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Nuevos datos muestran cuán mal se están atornillando a los editores.

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doompanas como OpenAi y perplejidad han hecho altas afirmaciones de que sus motores de búsqueda con IA, que raspan información de la web para generar respuestas resumidas, proporcionarán nuevas fuentes de ingresos para los editores dirigiendo más lectores a sus sitios. Pero la realidad es muy diferente: los motores de búsqueda de IA envían un 96% menos de tráfico de referencia a sitios de noticias y blogs que la búsqueda tradicional de Google, según un nuevo informe de la plataforma de licencia de contenido Tollbit, compartido exclusivamente con Forbes. Mientras tanto, el raspado de sitios web de los desarrolladores de IA se ha más que duplicado en los últimos meses, según el informe.

Operai, perplejidad, meta y otras compañías de IA rasparon sitios web 2 millones de veces en promedio en el cuarto trimestre del año pasado, según el informe, que analizó 160 sitios web, incluidas noticias nacionales y locales, tecnología de consumo y blogs de compras en los últimos tres meses de 2024. Cada página fue raspada aproximadamente siete veces en promedio.

“Estamos viendo una afluencia de bots que están martillando estos sitios cada vez que un usuario hace una pregunta”, dijo el CEO Toshit Panigrahi Forbes. “La cantidad de demanda de contenido del editor no es trivial”. Tollbit, que se integra con los editores para rastrear a las compañías de raspado y cobrar cada vez que lo hacen, recopiló los datos de los editores que se han registrado en su plataforma para el análisis, dándole información sobre el tráfico y la actividad de raspado en sus sitios.

Operai no hizo comentarios, y Meta no respondió a una solicitud de comentarios. Un portavoz de perplejidad no abordó los reclamos específicos del informe, pero dijo que la compañía respeta las directivas “robots.txt”, que instruyen a los rastreadores web en qué partes de un sitio pueden acceder.

“Es hora de decir que no”.

Nathan Schultz, CEO, Chegg

En febrero pasado, la firma de investigación Gartner predijo que el tráfico de los motores de búsqueda tradicionales caería un 25% para 2026, en gran parte debido a los chatbots de IA y otros agentes virtuales. Las empresas que dependen del tráfico de búsqueda ya han comenzado a recibir un éxito. La compañía Edtech Chegg recientemente demandó a Google, alegando que los resúmenes generados por la IA del gigante de la búsqueda incluían contenido de su sitio web sin atribución, arrebatando los ojos de su sitio y lastimando sus ingresos ya disminuidos. El tráfico de Chegg se desplomó del 49% en enero año tras año, una fuerte disminución de la caída del 8% en el segundo trimestre del año pasado, cuando Google lanzó resúmenes de IA. La disminución del tráfico ha afectado a Chegg en la medida en que está considerando ir en privado o ser adquirido, dijo el CEO Nathan Schultz en una llamada de ganancias.

“Es hora de decir que no”, dijo Schultz Forbes. Dijo que Google y los editores han tenido un contrato social para enviar a los usuarios a contenido de alta calidad, y no solo retener ese tráfico en Google. “Cuando rompes ese contrato, eso no está bien”.

Ian Crosby, socio de la firma de abogados, Susman Godfrey, representa a Chegg, dijo que la práctica dañará a las compañías de búsqueda como Google a largo plazo, lo que resulta en una “lechada de IA” si compañías como Chegg están fuera del negocio. “Es una amenaza para Internet”, dijo.

Google ha llamado a la demanda de Chegg “sin mérito”, alegando que su servicio de búsqueda de IA envía tráfico a una mayor diversidad de sitios.

Los sitios de reserva de viajes como Kayak y TripAdvisor también están preocupados por las descripción general de la búsqueda de IA de Google que le quitan el tráfico, Forbes reportado. Mientras tanto, los editores de noticias han emprendido acciones legales contra Operai y perplejidad por supuestamente infringir su propiedad intelectual. (Ambas compañías están luchando contra los trajes).

Los desarrolladores de IA usan lo que se llaman agentes de usuario para rastrear la web y recopilar datos, pero muchos no identifican o divulgan adecuadamente sus bots raspadores, lo que dificulta que los propietarios de sitios web descubran y comprendan cómo las empresas de IA están accediendo a su contenido. Algunos, como Google, parecen usar los mismos bots para múltiples propósitos, incluida la indexación de la web y raspando datos para sus herramientas de IA, dijo Panigrahi.

