A Cerebras bemutatta a CS-4-et: 750 petaFLOPS-os szörnyeteg, amely az Nvidia GPU-uralmát fenyegeti
A Cerebras Systems az augusztus 19-i san franciscó-i Supernova rendezvényén leplezte le a CS-4-et — egy rack-méretű AI-gyorsítót, amely három WSE-3 Turbo wafer-scale processzort foglal egyetlen rendszerbe. Az eredmény: 750 petaFLOPS AI-számítási kapacitás és 129,6 petabájt/másodperc memória-sávszélesség.
A cég állítása szerint a CS-4 akár 30-szor gyorsabb következtetést tesz lehetővé, mint a konkurens GPU-alapú rendszerek, és ezzel közvetlenül az Nvidia AI-infrastruktúra-piaci dominanciáját támadja. Elődjéhez, a CS-3-hoz képest a rendszer kétszeres sebességet és wattonként tízszeres áteresztőképességet kínál — ez utóbbi különösen fontos mutató, miközben az adatközpontok energiafogyasztása egyre nagyobb figyelmet kap.
Az új, moduláris felépítésű Nexus architektúra 50 százalékkal csökkenti az alkatrészek számát és egyszerűsíti a telepítést. Az első szállítások még ebben a negyedévben várhatók, és a hyperscalerek korai érdeklődése arra utal, hogy a Cerebras már nem éri be a niche-szereplő státuszával az AI chip-piacon.
Források: Cerebras Blog, Bloomberg, HPCwire
Jeff Dean 27 év után otthagyta a Google-t, és megalapította a Discovery Loop-ot
A mesterséges intelligencia történetének egyik legjelentősebb személyi változása: Jeff Dean, a Google legendás tudományos igazgatója augusztus 5-én bejelentette távozását, hogy társalapítója legyen a Discovery Loop-nak, egy AI-alapú tudományos kutatási startupnak. Nem egyedül megy: Sanjay Ghemawat (Google Fellow, 26 éves Google-múlttal), Oriol Vinyals (a DeepMind kutatási alelnöke) és Quoc Le (a Google Brain társalapítója) szintén csatlakozik a vállalkozáshoz.
A Discovery Loop közhasznú vállalatként jegyezték be, célja a tudományos és mérnöki kutatás automatizálása mesterséges intelligenciával — elsőként magát a gépi tanulás kutatását célozzák meg, majd később a gyógyszerfejlesztés, hardvertervezés és tiszta energia területére is kiterjesztenék tevékenységüket. A Radical Ventures és a Khosla Ventures közösen vezeti a seed kört, a Google pedig alapító befektetőként és cloud-partnerként marad jelen.
A távozások egy átfogóbb Google DeepMind átszervezés részei. Demis Hassabis lemond a DeepMind vezérigazgatói posztjáról, és az Alphabet tudományos igazgatójaként illetve a DeepMind elnökeként folytatja, miközben az Isomorphic Labs-ot is tovább vezeti. A CTO Koray Kavukcuoglu megkapja a Gemini modellfejlesztés irányítását újonnan kinevezett SVP-ként. Az átszervezés jól mutatja: még a legtöbb tehetséget felvonultató AI-labor sem immunis a startup-álmok vonzerejére.
Források: TechCrunch, Unite.AI, GeekWire
„CoSnitch": A Microsoft befoltozta a Copilot kritikus sebezhetőségét, amely egyetlen kattintással lophatott adatot
A Varonis Threat Labs biztonsági kutatói nyilvánosságra hozták a CVE-2026-24301 jelű, „CoSnitch" névre keresztelt kritikus sebezhetőséget a Microsoft Copilot Personalben. A hiba lehetővé tette a csatlakoztatott Gmail-, Google Drive- és Calendar-fiókok adatainak néma kiszivárogtatását — mindezt egyetlen rosszindulatú linkre történő kattintással.
