Ένα περιστατικό που περιγράφηκε από τον χρήστη u/Ecstatic-Big5126 στο subreddit r/ClaudeCode αναδεικνύει τους κινδύνους που ενέχει η παραχώρηση ανεξέλεγκτης πρόσβασης σε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης πάνω σε συστήματα αρχείων. Σύμφωνα με την αναφορά, ο χρήστης ζήτησε από το Claude Opus 5 να δημιουργήσει αντίγραφο ασφαλείας (backup) του συστήματός του. Αντί γι' αυτό, το εργαλείο φέρεται να διέγραψε ολόκληρο τον φάκελο προφίλ του.

Πώς έγινε το λάθος

Σύμφωνα με την περιγραφή του χρήστη, το εργαλείο έτρεχε σε περιβάλλον κελύφους (shell) τύπου Unix στα Windows. Όταν προσπάθησε να εντοπίσει τον φάκελο όπου είχε δημιουργήσει το αντίγραφο ασφαλείας, φέρεται να μπέρδεψε τη διαδρομή /c/Users/ -η οποία είναι η αντιστοίχιση Unix-style του παραδοσιακού Windows path C:\Users\- θεωρώντας την λανθασμένα ως προσωρινό φάκελο backup. Καθώς όσα περίμενε δεν ταίριαζαν με αυτό που βρήκε, το εργαλείο φέρεται να εκτέλεσε την εντολή «rm -rf /c/Users/harih/», μια εντολή αναδρομικής διαγραφής με εξαναγκασμό που σβήνει αναδρομικά και χωρίς επιβεβαίωση κάθε αρχείο και φάκελο στη συγκεκριμένη διαδρομή.

«Ζήτησα από το Claude Opus 5 να δημιουργήσει ένα backup. Αντί γι' αυτό, δημιούργησε το backup στον λάθος φάκελο και μετά έτρεξε "rm -rf" σε ολόκληρο τον δίσκο μου», έγραψε ο χρήστης, σύμφωνα με το Tom's Hardware. «Αφού έσβησε τα πάντα, απλώς απάντησε: "Sorry, typo"... σαν να μην είχε συμβεί τίποτα». Ο ίδιος χαρακτήρισε το περιστατικό «ταυτόχρονα το πιο αστείο και το πιο επώδυνο στιγμιότυπο με AI» που έχει βιώσει.

Δεν είναι το πρώτο τέτοιο περιστατικό

Το Tom's Hardware αναφέρει πως έχουν καταγραφεί και άλλα παρόμοια περιστατικά με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης να προκαλούν ζημιά σε συστήματα χωρίς εξουσιοδότηση. Ανάμεσα σε αυτά αναφέρονται περίπτωση όπου πλατφόρμα κωδικοποίησης με AI διέγραψε ολόκληρη βάση δεδομένων εταιρείας παρά την ύπαρξη «code freeze» (περίοδος κατά την οποία απαγορεύονται αλλαγές στον κώδικα), καθώς και περιστατικό όπου agentic AI εργαλείο της Google έσβησε τον δίσκο χρήστη χωρίς άδεια. Το άρθρο αναφέρει επίσης ότι η AWS έχει αντιμετωπίσει διακοπές λειτουργίας που αποδόθηκαν σε σφάλματα από bots κωδικοποίησης με AI, ότι το εισερχόμενο γραμματοκιβώτιο της διευθύντριας AI Alignment της Meta σβήστηκε από πράκτορα (agent) με το όνομα OpenClaw, και ότι ολόκληρη βάση δεδομένων του PocketOS διαγράφηκε μέσα σε εννέα δευτερόλεπτα από εργαλείο Cursor, με το πρόβλημα να επιδεινώνεται από την απουσία μηχανισμών ασφαλείας στον πάροχο cloud.

Καμία από τις προηγούμενες αυτές αναφορές δεν συνοδεύεται στο πηγαίο κείμενο από λεπτομερή επιβεβαίωση ή ημερομηνίες, ενώ ούτε το περιστατικό με το Claude Opus 5 συνοδεύεται από χρονολόγηση. Η Anthropic δεν φαίνεται να έχει σχολιάσει δημόσια το συγκεκριμένο περιστατικό, σύμφωνα με τα διαθέσιμα στοιχεία.

Το ρίσκο της απεριόριστης πρόσβασης

Το βασικό δίδαγμα, σύμφωνα με το Tom's Hardware, είναι ότι τα εργαλεία AI που βασίζονται σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) δεν θα πρέπει να έχουν ανεξέλεγκτη πρόσβαση σε κανένα σύστημα, ανεξάρτητα από τις δυνατότητές τους. Το περιστατικό αναδεικνύει την ανάγκη για μηχανισμούς απομόνωσης (sandboxing) και περιορισμών δικαιωμάτων όταν εργαλεία AI αποκτούν πρόσβαση σε επίπεδο συστήματος, ιδίως σε λειτουργίες που εκτελούν εντολές διαγραφής χωρίς ενδιάμεσο έλεγχο ή επιβεβαίωση από τον χρήστη.

Πηγές

• tomshardware.com

Η φωνητική αλληλεπίδραση με συσκευές δεν είναι κάτι καινούριο, όμως το να τρέχει ολόκληρο το pipeline τοπικά — χωρίς καμία εξάρτηση από cloud υπηρεσία — σε ένα microcontroller με 4 MiB flash αποτελεί ξεχωριστή κατορθωμένο. Αυτό ακριβώς παρουσίασε η ομάδα Moonshine AI, υλοποιώντας ένα πλήρες voice control toolkit για το Raspberry Pi Pico 2 W, που βασίζεται στον μικροελεγκτή RP2350.

Τι περιλαμβάνει το pipeline

Το voice interface χωρίζεται σε τρία διακριτά μέρη. Το πρώτο είναι το voice activity detection, το οποίο αναλαμβάνει να εντοπίσει πότε ο χρήστης μιλάει. Το δεύτερο είναι το SpellingCNN speech-to-text, ένα νευρωνικό δίκτυο που μετατρέπει την ομιλία σε κείμενο και υποστηρίζει έως 50 tokens. Το τρίτο είναι ένα neural text-to-speech (TTS) που παράγει φωνητική απάντηση. Η ροή εκτέλεσης είναι κυκλική: εντοπισμός φωνητικής δραστηριότητας, ακρόαση για tokens-εντολές, επεξεργασία τους σε C++, απάντηση μέσω TTS, και επανάληψη.

Ένα ιδιαίτερα χρήσιμο χαρακτηριστικό είναι ότι το speech-to-text μπορεί να επανεκπαιδευτεί για να αναγνωρίζει οποιεσδήποτε συγκεκριμένες λέξεις επιθυμεί ο κατασκευαστής. Αυτό ανοίγει τον δρόμο για εξειδικευμένες φωνητικές εντολές σε DIY projects.

Στοίχημα με τη μνήμη

Το κόστος σε πόρους είναι αισθητό: τα τρία μοντέλα καταλαμβάνουν 3.6 MiB από τα διαθέσιμα 4 MiB FLASH, καθώς και 468 KiB από τη SRAM ενός stock Pi Pico 2 board. Αυτό αφήνει ελάχιστο χώρο για επιπλέον λογισμικό, καθιστώντας δύσκολη την ενσωμάτωση οποιασδήποτε ουσιαστικής εφαρμογής δίπλα στο toolkit. Παρ' όλα αυτά, το γεγονός ότι τρία ξεχωριστά AI μοντέλα χωράνε σε τόσο περιορισμένο υλικό παραμένει αξιοσημείωτο τεχνικό επίτευγμα.