“Es muy difícil para los editores querer bloquear Google. Podría afectar su SEO “.

Olivia Joslin, cofundadora, Tollbit

“Es muy difícil para los editores querer bloquear Google. Podría afectar su SEO, y es imposible para nosotros deducir exactamente el caso de uso de sus bots “, dijo la cofundadora de Tollbit, Olivia Joslin.

Google no respondió a una solicitud de comentarios.

Y luego está la perplejidad de la inicio de búsqueda de IA de AI de $ 9 mil millones. Incluso cuando los editores bloquean la perplejidad para acceder a sus sitios, la startup de IA continúa enviando el tráfico de referencia a ellos, lo que implica que continúa raspando en secreto los sitios bajo el radar, según el informe. En un ejemplo, raspó el sitio web de un editor 500 veces, pero envió más de 10,000 referencias. Una explicación para esto, dijo Panigrahi, es que la perplejidad utilizó un rastreador web no identificado para acceder al sitio. La perplejidad solo decía que respeta “robots.txt”.

El año pasado, la bulliciosa startup tomó calor por raspar y volver a publicar artículos con paredes de pago, en algunos casos, incluida la redacción casi idéntica, de medios de comunicación como ForbesCNBC y Bloomberg sin una atribución adecuada. También citó blogs de baja calidad, generados por IA y publicaciones en redes sociales que contienen información inexacta, Forbes encontrado en junio. En respuesta a Forbes ‘ Los informes, el CEO Aravind Srinivas, dijo que la característica de republicación, llamada Permexity Pages, tiene “bordes ásperos”. Forbes Envió una carta de cese y desistimiento a la perplejidad en junio, acusándola de infringir derechos de autor.

En octubre, el New York Post y Dow Jones demandaron a la perplejidad por presunta infracción de derechos de autor y atribuir hechos inventados a las compañías de medios. En ese momento, la perplejidad dijo que la demanda refleja una postura que es “fundamentalmente miope, innecesaria y autodestructiva”.

A principios de este mes, otra startup de IA se encontró en la mira de las compañías de medios. Un grupo de editores, incluidos Condé Nast, Vox y The Atlantic, presentaron una demanda contra la compañía de IA Enterprise coherentes por supuestamente raspar 4.000 trabajos con derechos de autor de Internet y usarlos para capacitar su conjunto de modelos de idiomas grandes. (Forbes fue parte de la demanda).

Rampant AI Scraping no solo perjudica el tráfico y los ingresos de búsqueda de los editores. A medida que más y más bots visitan sitios web para leer y raspar su contenido, también están ejecutando millones en costos de servidor, dijo Panigrahi. Con empresas como OpenAI y la perplejidad que lanzan a los agentes de IA de investigación que visitan de forma autónoma a cientos de sitios para producir informes en profundidad, el problema empeorará.

Una forma clara de abordar este problema es la licencia de los artículos directamente. Por ejemplo, Associated Press, Axel Springer y Financial Times han alcanzado los acuerdos de contenido con OpenAI. Pero también ha surgido un nuevo cuadro de empresas para encontrar nuevos modelos económicos para los editores en la era de la inteligencia artificial. Tollbit, por ejemplo, cobra a las compañías de IA cada vez que raspan el contenido del sitio de un editor. Tollbit funciona con 500 editores, incluidos Time, Hearst y Adweek.

“La IA no lee como lo hacen los humanos. Los humanos harán clic en un enlace, harán clic en el segundo enlace y luego seguirán adelante ”, dijo Panigrahi. “La IA leerá de 10 a 20 enlaces para obtener su respuesta”.

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ChatGPT, Google Gemini y otros modelos de IA están utilizando sus datos para capacitación; aquí le mostramos cómo detenerlo

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Los modelos de IA se han convertido rápidamente en una parte diaria de la vida para muchos de nosotros. Ya sea que se trate de una consulta rápida con ChatGPT, una inmersión profunda con Gemini o una sesión de imagen con MidJourney, estas herramientas pueden ser útiles en casi todas las situaciones.

Sin embargo, a través de todas estas conversaciones, creaciones de imágenes extrañas y muescas mental, se están generando muchos datos. Esto plantea dos grandes preguntas: ¿Se utilizan todos estos datos en algún lugar y puede optar por no participar?

