Az Apple mesterségesintelligencia-fejlesztésekben ugyan lemaradt a vetélytársaktól, az iOS feletti kontrollja viszont komoly előny. Ha az operációs rendszer egy bizonyos modellel érkezik, és alapértelmezettként tölti be a korlátozott memóriába, a fejlesztők sokkal nagyobb ösztönzést éreznek az „iOS-kompatiblis” modell, s nem az alternatívák használatára.

A telefonok korlátozott memóriája és a jó modellek nagy mérete miatt sok alkalmazásfejlesztő számára egyáltalán nem praktikus szoftveréhez modellt mellékelni. Azaz, ha az Apple támogatja a modellt, valószínűleg jelentős mértékben elterjed az eszközökön (on-device) történő használata. (Ugyanez persze az Androidra is érvényes.)

Az Apple régóta ígéri a Siri MI-asszisztens frissítését, de az folyamatosan késik, illetve messzire nem vezető, korlátozott ráncfelvarrásokat végeznek rajta. És ez csak a Siri… A Google és Android platformja egyértelműen előnyben van. Az almás cég, ha megkésve is, de a tavaly bevezette Apple Alapmodellek (Apple Foundation Models, AFM) keretet, most pedig a frissítésével reagált. 

A családba eszközökön használt kisebb és szervereken hosztolt nagyobb modellek egyaránt tartoznak. Kapacitásaikat bővítették, sebességüket és hatékonyságukat növelték. Az AFM-keret, egy alkalmazásprogramozói felület (API) kiadásával a fejlesztők az eszközökön működő modelleket minden olyan Apple hardveren használhatják ezentúl, amelyeken az AFM engedélyezett.

Az input szöveg- és kép- (maximum 65 ezer tokenig), az output szövegalapú. Az on-device modellek transzformer neurális hálói hárommilliárd, vizuális transzformerei 300 millió paraméteresek. A nyilvánosság számára nem elérhető AFM-szerveren lévő, egyedire kialakított „szekértők keveréke” (mixture-of-experts) transzformer méretét nem tették közzé, míg a vizuális egymilliárd paraméteres. 

A tizenöt nyelven működő család nagyon jó a nem amerikai angol és a képmegértésben. A gyakorló adatkészletről, a kiértékelő protokollról, a látás-adapter architektúrájáról és az output tokenek korlátjáról a nagyvállalat nem tett közzé infókat.

A hasonló méretű vagy nagyobb modellekkel megmérettetve, az AFM-modellek (az ábrán látható) felemás teljesítményt értek el a nyelvi feladatokból álló teszteken.

A generatív mesterséges intelligencia gyors térhódításának köszönhetően új csúcsszakma született, a GenMI alkalmazásmérnök. Bár a munkakör leírása bonyolult és bizonytalan, gyorsan nő a hozzáértők iránti igény. 

Andrew Ng gépitanulás-szakértő leírja, kikről van szó. Két alapelvárásnak kell megfelelniük: egyrészt új „MI-építőkockákkal” gyorsan dolgozzanak ki hatékony alkalmazásokat, másrészt MI-vel gyors mérnöki munkát kell végezniük, szoftverrendszereket a korábbinál nagyságrendekkel rövidebb idő alatt fejleszteniük. A jó termék/tervezési érzék komoly bónuszelőny.

MI-építőkockákon azt érti, hogy ha csak egy ilyennel rendelkezünk, alapszerkezeteket ugyan létrehozunk belőlük, komplex és működő megoldásokhoz viszont többre van szükségünk. Kiindulási pontnak a nagy nyelvmodellek (LLM-ek) alkalmazásprogramozói felületének (API) ismeretét tartja. De ha ismerjük a promptolási technikákat, az aszinkron programozást, az ágenskereteket, modellek finomhangolását és így tovább, tehát, ha több építőkocka áll rendelkezésünkre, gazdagabb kombinációkat alakíthatunk ki belőlük. Számuk folyamatosan nő, és az egy-két éves “kockák” is relevánsak.

