Kínai open-source offenzíva: a Zhipu AI és az Alibaba egyazon napon dobta piacra új modelljeit
A GLM-5.3-Flash és a Qwen3.8-Flash-Next órákon belül egymás után vált elérhetővé
A versengés látványos jeleként Kína két meghatározó mesterséges intelligencia vállalata augusztus 26-án jelentette be legújabb open-weight modelljét. A Zhipu AI bemutatta a GLM-5.3-Flash-t: egy 320 milliárd paraméteres mixture-of-experts modellt, amely tokenenként mindössze 18 milliárd paramétert aktivál. A GLM-5 sorozat első natívan multimodális tagja egymillió tokenes kontextusablakot támogat, MIT licenccel érhető el a Hugging Face-en, és a Zhipu zászlóshajó GLM-5.3 API árának tizedéért kínálja a szolgáltatást.
Néhány órával később az Alibaba Qwen csapata is kiadta a Qwen3.8-Flash-Next-et — egy 125 milliárd paraméteres modellt, amelyből tokenenként csupán 6 milliárd aktiválódik. A csapat kifejezetten a Qwen4 architektúra előfutaráként pozicionálta, 262 144 tokenes natív kontextussal, amely egymillióra bővíthető. Mindkét modell ugyanazt a tervezési filozófiát követi: hatalmas összparaméterszám agresszív ritka aktiválással, amivel drásztikusan csökkentik a következtetési költségeket a teljesítmény feláldozása nélkül.
A kettős megjelenés jól mutatja, hogy a kínai laborok erősen az open-weight modellekre építenek az ökoszisztéma-dominancia kiépítéséhez — ez a stratégia komoly nyomást helyez a nyugati zárt forráskódú megoldásokra.
Az Nvidia Groq 3 LPX sorozatgyártásba lépett — a következtetés ugrásszerűen gyorsult
A Hot Chips 2026 konferencián augusztus 24-én az Nvidia bejelentette, hogy a Groq 3 LPX következtetési gyorsító megkezdte a sorozatgyártást. A chip kifejezetten a Vera Rubin adatközponti platformhoz készült, és az Nvidia válasza a gyors mesterséges intelligencia következtetés iránti robbanásszerűen növekvő igényre.
A számok figyelemre méltóak: egy 256 chipből álló teljes LPX rack 3 431 kimeneti tokent generált másodpercenként egy 100 000 tokenes kontextusú Gemma 4 31B feladaton — nagyjából négyszer gyorsabban, mint a leggyorsabb nyilvános végpont. Minden LP30 chip mintegy 500 MB on-die SRAM-ot tartalmaz HBM nélkül, így egy teljes rack 128 GB memóriát kínál 40 PB/s aggregált sávszélességgel, 315 PFLOPS FP8 számítási kapacitás mellett.
Az Nvidia emellett bemutatta a Vera CPU belső architektúráját is: 88 egyedi Olympus mag hat chipletben, egyetlen interposeren, LPDDR5X memóriával és NVLink-C2C csatlakozással. A SpaceXAI már elkötelezte magát a Vera CPU-k alkalmazása mellett az agentic AI CPU-igényes feladataira — mint az orkesztráció, az eszközhasználat, a kódfuttatás és a szimuláció.
A Unitree tőzsdei hullámvasútja buborékfélelmet kelt a humanoid robotikában
A világ legjobban figyelt robotikai részvénye nehéz hetet zárt. A Unitree Robotics — amelyik a szárazföldi Kína első tőzsdén jegyzett humanoid robotgyártójaként 904 millió dollárt gyűjtött sanghaji IPO-ján — augusztus 18-i debütálásakor 460%-ot emelkedett, majd az ezt követő kereskedési napokban értékének mintegy 45%-át elveszítette.
Augusztus 24-re a Unitree 603 jüanon zárt — több mint 40%-os eséssel a nyitónapi 1 100 jüanos csúcshoz képest —, piaci kapitalizációja pedig a csúcsközeli 66 milliárd dollárról nagyjából 36,3 milliárd dollárra olvadt. A részvény kedden stabilizálódott, de a zuhanás szélesebb aggodalmakat ébresztett a humanoid robotika szektorban.
A jelenlegi értékeltség fundamentálisan nehezen indokolható: a Unitree korrigált nettó nyeresége 53%-kal, mindössze 5,95 millió dollárra csökkent 2026 első negyedévében. Az alapító, Wang Xingxing a World Robot Conference-en maga ismerte el, hogy a humanoid robotok „nem állnak készen a széles körű gyári alkalmazásra, mert egyszerű feladatokban továbbra is kevésbé hatékonyak, mint az emberek, és nehezen általánosítanak különböző munkakörök között”. A részvény a humanoid álom iránti befektetői étvágy hőmérője — és ez az étvágy most próbatétel elé került.
Jeff Dean távozása átrajzolja a Google mesterséges intelligencia jövőjét
A mesterséges intelligencia iparág egyik legjelentősebb szakemberváltásaként Jeff Dean 27 év után elhagyta a Google-t, és társalapítója lett a Discovery Loop-nak — egy közhasznjú vállalatnak, amely mesterséges intelligenciával automatizálná a tudományos és mérnöki kutatást. Társalapítói Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals (a DeepMind-tól) és Quoc Le (a Google Brain-től) — a modern mesterséges intelligencia kutatás élvonalának tagjai.
A Discovery Loop kezdetben a gépi tanulás kutatásának automatizálására fókuszál, majd a hardvertervezés, a gyógyszerfejlesztés és a tiszta energia felé terjeszkedik. Maga a Google is alapító befektető és cloud-partner, a Radical Ventures és a Khosla Ventures társvezetésével zajlott a seed kör.
Dean távozása átfogó vezetői átszervezést indított el a Google-nél: Demis Hassabis lemondott a Google DeepMind vezérigazgatói posztjáról, és az Alphabet elnök-tudósa lett. A változások kritikus pillanatban érkeztek, miközben a Google igyekszik megőrizni pozícióját az OpenAI-jal és az Anthropic-kal szemben az egyre élesedő AI-versenyben.
Életbe léptek az EU AI Act átláthatósági szabályai — és komoly szankciókkal fenyegetnek
Augusztus 2-től az Európai Bizottság AI Hivatala és a tagállami hatóságok megkezdték az EU AI Act 50. cikkének átláthatósági előírásainak érvényesítését. Ezek az első kontinensszintű szabályok, amelyek megkövetelik, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek azonosítsák magukat:
- A chatbotoknak közölniük kell a felhasználóval, hogy mesterséges intelligenciával, nem emberrel kommunikálnak
- A deepfake tartalmakat — AI által generált vagy módosított képeket, videókat és hanganyagokat — kötelező megjelölni
- Az AI által generált tartalmaknak géppel olvasható jelölést kell tartalmazniuk az automatikus felismerés érdekében
A szabályszegés komoly következményekkel jár: akár 15 millió eurós vagy a teljes éves globális forgalom 3%-át elérő bírság szabható ki — amelyik magasabb. A szabályozás mérföldkő az AI-irányításban, és világszerte figyelemmel kísérik, mint lehetséges mintát. Az Európában működő vállalatoknak egyértelmű a választás: beépítik az átláthatóságot termékeikbe, vagy komoly anyagi következményekkel néznek szembe.