Știri
Știri din categoria Tehnologie
Google și NVIDIA își caută alternative la TSMC, iar Intel poate câștiga contracte majore în AI, pe fondul presiunii tot mai mari asupra capacităților de producție ale liderului taiwanez, potrivit Mobilissimo.
Miza este una operațională și de lanț de aprovizionare: cererea explozivă de cipuri pentru inteligență artificială (AI) pune la încercare capacitatea TSMC, în special pe zona de „împachetare avansată” (tehnologii care permit combinarea mai multor cipuri într-un singur ansamblu). În acest context, companii mari din AI își reduc dependența de un singur furnizor, iar Intel începe să fie luat mai serios în calcul ca producător pentru terți.
Conform informațiilor citate de publicație, Google ar fi plasat către Intel o comandă pentru producția a peste 3 milioane de procesoare TPU (Tensor Processing Unit) în 2028, după „mai multe luni de teste”. Mișcarea ar face parte dintr-un plan mai amplu care ar putea duce la livrarea a peste 6 milioane de astfel de cipuri în perioada 2027–2028.
TPU-urile sunt procesoare specializate pentru sarcini de AI, folosite de Google pentru antrenarea și rularea modelelor.
În paralel, NVIDIA ar evalua tehnologii Intel considerate de vârf, inclusiv procesul de fabricație 18A și soluții de împachetare avansată. Potrivit materialului, aceste tehnologii ar putea fi folosite pentru viitoarea arhitectură Feynman, programată pentru 2028.
Pentru Intel, interesul din partea Google și NVIDIA este prezentat ca o oportunitate după „ani dificili” și investiții mari în divizia de producție pentru terți. În același timp, TSMC rămâne liderul industriei, însă semnalul transmis de aceste demersuri este că marile companii din AI caută să-și diversifice furnizorii, pe fondul constrângerilor de capacitate din Taiwan.
Materialul Mobilissimo indică drept sursă inițială publicația Thenextweb.com.
Recomandate
Airbus își repoziționează planurile pentru aviația de luptă europeană pe drone „însoțitoare” pentru avioane cu pilot , cu U760 Ravenstorm în centru, într-un moment în care componenta de avion de generație nouă (NGF) din programul FCAS pare să fi eșuat, potrivit TWZ . Miza operațională este că astfel de platforme fără pilot ar putea acoperi mai repede și mai ieftin o parte din nevoile de capacitate ale forțelor aeriene europene, prin integrarea cu flote existente precum Eurofighter. În ajunul salonului aeronautic ILA Berlin, Airbus a prezentat ceea ce numește „cel mai versatil portofoliu de drone din Europa”, reorganizat sub un prefix comun „U” pentru sisteme fără pilot. În portofoliu intră, pe lângă Ravenstorm, o versiune „europeanizată” a XQ-58A Valkyrie (U740), platforma MALE Eurodrone (redenumită U950), soluții tactice și sisteme anti-dronă, precum și elicopterul fără pilot U145. U760 Ravenstorm: roluri de luptă și calendar „începutul anilor 2030” Airbus descrie Ravenstorm drept „următoarea evoluție” într-o familie scalabilă de aeronave de luptă colaborative fără pilot (UCCA – „uncrewed collaborative combat aircraft”), concepute să opereze împreună cu avioane de vânătoare. Compania indică drept misiuni-țintă: lovituri aer-sol cu muniții ghidate de precizie; apărare aer-aer cu rachete aer-aer cu rază medie și lungă; război electronic, inclusiv bruiaj (inclusiv „non-cinetic”) pentru suprimarea apărării antiaeriene. Un model la scară 1:1 urmează să fie expus la ILA. Conform datelor din articol, drona are aproximativ 43 de picioare lungime (aprox. 13,1 metri) și o anvergură de 33 de picioare (aprox. 