Az Anthropic a billió dolláros IPO küszöbén a 965 milliárd dolláros értékelés után
A volt OpenAI-kutatók által alapított mesterséges intelligencia vállalat olyan pályára állt, amelyet egy évvel ezelőtt még kevesen jósoltak volna meg. Az Anthropic 65 milliárd dolláros Series H finanszírozást zárt le az Altimeter Capital, a Dragoneer, a Greenoaks és a Sequoia Capital vezetésével, amivel a cég értékelése elképesztő 965 milliárd dollárra emelkedett — megelőzve az OpenAI-t, és megteremtve a feltételeket az első billió dolláros AI-tőzsdei bevezetéshez.
A vállalat június 1-jén bizalmasan benyújtotta IPO-dokumentációját az SEC-nek, a Nasdaq-on vagy a NYSE-n pedig már 2026 októberétől várható a nyilvános tőzsdei megjelenés. A befektetési bankárok szerint a billió dollár feletti debütálás az alapszcenárió, amennyiben a piaci viszonyok kedvezőek maradnak. Az Anthropic éves szintre vetített bevétele az idei év elején állítólag átlépte a 47 milliárd dollárt, ami a Claude modellcsalád robbanásszerű kereskedelmi elterjedését tükrözi.
A bejelentés időszakában az Anthropic tovább erősíti kutatócsapatát. John Jumper, az AlphaFold Nobel-díjas megalkotója bejelentette távozását a Google DeepMind-tól, hogy csatlakozzon a Claude fejlesztőjéhez — ezzel olyan tudományos hitelesség kerül az Anthropic-hoz, amelyet semmilyen benchmark-eredménnyel nem lehetne megszerezni. A cég június 30-ra egy AI for Science eseményt is beütemezett, ami a nyelvi modelleken túlmutató ambíciókra utal.
Összeomlott a GPT-5.6 júniusi megjelenési ablaka — júliusra csúszik a bemutató
Az OpenAI várakozásokkal övezett GPT-5.6 modellje mégsem jelenik meg júniusban. A június végi megjelenésre vonatkozó, előrejelzési piacokon 83%-ra árazott valószínűség 18% körülire zuhant, és a modell most legvalószínűbben 2026 júliusában érkezik.
Az OpenAI tudományos vezetője, Jakub Pachocki állítólag azt mondta a munkatársaknak, hogy a GPT-5.6 „jelentős előrelépést" fog hozni a GPT-5.5-höz képest. A várható újdonságok között szerepel egy 1,5 millió tokenes kontextusablak — ami drámai ugrás a GPT-5.5 400 ezres limitjéhez képest —, valamint javulás a FrontierMath benchmarkokon, a UI-generálásban és a hosszú távú kódolási feladatokban. A kiadás állítólag egy alignment-javítást is tartalmaz majd.
A késés kellemetlen időzítésű az OpenAI számára, amely szintén bizalmasan benyújtotta IPO-dokumentációját. Miközben az Anthropic Fable 5 modellje vezet a szoftverfejlesztési benchmarkokon, a kínai Zhipu AI pedig kiadta a GLM-5.2-t 62,1-es SWE-bench Pro eredménnyel (szemben a GPT-5.5 58,6-os pontjával), egyre nagyobb a nyomás a GPT-5.6 leszállítására.
A Google DeepMind tehetségvesztése: hat nap alatt négy vezető kutató távozott
Ami sokkhullámként indult, az mára teljes értékű válsággá nőtte ki magát a Google DeepMind számára. Noam Shazeer OpenAI-hoz és John Jumper Anthropic-hoz történő látványos távozása után két további vezető Gemini-kutató — Jonas Adler és Alexander Pritzel — szintén az Anthropic-hoz készül csatlakozni, ami mindössze hat nap alatt négy nagy nevű távozást jelent.
