom descrie impactul ca fiind „un da moderat” la întrebarea dacă demonstrația ne învață ceva nou despre problemă, argumentând că arată cât de mult pot spune construcțiile din teoria numerelor despre astfel de întrebări din geometria discretă și că profunzimea teoriei necesare ar putea orienta cercetări viitoare. Ce urmează Din perspectiva OpenAI, miza depășește cazul punctual: dacă un model poate menține coerent un argument lung, poate conecta domenii îndepărtate și poate produce rezultate care rezistă verificării, aceste abilități ar fi relevante și pentru alte științe (biologie, fizică, inginerie, medicină). În același timp, compania insistă că „judecata umană” rămâne esențială: oamenii aleg problemele, interpretează rezultatele și decid direcțiile de cercetare. [...]
Apple pregătește o extindere a funcțiilor de inteligență artificială generativă în iOS 27, iPadOS 27 și macOS 27 , după ce a creat un nou înregistrare DNS pentru subdomeniul „genai.apple.com”, un indiciu că va centraliza și operaționaliza mai mult zona „genAI” (AI generativă) înainte de WWDC 2026 , potrivit WinFuture . Conferința WWDC 2026 începe pe 8 iunie și va avea în prim-plan noile versiuni ale sistemelor de operare iOS 27, iPadOS 27 și macOS 27. Subdomeniul nu este activ în acest moment, însă astfel de adrese sunt folosite frecvent ca puncte de acces pentru dezvoltatori, unde sunt publicate documentații pentru interfețe de programare (API) și reguli, inclusiv pe zona de confidențialitate. Ce indică subdomeniul „genai” pentru strategia Apple Mișcarea sugerează că Apple pregătește funcții noi bazate pe inteligență artificială generativă, care poate produce conținut (de exemplu texte sau imagini) pe baza datelor existente. Așteptările sunt ca Apple să extindă capabilitățile sub umbrela „Apple Intelligence”, adică setul de funcții AI introdus deja în ecosistem. Siri și funcții „în aplicații”, cu procesare în cloud Publicația notează, citând 9to5Mac, că Apple ar lucra la o versiune revizuită a lui Siri, capabilă să înțeleagă contextul de pe ecran și să execute acțiuni direct în aplicații. Pentru aceste funcții, Apple ar urma să folosească modele Google Gemini, livrate prin infrastructura „ Private Cloud Compute ” (procesare în cloud cu accent pe protecția datelor). Abordarea permite rularea unor sarcini mai solicitante, dar implică necesitatea unei conexiuni la internet; procesarea ar fi „asigurată criptografic”, conform sursei. Exemple de îmbunătățiri așteptate în aplicații Între funcțiile menționate ca așteptate se numără: Safari, care ar putea denumi automat grupurile de file (tab-uri); Wallet, care ar putea crea permise digitale pornind de la bilete fizice; „Visual Intelligence”, care ar putea recunoaște informații precum valori nutriționale sau cărți de vizită; „Voice Control”, care ar putea permite navigarea prin limbaj natural. În paralel, Apple continuă să mizeze pe accelerarea locală a sarcinilor AI prin „Neural Engine”, integrată în cipurile sale de mai mulți ani, începând cu A11 Bionic. Ce urmează Semnalul principal rămâne operațional: apariția „genai.apple.com” indică pregătirea unui „hub” dedicat pentru dezvoltatori și, implicit, o extindere mai structurată a funcțiilor de AI generativă în următoarele versiuni majore de iOS, iPadOS și macOS, cu detalii așteptate odată cu WWDC, din 8 iunie. [...]
Inteligența artificială începe să mute centrul de greutate al industriei muzicale dinspre creație spre monetizare și marketing , iar asta poate schimba cine controlează valoarea și veniturile din muzică, potrivit unei discuții găzduite de CNBC la CONVERGE LIVE , în Singapore . În intervenția lor, executivii din muzică Bernie Cho și Anand Roy susțin că AI nu afectează doar modul în care se compune și se produce muzica, ci și felul în care aceasta este promovată, evaluată și transformată în bani. Din perspectivă economică, miza este redistribuirea puterii de negociere între artiști, case de discuri, platforme și intermediari, pe măsură ce tehnologia reduce barierele de producție și accelerează ciclurile de lansare. Ce se schimbă, concret, în lanțul de valoare Cei doi vorbesc despre o extindere a rolului AI dincolo de „instrument de studio”, către zone care influențează direct veniturile: marketing : optimizarea și accelerarea promovării; monetizare : apariția unor noi fluxuri de venit (fără a detalia care anume, în materialul video); evaluare : schimbări în modul în care este „prețuită” muzica și, implicit, în cum se împarte valoarea între actorii din industrie. De ce „autenticitatea” devine un activ mai scump Deși AI poate ajuta artiștii să lucreze mai repede și să deschidă oportunități comerciale, Cho și Roy argumentează că, într-o piață inundată de conținut generat sau asistat de algoritmi, autenticitatea umană, participarea artistului și conexiunea reală cu publicul ar putea conta mai mult ca diferențiator economic. Materialul este o conversație filmată la CONVERGE LIVE (Singapore), publicată pe 23 mai 2026, și nu include date financiare sau exemple cuantificate; concluziile sunt prezentate ca evaluări ale celor doi executivi despre direcția industriei. [...]