¿Cómo se utilizan sus datos para la capacitación?

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Google Cloud Next 2025: Gemini y actualizaciones de AI de Agente, nuevas TPUS

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Pichai destacó que Géminis ahora impulsa cada uno de GoogleLos productos de medio billón de usuarios, incluidos siete con más de dos mil millones de usuarios, y se burlaron de la llegada de Gemini 2.5 Flash, un nuevo modelo de baja latencia optimizado para un razonamiento rápido y una rentabilidad.

Thomas Kurian, CEO de Google Cloudexpandido en esta visión: “Lo que alguna vez fue una posibilidad es ahora la realidad vibrante que estamos construyendo colectivamente”.

Kurian reveló que más de cuatro millones de desarrolladores ahora están construyendo con Gemini, mientras que el uso de Vertex Ai ha crecido 20 veces año tras año, impulsado por la creciente adopción de modelos como Gemini, Imagen y VEO.

Este aumento en el uso está respaldado por la vasta infraestructura de Google: 42 regiones, más de dos millones de millas de fibra submarina y terrestre, y más de 200 puntos de presencia a nivel mundial, todos accesibles para las empresas a través del nuevo servicio WAN en la nube.

En todos los modelos de IA, sistemas de agente, redes y seguridad, el mensaje de Google Cloud fue claro: esta no es solo una plataforma de IA; Es un motor de transformación de pila completa para la empresa.

Estos son todos los anuncios principales de Google Cloud Next 2025:

El CEO de Alphabet, Pichai, subió a la etapa de apertura para provocar el próximo modelo en el arsenal Ai de HyperScaler: Géminis 2.5 Flashun modelo de razonamiento de baja latencia. No se reveló un marco de tiempo de lanzamiento específico, pero el CEO dijo que representa una evolución de su popular modelo de caballo de batalla.

Google Cloud también proporcionó una actualización en VEO 2, Un modelo de generación de videos desarrollado por Google DeepMind, revelando que ahora está “listo para la producción” en la API de Géminis.

El modelo puede seguir instrucciones simples y complejas, así como simular la física del mundo real en videos de alta calidad que abarcan una amplia gama de estilos visuales.

Los primeros usuarios incluyen Wolf Games, que está utilizando VEO 2 para construir “experiencias cinematográficas” para su plataforma de juego de historia interactiva personalizada.

https://www.youtube.com/watch?v=-uqle4fmvka

Conozca el nuevo hardware de hipercomutadores: Ironwood

AI HyperComuter de Google Cloud es el caballo de batalla detrás de casi todas las cargas de trabajo de IA en su plataforma en la nube. El sistema de supercomputación integrado ahora presenta el Última iteración de su línea de hardware personalizadaUnidades de procesamiento de tensor (TPU).

Madera de hierroLa TPU de la 7ª generación ofrece 5 veces más capacidad de cómputo pico y 6x la capacidad de memoria de alto ancho de banda (HBM) en comparación con la generación previa, Trillium.

Las nuevas TPU de Ironwood vienen en dos configuraciones: 256 chips o 9,216 chips, cada una disponible como una cápsula de una sola escala, con la vaina más grande que ofrece 42.5 exafultos de cómputo.

El hardware HyperComuter está diseñado para ser 2 veces más eficiente de energía en comparación con Trillium, al tiempo que ofrece más valor por vatio.

Los desarrolladores ahora pueden acceder a Ironwood a través de la pila optimizada de Google Cloud en Pytorch y Jax.

Google Cloud vio al hiperscaler duplicar su AI agente Ofertas, presentando nuevas herramientas para permitir que las empresas construyan, implementen y escalaran sistemas de múltiples agentes.

En el corazón de las actualizaciones estaba la nueva Kit de desarrollo de agentes (ADK)-Un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA sofisticados en menos de 100 líneas de código. Ya está siendo utilizado por marcas como Renault y Revionics para automatizar los flujos de trabajo y la toma de decisiones.

Para implementar estos agentes en producción, Google introdujo Motor de agenteun tiempo de ejecución totalmente administrado en Vertex AI. Admite memoria a corto y largo plazo, herramientas de evaluación incorporadas e integración nativa con la plataforma Agentspace de Google para un intercambio interno seguro.

