Az OpenAI bemutatja a GPT-5.6 hármast — de a kormány az első a sorban
Az OpenAI június 26-án bejelentette három új GPT-5.6 modelljét, ám egy példátlan lépésként az amerikai kormány kérésére korlátozza a hozzáférést egy szűk, megbízható partneri körre a szélesebb körű elérhetőség előtt.
A három modell egy többszintű kínálatot alkot: a Sol a zászlóshajó, amely a kódolás, biológia és kiberbiztonság terén nyújtja a legerősebb ágens-képességeket; a Terra a kiegyensúlyozott, mindennapi használatra szánt modell, amely a GPT-5.5 teljesítményét nyújtja fele áron; a Luna pedig a gyors és költséghatékony megoldás nagy volumenű felhasználásra.
A korlátozás hátterében Trump elnök június 2-i rendelete áll, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy a nyilvános megjelenés előtt akár 30 nappal megosszák modelljeiket a kormányzattal nemzetbiztonsági értékelés céljából.
„Nem hisszük, hogy ez a fajta kormányzati hozzáférési folyamat hosszú távon alapértelmezéssé válna" — közölte az OpenAI, miközben megerősítette, hogy a Trump-adminisztrációval dolgozik egy megismételhető keretrendszer kialakításán. Az általános elérhetőség a következő hetekben várható.
A lépés alapvető változást jelez abban, ahogyan a csúcstechnológiás mesterséges intelligencia modellek piacra kerülnek. Az Anthropic Fable 5 exporttilalmával együtt — amely a hónap elején minden külföldi állampolgár elől elvonta a cég legerősebb modelljeit — egyértelmű trend rajzolódik ki: a legfejlettebb AI-hoz való korlátlan globális hozzáférés kora véget ér.
Agyelszívás a Google DeepMind-nál: négy vezető kutató távozott hat nap alatt
A mesterséges intelligencia történetének talán legjelentősebb tehetségvándorlási hete zajlott június 18. és 24. között: négy vezető Google DeepMind-kutató igazolt át a vetélytársakhoz, ami az Alphabet piaci értékéből 269 milliárd dollárt söpört el.
A távozók névsora az AI hírességek listájának tűnik: Noam Shazeer, a transformer architektúrát bevezető, mérföldkőnek számító 2017-es „Attention Is All You Need" tanulmány társszerzője az OpenAI-hoz igazolt június 18-án. Két nappal később John Jumper, aki az AlphaFold-ért megosztott 2024-es kémiai Nobel-díjat kapott, az Anthropic-hoz való csatlakozását jelentette be. Majd június 24-én Jonas Adler (a Gemini kódolási részlegének vezetője) és Alexander Pritzel (a Gemini előtanítási specialistája, az AlphaFold munkatársa) szintén Jumper útját követte az Anthropic-hoz.
A piac reakciója azonnali és kíméletlen volt — az Alphabet részvényei több mint 5%-ot zuhantak. Az üzenet brutálisan egyszerű: ha 190 milliárd dollárt költesz AI-infrastruktúrára, de közben elveszíted azokat az embereket, akik képesek ebből az infrastruktúrából élvonalbeli képességeket kihozni, a befektetők megkérdőjelezik a pozíciód fenntarthatóságát.
Az Anthropic és az OpenAI közelgő tőzsdei bevezetései — októberben, illetve szeptemberben — olyan gravitációs erőt fejtenek ki, amellyel a már tőzsdén jegyzett nagyvállalatok nehezen tudnak versenyezni. Ahogy a Fortune beszámolt róla, az emberi tőke mára piaci árazású eszközzé vált az AI-ban.
Az Anthropic leleplezte az Alibaba nagyszabású desztillációs kampányát
Az Anthropic június 24-én hivatalos panaszt nyújtott be amerikai szenátoroknak, amelyben az Alibaba Groupot és Qwen AI laborját a Claude elleni eddigi legnagyobb ismert desztillációs támadás megszervezésével vádolta meg.
A számok elképesztők: mintegy 25 000 hamis fiók segítségével több mint 28,8 millió üzenetváltást generáltak a Claude-dal 2026. április 22. és június 5. között, kifejezetten a modell szoftverfejlesztési és ágens-alapú gondolkodási képességeit célozva. Összehasonlításképpen: a DeepSeek, a MiniMax és a Moonshot AI korábbi kampányai összesen körülbelül 16 millió üzenetváltást produkáltak nagyjából 24 000 álfiókkal — az Alibabához köthető művelet mindhármat együtt felülmúlta.
