Ultimul articol din acest an al seriei All in on Tech nu putea fi despre altceva decât despre planurile și proiecțiile făcute pe anul în care urmează să intrăm. De curând (24 nov. a.c.) au fost lansate în mediul public informații despre un ordin executiv privind inteligența artificială, emis de Casa Albă: Președintele Trump a lansat un program național dedicat inteligenței artificiale, cunoscut sub numele de Misiunea Genesis [1]. Textul ordinului susține că lupta pentru dominație tehnologică globală în dezvoltarea AI necesită un efort național istoric, comparable in urgency and ambition to the Manhattan Project[1]. Practic Genesis se conturează ca un efort național dedicat și coordonat pentru a dezlănțui o nouă eră a inovației și descoperirilor accelerate de AI, care să poată rezolva cele mai dificile probleme ale secolului. Michael Katzio, directorul Biroului pentru Politici în Știință și Tehnologie al Casei Albe, a continuat descriind Misiunea Genesis drept cea mai amplă mobilizare de resurse științifice de la programul Apollo încoace [2].

Header-ul anunțului făcut de Casa Albă pe pagina oficială

Lăsând totuși la o parte superlativele cu tentă politică, Misiunea Genesis este, în esență, o inițiativă de a reuni și corela eforturile științifice ale Statele Unite, pentru a permite noi descoperiri generate de AI. Vor fi colectate (în vederea conectării) seturi de date de la National Science Foundation, National Institute of Standards and Technology și National Institutes of Health, unele dintre ele conținând informații de la începutul anilor 1940 (evident că acestea vor trebui ajustate în formate lizibile computerelor pentru a fi accesibile modelelor AI). Ordinul președintelui Trump stabilește un dublu obiectiv: (1) antrenarea unor scientific foundation models[2] și (2) crearea de agenți AI care să testeze noi ipoteze, să automatizeze fluxurile de lucru din cercetare și să accelereze descoperirile științifice. În acest scop, Departament of Energy[3] al Statelor Unite (DOE) și rețeaua sa de 17 laboratoare naționale își vor pune la dispoziție datele și resursele de calcul pentru instituții de cercetare și companii private [3]. Ordinul cere ca DOE să creeze ceea ce s-ar numi o platformă de experimentare AI închisă, care integrează supercalculatoarele americane  și colecții unice de date pentru a genera acele scientific foundation models și a înzestra cu roboți laboratoarele de cercetare [4].

Michael Kratsios, President Trump and David Sacks speak onstage at the All-In and Hill & Valley Forum „Winning the AI Race” at Andrew W. Mellon Auditorium on July 23 in Washington. | Roy Rochlin/Getty Images for Hill & Valley Forum

Este cât se poate de evident că vorbim despre o inițiativă majoră de organizare a datelor cu caracter științific împrăștiate prin diverse agenții guvernamentale și de concentrare a resurselor pentru a impulsiona știința accelerată de AI. Michael Katzio a afirmat că, încă din anii 1990, avantajul științific al Americii se confruntă cu provocări tot mai mari – una dintre acestea regăsindu-se sub forma scăderii numărului de medicamente aprobate și a rezultatelor din cercetare, în ciuda poate a bugetelor științifice în creștere. Misiunea Genesis urmărește să inverseze acest trend prin unificarea eforturilor științifice ale agenției și integrarea AI ca instrument științific, pentru a revoluționa modul în care se face știință și cercetare [2]. Seturile de date și infrastructura de calcul vor fi centralizate într-o singură platformă (American Science and Security Platform) care va fi înființată de DOE și despre care se afirmă că, odată finalizată, va fi cel mai complex și puternic instrument științific construit vreodată în întreaga lume. Aceasta va valorifica expertiza a aproximativ 40.000 de oameni de știință, ingineri și personal tehnic din cadrul DOE, alături de inovatori din sectorul privat, pentru a asigura că Statele Unite conduc și construiesc tehnologiile care vor defini viitorul [3]. DOE are, de asemenea, sarcina de a formula în termen de două luni de la ordin, o listă de 20 de provocări științifice și tehnologice de importanță națională, care să reprezinte focusul inițial al misiunii. Acestea pot include domenii precum advanced manufacturing, biotehnologia, materialele critice, fisiunea și fuziunea nucleară, quantum information science și, bineînțeles, semiconductorii (!!) [1] – voi reveni asupra calendarului.