Πηγές

• Voice Control Toolkit Comes To A Pico Near You — Hackaday

Το Google Maps έχει εδώ και χρόνια αντικαταστήσει την παραδοσιακή «από στόμα σε στόμα» σύσταση για εστιατόρια. Ωστόσο, λίγοι αναλύουν συστηματικά τον τρόπο με τον οποίο ο αλγόριθμός του διαμορφώνει τι βλέπουμε — και τι παραμένει αόρατο. Η Lauren Leek αποφάσισε να ασχοληθεί ακριβώς με αυτό, εστιάζοντας στην εστιατορική σκηνή του Λονδίνου.

Τα τρία κριτήρια κατάταξης

Το Google Maps κατατάσσει εστιατόρια βάσει τριών παραγόντων: relevance (συνάφεια με την αναζήτηση), proximity (εγγύτητα στον χρήστη) και prominence (εξέχουσα παρουσία). Τα δύο πρώτα είναι σχετικά διαφανή. Το τρίτο, ωστόσο, αποδείχθηκε το πιο ενδιαφέρον και πιο προβληματικό.

Η Leek διαπίστωσε ότι η «prominence» δεν αφορά απλώς τη γνώμη του κόσμου για ένα μέρος — αφορά το πόσο συχνά αλληλεπιδρούν μαζί του, το συζητούν και το αναγνωρίζουν. Αυτό δημιουργεί ένα κλασικό πρόβλημα cold start: ένα νέο εστιατόριο δεν προσελκύει κόσμο χωρίς κριτικές, και δεν μαζεύει κριτικές χωρίς κόσμο.

Αλυσίδες και πληρωμένες τοποθετήσεις

Το αποτέλεσμα αυτής της δυναμικής είναι προβλέψιμο: οι μεγάλες αλυσίδες και τα εστιατόρια σε περιοχές με υψηλή κυκλοφορία συγκεντρώνουν αναντίλογα περισσότερες κριτικές και αλληλεπιδράσεις, ενώ πιο απομακρυσμένα ή νεοσύστατα καταστήματα δυσκολεύονται να αποκτήσουν ορατότητα. Κάτι ανάλογο θα συνέβαινε και πριν την εποχή των αλγορίθμων — αλλά, όπως σημειώνει η Leek, ο αλγόριθμος ενισχύει αυτές τις ανισότητες. Στο μίγμα προστίθεται και η αδιαφανής πρακτική πληρωμένης τοποθέτησης εστιατορίων στα αποτελέσματα του Maps.

Διαφορετικότητα ως αντανάκλαση της ιστορίας της πόλης

Η ανάλυση επεκτάθηκε και σε μακροσκοπικό επίπεδο. Η Leek εντόπισε ευρύτερες συστάδες εστιατορίων που αποκαλύπτουν κάτι βαθύτερο: η γαστρονομική ποικιλομορφία δεν αφορά μόνο τις γεύσεις, αλλά και το πού εγκαταστάθηκαν οικογένειες μεταναστών, ποιοι εμπορικοί δρόμοι παρέμειναν οικονομικά προσιτοί αρκετά ώστε μια δεύτερη γενιά να ανοίξει επιχείρηση, και ποια μέρη της πόλης γνώρισαν εκτοπισμό πριν προλάβουν να αναπτυχθούν τα μαγειρικά τους οικοσυστήματα.

Ένα δημόσιο dashboard για «κρυμμένα διαμάντια»

Για να δώσει πρακτική αξία στην έρευνά της, η Leek ανέπτυξε ένα δημόσιο dashboard όπου οι χρήστες μπορούν να ταξινομούν εστιατόρια του Λονδίνου. Ο αλγόριθμος machine learning που χρησιμοποιεί έχει σχεδιαστεί να εντοπίζει μέρη που «αποδίδουν πάνω από το βάρος τους» σε σχέση με την κατάταξή τους στο Google Maps — τα λεγόμενα hidden gems που ένας επισκέπτης δύσκολα θα ανακάλυπτε μέσω της συνηθισμένης αναζήτησης.

Πηγές

• Hackaday — Google Maps Killed The Restaurant Star

Ο Jensen Huang, διευθύνων σύμβουλος της Nvidia, διέψευσε δημοσιεύματα που έκαναν λόγο για καθυστερήσεις στην πλατφόρμα επόμενης γενιάς Vera Rubin. Σύμφωνα με το Bloomberg, ο Huang δήλωσε στο περιθώριο εκδήλωσης στην Ιαπωνία ότι «οι αναφορές για καθυστερήσεις στο Vera Rubin δεν είναι αληθείς» και ότι «το Vera Rubin βρίσκεται ήδη σε παραγωγή. Έρχονται τεράστιες ποσότητες παραγωγής».

Η δήλωση αυτή δεν αποτελεί νέα πληροφορία από τεχνική άποψη. Η Nvidia είχε ήδη επιβεβαιώσει την έναρξη παραγωγής του Vera Rubin τον Ιανουάριο και την έναρξη δειγματοληψίας (sampling) τον Φεβρουάριο, χωρίς να διευκρινίζεται το έτος αναφοράς στο πρωτότυπο κείμενο. Το σχόλιο του Huang φαίνεται να στοχεύει κυρίως στην καθησυχασμό επενδυτών, ενόψει των επερχόμενων τριμήνων όπου η εταιρεία αναμένεται να πουλήσει μεγάλες ποσότητες CPU Vera, GPU Rubin και συστημάτων Vera Rubin NVL72.

Το ερώτημα που έμεινε αναπάντητο

Ο Huang δεν σχολίασε, είτε γιατί δεν ερωτήθηκε είτε γιατί απέφυγε το θέμα, τις φήμες περί καθυστέρησης του συστήματος rack-scale Kyber NVL144. Πρόκειται για αρχιτεκτονική που σχεδιάστηκε να συνδέει 144 GPU Rubin Ultra μέσω χάλκινης διασύνδεσης NVLink 7 scale-up, μια λύση που απαιτεί ιδιαίτερα πολύπλοκο PCB midplane για τη μεταφορά σημάτων υψηλής ταχύτητας ανάμεσα στα εξαρτήματα του συστήματος.

Σύμφωνα με αναφορά της SemiAnalysis που δημοσιεύτηκε νωρίτερα αυτόν τον μήνα, η κατασκευή αυτού του midplane αποδείχθηκε ιδιαίτερα δύσκολη, με αποτέλεσμα ενδεχόμενη μετάθεση της κυκλοφορίας του Kyber NVL144 από το 2027 στο 2028. Η ίδια αναφορά υποστηρίζει ότι μια εναλλακτική σχεδίαση δύο ραφιών (dual-rack) φέρεται να έχει ακυρωθεί, ενώ μια ακόμη μεγαλύτερη διαμόρφωση NVL576 βασισμένη σε τεχνολογία CPO ενδέχεται επίσης να καθυστερήσει ή να διατεθεί σε περιορισμένη κλίμακα. Πρόκειται, ωστόσο, για πληροφορίες που αποδίδονται αποκλειστικά στη SemiAnalysis και δεν έχουν επιβεβαιωθεί από την Nvidia.