El segundo gran anuncio de agente fue el Protocolo de Agente2Agent (A2A) – Un estándar de interoperabilidad abierto que permite a los agentes comunicarse y colaborar en diferentes marcos como ADK, Langgraph y Crew.ai. Ya están a bordo más de 50 socios, incluidos Box, ServiceNow, Uipath y Deloitte.

Actualizaciones de redes: Cloud Wan, Reducciones de costos de servicio Gen AI

Las redes en el próximo 2025 se centraron en la escala para la IA y la mejora del rendimiento de la nube.

Un nuevo Interconexión de nube de 400 g e interconexión de nubellegando a finales de este año, promete 4X el ancho de banda para la incorporación de datos más rápidos y el entrenamiento de modelos de múltiples nubes.

Google Cloud también se introdujo Soporte para grupos de IA de hasta 30,000 GPU En una configuración sin bloqueo, ahora disponible en la vista previa, dirigida a sobrealimentar la capacitación y el rendimiento de inferencia.

Se han reducido los costos generativos de servicio de IA hasta hasta un 30%, con mejoras de rendimiento de hasta el 40%, gracias a innovaciones como GKE Inference Gateway.

Google también debutó Nube wanuna columna vertebral empresarial totalmente administrada que abre su infraestructura de red global para redes de área amplia. Diseñado para simplificar y asegurar arquitecturas WAN Enterprise, ofrece un rendimiento hasta un 40% más rápido en comparación con Internet público.

En el borde, Google anunció Programabilidad y rendimiento mejoradoscon extensiones de servicio ahora GA para equilibrio de carga en la nube. Cloud CDN Support está en camino, lo que permite a los desarrolladores personalizar el comportamiento de la aplicación en el borde utilizando estándares abiertos como WebAssembly.

https://www.youtube.com/watch?v=xzgu02ycsvc

Actualizaciones de seguridad: Google Unified Security, agentes de Géminis

La infraestructura empresarial está creciendo en complejidad, ampliando la superficie de ataque y sobrecargando a los equipos de seguridad aislados. ¿La respuesta de Google? Seguridad unificada de Google (Gus), que ahora está generalmente disponible.

Gus está diseñado para unificar la inteligencia de amenazas, las operaciones de seguridad, la seguridad en la nube y la navegación segura en una sola plataforma con IA, integrando la experiencia de la empresa. Mandante Subsidiaria para ofrecer una protección más escalable y eficiente.

La nueva solución de seguridad crea un tejido de datos de seguridad de búsqueda en toda la superficie de ataque, que ofrece visibilidad, detección y respuesta en tiempo real en redes, puntos finales, nubes y aplicaciones. Las señales de seguridad se enriquecen automáticamente con la inteligencia de amenazas de Google, y cada flujo de trabajo se simplifica con sus modelos insignia de IA Gemini.

Google también introdujo Agentes de seguridad con Géminis. Entre las nuevas herramientas de AI de agente incluyen un agente de triaje de alerta en las operaciones de seguridad de Google, que investiga automáticamente alertas, compila evidencia y realiza veredictos.

Un nuevo agente de análisis de malware en Google Amenazing Intelligence evalúa un código potencialmente malicioso, ejecuta scripts de deobfuscación y entrega veredictos con plena explicación. Ambos están previsamente en la Q2.

Asociaciones: Equipo Ups con Nvidia, Juniper, SAP y más

No sería una nube de Google a continuación sin una serie de asociaciones golpeadas o extendidas, y este año no fue diferente.

El hiperscaler amplió su asociación con Lumen Para mejorar las soluciones de nube y de red. El equipo se centrará en integrar WAN en la nube con los servicios de Lumen, proporcionar acceso directo a la fibra a las regiones de Google Cloud y ofrecer conexiones seguras y obtenidas de aire a Google Distributed Cloud.

Google Cloud también unió fuerzas con Nvidia Para llevar su familia Géminis de modelos de IA a los sistemas Blackwell del fabricante de chips. La medida ve que los modelos de Géminis están disponibles en el momento, lo que permite a los clientes bloquear la información confidencial, como los registros de pacientes, las transacciones financieras e información del gobierno clasificada.

“Al llevar nuestros modelos de Géminis en las instalaciones con el rendimiento innovador de Nvidia Blackwell y las capacidades informáticas confidenciales, estamos permitiendo a las empresas desbloquear todo el potencial de la IA agente”, dijo Sachin Gupta, vicepresidente y gerente general de infraestructura y soluciones en Google Cloud.