Az MI-vel támogatott kódolás növeli a fejlesztők hatékonyságát. A 2021 óta meglévő, úttörő GitHub Copilot mellett több ilyen eszköz áll rendelkezésre, például a Cursor és a Windsurf. Ma már ágensalapú asszisztensek is, mint az OpenAI Codexe vagy az Anthropic Claude Code-ja. Értő mérnökök kezében soha nem látott gyorsasággal és eredményességgel fejleszthetők velük szoftverek.

Ng szerint az MI-vel támogatott kódolási eszközök hamarabb elavulnak, mint az MI-építőkockák, az egy-két éve használt technikák nem veszik fel a versenyt a maiakkal. Részben azzal magyarázza, hogy míg tucatnyi építőkocka használható, addig kódolást támogató eszköz jóval kevesebb, és a darwini verseny erősebben érvényesül ezen a területen. Mivel az Anthropic, a Google, az OpenAI és mások rengeteget invesztáltak bele, a fejlesztési tempó a mostaninál is frenetikusabb lesz. Tehát, a jó GenMI alkalmazásmérnöknek a legeslegújabb generációkat is ismernie kell, mert minden egyes generáció sokkal jobb az előzőnél.

A bónuszt illetően, egyes cégeknél elvárás, hogy a mérnök termékek pixelpontos rajzát készítse el, nagyon menjen bele a részletekbe, és kódot is írjon az implementáláshoz. Ha a termékmenedzsernek a legkisebb részletet is specifikálnia kell, értelemszerűen lelassul a csapatmunka. Mivel kevés az MI-termékmenedzser, a probléma egyre hangsúlyosabb.

Ng a két alapkritériumon és a bónuszon kívül még azt is megkérdezné az elképzelt állásinterjún, hogy az illető hogyan tartja a lépést a legújabb MI-fejlesztésekkel, milyen stratégiát alkalmaz hozzá.

A kortárs számítástudomány egyik legmarkánsabb törekvése humanoid robotika és mesterséges intelligencia szintézise, a fizikai intelligencia megvalósítása. MI-fejlesztő nagyágyúk és robotikai vállalatok összefogásával 2024 nyarától kezd változni a korábban siralmas helyzet: intelligenciában a robotok nagyon messze kullogtak a szoftveres MI-ktől.

A humanoid „forradalom” egyik élharcosa a Figure idén mutatta be a Helix kifinomult vizuális nyelvrendszert használó, például logisztikai raktárban akár órákon keresztül, megszakítás nélkül csomagokat szortírozó Figure 02 modellt. A neurális hálót legújabban érintés és rövidtávú memória kapacitásokkal bővítették, teljesítménye folyamatosan javul. 

A humanoidok három hónapja ügyesen felszedtek különféle méretű, formájú és keménységű csomagokat, és manipulálták az irányukat. Legutóbb egy ugyanolyan robot még nagyobb csomagválasztékot, köztük deformált polietilén zacskókat és lapos borítékokat is szortírozott.

Figure 02 szépen szemlélteti, hogy raktár-környezetben humanoid robotok mennyire közel kerültek legalábbis speciális feladatok emberszintű végrehajtásához. A Figure persze nincs egyedül, más cégek, mint a Tesla és az Agility Robotics szintén komoly erőfeszítéseket tesznek ismétlődő humán feladatok automatizálására. Még soha nem álltunk ennyire közel ahhoz a jövőhöz, amelyben kereskedelmi környezetek tele lesznek munkájukat végző kétlábú robotokkal.

Figure 02 valamivel több mint négy másodpercet tölt el csomagonként, egy teljes másodperccel javítva korábbi tempóján, és a gyorsulás nem ment a teljesítmény rovására. A szállítási címkék szkenneléshez történő elhelyezése kilencvenöt százalékban pontos, ami huszonöt százaléknyi javulást jelent az idei év elejéhez képest.

A robot fogási stratégiáján javítva, dinamikusan alkalmazkodik a csomagok egyedi alakjához, például csipeszfogásokkal ragad meg lapos borítékokat, vagy erőteljesen fordít meg puha zacskókat. Sok mozgást komoly tanulással sajátított el. A vonalkód így teljesen látható marad a szkenner számára.