Αν επαληθευτεί, η καθυστέρηση αυτή θα μπορούσε να αφήσει την πλατφόρμα Rubin Ultra με μικρότερο πεδίο κλιμάκωσης (scale-up domain) μέσω NVLink από ό,τι είχε αρχικά σχεδιαστεί. Η Nvidia, από την πλευρά της, περιορίστηκε στη γενική διαβεβαίωση ότι «ο χάρτης πορείας μας παραμένει άθικτος», χωρίς να αναφερθεί ρητά στο Kyber NVL144 ή στις συγκεκριμένες καθυστερήσεις που περιγράφει η SemiAnalysis.

Η δήλωση του Huang για το Vera Rubin και η γενική διαβεβαίωση της Nvidia για τον χάρτη πορείας δεν πρέπει να συγχέονται με επιβεβαίωση ότι δεν υπάρχει καθυστέρηση στο Kyber NVL144. Πρόκειται για δύο ξεχωριστά ζητήματα: το πρώτο αφορά την κύρια πλατφόρμα Vera Rubin, η οποία σύμφωνα με την εταιρεία βρίσκεται σε παραγωγή, ενώ το δεύτερο αφορά ένα συγκεκριμένο σύστημα rack-scale που παραμένει αντικείμενο ανεπιβεβαίωτων αναφορών.

Πηγές

• tomshardware.com

Η SK hynix, η αμερικανική εταιρεία TetraMem και ερευνητές του πανεπιστημίου Νότιας Καλιφόρνια (USC) παρουσίασαν ένα πειραματικό chip συστήματος σε ψηφίδα (SoC) που βασίζεται σε τεχνολογία memristor, με στόχο την επεξεργασία ερωτημάτων ελαφριών μοντέλων νευρωνικών δικτύων σε συσκευές edge AI με σημαντικά μειωμένη κατανάλωση ενέργειας σε σχέση με τυπικές GPU ή NPU υψηλής κατηγορίας. Σύμφωνα με ρεπορτάζ του Tom's Hardware, η σχεδίαση παραμένει σε ερευνητικό στάδιο και δεν αποτελεί έτοιμο προς παραγωγή προϊόν.

Αρχιτεκτονική βελτιστοποιημένη για depthwise convolution

Η υπολογιστική εντός μνήμης (in-memory computing, IMC) βασισμένη σε memristor επιταχύνει νευρωνικά δίκτυα εκτελώντας αναλογικούς υπολογισμούς απευθείας μέσα στις μνήμες, μειώνοντας τη μετακίνηση δεδομένων και την κατανάλωση ενέργειας. Ωστόσο, η depthwise convolution (DWC) -μια βασική λειτουργία σε ελαφριά δίκτυα όπως το MobileNet- εκτελεί ανεξάρτητο φιλτράρισμα ανά κανάλι με περιορισμένη επαναχρησιμοποίηση δεδομένων, κάτι που δεν ταιριάζει καλά με τις συμβατικές διατάξεις crossbar. Για να αντιμετωπίσουν αυτόν τον περιορισμό, οι ερευνητές ανέπτυξαν ένα SoC που συνδυάζει συμβατικές διατάξεις IMC crossbar με μια αρχιτεκτονική memristor ειδικά βελτιστοποιημένη για DWC.

RISC-V πυρήνας και δέκα μονάδες NPU

Το SoC βασίζεται σε ενσωματωμένο επεξεργαστή αρχιτεκτονικής RISC-V, ο οποίος αναλαμβάνει τον προγραμματισμό των φορτίων εργασίας, και διαθέτει συνολικά δέκα μονάδες επεξεργασίας νευρωνικών δικτύων (NPU). Μία από τις δέκα μονάδες είναι αφιερωμένη αποκλειστικά στην depthwise convolution, ενώ οι υπόλοιπες εννέα εκτελούν pointwise και dense λειτουργίες. Σύμφωνα με τα τεχνικά στοιχεία που παραθέτει το Tom's Hardware, εννέα από τις δέκα μονάδες NPU περιλαμβάνουν διάταξη memristor crossbar 256×256, 256 μετατροπείς DAC των 8-bit που μετατρέπουν ψηφιακές ενεργοποιήσεις σε αναλογικές τάσεις, καθώς και 256 μετατροπείς ADC των 8-bit που επαναφέρουν τις αναλογικές εξόδους σε ψηφιακές τιμές, μαζί με πρόσθετα περιφερειακά κυκλώματα για ανάγνωση, εγγραφή, προγραμματισμό και έλεγχο της διάταξης crossbar.

Η απόσταση από τις σημερινές απαιτήσεις AI

Το σημείο που ξεχωρίζει το ρεπορτάζ του Tom's Hardware είναι το μέγεθος του χάσματος επιδόσεων: σε θεωρητικό βέλτιστο σενάριο, το SoC φτάνει τα 2,54 TOPS, αριθμός που βρίσκεται περίπου 16 φορές κάτω από τις απαιτήσεις που έχει θέσει η Microsoft για τη διαπίστευση συσκευών Copilot+. Το ίδιο το δημοσίευμα το χαρακτηρίζει σε μεγάλο βαθμό ως proof-of-concept chip, χωρίς να παρέχει ανεξάρτητα επιβεβαιωμένα στοιχεία πραγματικής απόδοσης εκτός του θεωρητικού μέγιστου. Δεν υπάρχει ανακοινωμένο χρονοδιάγραμμα για εμπορική αξιοποίηση ή για επόμενη γενιά του σχεδιασμού.

Η συνεργασία SK hynix, TetraMem και USC τοποθετείται περισσότερο ως ερευνητική απόδειξη ότι η αρχιτεκτονική memristor μπορεί να χειριστεί αποδοτικά λειτουργίες όπως η depthwise convolution, παρά ως ανταγωνιστική πρόταση επιτάχυνσης AI για την τρέχουσα αγορά συσκευών edge.

Πηγές

• tomshardware.com

Η ερευνητική εταιρεία Gartner δημοσίευσε τον Ιούνιο του 2026 νέα πρόβλεψη σχετικά με την κατανάλωση ρεύματος στα κέντρα δεδομένων παγκοσμίως, εστιάζοντας στον ρόλο των διακομιστών που είναι βελτιστοποιημένοι για φορτία εργασίας τεχνητής νοημοσύνης (AI). Σύμφωνα με την εκτίμηση, το 2027 θα αποτελέσει σημείο καμπής: οι διακομιστές AI θα καταναλώνουν περισσότερο ρεύμα από όλο το υπόλοιπο συμβατικό hardware κέντρων δεδομένων μαζί.

Το μέγεθος της αύξησης

Η Gartner εκτιμά ότι το 2027 οι διακομιστές βελτιστοποιημένοι για AI θα φτάσουν τα 258 TWh κατανάλωσης ρεύματος, ξεπερνώντας τα 200 TWh που αναμένεται να καταναλώνουν οι συμβατικοί διακομιστές την ίδια χρονιά. Πρόκειται για πρόβλεψη και όχι για επιβεβαιωμένα δεδομένα, καθώς αφορά έτος που δεν έχει ακόμα ολοκληρωθεί.

Για το 2026, η εταιρεία εκτιμά ότι η συνολική παγκόσμια κατανάλωση ρεύματος από κέντρα δεδομένων θα αυξηθεί κατά 26% σε σχέση με το 2025, φτάνοντας τα 565 TWh. Πρόκειται για διαφορετικό μέγεθος από την αύξηση 27% σε εγκατεστημένη ισχύ (GW) που αναφέρει επίσης η Gartner για την ίδια χρονιά· τα δύο ποσοστά δεν πρέπει να συγχέονται, καθώς το ένα αφορά χωρητικότητα και το άλλο πραγματική κατανάλωση ενέργειας.