Sus modelos Géminis también están llegando a SAVIAEl centro de IA generativo en su plataforma de tecnología comercial. La hiperescala también agregó sus capacidades de video e inteligencia del habla para apoyar la generación (RAG) de recuperación multimodal para el aprendizaje basado en video y el descubrimiento de conocimiento en los productos SAP.

También anunciado fue una colaboración con Redes de enebro para acelerar los nuevos despliegues de campus y ramas empresariales. Los clientes podrán usar la solución WAN Cloud WAN de Google junto con Juniper Mist Wired, Wireless, NAC, Firewalls y Secure SD-WAN Solutions, lo que les permite conectar aplicaciones críticas y cargas de trabajo de IA, ya sea en Internet, en nubes o dentro de los centros de datos.

El hiperscaler se asoció con Oráculo Para presentar un programa de socios diseñado para permitir a Oracle y Google Cloud Partners ofrecer Oracle Database@Google Cloud a sus clientes.

Firma de almacenamiento de datos DataDirect Reds (DDN) también se unió a Google Cloud en su servicio de sistema de archivos paralelo de Luster Administrado, que proporciona hasta 1 TB/s de rendimiento para servicios de acceso rápido para empresas y startups que construyen AI y aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC).

Acentuar También amplió su asociación estratégica con Google Cloud, con la pareja comprometida a trabajar juntos para desarrollar soluciones de IA específicas de la industria.

Estas últimas asociaciones se suman a las que se escriben a principios de este año, como con Deutsche Telekom, con la pareja trabajando juntos en AI Avancement and Cloud Integration en la infraestructura de red del operador.

Google Cloud para impulsar la modernización de red de Deutsche Telekom con IA, Cloud

Google Cloud, Infovista unen fuerzas en la planificación de la red de RF

Google Cloud admite DT y Vodafone Italia con Ran-Driven AI y una revisión de datos

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Operai golpea a Elon Musk con contador • El registro

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Operai ha contrarrestado al cofundador Elon Musk, acusándolo de tácticas ilegales e injustas para descarrilar sus planes de reestructuración y exigir que un juez lo responsabilice por el daño presuntamente infligido en la AI Super-Lab.

El contador considerable [PDF] y la respuesta a las afirmaciones de Musk se presentó ayer en el Tribunal Federal de California. Si bien acusa al magnate de Tesla de una amplia gama de comportamientos destinados a socavar las operaciones de OpenAI, incluido “acoso, interferencia y información errónea”, las dos reclamaciones de alivio de la Contadora se concentran en el intento de febrero de Musk para comprar el fabricante de ChatGPT por $ 97.375 mil millones. Si bien el equipo de Musk ha retratado la oferta como genuina, los abogados de OpenAi lo llaman algo completamente diferente.

En lugar de una oferta de adquisición seria, OpenAI afirma que la medida de Musk fue una “simulada” diseñada “para interferir con la reestructuración corporativa contemplada de OpenAI”. Musk ya no está involucrado en OpenAi y dirige un atuendo de inteligencia artificial rival, Xai, entre otros negocios.

“La carta no incluía evidencia de financiamiento para pagar el precio de compra de casi $ 100 mil millones”, dijo Openai en su presentación de contadores, y agregó que ninguno de los inversores enumerados en la carta de intención de Musk había hecho ninguna diligencia debida. Más tarde, un inversor admitió, según los registros de la corte, que la intención de Musk era obtener acceso a los materiales internos de Openi a través de los procedimientos legales y “detrás de la pared” en el Super Lab de respaldo de Microsoft.

“Aunque OpenAi reconoció la oferta como una finta, su mera existencia, y la tormenta de fuego de los medios que lo rodean, requirió OpenAi para gastar recursos significativos en la respuesta”, dijo el gigante de la IA.

Es ese esfuerzo, y la llamada “oferta simulada”, lo que llevó a OpenAi a acusar a Musk de prácticas comerciales injustas y fraudulentas, así como una interferencia tortuosa con prospectivo ventaja económica (es decir, cuando un tercero interrumpe un posible acuerdo en detrimento del demandante).

Operai está buscando un alivio cautelar para detener la supuesta interferencia y restitución de Musk por los recursos que, según los que afirma, respondieron a su oferta.