10,1 metri). Airbus plasează disponibilitatea Ravenstorm „la începutul anilor 2030”, fără un an exact. Două piste pentru „drone-însoțitor”: U740 Valkyrie vs. U760 Ravenstorm Airbus propune în paralel două drone de luptă colaborative, de dimensiuni comparabile, dar cu poziționare diferită. U740 Valkyrie combină celula proiectată de Kratos cu sistemul de misiune MARS al Airbus (un „sistem de misiune suveran”, cu un nucleu software susținut de inteligență artificială pentru autonomie și utilizare pe mai multe platforme). Pentru U740, Airbus indică o țintă de intrare în serviciu în 2029, cu Forțele Aeriene Germane (Luftwaffe). Articolul notează însă că nu este limpede dacă Valkyrie a fost selectată formal de armata germană. Airbus se așteaptă ca U740 să fie folosită în experimentare operațională împreună cu Eurofighter, inclusiv pentru demonstrarea unor capabilități inițiale aer-sol. În interpretarea publicată, existența celor două oferte ar reflecta și diferențe de cost și capabilități: Valkyrie ar fi fost gândită ca platformă mai ieftină, în timp ce Ravenstorm ar fi mai capabilă și, implicit, mai costisitoare. Context: după blocajul NGF, accentul se mută pe integrarea cu flotele existente Momentul prezentării este considerat „notabil” deoarece vine după prăbușirea recentă a planului franco-german pentru avionul NGF, parte a inițiativei FCAS. În acest context, portofoliul Airbus – în special apariția Ravenstorm alături de Valkyrie – sugerează o direcție în care Europa ar putea încerca să-și mențină ambițiile de aviație de luptă prin multiplicarea forței avioanelor actuale (Eurofighter, Rafale) cu drone colaborative. Articolul mai menționează că Airbus intenționează să folosească experiența acumulată din programe anterioare precum demonstratorul Barracuda și proiectul LOUT (un demonstrator „stealth” care nu a zburat, dar a fost testat la sol). Ce rămâne neclar, pe baza informațiilor disponibile, este câte variante din familia Ravenstorm ar putea urma și în ce configurații, precum și statutul conceptului Airbus „Wingman” prezentat la ILA 2024. În schimb, direcția operațională indicată este explicită: dronele de tip UCCA sunt gândite să intre în ecuația de luptă europeană înaintea unei eventuale generații noi de avioane cu pilot, tocmai pentru a acoperi presiunea de capacitate în condiții de resurse limitate. [...]
Datele din dosarele de reglementare sugerează că Steam Machine ar putea ajunge pe piață înainte de 29 iunie 2026 , ceea ce ar însemna o fereastră de lansare mai strânsă și mai previzibilă pentru partenerii din distribuție și pentru piața de accesorii, potrivit Notebookcheck . Indiciul vine dintr-o analiză publicată pe Reddit de utilizatorul u/wayTooManyBugs , care a comparat documente publice depuse pentru hardware Valve. Teoria pornește de la modul în care au fost publicate, în timp, documentele pentru Steam Controller și de la faptul că pentru Steam Machine apare deja o dată de publicare pentru manual și fotografii de produs: 29 iunie. Ce arată, concret, documentele și comparația cu Steam Controller În cazul Steam Controller, utilizatorul de pe Reddit a observat că manualul și mai multe fotografii de produs nu au fost făcute publice decât pe 20 mai 2026, adică după ce dispozitivul era deja la vânzare. În schimb, documentele de reglementare fuseseră depuse mult mai devreme, pe 24 noiembrie 2025. Pentru Steam Machine, Valve ar fi depus documentele de reglementare tot spre finalul lui 2025, iar înregistrările indică deja data de publicare (pentru manual și fotografii) ca fiind 29 iunie. De ce contează: semnal operațional, dar încă fără confirmare oficială Dacă Valve repetă același tipar (publicarea manualului și a fotografiilor după lansare), atunci Steam Machine ar putea fi lansat înainte de 29 iunie, nu în acea zi. Notebookcheck notează însă că, în acest moment, concluzia rămâne speculativă și nu a prins încă amploare pe Reddit, deși reacțiile inițiale din comentarii sunt pozitive. Contextul care face ipoteza plauzibilă este că Valve a confirmat recent că Steam Machine este programat să se lanseze „vara aceasta”, fără o dată exactă. În paralel, publicația amintește că, pentru o parte dintre fani, principala preocupare nu este data, ci prețul, pe fondul unei creșteri recente de preț la Steam Deck . [...]