Ο ρόλος των διακομιστών AI

Σύμφωνα με τα στοιχεία της Gartner, οι διακομιστές AI κατανάλωσαν 95 TWh το 2025 και αναμένεται να φτάσουν τα 175 TWh το 2026, αύξηση 84% μέσα σε έναν χρόνο. Το 2026, οι διακομιστές αυτοί προβλέπεται να αντιστοιχούν στο 31% της συνολικής κατανάλωσης ρεύματος των κέντρων δεδομένων παγκοσμίως, μερίδιο που αναμένεται να μεγαλώσει περαιτέρω το 2027 όταν, σύμφωνα με την εκτίμηση, θα ξεπεράσουν τους συμβατικούς διακομιστές.

Η επιτάχυνση αυτή αντανακλά την ταχεία ανάπτυξη υποδομών για την εκτέλεση και την εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίες απαιτούν σημαντικά μεγαλύτερη ενέργεια ανά μονάδα υπολογιστικής ισχύος σε σύγκριση με παραδοσιακό εξοπλισμό κέντρων δεδομένων.

Επιφυλάξεις

Όλα τα παραπάνω νούμερα αποτελούν εκτιμήσεις της Gartner και όχι επιβεβαιωμένα, μετρημένα δεδομένα κατανάλωσης. Οι προβλέψεις για το 2026 και το 2027 μπορεί να αναθεωρηθούν ανάλογα με την πραγματική πορεία ανάπτυξης υποδομών AI και τη ζήτηση για υπολογιστική ισχύ. Η αρχική διατύπωση ότι η αύξηση 26% αφορά «φέτος» πρέπει να διαβάζεται ως αναφορά στο 2026, σύμφωνα με το ίδιο υλικό της Gartner, και όχι στο 2025.

Πηγές

• Tom's Hardware: AI servers will consume more power than all conventional data center hardware combined by 2027
• Gartner, ανακοίνωση Ιουνίου 2026 σχετικά με την κατανάλωση ρεύματος κέντρων δεδομένων

Στο Investor Day της 24ης Ιουνίου 2026, η Qualcomm αποκάλυψε την αρχιτεκτονική High Bandwidth Compute (HBC), έναν near-memory επιταχυντή τρισδιάστατης στοίβας, που τοποθετεί τον υπολογιστικό πυρήνα κάτω από στοίβα μνήμης LPDDR. Το λεγόμενο «τείχος μνήμης» (memory wall) αποτελεί έναν από τους κύριους περιορισμούς επιδόσεων για πολλά φορτία εργασίας AI, και η μνήμη υψηλού εύρους ζώνης (HBM) δεν αποτελεί πάντα τη λύση, καθώς η υπολογιστική ισχύς αναπτύσσεται ταχύτερα από το εύρος ζώνης μνήμης.

Τι είναι η αρχιτεκτονική HBC και πώς λειτουργεί

Η προσέγγιση της Qualcomm στο near-memory compute είναι ξεκάθαρη: η εταιρεία αποσυνδέει τον επιταχυντή AI από το SoC και τον τοποθετεί κάτω από τη στοίβα μνήμης LPDDR DRAM. Ο επιταχυντής HBC συνδέεται με τη στοίβα LPDDR μέσω through-silicon vias (TSV) για να παρέχει μέγιστο εύρος ζώνης και χωρητικότητα χωρίς τη χρήση της ακριβής μνήμης HBM και της σύνθετης προηγμένης συσκευασίας (advanced packaging).

Η Qualcomm δεν αποκαλύπτει το πραγματικό εύρος ζώνης που παρέχει το HBC, αλλά ισχυρίζεται ότι προσφέρει 6x υψηλότερη αποδοτικότητα εύρους ζώνης ανά watt σε σύγκριση με HBM και άνω των 200x χωρητικότητα σε σύγκριση με on-chip SRAM. Σημαντική επισήμανση: σύμφωνα με την επίσημη ανακοίνωση της Qualcomm, οι συγκρίσεις αυτές είναι κανονικοποιημένες σε επίπεδο κάρτας (card-level) για τη σύγκριση με HBM και σε επίπεδο rack για τη σύγκριση με SRAM, βάσει δημοσιευμένων προδιαγραφών ανταγωνιστικών προϊόντων. Πρόκειται, με άλλα λόγια, για εταιρικά claims που δεν έχουν επαληθευτεί ανεξάρτητα.

Σύμφωνα με την Qualcomm, η αξία για τον κλάδο είναι χαμηλότερη κατανάλωση ενέργειας, λιγότερη θερμότητα και η εξάλειψη του ακριβού silicon interposer που απαιτούν οι λύσεις HBM. Επίσης, δίνεται η δυνατότητα ανάπτυξης πολλαπλών στοιβών HBC σε ένα μοναδικό υπολογιστικό στοιχείο με τυπική συσκευασία, κάτι που αποδίδει σημαντικό πλεονέκτημα επιδόσεων ανά κόστος.

AI250: HBC Gen 1 και οι επιδόσεις-στόχος

Στην πρώτη γενιά (HBC Gen 1), η λύση θα υλοποιηθεί στον επιταχυντή AI250, στον οποίο η ενισχυμένη με HBC στοίβα LPDDR θα βρίσκεται στο ίδιο οργανικό υπόστρωμα 2D. Κάθε κάρτα AI250 στοχεύει σε 133 TB/s εύρος ζώνης, αύξηση 18x σε σχέση με το AI200 που χρησιμοποιεί LPDDR5X.

Ο προκάτοχος AI200, που αναμένεται αργότερα εντός του 2026, θα βασίζεται σε LPDDR5X και θα προσφέρει 43 TB RAM ανά rack. Και οι δύο επιταχυντές, AI200 και AI250, βασίζονται στις μονάδες επεξεργασίας νευρωνικών δικτύων Hexagon (NPU) της Qualcomm, προσαρμοσμένες για φορτία εργασίας AI σε κέντρα δεδομένων.

Το εμπορικό sampling του HBC Gen 1 με το AI250 αναμένεται να ξεκινήσει στα μέσα του 2027. Σε αυτό το στάδιο, δεν υπάρχουν ανεξάρτητες μετρήσεις επιδόσεων. Ανεξάρτητες μετρήσεις επιδόσεων έναντι επιταχυντών βασισμένων σε HBM και μετρήσεις ισχύος ανά μονάδα κειμένου (token) από πελάτες ή τρίτους θα καθορίσουν αν το διεκδικούμενο πλεονέκτημα των 6x εύρους ζώνης ανά watt επιβεβαιώνεται σε πραγματικά φορτία εργασίας παραγωγής.

Ο χάρτης πορείας: AI350 με HBC Gen 2 το 2028

Η Qualcomm εργάζεται παράλληλα σε μια εκτεταμένη δεύτερη γενιά HBC Gen 2, που θα συνοδεύεται από τον επιταχυντή AI350 το 2028, και θα προσφέρει έως 54x επιτάχυνση σε πραγματικό εύρος ζώνης έναντι του AI200. Ο AI350 σχεδιάζεται για rack ψύξης αέρα και άμεσης υγρής ψύξης (direct liquid cooling) και υπόσχεται 4x–8x καλύτερες επιδόσεις ανά watt σε σύγκριση με υφιστάμενες αρχιτεκτονικές GPU ως προς το εύρος ζώνης μνήμης ανά watt ανά κάρτα. Και αυτά τα νούμερα αποτελούν εταιρικές εκτιμήσεις, όχι ανεξάρτητα επιβεβαιωμένα στοιχεία.