Az ilyen szintű alkalmazkodás egyértelművé teszi a teljes, end-to-end tanulás szerepét. A gép olyan bemutató stratégiákból, közvetlenül az adatokból okul, amelyekben soha nem írták le explicit módon, mit kell tennie.

A raktárrobotok célja, hogy egy modell többfajta, és ne csak erősen specializált feladatokat hajtson végre. Kérdés, mikor érik el a költséghatékonyság és a megbízhatóság azon szintjét, hogy az emberi munkaerőt biztonságosan, kockázat nélkül helyettesíthetik velük.

Ez az egyik legnagyobb kihívás.

A Trump Média és Technológia Csoport tőzsdén kereskedett alapot (exchange-traded fund, ETF) kíván indítani. Az ETF a két legnagyobb kriptovalutába, a bitcoinba és az ethereumba fektet be. A dokumentumot június tizenhatodikán nyújtották be az Egyesült Államok Érték- és Tőzsdefelügyeletén (SEC).

„Az ETF befektetési alap és tőzsdei termék is egyben. Olyan eszközöket tartalmaz, mint részvények, kötvények, valuták, határidős ügyletek és/vagy áruk, például aranyrudak. Általában úgy működik, hogy a piaci árat a nettó eszközérték közelében tartsa, bár esetenként eltérések is előfordulhatnak” – áll a Wikipédiában. (Az USA legnépszerűbb ETF-e az S&P 500 index.)

Jelen lépés két hét leforgása alatt a Trump elnökhöz kapcsolódó csoport második kriptovalutás ETF-beadványa volt. Amennyiben elfogadják, a Truth Social Bitcoin ETF és a Truth Social Bitcoin & Ethereum ETF zsúfolt és versenyképes piachoz csatlakozik. A terepet néhány befutott eszközkezelő uralja, mint például a BlackRock, az ő iShares Bitcoin ETF-ük 72,5 milliárd dollárnyi eszközvagyonnal rendelkezik.

Szakértők szerint minden új belépőnek nagyon komoly kihívás a piac. A kiemelkedés egyetlen módjai az illetékek és a márkaépítés. A bitcoin és ethereum ETF-beadványban nem szerepelnek illetékek, és a bitcoin ETF-hez is javasolniuk kell. Hasonló termékek illetéke 0,12 százalék.

A legutóbbi bejelentés mindenesetre meghatározza a bitcoin és az ethereum közötti specifikus, konkrét allokációs arányt. A kibocsátó, a Yorkville America Digital elmondta, hogy minden egyes ETF-ben lévő ethereum token után három bitcoinnal számolnak.

Sui Chung, a CF Benchmarks elnök-vezérigazgatója szerint az új vállalkozás nem sokban, elsősorban a marketing módjában különbözhet a többitől. Lehet, hogy közvetlenül egyéni befektetőknek értékesítik, ők pedig felkeltik a többiek, a nagyobbak figyelmét. Kicsit úgy, mint az iPhone-jukat imádó felhasználók, akik aztán Apple-részvényeket vásárolnak.

Karakterek konzisztenciája, megszemélyesítése, mint szakterület, hosszú utat tett meg az első szövegből képet generáló modellek óta. 

A Textual Immersion 2022-ben bemutatta, hogyan tanulható meg karakterek beágyazása, hogyan használható ez a beágyazás későbbi képek létrehozásához. A DreamBooth 2023-ban szemléltette, miként érhető el jobb eredmény a modell finomhangolásával néhány képen, és a karakter miként helyezhető új szituációkba. A képeditáló modellek rengeteget fejlődtek 2023 óta, legismertebbek a Meta Emu-Edit, az OmniGen és az OpenAI GPT Image 1-e.

Konzisztenciával és pontos editálással művészek egyedi karakterekről alkothatnak történeteket. A modellek valóban sokat javultak képeken átívelő konzisztens részletek generálásában, néha viszont hajlamosak apró részleteket, sőt, egész karaktereket és háttereket is megváltoztatni. Minél jobban segítik a felhasználói ötletek megvalósulását, annál inkább beépülnek az alkotói eszköztárba.

