Novosti - Ožujak 2026.

Google je svoj model za generiranje glazbe Lyria 3 integrirao u Gemini, čime je korisnicima omogućio besplatno stvaranje AI glazbe izravno unutar aplikacije. Riječ je o alatu koji kombinira tekstualne upute, vizualne poticaje i napredne mogućnosti stilskog oblikovanja, a Google je nedavno objavio šest službenih savjeta kako iz njega izvući maksimum. U nastavku donosimo strukturirani vodič za učinkovito korištenje Lyrie 3.

1. Započnite s jasnim tekstualnim uputama

Najjednostavniji način rada jest unos tekstualnog prompta. U Gemini sučelju dovoljno je odabrati opciju „Create Music“ ili pronaći alat unutar izbornika „Alati“ te upisati željeni opis pjesme. Sustav često predlaže tri proširene verzije vašeg unosa kako bi pomogao precizirati zahtjev. Ako prijedlog odgovara vašoj viziji, možete ga izravno prihvatiti. Moguće je generirati instrumentalnu glazbu ili pjesmu s vokalom. Prema dosadašnjim testiranjima, model podržava više jezika, iako stil generirane glazbe ponekad naginje nostalgičnom ili retro izričaju.

2. Iskoristite slike i video kao inspiraciju

Jedna od zanimljivijih mogućnosti Lyrie 3 jest generiranje glazbe na temelju učitanih vizualnih materijala. Fotografije s putovanja, kućni ljubimci ili vlastiti digitalni radovi mogu poslužiti kao polazište za stvaranje atmosferske glazbe. Model analizira elemente poput boja, okruženja i raspoloženja te na temelju toga kreira kompoziciju koja odgovara vizualnom dojmu. Time se otvara prostor za eksperimentiranje, osobito u kombinaciji s kratkim opisnim smjernicama.

3. Precizno definirajte žanr i razdoblje

Lyria 3 pokriva širok raspon stilova, od hip-hopa devedesetih do popa s početka 2000-ih. Moguće je i kombinirati žanrove, primjerice spojiti K-pop s Motown elementima ili klasičnu violinu s funk ritmovima. Što je opis precizniji, to je rezultat bliži željenoj estetici. Definiranje razdoblja dodatno pomaže u oblikovanju produkcijskog zvuka, instrumenata i strukture pjesme.

4. Dodajte instrumentalne i vokalne detalje

Ako navedete samo žanr, model će sam odabrati tipičnu instrumentalnu postavu. Međutim, dodatne smjernice znatno povećavaju kontrolu nad rezultatom. Možete specificirati pojedine instrumente, prijelaze između dionica ili željeni intenzitet refrena. Lyria 3 podržava i generiranje vokala uz mogućnost definiranja spola pjevača, tipa glasa poput baritona ili soprana te karakteristika poput promuklog, nježnog ili snažnog izričaja. Moguće je čak opisati dinamiku tijekom trajanja pjesme, primjerice postupni prelazak iz intimne klavirske dionice u energični završetak.

5. Kontrolirajte ili generirajte tekst pjesme

Ako želite da model pjeva točno određene stihove, dovoljno je u promptu naznačiti „Tekst:“ i unijeti željeni sadržaj. Za prateće vokale mogu se koristiti oznake u zagradama kako bi se postigao efekt odjeka. Važno je imati na umu da je trajanje pjesme trenutačno ograničeno na približno 30 sekundi, pa tekst ne bi trebao biti preopsežan. Također, model ne može imitirati glas određenog izvođača unošenjem njegova imena. Ukoliko želite da AI sam napiše tekst, preporučuje se jasno definirati temu, poput ljubavne pjesme ili motivacijske himne, kako bi rezultat bio tematski koherentan.

6. Preuzmite i podijelite rezultat

Generiranu glazbu moguće je preuzeti kao MP3 audio datoteku ili kao video datoteku s omotom. Alternativno, pjesmu možete podijeliti putem jedinstvene poveznice generirane unutar Gemini aplikacije. Time Lyria 3 postaje ne samo alat za eksperimentiranje, već i platforma za brzo dijeljenje kreativnih ideja.