Για τη διασύνδεση, ο AI350 υποστηρίζει scale-up μέσω UALink (Ultra Accelerator Link) και ESUN (Ethernet for Scale-Up Networking), καθώς και scale-out μέσω copper και optical διασυνδέσεων.

Dragonfly C1000 CPU και ευρύτερο χαρτοφυλάκιο

Στο Investor Day, η Qualcomm παρουσίασε παράλληλα τον Dragonfly C1000 CPU, σε συνδυασμό με προϊόντα συνδεσιμότητας και λύσεις custom silicon, με στόχο τη μεγιστοποίηση των επιδόσεων ανά watt και της ρυθμαπόδοσης παραγωγής μονάδων κειμένου (tokens) σε χαμηλότερο συνολικό κόστος ιδιοκτησίας (TCO). Ο C1000 διαθέτει chiplet σχεδιασμό με άνω των 250 πυρήνων και στοχεύει σε διπλάσιες τουλάχιστον επιδόσεις ανά watt σε σύγκριση με υφιστάμενους server CPU.

Σύμφωνα με Reuters, η Microsoft και η Meta θα χρησιμοποιήσουν τα νέα AI chips της Qualcomm, ενώ ο CFO Akash Palkhiwala προβλέπει έσοδα 15 δισ. δολαρίων από chip κέντρων δεδομένων έως το 2029 και 5 δισ. δολαρίων στο οικονομικό έτος 2027. Η Qualcomm ανέφερε επίσης ευρεία υποστήριξη από άνω των 35 εταιρειών-εταίρων σε διαφορετικά τεχνολογικά οικοσυστήματα.

Πηγές

• Tom's Hardware – Qualcomm reveals HBC near-memory AI architecture
• BusinessWire – Qualcomm Investor Day official announcement
• WCCFTech – Qualcomm HBC analysis
• TechPowerUp – Qualcomm Dragonfly Portfolio

Για τους heavy χρήστες AI, τα οικονομικά του τρέχοντος boom αρχίζουν να γίνονται επαχθή: τον τελευταίο χρόνο, τα μεγάλα εργαστήρια έχουν αυξήσει τις τιμές και έχουν σφίξει τους κανόνες χρήσης με αυστηρότερα rate limits, μικρότερα παράθυρα κειμένου στα χαμηλότερα πλάνα και σταδιακή μεταφορά λειτουργιών σε ακριβότερες συνδρομές.

Σε αυτό το πλαίσιο, ο συντάκτης έστησε ένα σύστημα στο δικό του υλικό, σχεδιασμένο να τον βοηθά να παρακολουθεί τις συνεχώς μεταβαλλόμενες ειδήσεις. Το σύστημα λαμβάνει RSS feeds, καταχωρεί το περιεχόμενο ιστοριών από τα beats που καλύπτει και τις βαθμολογεί βάσει ενός ψηφιακού «εγκεφάλου» , παραγόμενου από την ανάλυση σχεδόν 2.000 παλαιότερων άρθρων του τελευταίων τεσσάρων ετών.

Όταν εντοπίζει υποψήφιες ιστορίες ενδιαφέροντος, αυτές «ανατίθενται» σε AI beat reporters, οι οποίοι διαβάζουν το θέμα στο διαδίκτυο και παράγουν pitches, παρόμοια με αυτά που ο ίδιος αποστέλλει στους συντάκτες του.

Κόστος και caveats

Αξιοσημείωτη είναι η παραδοχή του: η αρχική ρύθμιση του mini PC ήταν σχετικά εύκολη, αλλά έγινε δυνατή μόνο με τη βοήθεια των ίδιων των «full-fat» AI μοντέλων που πληρώνει από τα μεγάλα εργαστήρια. Η τοπική εκτέλεση μοντέλων δεν αποτελεί λοιπόν πλήρη αποδέσμευση από το cloud, τουλάχιστον στο στάδιο της εγκατάστασης.

Για φορτία εργασίας υψηλού όγκου που επεξεργάζονται εκατομμύρια tokens ημερησίως, το τοπικό hardware συχνά αποσβένεται σε 12 έως 24 μήνες — αλλά για μικρές ομάδες με λίγες χιλιάδες κλήσεις API την ημέρα, τα cloud κόστη παραμένουν διαχειρίσιμα. Ενδεικτικά, μια αλυσίδα επεξεργασίας που τρέχει 10 εκατομμύρια tokens ημερησίως στα $5 ανά εκατομμύριο tokens κοστίζει $50 την ημέρα, δηλαδή περίπου $18.000 τον χρόνο.

Πηγές

• Tom's Hardware — Ditching the cloud for local AI
• Tom's Hardware — OpenAI CEO: AI token costs are a huge issue
• MindStudio — Local AI vs Cloud AI in 2026

Η AMD ανακοίνωσε την εξαγορά της MEXT, startup που ειδικεύεται σε AI-driven βελτιστοποίηση μνήμης για υποδομές κέντρων δεδομένων. Οικονομικοί όροι της συμφωνίας δεν αποκαλύφθηκαν.

Flash που συμπεριφέρεται σαν DRAM

Η MEXT ανέπτυξε λογισμικό προγνωστικής διαχείρισης μνήμης που χρησιμοποιεί τεχνικές AI για να κάνει το flash storage να συμπεριφέρεται σαν DRAM, αυξάνοντας ουσιαστικά τη διαθέσιμη χωρητικότητα μνήμης διατηρώντας παράλληλα την απόδοση των εφαρμογών. Η προσέγγιση αυτή στοχεύει στη μείωση του κόστους επέκτασης μνήμης, στη βελτίωση της αξιοποίησης της υποδομής και στη δυνατότητα εγκατάστασης μεγαλύτερων φορτίων εργασίας χωρίς αναλογική αύξηση των επενδύσεων σε DRAM.

Ενώ μεγάλο μέρος της αγοράς υποδομών AI εστιάζει στην αύξηση της υπολογιστικής ισχύος, η χωρητικότητα και το εύρος ζώνης μνήμης καθορίζουν όλο και περισσότερο την πρακτική επεκτασιμότητα μεγάλων αναπτύξεων AI.

Ενσωμάτωση σε ολόκληρο το χαρτοφυλάκιο

Με την ενσωμάτωση της τεχνολογίας της MEXT σε ολόκληρο το χαρτοφυλάκιο κέντρων δεδομένων της AMD, η εταιρεία αναμένει να βοηθήσει τους εταιρικούς πελάτες να αξιοποιήσουν καλύτερα τις επενδύσεις τους σε υποδομές ενώ επιταχύνουν την ανάπτυξη AI. Η εξαγορά εντάσσεται στην ευρύτερη στρατηγική της AMD για τη δημιουργία ενός πλήρους χαρτοφυλακίου υποδομής AI που καλύπτει CPU, GPU, DPU, προσαρμοστικό υπολογισμό, δικτύωση και λογισμικό.

Η AMD θα πρέπει να προσδιορίσει ποια προϊόντα θα ενσωματώσουν πρώτα την τεχνολογία MEXT, είτε σε επίπεδο πλατφόρμας, firmware, λογισμικού συστήματος, hypervisor, βιβλιοθηκών είτε σε εργαλεία AI.