A német Black Forest Labs legújabb szöveg-kép generatív modellje, a FLUX.1 Kontext család ugyanazt a karaktert teszi új háttérbe (mint a második és a harmadik képen), végeztet új cselekvéseket vele. Ez a fejlesztés iránya. Több változatát (max, pro, dev) dolgozták ki, mindegyiket kontrollált módon gyakoroltatták be képek megváltoztatására. A dev súlyait közkinccsé akarják tenni, a licenc-feltételeket viszont még nem fogalmazták meg.

Az input szöveg, kép, az output kép. Architektúrája nem pontosított szövegkódolóból, konvolúciós neurális hálóból, képkódolóból és dekódolóból, transzformerből áll. A dev 12 milliárd paraméteres; a karakterek konzisztensek, lokális és globális módosítások végezhetők. A modellek a FLUX Playgroundon és több partneren keresztül érhetők el, a maxnál 0,08 dollár, a pronál 0,04 dollár egy kép.

A kódoló beágyazza az input szöveget/képet, a transzformer feldolgozza, a képdekódoló képeket generál. A konvolúciós ideghálót (kódoló-dekódolót) képek reprodukálására és a diszkriminátor (megkülönböztető) megtévesztésére tanították be. A transzformerrel a zaj eltávolítását, zajmentes beágyazások létrehozását gyakoroltatták be. A képek valódiságát egy második diszkriminátor állapítja meg. 

A modellel csökken az input és az output közötti lépések száma. Öt riválissal mérettették meg, köztük a GPT Image 1-gyel és a Google Gemini 2.0 Flash-sel. A max és a pro mindegyiknél jobban teljesített, a dev-et csak a család másik két tagja és a GPT Image 1 előzte meg.

A bitcoin és más kriptovaluták fokozatosan ágyazódnak be a globális pénzügyi rendszerbe: országok stratégiai tartalékot hoznak létre belőlük, befektetők ezekbe a digitális eszközökbe helyezik tőkéjüket. 2024-ben 500 millió személy birtokolt bitcoint és/vagy más kriptovalutát, 2023-hoz képest harmincnégy százalék volt a növekedés.

Mindannyian ki vannak téve a kiszámíthatatlan és gyors piaci változásoknak, a rendszer összeomlására viszont kevesen gondolnak. Pedig reális forgatókönyv lehet. Ha például a kvantumszámítógépek fejlődése töretlen, rendelkeznek a szükséges kapacitással, idejétmúlttá tehetik a kriptopénzeket megalapozó technológiákat – és dollárbilliárdok enyésznek semmivé.

A blokkláncok főkönyvét csak jogosult felek módosíthatják, csak a megfelelő privát kulccsal rendelkező személy költhet el adott mennyiségű bitcoint. Hagyományos számítógépekkel kvázi-feltörhetetlen kriptográfiai sémákat (nyilvános kulcsból származtatott privát kulcsot) használnak az aláírások és a tulajdonjog ellenőrzésére, tranzakciók engedélyezésére.

A kvantumkomputerek viszont nem hagyományos számítógépek, és létezik nagy számokat a klasszikus módszereknél exponenciálisan gyorsabban szorzattá alakító algoritmus. Ha megfelelő kapacitásokkal rendelkező gépen fut, lenullázhatja a titkosító rendszereket.

A mostani legfejlettebb kvantumszámítógépek kb. ezer qubitet dolgoznak fel. Becslések alapján a bitcoin ECDSA titkosításának feltöréséhez tíz- és háromszázmillió közötti qubitet feldolgozó, hibatűrő gép kellene. A technológia jelenállásából kiindulva, hosszú évekre, inkább évtizedekre vagyunk tőle. Ám ne felejtsük el, hogy exponenciális technológiáról van szó, és a mesterséges intelligenciával kombinálva drasztikusan felgyorsulhat a kvantumfejlődés.

