Numărul modelelor de inteligență artificială antrenate la praguri uriașe de putere de calcul va crește accelerat până în 2030, iar asta pune sub semnul întrebării legislația care folosește astfel de praguri drept criteriu de reglementare. Concluzia aparține unei analize publicate de Epoch AI, semnată de Ben Cottier și David Owen, și a fost relatată duminică, 11 octombrie 2026, inclusiv pe site-uri de tehnologie din Cluj.
Până acum, atenția s-a concentrat mai ales pe performanța modelelor aflate la frontiera tehnologică. Cei doi cercetători au pus altă întrebare: câte modele vor fi antrenate efectiv peste diferite praguri de calcul în anii următori? Pentru a răspunde, au construit un model predictiv care leagă banii investiți și felul în care sunt distribuite resursele de numărul viitor de modele notabile.
Modelul combină șase indicatori: investițiile în clustere hardware, raportul preț-performanță al procesoarelor, durata antrenamentului, numărul total de modele publicate și concentrarea resurselor în apropierea frontierei. Rezultatul indică o creștere exponențială, nu una liniară, a modelelor care depășesc pragurile analizate.
Puterea de calcul se măsoară în FLOP, adică operații în virgulă mobilă pe secundă, și a ajuns un fel de monedă de schimb a industriei. Cuvântul în sine vine din latinescul calculus, diminutiv de la calx, „piatră”: romanii numărau cu pietricele pe abac.
Miza e mai ales de reglementare. Legea europeană privind inteligența artificială (AI Act) folosește pragul de 1025 FLOP pentru a identifica sistemele cu „riscuri sistemice”. Dacă tot mai multe modele trec peste această limită, categoria care ar trebui să fie excepțională se poate lărgi rapid, iar autoritățile ar avea de ales între ajustarea frecventă a plafoanelor și instrumente de monitorizare mai flexibile. Studiul nu propune o soluție, dar arată că pragurile fixe riscă să se perimeze repede.
Sursă text și foto: Informația de Cluj — articolul original