Modelele de inteligență artificială pe care le cunoaștem astăzi – precum GPT, Claude, Gemini, Grok, Llama sau Qwen – reprezintă „creierele” din spatele aplicațiilor AI moderne. Ele sunt cele care înțeleg limbajul, generează texte, scriu cod, analizează imagini și rezolvă o gamă impresionantă de sarcini. Aplicațiile pe care utilizatorii le folosesc zilnic, precum ChatGPT, Claude sau Gemini, sunt doar interfețele prin care oamenii comunică cu aceste modele. Înțelegerea modului în care sunt construite aceste „creiere” artificiale reprezintă primul pas pentru a înțelege cum funcționează, de fapt, inteligența artificială modernă.

 De ce nu Google?!

Un moment decisiv în istoria inteligenței artificiale a avut loc în 2017, odată cu publicarea lucrării științifice Attention Is All You Need, prin care cercetătorii de la Google au prezentat arhitectura Transformer. Aceasta a schimbat fundamental modul în care modelele procesează limbajul. Spre deosebire de arhitecturile anterioare, Transformer permite analiza simultană a tuturor cuvintelor dintr-un text și identificarea relațiilor dintre ele, chiar și atunci când sunt despărțite de sute sau mii de alte cuvinte. Această abordare a făcut posibilă construirea unor modele mult mai mari, mai rapide și mai performante decât cele existente până atunci, devenind fundația aproape tuturor modelelor lingvistice moderne.

Pornind de la această arhitectură, OpenAI a lansat în 2018 GPT-1 (Generative Pre-trained Transformer 1), primul model din familia GPT și precursorul direct al ChatGPT. Deși GPT-1 era modest după standardele actuale și a rămas cunoscut în principal în mediul de cercetare, el a demonstrat că un model preantrenat pe cantități foarte mari de text poate dobândi cunoștințe generale despre limbaj și poate fi adaptat cu succes pentru numeroase sarcini diferite.

 Deși Google era poate cea mai avansata companie din lume în domeniul inteligenței artificiale, dezvoltase arhitectura Transformer și dispunea de resurse tehnice excepționale, compania trebuia să răspundă unor așteptări foarte ridicate privind calitatea și fiabilitatea fiecărui produs nou lansat. Integrarea în portofoliu a unui sistem conversațional care putea oferi răspunsuri greșite sau imprevizibile risca să afecteze încrederea construită în jurul unor servicii mature precum Google Search, Gmail, YouTube sau Google Maps. OpenAI, fiind o companie mult mai tânără și fără un ecosistem consacrat de protejat, își putea asuma mai ușor astfel de riscuri și a ales să lanseze public tehnologia într-un moment în care aceasta devenise suficient de utilă, chiar dacă nu era încă perfectă, transformând astfel ChatGPT în primul model conversațional adoptat la scară globală.

 

În doar câteva luni de la lansare, OpenAI a atras zeci de milioane de utilizatori care au folosit ChatGPT în situații reale, oferind companiei un volum fără precedent de feedback privind erorile modelului, funcțiile dorite și nevoile utilizatorilor. Acest lucru i-a oferit un avantaj tehnic important, permițând îmbunătățirea rapidă a versiunilor următoare și dezvoltarea unor funcționalități noi. Din punct de vedere financiar, succesul ChatGPT a atras venituri și investiții masive, permițând OpenAI să rămână în cursa dezvoltării modelelor de ultimă generație alături de giganții industriei. Aceștia au investit, la rândul lor, sume uriașe pentru a recupera diferența, astfel încât avantajul obținut de OpenAI s-a dovedit foarte important, dar nu imposibil de depășit.