Inițiativa se bazează pe resursa națională de cercetare în inteligență artificială deja existentă, National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR)Pilot [5], care a fost înființată în 2020 și a reunit instituții precum Department of Defense, Department of Energy, NASA, National Institutes of Health etc. – cu companii private precum OpenAI, Google, Anthropic, Meta etc., pentru a forma o comunitate națională de cercetare. Lynn Parker, care a co-prezidat NAIRR în timpul administrației Biden, a spus: sprijinul guvernamental pentru AI construiește fundația unor noi descoperiri și ajută la menținerea eforturilor inovatoare aliniate cu interesul public, continuând prin a afirma că NAIRR consideră de regulă că noile produse apar cu ușurință, neglijând să înțeleagă că adesea decade de cercetare stau în spatele acestora. Fără o investiție pe termen lung, riscăm să lăsăm tehnologiile să ne definească economia, siguranța și viața de zi cu zi.

Continuând discuția privitoare la conexiunea dintre public și privat, Amazon a anunțat la final de noiembrie a.c. că va cheltui 50 de miliarde de dolari pentru a-și extinde facilitățile AI și supercomputing destinate clienților guvernamentali [6]. Extinderea va începe anul viitor și se așteaptă să adauge în total 1,3 gigawați of AI and supercomputing capacity across… AWS Top Secret, AWS Secret, și AWS GovCloud (US) Regions. CEO-ul AWS[4], Matt Garman, a declarat: Investiția noastră în infrastructură de inteligență artificială și cloud special concepută pentru sectorul public va transforma fundamental modul în care instituțiile utilizează supercomputingul. Oferim instituțiilor acces extins la capabilități AI avansate, care le vor permite să accelereze dezvoltarea în domenii critice, de la securitate cibernetică până la descoperirea de noi medicamente. Această investiție elimină barierele tehnologice care au ținut guvernul în loc și poziționează și mai bine America pentru a conduce în era inteligenței artificiale [6].

Rămânând în zona marilor investiții, Meta a declarat în luna septembrie că urmează să-și extindă capacitățile AI cu 600 miliarde USD până în 2028. Deși declarația lui Mark Zuckerberg nu pare să aibă legătură cu domeniul public, cadrul în care a fost făcută – mai precis direct președintelui Trump în cadrul unei cine la Casa Albă, oferă câteva indicii [7].

Atunci când companii de calibrul celor menționate – listate totodată ca parteneri NAIRR și care în total au capitalizare bursieră de peste zece trilioane de dolari [8], se lansează în astfel de proiecte, înseamnă ceva. Ce exact, rămâne de văzut (!!).  Ceea ce este important e că fața lumii, felul în care noi definim în acest moment societatea, se va schimba radical în următorii ani.

Rămâne totuși o problemă deocamdată aparent mai greu de rezolvat, cea a cipurilor[5]. Meta pare să treacă la TPU-urile (Tensor Processing Unit) dezvoltate de Google pentru propriile centre de date. Publicația The Information relatează că Google a început să propună clienților mari de cloud instalarea TPU-urilor in-house [9]. Google și-a pus la dispoziție cipurile AI personalizate prin Google Cloud de ani de zile, dar încă nu a vândut până acum TPU-uri direct unor clienți externi. O parte a argumentului ce vizează noua abordare este că aceste cipuri pot fi operate cu standarde mai ridicate de securitate și conformitate, dificil de atins în regim exclusiv de cloud. Conform surselor citate de The Information, Meta poartă discuții pentru a comanda TPU-uri în valoare de mai multe miliarde de dolari, care să fie instalate în centrele sale de date în 2027. Este clar că, deși Google produce TPU-uri de peste un deceniu, lansarea și succesul lui Gemini 3 a (re)adus aceste cipuri în atenția publicului (am vorbit despre diferența între modelele de top într-un articol mai vechi – „Explozia inteligenței – de la experiment la impact” [10]). Noul model Gemini a fost antrenat exclusiv pe TPU-uri, ceea ce i-a determinat pe mulți să se întrebe dacă nu cumva și aceste cipuri (produse în exclusivitate de Google) ar putea reprezenta o alternativă viabilă la GPU-urile Nvidia. Știrea pare să fi influențat și piața bursieră; la o zi după emiterea ordinului Bloomberg raportând o creștere de 2,7% pentru Google și o scădere de 2,7% pentru Nvidia pe piețele de tranzacționare [11].