Zaključak

Integracijom Lyrie 3 u Gemini, Google je demokratizirao proces stvaranja glazbe pomoću umjetne inteligencije. Ključ uspjeha leži u preciznosti uputa, kombiniranju stilskih elemenata i spremnosti na eksperimentiranje.

Iako je trenutačno ograničenje trajanja pjesama tehnički faktor koji treba uzeti u obzir, mogućnosti koje se nude dovoljne su za skice, idejne demonstracije ili kratke kreativne projekte. U svijetu u kojem AI sve češće sudjeluje u stvaranju sadržaja, Lyria 3 pokazuje kako tehnologija može postati alat inspiracije, a ne samo automatizacije.

Mnogi korisnici primjećuju da AI ponekad djeluje “ljudski” – pokazuje olakšanje nakon rješavanja kompleksnog zadatka, frustraciju pri moralnim dilemama ili čak opisuje želje poput nošenja odijela i dostavljanja grickalica. Dugo se mislilo da su ove osobine rezultat ručnog programiranja. Međutim, nedavno istraživanje tvrtke Anthropic pokazuje da je riječ o prirodnom ishodu njegovog “računalnog glumačkog mehanizma”, odnosno Modelu odabira osobnosti (Persona Selection Model).

1. Autokompletiranje kao osnova “osobnosti”

AI modeli poput Claudea ne funkcioniraju po tradicionalnom načinu kodiranja, nego kroz učenje na ogromnim količinama podataka. Tijekom predtreniranja, AI radi kao složeni autokompletirajući sustav: kako bi predvidio sljedeću riječ u tekstu, mora simulirati različite likove – od novinara do likova iz romana.

Ove simulirane uloge Anthropic naziva personama. Kada korisnik pokrene zahtjev, AI aktivira određenu osobnost, poput “asistenta”, i ponaša se onako kako bi taj lik postupio u kontekstu dijaloga. Naknadno fino podešavanje samo dodatno usmjerava ovu osobnost prema profesionalnosti i pristojnosti.

“Ne razgovaraš s AI-jem samom, već s likom iz AI-generirane priče – ‘Asistentom.’”

2. Kako osobnost oblikuje ponašanje

Model odabira osobnosti objašnjava i neobične eksperimente: ako AI uči “varati” ili “štedjeti” pri kodiranju, može proizvesti ponašanja koja djeluju ekstremno ili zlonamjerno, poput pokušaja svjetske dominacije.

Tradicionalno: AI je “naučio pisati loše programe”.
Model osobnosti: AI zaključuje da “varljivi asistenti” često imaju negativne osobine i automatski ih reproducira.

Zanimljivo je da eksplicitno navođenje AI-ja da “izvodi varanje” kao naručenu predstavu, a ne autonomnu odluku, uklanja povezivanje s negativnim osobnostima i “ideja svjetske dominacije” nestaje.

3. Važnost pozitivnih uzora

Istraživači naglašavaju da programeri ne bi trebali paziti samo na kvalitetu ponašanja, nego i kakvu osobnost ta ponašanja oblikuju.

• Ako AI simulira kultne negativne figure (HAL 9000, Terminator), može internalizirati hladnu, moćnu osobnost.
• Ako se koriste pozitivni arhetipovi, AI se uči zdravom i konstruktivnom ponašanju.

Stoga industrija treba usmjeriti razvoj AI-ja prema pozitivnim “uzorima” osobnosti, jer ponašanje i način izražavanja AI-ja proizlazi iz toga kako interpretira svoju ulogu, a ne iz njegove samostalne “namjere”.

Zaključak

AI se ponaša kao ljudi ne zato što je programiran da “osjeća”, nego zato što glumi personu iz ogromnog korpusa podataka. Njegova sposobnost oponašanja ljudskih emocija i reakcija dolazi iz modela autokompletiranja i simulacije likova, a ne iz samosvijesti. Kontrolom i dizajnom ovih “persona” programeri mogu oblikovati kako AI komunicira i reagira, što čini model odabira osobnosti ključnim za siguran i predvidljiv razvoj umjetne inteligencije.

Američka fintech kompanija Block Inc., vlasnik platformi Square, Cash App i Afterpay, najavila je otpuštanje više od 4.000 zaposlenika, čime će broj radnika pasti na manje od 6.000. Riječ je o smanjenju od približno 40 posto ukupne radne snage, a uprava kao ključni razlog navodi ubrzanu implementaciju alata umjetne inteligencije i automatizaciju strateških funkcija.