Pont ezért dolgoznak a földkerekség nagy tudományos-technológiai műhelyeiben, elsősorban az USA Szabványok és Technológia Nemzeti Intézetében (NIST) kvantumbiztos, posztkvantum kriptográfiai algoritmusokon. Ha működnek, ha eredményesek, akkor nemcsak a kriptovaluták, hanem az egész digitális világ megvédhető velük. Ha készek a szabványok, a bitcoin és a többi kriptovaluta alkalmazható hozzájuk.

Ha viszont valamiért mégsem, akkor feltörhetők lesznek. Persze a felvázolt forgatókönyvben a kriptovaluták mögötti technológiák nem vagy alig fejlődnek. Mivel szintén exponenciális technológiák, jövőjük nyilván másként alakul. Szerencsére az érintett közösségek is elkezdtek foglalkozni a potenciális veszélyekkel.

A bitcoin és a kriptók bedőlése ugyanis nemcsak egy rendszer végét jelentené. Egy ennyire negatív szcenárióban ultrakapacitásokkal rendelkező kvantumszámítógépekkel az összes digitális rendszernek véget lehetne vetni.

Az Észak-Koreát vezető Kim Jong Un egyre szigorúbb döntésekkel igyekszik megakadályozni a dél-koreai média befolyást, hogy az ottani hírekből, műsorokból, kultúrából, például popzenekarok dalaiból vagy filmekből, tévésorozatokból bármi átjusson a határtól északra. A tiltott anyagok gyakran gyümölcsdobozokba rejtett, havonta többezer pendrive-on és SD-kártyán kerülnek az országba.

A külföldi média fogyasztásán a Covid alatt tovább szigorítottak, ma már bebörtönzéssel, sőt, akár halálbüntetéssel is járhat. 2023-ban Kim bűncselekménnyé nyilvánította azt is, ha az állampolgárok dél-koreai kifejezéseket használnak, vagy ha ottani akcentussal beszélnek. 

Az orwelli kontroll a helyi okostelefonok funkcióira is kiterjed. Egy, az országból a szöuli Daily NK médiaszervezet által kicsempészett készüléket elemezve, a BBC szakértői megállapították: úgy programozták, hogy gépelés közben automatikusan lecserélje a tiltott szavakat.

Például az oppa idősebb testvért jelent, de divatossá válva, Dél-Koreában idősebb férfi barátokra vagy romantikus partnerekre is vonatkozik. A szöveget ellenőrző program az utóbbi szavakat Észak-Koreában automatikusan elvtársra cseréli. Ha pedig egy szó, kifejezés déli változatát írja be valaki, a képernyőről eltűnik, és az északon használt kerül a helyére.

„Ezt a szót csak testvéreid leírására használhatod” – olvasható egy automatikusan felugró figyelmeztetés a kicsempészett készüléken, amikor valaki bepötyögi az oppát.

Dél-Korea helyett mindig „zsebállam” szerepel. Északon ez a kedvelt kifejezés a külvilággal remek kapcsolatokat ápoló, demokratikus szomszédra, mainstream kormányára.

Az okostelefon ötpercenként képernyőképet készít, amit elküld a hatóságoknak. A felhasználónak hozzáférése sincs ezekhez a fájlokhoz. A szoftver jól szemlélteti, hogy az észak-koreai rezsim mennyire küzd a külföldi (főként dél-koreai) befolyásolás ellen, és már a gondolat szintjén igyekszik elfojtani mindenféle ellenvéleményt.

Az okostelefonok a rendszer integráns részeivé, az állam a lakosságot elbátortalanító, megfélemlítő ténykedésének hatékony eszközeivé váltak. Brit Észak-Korea szakértők szerint annyira működik a befolyásolás és a tiltás, hogy Kimék kezdenek fölénybe kerülni a déliekkel folytatott információs háborúban.

A Meta Platforms bejelentette, hogy megállapodást kötött a Constellation Energy-vel a független közműszolgáltató egyik reaktorának húsz évig tartó üzemeltetéséről. A Big Techhez tartozó nagyvállalatnak ez az első üzlete atomerőművel.