Analiștii Bloomberg au scris: utilizare de către Meta a TPU-urilor Google, care sunt deja folosite de Anthropic, arată că furnizorii terți de modele lingvistice mari vor apela, cel mai probabil, la Google ca furnizor secundar de cipuri pentru accelerarea proceselor de inferență. Acum, deși este clar că Google își intensifică eforturile pentru a concura, analiza se dorește mai mult o predicție decât o imagine a realității. Totuși, raportul conține câteva indicii suplimentare despre modul în care Google încearcă să abordeze piața cipurilor pentru AI. Unul dintre cele mai mari avantaje ale Nvidia este ecosistemul de dezvoltatori CUDA[6] [12]. Pe partea cealaltă, Google a dezvoltat un nou pachet software numit TPU Command Center, conceput pentru a face mai ușor de gestionat compatibilitatea cu TPU-urile [13]. În cele din urmă, deși Google ar putea avea nevoie de câțiva ani pentru a câștiga o cotă semnificativă din piața de cipuri AI, Nvidia ia deja în serios această amenințare. Conform The Information, Nvidia urmărește îndeaproape aceste negocieri și a convins Anthropic și OpenAI să facă angajamente mari pentru GPU-urile Nvidia [14].

Într-o postare pe X, strategul-șef pe piețe de capital al Futurum Group, Shay Boloor, scrie: Știu că primul instinct este să interpretăm faptul că Meta explorează utilizarea TPU-urilor Google ca începutul erodării Nvidia, dar nu despre asta este vorba. Adevărata poveste este viteza curbei de încărcare a sistemelor de inteligență artificială ale Meta, în condițiile în care ciclurile de antrenare Llama[7], sistemele de înțelegere a videoclipurilor și zecile de miliarde de apeluri zilnice de inferență lovesc toate același plafon computațional.

Meta este deja pe cale să cheltuiască aproximativ 100 de miliarde pe hardware Nvidia și totuși este în continuare la limita capacității. Adăugarea TPU-urilor nu înlocuiește această cheltuială, ci se așază pur și simplu peste ea. Chiar dacă Nvidia și-ar dubla producția, Meta tot ar rămâne cu deficit de capacitate de calcul [15].

Întorcându-ne la Misiunea Genesis, în ciuda tuturor constrângerilor de mai sus, calendarul impus de președintele SUA arată cât de urgent este acest efort. Așa cum am spus, DOE are două luni la dispoziție pentru a identifica cel puțin 20 de provocări naționale în care AI ar putea accelera dramatic progresul. Mai departe are trei luni pentru a lista fiecare supercalculator, sistem de stocare și rețea de mare viteză care poate susține această misiune. Iar în nu mai mult de nouă luni de la emiterea ordinului, administrația președintelui Trump vrea să participe la o demonstrație reală că această platformă poate produce rezultate pe care cercetarea tradițională nu le poate obține. Miza este foarte mare (competiția globală, mai ales cea cu China) îi face pe americani să investească masiv în știința bazată pe AI. Washington-ul consideră că a rămâne în urmă în această cursă ar putea slăbi poziția de lider a Americii în industriile care modelează puterea militară, forța economică și influența tehnologică pe termen lung – practic, tot ceea ce face din America superputerea de astăzi [16].