Chiplet-urile sunt prezentate ca o soluție la costurile tot mai mari ale proiectării cipurilor , într-o discuție despre cum industria încearcă să depășească limitele economice și tehnice ale „cipului monolitic”, potrivit Oracle Cloud Infrastructure , care publică un episod din podcastul Arm Viewpoints cu analistul Austin Lyons (Chipstrat). Miza, dincolo de ambalare (packaging), este una operațională și de cost: pe măsură ce cipurile devin mai mari, randamentul de fabricație (yield) se deteriorează, iar cheltuielile de proiectare cresc, în timp ce beneficiile de performanță obținute prin trecerea la noduri de fabricație mai avansate nu mai cresc în același ritm. În acest context, „chiplet-urile” sunt descrise ca o metodologie de proiectare: descompunerea unui sistem care înainte era un singur „system-on-chip” (SoC) în componente mai mici (die-uri) care sunt apoi reasamblate într-un singur pachet. De ce împinge economia industria spre chiplet-uri Austin Lyons leagă interesul accelerat din ultimii ani de câteva presiuni convergente: costuri în creștere pentru proiectarea cipurilor mari, pe noduri avansate; randament mai slab la cipuri mai mari (mai multe defecte per suprafață înseamnă mai multe pierderi); cerere de „cât mai mult compute și memorie”, alimentată inclusiv de modelele lingvistice mari (LLM); limitări fizice ale dimensiunii maxime realizabile (menționează constrângeri legate de „reticle size”, adică aria maximă expusă într-un pas de litografie). Un argument economic important din discuție este că nu toate blocurile unui cip beneficiază la fel de miniaturizare: logica (tranzistorii pentru calcul) scalează mai bine, dar memoria, intrările/ieșirile (I/O) și componentele analogice nu au aceleași câștiguri economice când sunt mutate pe noduri tot mai scumpe. Chiplet-urile ar permite combinarea unor componente fabricate pe tehnologii diferite, în funcție de ce are sens tehnic și financiar. Ce au arătat „primii” care au mers pe chiplet-uri Episodul susține că tranziția nu e trivială, pentru că schimbă „totul” – de la fluxul de proiectare și integrare până la testare – și că a fost nevoie ca jucători mari să demonstreze fezabilitatea, fiind invocate exemple precum AMD și Intel. În cazul AMD, Lyons indică drept lecție majoră reutilizarea: nu doar reutilizarea de „soft IP” (de exemplu RTL, descrierea logicii), ci reutilizarea unor chiplet-uri întregi pentru a construi produse diferite (SKU-uri diferite) prin combinarea lor în configurații variate. Ca exemplu, el menționează familia Instinct MI300, unde o variantă ar folosi un set de chiplet-uri GPU, iar alta ar combina chiplet-uri GPU cu chiplet-uri CPU pentru o țintire diferită a sarcinilor (AI vs. HPC). De ce nu există încă o „piață” reală de chiplet-uri Deși ideea de „plug-and-play” este una dintre promisiunile chiplet-urilor, Lyons spune că principalul obstacol este interoperabilitatea: pentru o piață funcțională, cumpărătorul trebuie să aibă garanția că un chiplet achiziționat „vorbește aceeași limbă” cu restul sistemului, fără integrare personalizată de la caz la caz. În discuție sunt menționate standarde și cadre care ar trebui să reducă această fricțiune, între care: UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express) – descris ca un nivel „de jos”, care definește cum comunică fizic chiplet-urile (straturi de semnal, protocol, model software); AMBA CHI / CHI-C2C (chip-to-chip) – pentru păstrarea coerenței memoriei între die-uri, astfel încât ansamblul să se comporte ca un „singur cip logic”; Arm CSA (Chiplet System Architecture) – un nivel mai „sus”, care țintește reguli de partiționare a sistemului în chiplet-uri, astfel încât componente dezvoltate separat să poată fi integrate într-un ansamblu coerent. Ce urmează, conform discuției Episodul plasează chiplet-urile ca direcție relevantă pentru infrastructura AI, auto și alte domenii cu cerințe mari de calcul, dar insistă că trecerea de la utilizări interne (în cadrul aceleiași companii) la o piață deschisă depinde de maturizarea standardelor și a interconectărilor. În lipsa acestora, beneficiile economice ale „compozabilității” riscă să fie erodate de integrare personalizată și costuri operaționale suplimentare. [...]