Az amerikai energiaigény az utóbbi két évtizedben most növekszik először. A növekedés oka a mesterséges intelligencia és az adatközpontok áramszükséglete. A technológiai nagyvállalatok értelemszerűen a biztonságos áramellátásra törekszenek.

A Constellation Clinton Tiszta Energia Központja így elkerüli az esetleges bezárást, amire azért kerülhetett volna sor, mert az illinoisi adófizetők által finanszírozott nulla kibocsátás program 2027-ben lejár. A program a kvázi széndioxid-mentes energiatermelésért biztosít juttatásokat.

A Constellation az Egyesült Államok Atomenergia-szabályozó Bizottságától tavaly kérelmezte az atomerőmű működési engedélyének 2047-ig történő meghosszabbítását. A Meta energiavásárlása most ki- és felváltja Illinois szövetségi állam támogatását, és a nagyvállalat segítséget ígért az üzemeltetés újraengedélyezéséhez is.

A megállapodás modellként szolgálhat a Big Tech többi cége számára meglévő atomerőművek támogatásához. Ők is tervezik adatközpontjaik új atomenergiával és más forrásokkal történő üzemeltetését. A bejelentést követően a Constellation Energy részvényei 5,7 százalékkal emelkedtek.

Az anyagiakról nem szivárogtak ki információk, de egy ilyen sokáig tartó együttműködés többmilliárd dolláros üzlet lehet. A Constellation más okból is jól jár: így lehetőségében áll a Clinton kapacitásának bővítése. Az erőmű 800 ezer amerikai otthont képes ellátni energiával.

A Constellation és a hasonló független energiaszolgáltatók tavaly kötötték az amerikai történelem leggyümölcsözőbb energetikai megállapodásait. Ezek eredményeként idén és jövőre a fogyasztás rekordmagasságokba fog szökni. A Constellation 2024-ben a Microsofttal állapodott meg, és a deal értelmében a Three Mile Island-en (Pennsylvania) újraindít egy atomerőművet. Az összes engedély beszerzését követően, adatközpontokat fog árammal ellátni. 

Japán kutatócsoport olyan bravúrt hajtott végre, mintha tízezer 4K-s filmet töltenénk le egy másodperc alatt. A ma használatban lévőknél nem vastagabb, speciálisan tervezett optikai szállal érték el ezt az internet-sebességet.

Világcsúcsot értek el: speciálisan összekapcsolt tizenkilenc magos optikai szálukkal másodpercenként 1.02 petabit (1,02-ször tíz a hatodikon GB) adatot továbbítottak 1808 kilométer távolságban. Elmondták, hogy technológiájukkal arra a jövőre készülnek fel, azoknak a hálózatoknak az előkészítésében segítenek, amikor és amelyeken az adatforgalom a mesterséges intelligencia, a 6G, a dolgok internete és mások jóvoltából összehasonlíthatatlanul nagyobb lesz a jelenleginél.

Az optikai szálakon áthaladó adatmennyiséget évek óta próbálják növelni. Másodpercenkénti petabit-léptékben korábban is sikerült, csakhogy egy nagyon nagy különbséggel: ezer kilométer alatt, azaz csak kis távolságon működött.

A nagyobb távolság mindig komoly kihívásnak számított: útközben gyengül a jel, sok szálmaggal interferencia létrehozása nélkül történő erősítése pedig nagyon nagy technikai feladat.

A japán megoldás olyan, mintha egysávos utat tizenkilenc sávos szuper-autópályával helyettesítenénk. Mindezt egyetlen, csupán (a mostani infrastruktúrában használtakkal megegyező) 0,125 milliméter vastag szálba kötötték. Minden egyes mag a többitől függetlenül szállította az adatokat, együtt pedig a hatalmas információmennyiség szimultán mozgását biztosították.

A kutatók intelligens erősítőrendszert is fejlesztettek. Azért volt rá szükség, mert az optikai jelek a szálon haladva veszítenek erősségükből, és a problémával kezdeni kellett valamit. Akadt azonban egy bökkenő: minden magot egyszerre és két különböző fénysávban kellett erősíteni.