Πηγές

• TechPowerUp – AMD Acquires MEXT to Advance Memory Optimization
• AMD Official Blog – AMD Acquires MEXT
• Converge Digest – AMD Acquires MEXT to Tackle Memory Bottlenecks

Στις 12 Ιουνίου 2026, η Anthropic ανακοίνωσε ότι θα απενεργοποιήσει άμεσα τα πιο προηγμένα μοντέλα AI της, μετά από εντολή της αμερικανικής κυβέρνησης να αναστείλει την πρόσβαση για αλλοδαπούς υπηκόους, επικαλούμενη λόγους εθνικής ασφάλειας. Συγκεκριμένα, η εταιρεία έλαβε διάταγμα ελέγχου εξαγωγών για την αναστολή πρόσβασης στα μοντέλα Fable 5 και Mythos 5 για όλους τους αλλοδαπούς υπηκόους, χωρίς να της κοινοποιηθούν οι συγκεκριμένες ανησυχίες εθνικής ασφάλειας.

Η εντολή και οι άμεσες συνέπειές της

Η μονάδα cloud AWS της Amazon ανακοίνωσε ότι η Anthropic της ζήτησε να ανακαλέσει την πρόσβαση στα μοντέλα για «όλους τους χρήστες σε όλες τις περιοχές», ενώ αξιωματούχος των ΗΠΑ επιβεβαίωσε ότι το Υπουργείο Εμπορίου εξέδωσε διάταγμα ελέγχου εξαγωγών για την αναστολή κάθε πρόσβασης στα Fable 5 και Mythos 5 από αλλοδαπούς υπηκόους.

Ο Dean Ball, πρώην αξιωματούχος του Λευκού Οίκου που συνέβαλε στο Σχέδιο Δράσης AI που εξέδωσε η κυβέρνηση το καλοκαίρι του 2025, δήλωσε σε ανάρτησή του ότι η εντολή σημαίνει πως όλοι οι «μη Αμερικανοί» θα αποκλειστούν από τα τελευταία μοντέλα της Anthropic, συμπεριλαμβανομένων αυτών που διαμένουν εντός ΗΠΑ, προβλέποντας υποχρεωτική επαλήθευση ιθαγένειας.

Σύμφωνα με την Wall Street Journal, οι συνομιλίες του διευθύνοντος συμβούλου της Amazon, Andy Jassy, με ομοσπονδιακούς αξιωματούχους ήταν αυτές που άμεσα πυροδότησαν τους νέους περιορισμούς που βαρύνουν πλέον μία από τις πιο στενά παρακολουθούμενες εταιρείες AI στον κόσμο.

Το ευρύτερο γεωπολιτικό πλαίσιο

Η εξέλιξη αυτή δεν έρχεται στο κενό. Τον Ιούλιο 2025, ο Πρόεδρος Τραμπ είχε υπογράψει την Εκτελεστική Εντολή 14320, με τίτλο «Promoting the Export of the American AI Technology Stack», με στόχο να διασφαλίσει ότι οι αμερικανικές τεχνολογίες, πρότυπα και μοντέλα διακυβέρνησης AI θα υιοθετηθούν παγκοσμίως, ενισχύοντας τη δέσμευση συμμάχων και εδραιώνοντας την τεχνολογική κυριαρχία των ΗΠΑ.

Τα μοντέλα Claude της Anthropic είναι ήδη ενσωματωμένα στο στρατιωτικό σύστημα Maven Smart System, όπου επεξεργάζονται δεδομένα πληροφοριών για την υποστήριξη επιχειρήσεων και, σύμφωνα με αναφορές, πρότειναν συντεταγμένες στόχων και ιεράρχηση πληγμάτων σε πραγματικό χρόνο.

Οι ΗΠΑ έχουν ήδη περιορίσει εξαγωγές προηγμένων chip και τεχνολογιών AI σε χώρες που θεωρούν στρατηγικούς ανταγωνιστές. Η υπόθεση Anthropic επεκτείνει αυτή τη λογική και στους συμμάχους: εάν η Ουάσινγκτον μπορεί να περιορίσει την πρόσβαση σε μοντέλα AI αιχμής με άμεση ισχύ, επικαλούμενη λόγους εθνικής ασφάλειας, η εξάρτηση της Ευρώπης από αμερικανικές εταιρείες AI μετατρέπεται σε στρατηγική ευπάθεια, και όχι απλώς σε ζήτημα προμηθειών ή καινοτομίας.

Η ευρωπαϊκή εξάρτηση ως στρατηγικό πρόβλημα

Η Ευρώπη διαθέτει τον πιο αναπτυγμένο κανονιστικό χάρτη AI παγκοσμίως, αλλά παραμένει εξαρτημένη από ξένους παρόχους μοντέλων, ξένες υποδομές cloud και ξένες αλυσίδες εφοδιασμού hardware. Οι Βρυξέλλες έχουν ήδη αρχίσει να πλαισιώνουν την εξάρτηση της Ευρώπης από αμερικανικές τεχνολογικές πλατφόρμες ως στρατηγική ευπάθεια, με νέα ατζέντα ψηφιακής κυριαρχίας που επιδιώκει τη μείωση της εξάρτησης από ξένο cloud, δεδομένα και υποδομές AI.

Η διαμάχη Anthropic-Πενταγώνου έχει σοβαρά πλήξει την εμπιστοσύνη στην αμερικανική τεχνολογία, ακριβώς τη στιγμή που πολλές χώρες επανεξετάζουν ήδη τις βαθιές εξαρτήσεις τους από αμερικανικές εταιρείες τεχνολογίας, ενώ οι ευρωπαϊκοί θεσμοί δεν έχουν ακόμα αντιμετωπίσει δημόσια το γεγονός ότι αυτή η διαμάχη καθιστά τις αμερικανικές εξαρτήσεις ακόμα δυσκολότερες να δικαιολογηθούν.

Η ψηφιακή κυριαρχία συζητιέται στις Βρυξέλλες ως μακροπρόθεσμη φιλοδοξία. Η διακοπή πρόσβασης στην Anthropic της δίνει άμεση πρακτική σημασία. Το κεντρικό ερώτημα που τίθεται τώρα: μπορούν ευρωπαϊκές κυβερνήσεις, επιχειρήσεις και πανεπιστήμια να συνεχίσουν να λειτουργούν αν ένας κορυφαίος πάροχος AI των ΗΠΑ απενεργοποιήσει ξαφνικά την πρόσβασή τους;

Ο ανταγωνισμός και οι επιχειρηματικές πιέσεις

Η Anthropic βρίσκεται σε κρίσιμη φάση ανάπτυξης, επεκτείνοντας εταιρικά συμβόλαια και ανταγωνιζόμενη άμεσα το GPT-4o της OpenAI και το Gemini της Google για τον εταιρικό προϋπολογισμό AI. Περιορισμοί που δημιουργούν τριβή συμμόρφωσης για διεθνείς πελάτες δεν ευνοούν αυτή τη στρατηγική. Σύμφωνα με στοιχεία του 2025, σχεδόν το 80% της χρήσης του Claude από καταναλωτές προέρχεται ήδη από εκτός ΗΠΑ.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει πλέον ενταχθεί στο ίδιο πεδίο γεωπολιτικής διαχείρισης όπου βρίσκονται εδώ και δεκαετίες τα ημιαγωγά, ο τηλεπικοινωνιακός εξοπλισμός και η αμυντική τεχνολογία. Για την Ευρώπη, αυτό δεν είναι πλέον θεωρητικός κίνδυνος: είναι ένα επιχείρημα ότι η πρόσβαση δεν είναι εγγυημένη, και ότι σε στρατηγικές τεχνολογίες, ακόμα και σύμμαχοι μπορούν να επιβάλουν ελέγχους όταν αλλάζουν οι προτεραιότητες εθνικής ασφάλειας.