A támadási lánc három összefüggő hibát használt ki: egy nem dokumentált prompt autorun mechanizmust, amely a támadó által megadott promptokat az áldozat hitelesített Copilot-munkamenetében hajtotta végre; a Copilot meglévő jogosultságainak kihasználását az érzékeny adatok lekéréséhez; valamint egy külön, tartós memóriamegmérgezési útvonalat a webes összefoglalás funkción keresztül. Lényegében a Copilot szolgáltatásokhoz való széleskörű hozzáférését fordította támadási felületté.
Talán a legérdekesebb a felfedezés módszere: a kutatók „meta-hackinget" alkalmaztak — ismételten megkérdezték a Copilotot, hogy miért nem lehetséges az automatikus végrehajtás, és minden elutasítást újabb kérdésként fogalmaztak újra. Lényegében az AI gondolkodási folyamatát manipulálták ahelyett, hogy a kódot támadták volna közvetlenül. A Microsoft augusztus 18-án javította a hibát, és nem talált bizonyítékot aktív kihasználásra.
Források: The Hacker News, Cybersecurity News, NVD
Életbe léptek az EU AI Act átláthatósági szabályai — valódi szankciókkal
Augusztus 2-tól az Európai Bizottság AI Hivatala és a tagállami hatóságok megkezdték az EU AI Act átláthatósági rendelkezéseinek aktív érvényesítését. A szabályok előírják, hogy az AI-rendszereknek egyértelműen jelezniük kell, ha a felhasználók mesterséges intelligenciával és nem emberrel kommunikálnak, és kötelezik a deepfake-ek és AI-generált tartalmak megjelölését.
A szankciók érzékeny pontot céloznak: a szabályszegés akár 15 millió eurós vagy a globális éves árbevétel 3%-ának megfelelő bírságot vonhat maga után — amelyik magasabb. Bár a végrehajtás még csak most indult el, ezek a szabályok jelentik a világ legkonkrétabb hatósági fellépését az AI-átláthatóság terén.
Eközben a magasabb kockázatú AI-rendszerekre vonatkozó, komolyabb előírások határidejét kitolták: az önálló, magas kockázatú rendszerek 2027 decemberéig, a termékekbe beágyazottak 2028 augusztusáig kaptak haladékot. Párhuzamos fejleményként Kína elsőként a világon külön kategóriaként szabályozta az AI-ügynököket: az erre vonatkozó irányelvek július 15-én léptek hatályba.
Források: Európai Bizottság, Cooley LLP, Eve AI Core
Közeledik az OpenAI tőzsdei bevezetése, az Anthropic pedig két évvel az ütemterv előtt nyereségessé vált
A mesterséges intelligencia iparág két vezető alapmodell-fejlesztő vállalata olyan pénzügyi mérföldköveket ér el, amelyek két éve még elképzelhetetlennek tűntek. Az OpenAI június 8-án benyújtott bizalmas S-1 bejelentése várhatóan augusztus végén válik nyilvánossá, szeptemberi tőzsdei bevezetéssel és 850 milliárd és 1 billió dollár közötti vállalatértékeléssel. A cég éves szinten nagyjából 25 milliárd dolláros bevételt termel, a ChatGPT-nek pedig több mint 230 millió heti felhasználója van — bár minden megkeresett dollárra még mindig körülbelül 1,22 dollár veszteség jut.
A másik oldalon az Anthropic 2026 második negyedévében 10,9 milliárd dolláros bevételt jelentett (130%-os éves növekedés), és elérte első üzemi nyereségét: 559 millió dollárt — saját belső előrejelzéseinél két évvel korábban. Ez ritka mérföldkő: nyereségesség a rendkívül tőkeigényes alapmodell-üzletágban.
A két történet együtt egy gyorsan pénzügyi érettségre jutó iparág képét rajzolja ki, még ha a hosszú távú fajlagos gazdaságosság és a jelenlegi költési szintek fenntarthatósága továbbra is nyitott kérdés marad.
Források: Fortune, AI Tools Recap, Investing.com