A rendszer mind a tizenkilenc magban speciális erősítők kombinációját használta, a jelek összekeverése nélkül. Tizenkilenc újbóli körforgásban lévő hurkot állítottak fel, mindegyikük a szál egy-egy magjával dolgozott, a jeleket huszonegyszer engedték át rajtuk. Így szimulálták a teljes távolságot, 1808 kilométert.

Még egy lenyűgöző adat: a kapacitás-távolság szorzat, a szál teljesítményének kulcsfontosságú mérőszáma elérte az 1,86 exobit/másodperc-kilométer értéket. Ez a valaha feljegyzett legmagasabb érték.

Bő két évvel a ChatGPT berobbanása után még mindig nehezen és lassan térülnek meg a generatív mesterséges intelligenciába fektetett összegek. Egy terület kivétel, a szoftverfejlesztés – az úgynevezett kódgeneráló (divatos rövidítéssel code-gen) startupok értékelése az egekbe szökik manapság. Náluk MI-k segítik, időnként helyettesítik a humán szoftvermérnököket.

Az autonóm módon teljes kódsorokat javasló és befejező, szakaszokat író MI-alapú eszközt tulajdonló San Franciscói Cursor májusban 900 millió dollárt gyűjtött össze, jelenleg tízmilliárdra értékelik a vállalatot.

A népszerű MI-kódolóeszköz Codeium mögött álló Mountain View-i Windsurf az OpenAI figyelmét is felkeltette, Altman-ék állítólag hárommilliárdot kínálnak a startupért. Eszközük angol utasításokat fordít kódra, lehetővé teszi számítógépes nyelveket nem ismerő személyeknek a szoftverírást.

„Az MI minden ismétlődő, unalmas munkát automatizál, a szoftvermérnök szerepe drámai módon megváltozott. Többé már nem ezoterikus szintaxisok memorizálásáról szól” – nyilatkozta a Cognition startupot vezető Scott Wu.

A kódgeneráló cégek alapítói és befektetőik szerint olyan világban élünk, ahol egyre kevesebb idő áll rendelkezésükre, hogy termékeikhez kritikus tömegű felhasználót szerezzenek meg, MI-s kódoló eszközüket ipari szabvánnyá tegyék. De mivel mások (OpenAI, Anthropic, DeepSeek stb.) fejlesztette alapmodellekre, elsősorban a Claude-ra támaszkodnak, lekérdezésenkénti költségeik is nőnek. Ráadásul a Google, a Microsoft és az OpenAI májusban új kódgeneráló termékeket jelentett be, és megbízható Reuters-források alapján az Anthropic is hasonlóra készül.

A startupok mindenesetre úgy növekednek gyorsan, hogy a nagyok pályáján játszanak. A Microsoft 2021-ben indított GitHub Copilotja ma az elsőszámú versenyző, tavaly félmilliárd dollár bevételre szert, és belső források alapján több mint tizenötmillió használója van.

A mindössze hatvan alkalmazottal dolgozó Cursor januárban nulláról százmillióra nőtt éves bevételt jelentett be, a 2021-ben alapított, kódgenerálóját tavaly novemberben beindító Windsurf ötvenmilliót kaszált, de mindkét (frissen végzett MIT-sok – Massachusetts Institute of Technology – által vezetett) cégnek a költségei is nagyon magasak. 

Az MI-startup szcéna körüli aranylázat az internet berobbanásához hasonlítják, kérdés, hogy a nagyágyúk megjelenésével a kódolásra ráállt tucatnyi kiscég képes lesz-e megtartani fogyasztóit, vagy sem. Egyesek már elkezdtek modelleket építeni, a Windsurf májusban jelentette be szoftvermérnökségre optimalizált sajátját. A Cursor is dolgozik az övén. A Replit felhagyott vele, a Poolside az Amazon Web Services-szel kötött partnerséget. A Magic Dev tavaly nyárra ígérte csúcskategóriás kódoló-modelljét, azóta várunk rá.