Din acest motiv, ordinul prezidențial stabilește, de asemenea, reguli stricte de securitate. Doar parteneri aprobați, precum laboratoare naționale, universități și companiile selectate, vor primi acces. Toți cei implicați vor trebui să respecte standarde uniforme de securitate cibernetică, clasificare, confidențialitate și control al exporturilor. Guvernul dorește colaborare, dar sub o protecție strictă a datelor și modelelor sensibile. Așadar, mesajul mai larg de la Washington este următorul: viitorul inovației va aparține celor care pot combina infrastructura științifică cu sisteme avansate de AI, iar Misiunea Genesis este o încercare de a comprima decenii de dezvoltare științifică în câțiva ani și de a asigura un avantaj național pe termen lung.

Într-un interviu recent oferit de Ilya Sutskever[8] vlogger-ului Dwarkesh Patel (25 nov. a.c. – la o zi după emiterea ordinului Președintelui Trump), Ilia a declarat că din 2012 până în 2020 am trăit într-o epocă a cercetării, iar din 2020 ne-am aflat în una a scalării. A continuat spunând că, dacă domeniul [AI] ar avea de 100 de ori mai multă putere de calcul decât cea actuală, lucrurile nu ar fi neaparat complet diferite, propunând în esență că de acum se va reintra în epoca cercetării, doar că vor fi folosite calculatoare mult mai puternice [17]. Discursul lui nu a atins nicăieri proaspătul lansat ordin, dar îmi vine foarte greu să cred că a fost lăsat deoparte de-a lungul discuțiilor premergătoare emiterii acestuia… cu siguranță este unul dintre personajele implicate în ceea ce urmează să facă Statele Unite de acum încolo în domeniul cercetării AI.

Ilya Sutskever – We’re moving from the age of scaling to the age of research. Sursa YouTube @DwarkeshPatel

Este foarte mult de analizat aici și e cât se poate de clar că nu toate obiectivele inițiativei au fost făcute publice. Sunt convins că există multe detalii necunoscute… Urmează să vedem cum evoluează lucrurile în următoarele luni. Cert este că anul 2026 va fi unul dedicat marilor descoperiri științifice din zona AI-ului sau cu ajutorul acestuia.

Pentru articol în format academic și podcast, aici: https://scrd.eu/index.php/aiot/article/view/768

References (20)

Lista completă a referințelor poate fi regăsită în formatul academic al articolului: https://scrd.eu/index.php/aiot/article/view/768

[1] Proiect de cercetare al guvernului SUA (1942–1945) care a produs primele bombe atomice [18].

[2] Oricât ar părea de amuzant, este dificil de tradus acest concept; totuși, dacă aș forța, ar însemna „modele AI capabile să înțeleagă fundamentele științei”.

[3] Echivalentul Ministerului Energiei din România.

[4] Amazon Web Services

[5] Pentru cei mai puțini familiarizați cu discursul, în momentul de față producția de cipuri la nivel mondial este asigurată de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (cu simbol bursier TSMC, poate fi regăsită ca având o capitalizare bursieră de approx. 1,565 trilioane USD [8]) care produce pentru NVIDIA (capitalizată cu 4,515 trilioane USD [8] în momentul redactării acestui articol). Aceștia din urmă produc GPUs (Grafic Processing Unit) – procesoare dedicate analizei complexe precum cele necesare modelelor AI. Prin comparație, un laptop obișnuit, folosește CPU (Central Processing Unit) – un procesor capabil să execute sarcini găsite astăzi ca fiind simple: operații asociate operării de către utilizator a unui computer (calcul tabelar, navigare pe Internet etc.).

[6] Compute Unified Device Architecture – o arhitectură computațională care permite programatorilor să folosească putere de procesare uriașă în paralel.

[7] O familie de modele LLM lansată de Meta AI în februarie 2023 [19].

[8] Am vorbit despre Ilia în unul din articolele precedente spunând că este una dintre figurile cele mai enigmatice dar totodată adânc implicate în cercetarea fundamentală a AGI-ului [20].