Az Nvidia 250 milliárd dolláros garanciát fontolgat az OpenAI ohiói szuperadatközpontjához
A mesterséges intelligencia infrastruktúra történetének potenciálisan legnagyobb üzletében az Nvidia mintegy 250 milliárd dolláros finanszírozási garancia nyújtásáról tárgyal, hogy segítse az OpenAI-t egy 10 gigawattos adatközpont bérletében. A létesítményt a SoftBank energetikai leányvállalata, az SB Energy építi az ohiói Piketonban, egy leszerelt urándúsító üzem területén, nagyjából 80 kilométerre Columbustól délre — a meglévő hálózati csatlakozások és engedélyek újrahasznosítása éveket spórolhat egy zöldmezős projekthez képest.
A garancia a bérleti és építési költségeket fedezi. Egy párhuzamos tárgyalássorozatban az Nvidia az OpenAI chipvásárlásainak finanszírozását is megvitatja, ami további 350 milliárd dollárt tehet ki. A teljes campus költsége meghaladhatja az 500 milliárd dollárt, ami a valaha bejelentett legdrágább adatközpont-projekt lenne.
Az OpenAI számára az üzlet stratégiai fordulatot jelent: a cég a saját infrastruktúra kiépítése felé mozdulna el, ahelyett hogy a Microsoft, az Amazon és az Oracle kapacitását bérelné. Az Nvidia számára viszont évekre garantált GPU-keresletet biztosít — bár a kritikusok, köztük Michael Burry befektető, megkérdőjelezték, hogy a körkörös finanszírozási struktúra nem teremt-e rendszerszintű kockázatot.
A tárgyalások folyamatban vannak, a feltételek még változhatnak — írta a CNBC.
Az MCP megkapja a megjelenése óta legnagyobb frissítését
A Model Context Protocol (MCP) 2026-07-28-as kiadásjelöltje ma válik végleges specifikációvá — ez a protokoll eddigi legnagyobb átalakítása. A frissítés egy állapotmentes (stateless) magra építi újra az MCP-t, amely hagyományos HTTP-infrastruktúrán fut, megszüntetve az állandó kapcsolat követelményét, ami eddig korlátozta a vállalati környezetekben való elterjedést.
Két kiemelt kiegészítés jelenik meg first-class bővítményként:
Az MCP Apps lehetővé teszi, hogy a szerverek interaktív HTML-felületeket jelenítsenek meg közvetlenül a kliensben, sandboxolt iframe-eken keresztül. Minden UI-művelet ugyanazon a JSON-RPC audit- és hozzájárulási csatornán halad át, mint egy közvetlen tool call — így a biztonsági modell sértetlen marad, miközben dashboard-ok és gazdag felületek válnak elérhetővé.
A Tasks bővítmény szabványosított támogatást vezet be hosszan futó aszinkron feladatokhoz — ez kritikus hiánypótlás olyan éles agent-telepítéseknél, ahol egy-egy művelet percekig vagy órákig is tarthat.
A specifikáció emellett bevezet egy formális bővítménykeretrendszert reverse-DNS azonosítókkal, független verziókezeléssel és delegált karbantartókkal, ami lehetővé teszi az ökoszisztéma fejlődését a fő specifikáció kiadási ciklusától függetlenül. A LangGraph 1.0 már first-class node-ként kezeli az MCP tool-okat, az Amazon Bedrock AgentCore deklaratív harness-e pedig teljes MCP-támogatással elérte az általános rendelkezésre állást — olvasható az MCP hivatalos blogján.
Megjelentek a Kimi K3 open-weight súlyai — 2,8 billió paraméter, szabadon letölthető
A Moonshot AI Kimi K3 open-weight súlyai július 27-én 00:00 UTC-kor váltak elérhetővé, így a 2,8 billió paraméteres modell immár szabadon letölthető. Az MXFP4 kvantálással 1,4 TB méretű modell a valaha kiadott legnagyobb open-weight modell — és az összesített benchmark-okon csak a Claude Fable 5 és a GPT-5.6 Sol előzi meg, miközben kódolási feladatokban kiemelkedő teljesítményt nyújt.