Le preguntamos a OpenAi qué esperaba lograr, y nos dirigió a la presentación de la corte y a sus comentarios realizados en la X de Musk, donde el negocio AI dijo que el contador estaba destinado a detener sus “tácticas de mala fe para reducir la velocidad de OpenAi y aprovechar el control de las innovaciones principales de la IA para su beneficio personal”.

[Musk] Intenté confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como un fin de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se quedó

“Elon nunca ha sido sobre la misión. Siempre ha tenido su propia agenda”, continuó Openai. “Trató de confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como una con fines de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se fue”.

La muy breve historia de una disputa multimillonaria

Para aquellos que han hecho todo lo posible para ignorar la disputa del jefe de Musk y Operai, Sam Altman, puede ser necesaria un poco de historia.

Musk fue uno de los cofundadores de OpenAi, pero se asaltó en 2018 luego de desacuerdos internos sobre el control y la dirección estratégica. Operai alega que el Oligarch SpaceX propuso fusionarse OpenAi con Tesla (que tiene objetivos autónomos impulsados ​​por IA) o buscó un control total, que el equipo de Altman rechazó, lo que llevó a su salida.

En un momento, el liderazgo de Openi temía que Musk se convertiría en un “dictador” de AGI, o poderosa inteligencia general artificial, si se le permitiera un control completo sobre el laboratorio, a juzgar por correos electrónicos surgió durante esta batalla legal.

“Usted declaró que no desea controlar el AGI final, pero durante esta negociación, nos ha demostrado que el control absoluto es extremadamente importante para usted”, escribió Musk, cofundador y mega-boffin Ilya Sutskever. “El objetivo de OpenAi es hacer el futuro el futuro y evitar una dictadura AGI”.

En marzo de 2024, Musk demandó a Openai y Altman alegando incumplimiento de contrato, prácticas comerciales injustas y fallas fiduciarias relacionadas con la estrecha asociación de OpenAI con Microsoft y el establecimiento de una subsidiaria con fines de lucro. (Openai comenzó como una organización sin fines de lucro).

Musk retiró esta demanda en junio del año pasado sin proporcionar una razón pública, pero presentó una casi idéntica un par de meses después. Afirmó el cambio de OpenAi hacia un modelo con fines de lucro contradecía su misión original de desarrollar IA en beneficio de la humanidad.

El equipo legal de Openai describió la queja de Musk como “Lurch[ing] De la teoría a la teoría, distorsione[ing] sus propias exhibiciones y comercio[ing] De principio a fin en conclusiones sin hechos y a menudo ad hominem “.

Operai niega que se esté convirtiendo en una empresa única con fines de lucro, afirmando en su contratación que su plan de reestructuración solo vería que su subsidiaria con fines de lucro se convirtió en una corporación de beneficios público. Ese movimiento es necesario, afirmado Openai, para permitir que el equipo compita mejor por el capital “al servicio de la misión de desarrollar AGI en beneficio de la humanidad”. Dicho esto, Operai continúa recaudando decenas de miles de millones de dólares en fondos, $ 40 mil millones tan recientemente como finales de marzo.

Un portavoz de Operai le dijo además El registro No tenía intención de abandonar su núcleo sin fines de lucro.

“Nuestra junta ha sido muy clara de que tenemos la intención de fortalecer la organización sin fines de lucro para que pueda cumplir su misión a largo plazo”, nos dijo Openai. “No lo estamos vendiendo, estamos duplicando su trabajo”.

Operai también nos señaló el anuncio de la semana pasada de una comisión que comprende expertos en salud, ciencia, educación y servicios públicos para guiar la evolución planificada de las ORG.

“Esperamos los aportes y los consejos de los líderes que tienen experiencia en organizaciones comunitarias sobre cómo podemos ayudarlos a lograr sus misiones”, dijo Openai en un comunicado enviado por correo electrónico.

Sin embargo, OpenAi tiene que completar su transición a una entidad con fines de lucro a fines de 2025 para asegurar que los $ 40 mil millones mencionados anteriormente en fondos dirigidos por SoftBank.

Es probable que la demanda de Musk solo desacelere, especialmente porque el juicio, según una orden previa al juicio esta semana, no se debe comenzar hasta marzo de 2026.

Ni Musk, famoso ahora, la grasa Eminence del presidente Trump, ni su equipo legal respondieron a preguntas para esta historia. ®

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