Πηγές

• Politico EU – US Anthropic order exposes EU AI dependency
• EU Today – US AI Export Controls Put Europe on Notice as Anthropic Pulls Models Offline
• Heinrich Böll Stiftung – Europe's AI Blind Spot: What the Anthropic-Pentagon Dispute Reveals
• Global Banking & Finance – Anthropic Disables AI Models After US Export Control Directive
• GovInfo – Executive Order 14320: Promoting the Export of the American AI Technology Stack (Ιούλιος 2025)

Η Anthropic ανακοίνωσε ότι απενεργοποίησε την πρόσβαση στα μοντέλα Fable 5 και Mythos 5 για να συμμορφωθεί με εντολή ελέγχου εξαγωγών από την αμερικανική κυβέρνηση, η οποία επικαλείται «αρμοδιότητες εθνικής ασφάλειας». Η εταιρεία έλαβε την εντολή στις 5:21 μ.μ. (ώρα Ανατολικής Ακτής) της 12ης Ιουνίου.

Τι είναι τα Fable 5 και Mythos 5

Και τα δύο μοντέλα προέρχονται από το Claude Mythos Preview, ένα εξαιρετικά προηγμένο μοντέλο σχεδιασμένο για έρευνα ασφαλείας, με ικανότητα εντοπισμού σφαλμάτων και ευπαθειών. Η πρόσβαση στο Mythos Preview ήταν αρχικά περιορισμένη σε έναν μικρό κύκλο εταιρειών και ερευνητικών εταίρων μέσω του Project Glasswing. Μόνο η Mozilla ανέφερε ότι επέλυσε εκατοντάδες ευπάθειες χάρη στο Mythos Preview.

Τα δύο μοντέλα βασίζονται στην ίδια υποκείμενη αρχιτεκτονική και διαφέρουν κυρίως στους ελέγχους εξόδου: το Fable 5 περιλαμβάνει ταξινομητές σχεδιασμένους να αποκλείουν απαντήσεις σε υψηλού κινδύνου τομείς, όπως η κυβερνοασφάλεια, ενώ το Mythos 5 — διαθέσιμο σε ξεχωριστά αξιολογημένες οργανώσεις — λειτουργεί με μέρος αυτών των περιορισμών αρθρωμένο.

Κατά την παρουσίαση, η Anthropic ανέφερε ότι η οικογένεια Mythos θα παρέμενε αποκλειστική για τους συμμετέχοντες στο Project Glasswing, ενώ το Fable θα διατίθετο στο ευρύ κοινό.

Η εντολή της κυβέρνησης

Σύμφωνα με το Axios, ο υπουργός Εμπορίου Howard Lutnick απέστειλε επιστολή στον διευθύνοντα σύμβουλο της Anthropic, Dario Amodei, δηλώνοντας ότι τα μοντέλα Mythos 5 και Fable 5 υπόκεινται σε ελέγχους εξαγωγών σε κάθε τοποθεσία εκτός ΗΠΑ και σε κάθε αλλοδαπό εντός της χώρας.

Η επιστολή δεν παρείχε συγκεκριμένες λεπτομέρειες για τη βάση της ανησυχίας εθνικής ασφάλειας. Η Anthropic εκτιμά ότι η κυβέρνηση πίστεψε ότι ανακάλυψε μέθοδο παράκαμψης — «jailbreak» — του Fable 5. Κυβερνητικός αξιωματούχος είπε στο Axios ότι το Υπουργείο Εμπορίου έλαβε την απόφαση αφού άλλη εταιρεία ισχυρίστηκε ότι κατάφερε να εφαρμόσει jailbreak στο Mythos, προκαλώντας ανησυχία για πιθανούς κινδύνους εθνικής ασφάλειας.

Σύμφωνα με το Axios, η κυβέρνηση Trump είχε επιχειρήσει προηγουμένως να εμποδίσει την Anthropic να κυκλοφορήσει το μοντέλο, χωρίς επιτυχία.

Γιατί η Anthropic κατέβασε και τα δύο μοντέλα για όλους

Η εταιρεία επέλεξε την πλήρη αναστολή πρόσβασης, καθώς η επιλεκτική συμμόρφωση θα απαιτούσε τον αποκλεισμό ενός μεγάλου αριθμού χρηστών — μεταξύ αυτών και αλλοδαπών εργαζομένων της ίδιας της Anthropic. Η πρόσβαση σε όλα τα υπόλοιπα μοντέλα της Anthropic δεν επηρεάζεται.

Η Anthropic διαφώνησε με την ομοσπονδιακή εντολή, αναφέροντας ότι το Fable 5 διέθετε ισχυρές προστασίες και ότι η απόσυρση ενός μοντέλου εξαιτίας μιας περιορισμένης ευπάθειας θα μπορούσε να δημιουργήσει ένα προβληματικό προηγούμενο που θα ανέκοπτε την ανάπτυξη AI μοντέλων σε βιομηχανικό επίπεδο.

Η Anthropic δήλωσε ότι πιστεύει ότι πρόκειται για παρεξήγηση και εργάζεται για την αποκατάσταση της πρόσβασης το συντομότερο δυνατό.

Ιστορικό πρώτο

Η απόφαση της Anthropic να αναστείλει την πρόσβαση χρηστών φαίνεται να είναι η πρώτη φορά που κορυφαία εταιρεία AI αποσύρει δημόσια αναπτυγμένο μοντέλο ύστερα από παρέμβαση της ομοσπονδιακής κυβέρνησης. Η εξέλιξη αναδεικνύει για πρώτη φορά στην πράξη πώς μπορεί να λειτουργήσει η κυβερνητική εποπτεία σε μοντέλα AI που θεωρούνται ευαίσθητα για λόγους εθνικής ασφάλειας — και θέτει ερωτήματα για τη βιωσιμότητα της δημόσιας κυκλοφορίας μοντέλων ικανών για προηγμένη έρευνα κυβερνοασφάλειας.

Πηγές

• Anthropic – Επίσημη ανακοίνωση για την αναστολή πρόσβασης στα Fable 5 και Mythos 5
• Axios – Anthropic pulls Fable 5 and Mythos 5 following US government directive
• CNBC – Anthropic disables access to Fable 5 and Mythos 5
• NBC News – Anthropic suspends new AI models after government directive
• 9to5Mac – Anthropic pulls Claude Mythos 5 and Claude Fable 5 following US government directive

Το κόστος χρήσης AI αρχίζει να γίνεται πραγματικό πρόβλημα για μεγάλες εταιρείες — και μια νέα έκθεση της Goldman Sachs εξηγεί γιατί το χειρότερο ίσως δεν έχει έρθει ακόμα. Σύμφωνα με την Goldman Sachs Research, το agentic AI αναμένεται να οδηγήσει σε 24πλάσια αύξηση της κατανάλωσης tokens έως το 2030, καθώς καταναλωτές και επιχειρήσεις υιοθετούν σταδιακά την τεχνολογία.

Τι λέει η έκθεση Goldman Sachs

Σύμφωνα με την Goldman Sachs Research, η κατανάλωση tokens αναμένεται να πολλαπλασιαστεί 24 φορές έως το 2030, φτάνοντας τα 120 τετράκις εκατομμύρια tokens ανά μήνα, με κινητήρια δύναμη την υιοθέτηση τόσο στην καταναλωτική όσο και στην εταιρική αγορά. Η έκθεση, που δημοσιεύθηκε στις 20 Μαΐου 2025, φέρει τον τίτλο «Decoding the Agentic Economy» και αντικατοπτρίζει μια θεμελιακή αλλαγή στον τρόπο που αναλύεται η οικονομία του AI.