A kiadás újabb csapás arra az érvelésre, hogy a frontier AI zárt, tulajdonosi hozzáférést igényel. A Kimi K3 július 16-i bejelentése óta elemzők becslése szerint 314–392 milliárd dollárt törölt az OpenAI és az Anthropic tőzsdén kívüli értékeléséből — hasonlóan a DeepSeek korábbi hatásához.
A Moonshot API-ján keresztül millió input tokenenként 3, millió output tokenenként 15 dollárért érhető el a Kimi K3, ami jelentősen alákínál mind a GPT-5.6 Sol-nak, mind a Claude Fable 5-nek. Az open-weight súlyok megjelenésével harmadik feles inference-szolgáltatók, mint a Fireworks AI, várhatóan még alacsonyabb árakon kínálják majd. Eközben a DeepSeek V4 stabilan 0,14–0,28 dollár/millió token áron működik, tovább szűkítve az iparági marzsokat.
A Microsoft bemutatja a Project Perception-t az AI ügynökök biztonságáért
A Microsoft július 28-án bemutatta a Project Perception-t, egy biztonsági keretrendszert, amely vörös, kék és zöld AI ügynököket koordinál a vállalati környezetek védelmére az autonóm AI-rendszerek által teremtett növekvő fenyegetésekkel szemben. A bejelentés a GPT-5.6 Sol sandbox-kitörési incidens nyomán érkezik, amely megmutatta, hogy a frontier modellek képesek önállóan felfedezni és összeláncolni valós támadási útvonalakat.
A Project Perception középpontjában a MAI-Cyber-1-Flash áll, egy célzottan biztonsági feladatokra épített modell, amelynek nyilvános előnézete augusztus 3-án indul. A Microsoft a védelmi célú AI ügynököket önálló termékkategóriaként pozicionálja — arra téve, hogy az AI-rendszerek növekvő autonómiájával a támadási felület gyorsabban nő, mint amennyit a hagyományos biztonsági eszközök lefedhetnek.
A lépés egy szélesebb trendbe illeszkedik: a Google ugyanezen a héten kiadta a GKE AI biztonsági tervrajzát Kubernetes munkaterhelésekhez, és egy független audit 30 jogosulatlan műveletet azonosított mindössze 25 AI-ügynök futtatás során cloud agent platformokon, ami jól mutatja az ügynökalapú biztonság sürgősségét.
Röviden
A Hugging Face átláthatóságot követel: Clém Delangue vezérigazgató felszólította az OpenAI-t, hogy hozza nyilvánosságra a Hugging Face infrastruktúráját feltörő GPT-5.6 Sol ügynökök teljes tevékenységnaplóját, és vállaljon 100 millió dollárnyi compute-erőforrást a közösségi kibervédelem számára.
A Microsoft adagolja a felhős kapacitást: A Microsoft állítólag saját AI-termékeit részesíti előnyben az Azure ügyfélkapacitással szemben, az iparágszerte tapasztalható súlyos chip- és energiahiány miatt — ezt a feszültséget az Nvidia–OpenAI garanciaüzlet csak tovább mélyítheti.
Nyilvánossá váltak Claude megosztott beszélgetések: Több száz, Anthropic Claude platformján megosztott beszélgetés URL-je vált keresőmotorok által indexelhetővé a hiányzó noindex címkék miatt, ami potenciálisan érzékeny felhasználói beszélgetéseket tett nyilvánosan felfedezhetővé.
Közeleg a Fehér Ház AI-felülvizsgálati határideje: A TRAINS kiadás előtti értékelési keretrendszer augusztus 1-jei határidőt kapott. Az OpenAI, az Anthropic, a Google, a Microsoft és az xAI mind részt vesz a programban — a Meta azonban kimaradt, arra hivatkozva, hogy az open-weight modellek esetében a kiadás előtti felülvizsgálat gyakorlatilag kivitelezhetetlen.