A távozások megrengetik a befektetőket: az Alphabet részvényei több mint egy éve nem látott napi mélységbe zuhantak, mintegy 5%-ot veszítve értékükből a Google tehetségmegtartó képességével kapcsolatos aggodalmak miatt. Shazeer elvesztése különösen fájó: a Google alig két éve 2,7 milliárd dollárt fizetett azért, hogy visszaszerezze őt és csapatának egy részét a Character.AI-tól.
A DeepMind vezérigazgatója, Demis Hassabis igyekezett csillapítani a félelmeket: elmondása szerint a vezető laborok közötti mozgás az adott piaci környezetben természetes, és a Google továbbra is a legnagyobb és legszélesebb kutatócsapattal rendelkezik az iparágban. Ám a Gemini 3.5 Pro teljes kiadása még várat magára, miközben a versenytársak erősödnek — a képet nehéz szépíteni.
A Kongresszus benyújtotta a Great American AI Act-ot — az első szövetségi szintű AI-keretrendszert
Ritka kétpárti együttműködés keretében Jay Obernolte (republikánus, Kalifornia) és Lori Trahan (demokrata, Massachusetts) képviselők közzétették a Great American Artificial Intelligence Act vitaanyagát (GAAIA), amely az első átfogó szövetségi szintű szabályozási keretrendszert hozná létre a mesterséges intelligencia területén az Egyesült Államokban.
A 250 oldalas törvényjavaslat négy fejezetre tagolódik: frontier AI szabályozás, munkaerőpiac-védelem, kiberbiztonság, valamint nemzetközi együttműködés. A legfontosabb rendelkezések között szerepel, hogy a frontier AI-fejlesztőknek közzé kell tenniük a modellekre vonatkozó információkat és harmadik fél általi auditnak kell alávetniük magukat, létre kell hozni egy AI Workforce Research Hub-ot a Munkaügyi Minisztériumon belül, és évi 100 millió dollárt kell biztosítani a Center for AI Standards and Innovation számára.
Talán a legfigyelemreméltóbb, hogy a javaslat új megközelítést alkalmaz a szövetségi és az állami hatáskörök megosztásában: az AI-fejlesztést szövetségi szinten szabályoznák, míg a telepítés és felhasználás szabályozása az államoknál maradna. Mindez egybeesik azzal, hogy Colorado saját AI-törvénye — amelynek eredetileg június 30-án kellett volna hatályba lépnie — módosítás után 2027 januárjára csúszott, jelezve, hogy még az állami szabályozók is keresik a megfelelő utat e technológia felügyeletéhez.
Az OpenAI kiterjeszti a GPT-5.5-Cyber védelmi alkalmazásait
Az OpenAI tovább erősíti kiberbiztonsági pozícióit a GPT-5.5-Cyber kibővített bevezetésével — ez egy kifejezetten a védelmi oldal számára fejlesztett speciális modell, amely a sebezhetőségek azonosítására és javítására készült. A modell 85,6%-ot ért el a CyberGym benchmarkon, felülmúlva a standard GPT-5.5-öt (81,8%) és egyes benchmarkokon az Anthropic Mythos 5 modelljét is.
A hozzáférés továbbra is korlátozott: az OpenAI Trusted Access for Cyber programján keresztül érhető el, amelynek tagjai között olyan cégek szerepelnek, mint az Akamai, a Cisco, a Cloudflare, a CrowdStrike, a Fortinet, az Oracle, a Palo Alto Networks és a Zscaler. Az OpenAI emellett elindította a Daybreak Cyber Partner Programot, és finanszírozza a Patch the Planet kezdeményezést, amely open-source karbantartóknak segít az AI-eszközökkel azonosított sebezhetőségek javításában.
A kibővített képességek közé tartozik a nagy kódbázisok mélyebb elemzése, a biztonsági szempontból kritikus komponensek azonosítása, valamint a szoftverjavítások automatizált fejlesztése és tesztelése — egyértelmű jelzés, hogy a szakterület-specifikus AI-modellek komoly piaci szegmenssé válnak.