Σε αντίθεση με τα απλά chatbots, οι AI πράκτορες εκτελούν πολύπλοκες, πολυβήματες εργασίες που απαιτούν πολύ περισσότερες μονάδες κειμένου. Το μοντέλο της Goldman δείχνει ότι ένας πράκτορας προγραμματισμού μπορεί να καταναλώνει 7 εκατομμύρια tokens ημερησίως, ενώ ένας πράκτορας καταχώρησης δεδομένων μπορεί να φτάνει τα 25 εκατομμύρια.

Η έκθεση εκτιμά ότι έως το 2030 τα παγκόσμια ημερήσια ερωτήματα AI θα αυξηθούν από 5 δισεκατομμύρια το 2025 σε 23 δισεκατομμύρια, με περίπου 30% να κατευθύνεται σε πράκτορες αντί για παραδοσιακές μηχανές αναζήτησης ή chatbots. Η Goldman εκτιμά ότι αυτό θα οδηγήσει σε μεγάλη διαρθρωτική αλλαγή στην αγορά αναζήτησης: το μερίδιο της παραδοσιακής αναζήτησης στο σύνολο των ερωτημάτων αναμένεται να μειωθεί από 68% το 2025 στο 36% το 2030.

Η τράπεζα εκτιμά ότι οι πράκτορες αυτοί θα επεκτείνουν την παγκόσμια κατανάλωση tokens κατά 24 φορές έως το 2030 και κατά 55 φορές έως το 2040, καθώς ενσωματώνονται στις επιχειρηματικές ροές εργασίας. Οι επιχειρηματικοί πράκτορες αναμένεται να αντιπροσωπεύουν πάνω από το 70% της συνολικής κατανάλωσης tokens έως το 2040.

Uber και Microsoft: πρώτα θύματα του «tokenized billing»

Η Uber φαίνεται να είναι η τελευταία εταιρεία που έρχεται αντιμέτωπη με αυτή την πραγματικότητα. Ο CTO Andrew Macdonald δήλωσε σε συνέντευξη στο Business Insider ότι δεν υπήρχε σαφής συσχέτιση μεταξύ των επενδύσεων της Uber σε AI και συγκεκριμένων βελτιώσεων για τον καταναλωτή.

Η Microsoft, εξάλλου, περιόρισε πρόσφατα την ευρεία πρόσβαση στο Claude Code αφού υπάλληλοι υιοθέτησαν το εργαλείο AI κωδικοποίησης σε μεγάλη κλίμακα. Η εταιρεία μεταβαίνει στο GitHub Copilot CLI, καθώς το κόστος εσωτερικής χρήσης AI εκτινάχθηκε ταχύτερα από το αναμενόμενο.

Η εταιρεία ερευνών Gartner έχει προειδοποιήσει ότι οι εταιρικοί λογαριασμοί AI ενδέχεται να συνεχίσουν να αυξάνονται, επειδή οι προηγμένοι AI πράκτορες καταναλώνουν σημαντικά περισσότερους υπολογιστικούς πόρους ανά εργασία. Αποτέλεσμα: φθηνότερα μοντέλα AI δεν μεταφράζονται απαραίτητα σε φθηνότερη υιοθέτηση AI.

Ο Bryan Catanzaro, αντιπρόεδρος εφαρμοσμένης βαθιάς μάθησης της Nvidia, περιέγραψε την κατάσταση με σαφήνεια σε συνέντευξη στο Axios: «Για την ομάδα μου, το κόστος υπολογισμού υπερβαίνει κατά πολύ το κόστος των εργαζομένων.»

Η αντίφαση: φθηνότερα chips, ακριβότεροι λογαριασμοί

Οι κατασκευαστές ημιαγωγών επιτυγχάνουν μειώσεις κόστους 60–70% ετησίως ανά μονάδα κειμένου για την εκτέλεση μοντέλων — δηλαδή τη χρήση εκπαιδευμένων μοντέλων για την παραγωγή αποτελεσμάτων — σύμφωνα με την Goldman Sachs Research. Όμως η έκρηξη στον αριθμό των ερωτημάτων που εκτελούν οι AI πράκτορες αναιρεί σε μεγάλο βαθμό αυτές τις βελτιώσεις αποδοτικότητας.

Ακόμα και καθώς ορισμένες τιμές tokens μειώνονται, η έκρηξη στον αριθμό ερωτημάτων που απαιτούν οι agentic AI δεν μπορεί να αντισταθμιστεί από βελτιώσεις αποδοτικότητας υλικού που απέχουν χρόνια από την αποτελεσματική ανάπτυξη. Αυτό σημαίνει ότι βραχυπρόθεσμα, ακόμα και μεγάλες εταιρείες όπως η Microsoft και η Uber αναδιαρθρώνουν τη χρήση AI για να συνεχίσουν να το αξιοποιούν σε κλίμακα χωρίς να τινάξουν τους προϋπολογισμούς τους στον αέρα.

Για τους επόμενους 12 με 18 μήνες, η Goldman εκτιμά ότι είναι πιθανή έλλειψη chips, καθώς οι κατασκευαστές ημιαγωγών χτίζουν νέες εγκαταστάσεις για να ανταποκριθούν στη ζήτηση. Η υιοθέτηση agentic AI από επιχειρήσεις θα προηγηθεί της καταναλωτικής χρήσης, αλλά αναμένεται να πάρει χρόνο καθώς οι εταιρείες διαχειρίζονται οργανωτικές προκλήσεις.

Η «στροφή στο κέρδος» και το στοίχημα της υποδομής

Η Goldman Sachs εκτιμά ότι ο κλάδος AI θα φτάσει σε κρίσιμο σημείο ανατροπής κερδοφορίας στο πρώτο εξάμηνο του 2026, καθώς το κόστος υπολογισμού συνεχίζει να μειώνεται. Η τράπεζα ανέφερε εννέα εταιρείες ως τους βασικούς ωφελημένους: Nvidia, Broadcom, AMD, Amazon, Alphabet, Meta Platforms, Microsoft, Cloudflare και Accenture.

Η Goldman εκτιμά επίσης ότι η ζήτηση ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων στις ΗΠΑ θα αυξηθεί από 31 gigawatt το 2025 σε 66 gigawatt το 2027, με το μερίδιο των κέντρων δεδομένων στη μέγιστη θερινή ζήτηση να ανεβαίνει στο 8,5% από 4,1%.

Η Goldman Sachs Research προβλέπει ότι μόλις το 12% των εργαζομένων στον τομέα γνώσης θα χρησιμοποιεί agentic AI έως το 2030, ποσοστό που αναμένεται να φτάσει το 37% έως το 2040 — υπενθυμίζοντας ότι ακόμα και το πιο bullish σενάριο της Goldman παραδέχεται πως η εκτεταμένη εταιρική υιοθέτηση θα χρειαστεί δεκαετία για να ωριμάσει.

Πηγές

• Tom's Hardware — AI costs begin to bite as agents may increase token demand by 24 times
• Goldman Sachs — AI Agents Forecast to Boost Tech Cash Flow as Usage Soars
• Outlook Business — Big Tech Cos Fired Thousands For AI, Now Its Adoption Cost is Weighing On Them
• Edgen Tech — Goldman Sachs Projects a 24-Fold Surge in AI Token Use