Panos Panay pune accent pe „miza mare” a deciziilor reversibile în dezvoltarea de produse , într-un moment în care companiile de tehnologie accelerează investițiile în inteligență artificială și dispozitive pentru consumatori, potrivit unui episod din podcastul Tech Unheard publicat de Oracle Cloud Infrastructure . În episod, Rene Haas, CEO al Arm și gazda podcastului, discută cu Panos Panay, vicepreședinte senior Amazon Devices and Services, despre tranziția sa de la Microsoft la Amazon și despre modul în care echipele pot lua decizii rapide fără să blocheze organizația în pariuri greu de întors. Panay spune că, în logica Amazon, diferența dintre deciziile „ușă cu sens unic” (greu sau imposibil de reversat) și „ușă cu două sensuri” (reversibile) devine un instrument practic de management: la cele din urmă, viteza și ajustarea pe parcurs pot conta mai mult decât perfecțiunea inițială. Lecția „prea devreme” din Windows pe Arm și primul Surface O parte consistentă a conversației revine la perioada în care Microsoft a încercat devreme să construiască Windows pe arhitectura Arm și să livreze un produs Surface care integra acest pariu tehnologic. Panay recunoaște că primul val a fost „înaintea timpului său”, inclusiv din cauza maturității insuficiente a ecosistemului software și a lipsei aplicațiilor-cheie. Un exemplu concret din discuție: Haas își amintește reacția unui reviewer care a întrebat dacă dispozitivul „rulează iTunes”, iar răspunsul negativ a închis practic evaluarea. În lectura lui Panay, problema nu era doar tehnică, ci de ecosistem: fără suficiente dispozitive Arm, dezvoltatorii nu aveau stimulent să optimizeze aplicații, iar fără aplicații, dispozitivele nu puteau scala — un cerc vicios tipic pentru platforme aflate la început. De ce contează pentru companii: viteză, echipe reziliente și „muscle memory” Mesajul operațional al episodului este că eșecurile sau lansările timpurii pot avea valoare economică indirectă atunci când construiesc competențe interne și disciplină de execuție. Haas face o paralelă cu NVIDIA Shield, un produs care nu a adus câștiguri mari, dar ar fi contribuit la învățarea necesară pentru a dezvolta ulterior sisteme precum DGX. În aceeași logică, Panay insistă că o echipă aliniată la o misiune poate absorbi mai bine iterațiile și schimbările de direcție, mai ales când organizația tratează o parte din decizii ca fiind reversibile și, deci, „optimizabile” pe parcurs. Ce rămâne neclar din episodul publicat Transcrierea disponibilă în pagină este întreruptă („trunchiat”), iar discuția despre „cele două sau trei lucruri” pe care Panay le consideră esențiale pentru alinierea echipelor nu este redată integral în materialul furnizat. În consecință, concluziile despre „rețeta” lui completă de leadership nu pot fi extrase complet din textul disponibil. [...]
Google va face gratuit „ AI Mode ” în Search din această vară , o mutare care poate accelera adoptarea căutării asistate de inteligență artificială și poate crește presiunea competitivă pe piața de informare online, potrivit Mobilissimo . Schimbarea este parte dintr-un pachet mai amplu de funcții pregătite pentru Cupa Mondială FIFA 2026 , care leagă Search, Maps, Waze și Gemini într-o experiență integrată pentru fani. Ce se schimbă în Google Search: scoruri live și întrebări „mai grele” În Search, Google pregătește o afișare mai ușor de urmărit pentru scoruri în timp real, echipele de start, clasamente și știri despre competiție. O funcție nouă menționată este posibilitatea de a fixa scorul unui meci pe ecranul blocat al telefonului, atât pe Android, cât și pe iPhone, pentru actualizări rapide în timpul partidei. Componenta cu miză mai mare este „AI Mode”, care ar urma să răspundă la întrebări mai complexe despre jucători, echipe sau tactici. Publicația notează și că, pe viitor, AI Mode ar urma să includă funcții de rezervare a biletelor prin intermediul unui „agent software” (un program care execută sarcini în numele utilizatorului). Maps și Waze: navigație și informații de trafic în jurul stadioanelor Google Maps și Waze primesc, înaintea turneului, îmbunătățiri orientate spre deplasarea la meciuri: informații despre trafic, închideri de drumuri, zone pietonale și rute de transport public din apropierea stadioanelor. În plus, Waze va putea afișa scoruri live atunci când mașina este oprită, iar Google Maps va ajuta suporterii să găsească mai ușor locuri unde pot urmări meciurile alături de alți fani. Gemini: rezumate și actualizări programate pentru abonați Gemini este poziționat ca un „hub” de conținut în timpul competiției, cu scoruri, rezumate, știri și elemente vizuale generate cu ajutorul inteligenței artificiale. Pentru abonații Plus, Pro și Ultra vor fi disponibile și actualizări programate despre echipele și jucătorii favoriți. Per ansamblu, pachetul de funcții indică strategia Google de a ține utilizatorul în propriul ecosistem (căutare, navigație, asistent AI) pe durata unui eveniment cu audiență globală, cu AI Mode gratuit ca element de distribuție în masă. [...]
