OpenAI tocmai a făcut o mișcare care îți spune totul despre poziția reală a acestei companii. Ei preiau Sora, generatorul lor video AI, direct în ChatGPT. Sună ca un upgrade, dar de fapt este o misiune de salvare. Aplicația de sine stătătoare Sora se epuizează. Descărcările au scăzut cu 45% în ianuarie și au ieșit complet din Top 100 în App Store, veniturile coborând cu o treime într-o lună. Între timp, creșterea ChatGPT a stagnat. Nouă sute de milioane de utilizatori săptămânali sună uriaș până când îți amintești că au promis un miliard acum mai bine de un an și încă nu au livrat. Google Gemini a crescut de cinci ori mai rapid în aceeași perioadă. Veo, deja trăiește în experiența chatului. OpenAI încearcă acum să recupereze o funcție pe care a inventat-o. Apoi a venit afacerea cu Pentagonul. Peste 2,5 milioane de utilizatori au promis să abandoneze ChatGPT peste noapte, iar dezinstalările din SUA au crescut cu aproape 300% într-o singură zi. Claude de la Anthropic a trecut pentru prima dată pe lângă ChatGPT pe App Store. Deci, ce face OpenAI cu o aplicație video pe moarte, încetinind creșterea utilizatorilor și cu o criză de PR care consumă baza sa de abonați? Combină totul și speră că produsul combinat va avea un impact diferit. Dar iată partea despre care nimeni nu vorbește. Generarea unui videoclip AI de zece secunde costă aproximativ un dolar treizeci în timpul brut al GPU-ului. OpenAI prevede deja cheltuieli de calcul de 600 de miliarde de dolari până în 2030. Costurile lor de inferență s-au cvadruplat anul trecut, iar marjele au scăzut invers. Acum vor să ofere generarea de videoclipuri la 900 de milioane de utilizatori într-o fereastră de chat. Aceasta este o companie care cheltuie prin o criză de creștere, arzând numerar într-un ritm care ar speria orice investitor pe piața publică, în timp ce concurenții se apropie din toate direcțiile. Visul unui miliard de utilizatori devine o problemă de un miliard de dolari.

Acum zece ani, săptămâna aceasta, o mașină s-a așezat în fața celui mai mare jucător de jocuri de societate de pe planetă, într-un hotel din Seul, Coreea de Sud. Jocul era Go. Are peste 3.000 de ani și are mai multe poziții posibile pe plăci decât atomi în universul observabil. Nimeni nu credea că un calculator ar putea câștiga acest meci, cel puțin încă un deceniu. Mașina a câștigat patru meciuri din cinci. Dar scorul nu a fost povestea, ci o singură mutare în Meciul 2. Mutarea 37. AlphaGo a plasat o piatră într-o poziție atât de ciudată încât comentatorii care au transmis meciul în direct au crezut că sistemul a avut o defecțiune. Jucătorii profesioniști de Go care urmăreau din întreaga lume au numit asta o greșeală în timp real. Dar nu a fost o greșeală. S-a dovedit a fi una dintre cele mai strălucite mutări din întreaga istorie de 3.000 de ani a jocului. Și o mașină a inventat asta de la sine. AlphaGo calculase că șansele ca vreun om să facă vreodată această mișcare erau de aproximativ unu la zece mii. Totuși, a jucat mutarea și acea mutare a fost cea care a câștigat jocul. Lee Sedol, campionul mondial așezat pe cealaltă parte, a stat peste douăsprezece minute și a stat acolo încercând să proceseze ce s-a întâmplat. A spus mai târziu că în acel moment și-a dat seama că AlphaGo era creativ. Acel singur chibrit a reconfigurat lumea. China a privit o mașină dominând cel mai sacru joc de strategie din cultura est-asiatică și l-a tratat ca pe o criză de securitate națională. Beijingul a lansat o campanie masivă de investiții în AI în valoare de sute de miliarde de dolari. Cursa globală a înarmărilor pentru AI prin care trăim cu toții acum a început în acea cameră de hotel. Iată de ce contează asta acum. Aproape fiecare laborator major de AI din 2026 se concentrează pe mărirea modelelor de limbaj. Prezice următorul cuvânt, dar fă-o mai bine și mai repede. Hassabis face un pariu foarte diferit. El susține că prezicerea cuvintelor nu te va duce niciodată la inteligență reală. Ceea ce lipsește este abilitatea de a gândi din timp, de a explora diferite posibilități și de a planifica înainte de a acționa. Asta a putut face AlphaGo în 2016, iar DeepMind a construit discret pe această fundație de atunci. Planul este să ia înțelegerea lui Gemini despre limbaj și lume, să o îmbine cu abilitatea lui AlphaGo de a căuta și raționa prin probleme. Și apoi să adaugi unelte specializate precum AlphaFold, care a rezolvat una dintre cele mai vechi probleme nerezolvate din biologie folosind aceeași abordare de bază. Hassabis a declarat că crede că AIG ar putea ajunge în cinci până la opt ani. Și că atunci când se va întâmpla, Revoluția Industrială va părea lentă în comparație. Totul se leagă de o singură piatră așezată pe o scândură de lemn într-o cameră liniștită din Seul. Acesta a fost primul semn real că mașinile pot face ceva ce credeam că doar oamenii pot face, să vină cu o idee la care nimeni nu se gândise vreodată. Iar cei care l-au construit folosesc acum același manual pentru a construi ceva mult mai mare.

Fostul CEO al Google tocmai a descris cum un programator conduce un agent AI de la ora 19:00 până la 4:00. Se trezește, mănâncă micul dejun și revizuiește ce a fost inventat peste noapte. Eric Schmidt spune că ceea ce se întâmplă acum este "uluitor". Schmidt spune că cei mai buni programatori au valorat întotdeauna de zece ori mai mult decât cei de sub ei. Asta era adevărat înainte de AI, dar acum acei oameni devin și mai valoroși pentru că sunt singurii care pot controla efectiv aceste sisteme. Toți ceilalți devin înlocuibili. Adevărata predicție ține de forma întregii economii. Schmidt spune că ne îndreptăm către un număr mic de companii foarte mari și un număr masiv de companii foarte mici. Mijlocul dispare pentru că atunci când AI poate face treaba, pur și simplu nu mai ai nevoie de atât de mulți oameni. Acest lucru apare deja în datele reale de angajare. Cercetările de la Stanford au constatat o scădere de 20% a angajărilor pentru dezvoltatorii la început de carieră de la sfârșitul anului 2022. Unele companii spun că AI scrie acum între 70 și 90 la sută din codul produsului lor. Echipele care aveau nevoie de zece ingineri juniori funcționau acum cu doi seniori și un agent AI. Schmidt avertizează asupra acestui lucru de doi ani. Diferența acum este că cifrele ajung din urmă predicția. Angajările scad la nivel de intrare, iar numărul de angajați scad în sectoarele de birou. Iar companiile care se mișcă cel mai încet nu vor avea o a doua șansă să se adapteze.