 OpenAI &Co

La sfarsitul anului 2020, opt viitori cofondatori ai Anthropic, cărora li s-au fi adaigat și alți câțiva colegi, au părăsit OpenAI în jurul lui Dario Amodei, fostul vicepreședinte de cercetare al companiei și unul dintre oamenii implicați în dezvoltarea GPT-2 și GPT-3. Printre cei plecați se aflau cercetători și lideri care cunoșteau din interior atât tehnologia, cât și strategia OpenAI. Ruptura nu a fost o demisie colectivă, ci desprinderea unei echipe de elită care a traversat strada și și-a construit propria companie. Motivul invocat a fost o diferență de viziune asupra felului în care modelele tot mai puternice trebuiau dezvoltate și controlate. Câțiva ani mai târziu, Claude ajunsese să concureze direct cu modelele GPT create de compania din care fondatorii Anthropic plecaseră.

 Elon Musk și Sam Altman au fost colegi printre cofondatorii OpenAI. În 2018, Musk s-a retras din organizație, iar în anii următori relația dintre cei doi s-a deteriorat vizibil, transformându-se într-una dintre cele mai urmărite rivalități din industria inteligenței artificiale. Cei doi s-au criticat public în repetate rânduri și au ajuns inclusiv în dispute juridice privind direcția și misiunea OpenAI. În 2023, Musk a fondat xAI, compania care dezvoltă familia de modele Grok și concurează direct cu GPT.

 

Inginerii și cercetătorii capabili să construiască modele AI de frontieră au devenit un fel de vedete ale noii industrii tehnologice: în marile laboratoare americane, pachetele anuale totale pot ajunge frecvent la câteva sute de mii de dolari, iar pentru specialiștii de elită pot depăși un milion de dolari, prin combinarea salariului cu bonusuri și participații la companie. În cazuri excepționale, competiția a mers mult mai departe: Google DeepMind ar fi oferit unor cercetători pachete de până la 20 de milioane de dolari anual, iar Sam Altman a susținut că Meta a încercat să recruteze angajați OpenAI cu bonusuri de instalare de 100 de milioane de dolari. Dincolo de bani, acești oameni sunt atrași prin acces la putere enormă de calcul, libertate de cercetare și posibilitatea de a lucra la modele care pot deveni baza a mii de produse.

  MADE IN CHINA

Dacă americanii au impresionat prin investițiile uriașe în dezvoltarea inteligenței artificiale, chinezii au intrat în competiție cu ceea ce industria lor știe să facă foarte bine de zeci de ani: să reducă radical costurile. DeepSeek a demonstrat că un model capabil să concureze cu liderii pieței poate fi construit și oferit la costuri mult mai mici decât se credea posibil până atunci, obligând întreaga industrie să își pună aceeași întrebare pe care și-o pune orice economie sănătoasă: putem obține rezultate similare cu mai puțini bani? Vestea bună este că această competiție nu avantajează doar companiile, ci și utilizatorii. Pe măsură ce modelele devin mai eficiente și mai ieftine, inteligența artificială poate ajunge mai ușor în școli, spitale, firme mici și în milioane de calculatoare personale. Iar răspunsul american nu a fost să ignore provocarea, ci să accelereze cursa pentru modele mai eficiente, reducând prețurile și investind masiv în optimizarea propriilor tehnologii.

 EUROPA CEA BINE REGLEMENTATA

Europa a ales o strategie diferită de cea a Statelor Unite și a Chinei. În loc să intre în cursa investițiilor uriașe pentru dezvoltarea celor mai puternice modele AI, Uniunea Europeană a pus accentul pe stabilirea unor reguli clare privind transparența, siguranța și responsabilitatea utilizării acestora. În această etapă de formare a pieței, această abordare poate reprezenta un dezavantaj pentru startupurile europene, deoarece orice obligație suplimentară înseamnă costuri, timp și resurse pe care companiile aflate la început de drum le resimt cel mai puternic. Pe termen mediu și lung însă, această strategie s-ar putea transforma într-un avantaj competitiv. Pe măsură ce modelele AI devin tot mai puternice și mai răspândite, încrederea utilizatorilor, predictibilitatea și respectarea unor standarde ridicate de siguranță pot deveni la fel de importante ca performanța tehnică.