A desztilláció — vagyis egy gyengébb modell tanítása egy erősebb modell kimenetein — az AI szellemi tulajdonjogi viták egyik legforróbb témájává vált. A nyilvánosságra hozatal már jogalkotási lépéseket indított el: Bill Hagerty (republikánus, Tennessee) és Andy Kim (demokrata, New Jersey) szenátorok egy védelmi jogszabály-módosítást szorgalmaznak, amely szankcionálná az ilyen kampányokat folytató szervezeteket.
Az Alibaba tagadja a vádakat. Az ügy kimenetelétől függetlenül azonban az eset rávilágít egy növekvő feszültségre: ahogy az AI-modellek nulláról való tanítása egyre drágább, úgy nő a kísértés a versenytársak éles rendszereiből való képességkinyerésre.
Az OpenAI és a Broadcom bemutatja a Jalapeño chipet — rekordidő alatt fejlesztve
Az OpenAI többé nem elégszik meg a chippiaci vásárló szerepével. Június 24-én a vállalat és a Broadcom közösen leleplezte a Jalapeño-t, az OpenAI első saját fejlesztésű AI következtetési processzorát — amelyet mindössze kilenc hónap alatt terveztek meg és vittek gyártásba, ami valószínűleg a valaha volt leggyorsabb ASIC-fejlesztési ciklus a nagy teljesítményű félvezetők terén.
A Jalapeño-t az alapoktól LLM-következtetésre optimalizálták, a frontier AI-modellek szempontjából legfontosabb kernel-műveletekre, memóriamozgatási mintázatokra és kiszolgálási architektúrákra hangolva. A korai tesztek szerint a teljesítmény/watt arány lényegesen jobb a jelenlegi csúcstechnológiánál, a chip pedig állítólag 50%-kal olcsóbb, mint a hasonló Nvidia GPU-k következtetési feladatokra.
Talán a legfigyelemreméltóbb, hogy az OpenAI saját AI-modelljeit használta a chiptervezés és -optimalizálás egyes lépéseinek felgyorsítására — szemléletes demonstrációja annak, hogyan képes a mesterséges intelligencia összenyomni a hagyományosan évekig tartó hardverfejlesztési ciklusokat.
A gigawatt-léptékű adatközpontokban történő telepítés a Microsofttal és más partnerekkel 2026 második felében kezdődik. A lépéssel az OpenAI a Google (TPU) és az Amazon (Trainium, Inferentia) mellé zárkózik fel az Nvidia domináns GPU-platformjától való függőség csökkentéséért folytatott versenyben.
A következő hét: modellkésések, tőzsdei előkészületek és a 452 milliárd dolláros kérdés
Előretekintve: minden jelentős frontier modell, amelyet júniusra vártak — a GPT-5.6 (általános hozzáférés), a Gemini 3.5 Pro és a Grok 5 — csúszott júliusra. A Google Gemini 3.5 Pro a maga 2 millió tokenes kontextusablakával és Deep Think gondolkodási módjával továbbra is korlátozott vállalati előnézetben ragadt, miután másodjára is lekéste az I/O-n tett ígéretét.
Az üzleti oldalon az OpenAI (szeptemberi) és az Anthropic (októberi) közelgő tőzsdei bevezetése érdekes dinamikát teremt: mindkét cég nyereségességet vetítő S-1-et nyújtott be, de a közöttük kialakuló árháború — amelyet a kínai modellalternatívák, mint a DeepSeek V4-Pro töredékáron kínált token-árazása is fűt — veszélyeztetheti ezeket az előrejelzéseket a kritikus roadshow-időszakban.
Mindeközben a Microsoft, az Alphabet, az Amazon és a Meta együttes AI-infrastruktúra-költése meghaladja az évi 452 milliárd dollárt, ami folyamatosan felveti a megtérülés kérdését. A Microsoft 37 milliárd dolláros AI-szolgáltatási bevételt termelt 97 milliárd dolláros összesített ráfordítás mellett — olyan számok, amelyek arra utalnak, hogy az iparág továbbra is inkább a jövőbeli keresletre fogad, mint a jelenlegi bevételszerzésre.