Google extinde traducerea vocală aproape în timp real în peste 70 de limbi prin noul model Gemini 3.5 Live Translate, pe care îl duce simultan către dezvoltatori (prin API), companii (în Google Meet ) și publicul larg (în Google Translate), potrivit Google Blog . Miza practică: traducere „speech-to-speech” (voce-la-voce) cu întârziere de câteva secunde, fără pauze stânjenitoare, ceea ce poate schimba modul în care se desfășoară apelurile și întâlnirile multilingve. Modelul detectează automat peste 70 de limbi și generează vorbire tradusă cu intonație, ritm și tonalitate apropiate de cele ale vorbitorului. Google susține că, spre deosebire de sistemele „pe rând” (care așteaptă ca interlocutorul să termine), Gemini 3.5 Live Translate produce traducerea continuu, echilibrând nevoia de context (pentru calitate) cu sincronizarea conversației. Unde ajunge modelul și cine îl poate folosi Google spune că lansarea începe „de azi” și se face pe trei canale: Dezvoltatori : „public preview” prin Gemini Live API și prin Google AI Studio . Companii : „private preview” în Google Meet pentru anumiți clienți Google Workspace, începând din această lună, cu extindere mai largă „mai târziu în acest an”. Utilizatori : disponibilizare globală în aplicația Google Translate pe Android și iOS . Ce se schimbă în Google Meet: mai multe limbi și combinații Pentru Google Meet, compania indică trei îmbunătățiri operaționale: suport pentru 70+ limbi , față de limita anterioară de cinci ; conversații în peste 2.000 de combinații de limbi într-o întâlnire, față de situația anterioară în care traducerea era „doar către și dinspre engleză”; interfață actualizată pentru acces instant la traducerea vocală. Dezvoltatori și parteneri: integrare în aplicații de voce Google afirmă că modelul procesează vorbirea „pe măsură ce este transmisă” (streaming), suportă intrări multilingve fără configurări manuale și are robustețe la zgomot, pentru medii imprevizibile. Compania indică utilizări precum interpretariat live pentru apeluri, întâlniri, lecții sau transmisiuni. Pentru implementare, Google trimite la un demo și cod exemplu pe GitHub: demo și example code . Sunt menționate și integrări în platforme pentru infrastructură media în timp real, precum Agora și Fishjam , astfel încât dezvoltatorii să se concentreze pe experiența utilizatorului. Testare în Grab și semnalul de cerere din piață Un exemplu de utilizare comercială este Grab, care testează modelul pentru comunicare multilingvă aproape în timp real între șoferi și pasageri la preluare. Google precizează că utilizatorii Grab fac peste 10 milioane de apeluri vocale pe lună prin platformă, ceea ce sugerează un volum relevant pentru scenarii în care latența și fluența traducerii contează. Măsură de siguranță: marcaj SynthID în audio Google mai spune că tot audio-ul generat de modelele sale este „marcat” cu SynthID — un filigran imperceptibil inserat direct în ieșirea audio, pentru ca materialele generate de AI să rămână detectabile și să ajute la prevenirea dezinformării. [...]