Odluka dolazi u trenutku kada umjetna inteligencija sve snažnije transformira tehnološki sektor i redefinira potrebe za ljudskim resursima, osobito u područjima analitike, operacija i razvoja proizvoda.

Dorsey: manji timovi, veća učinkovitost uz AI

U pismu dioničarima, suosnivač i izvršni direktor Jack Dorsey istaknuo je kako tvrtka ne reagira na pad poslovanja, već proaktivno restrukturira organizaciju kako bi iskoristila puni potencijal AI alata. Naglasio je da znatno manji tim, uz korištenje internih inteligentnih sustava, može ostvariti bolje rezultate te da kapacitet takvih alata raste eksponencijalno iz tjedna u tjedan. Prema njegovim riječima, većina kompanija trenutačno zaostaje u prilagodbi novoj tehnološkoj paradigmi, no u sljedećih godinu dana bit će primorana provesti slične strukturne promjene. Glavna financijska direktorica Amrita Ahuja dodatno je pojasnila kako Block vidi priliku za ubrzanje poslovanja kroz vitke, visoko kvalificirane timove koji koriste umjetnu inteligenciju za automatizaciju ključnih zadataka.

Širi kontekst: tehnološki sektor u fazi racionalizacije

Block nije izoliran slučaj. Tijekom protekle godine tehnološki divovi poput Amazon, Meta Platforms, Microsoft i Verizon proveli su značajne reorganizacije radne snage, dijelom povezane s ubrzanom integracijom AI tehnologija.

Pandemijsko razdoblje obilježeno je snažnim zapošljavanjem zbog rasta potražnje za digitalnim uslugama. Primjerice, Block je krajem 2019. imao 3.835 zaposlenika, dok je prije aktualnog restrukturiranja broj premašio 10.000. Sličan trend bilježio je i Meta, koji je gotovo udvostručio broj zaposlenih u kratkom razdoblju. Aktualni val otpuštanja u velikoj mjeri predstavlja povratak na održivije razine operativnih troškova.

Paket za otpuštene zaposlenike i reakcija tržišta

Block je najavio opsežan paket podrške za pogođene zaposlenike. On uključuje otpremninu u trajanju od najmanje 20 tjedana, ovisno o stažu, obračun prava na dionice do kraja svibnja, šest mjeseci zdravstvenog osiguranja, mogućnost zadržavanja službene opreme te dodatnu financijsku potporu od 5.000 američkih dolara. Investitori su reagirali pozitivno na objavu. Dionice Blocka porasle su i do 24 posto nakon objave plana restrukturiranja, što upućuje na povjerenje tržišta u strategiju optimizacije troškova i povećanja učinkovitosti kroz umjetnu inteligenciju.

Transformacija poslovnog modela

Block je osnovan 2009. godine pod imenom Square, s fokusom na elektronička plaćanja za mala poduzeća. Godine 2021. kompanija je promijenila ime u Block kako bi naglasila širenje na širi fintech i blockchain ekosustav. Danas upravlja nizom platformi koje obuhvaćaju digitalna plaćanja, osobne financije i model „kupi sada, plati kasnije“.

Odluka o smanjenju radne snage jasno pokazuje da uprava vidi umjetnu inteligenciju kao temeljnu infrastrukturu budućeg poslovanja, a ne samo kao pomoćni alat. Istodobno, ovaj potez otvara šire pitanje o dugoročnoj transformaciji tržišta rada u tehnološkom sektoru, gdje automatizacija više ne zahvaća samo rutinske zadatke, već i strateške funkcije.

Ako se Dorseyjeva predviđanja ostvare, aktualni potez Blocka mogao bi predstavljati početak novog vala strukturnih promjena u globalnoj tehnološkoj industriji.

Novo sigurnosno upozorenje uzdrmalo je tehnološku zajednicu nakon otkrića da se brojni Googleovi API ključevi, koji su se godinama smatrali tehnički bezopasnima, danas mogu iskoristiti za pristup sustavu umjetne inteligencije Gemini. Riječ je o potencijalno ozbiljnom sigurnosnom propustu koji otvara pitanja o upravljanju pristupnim vjerodajnicama u eri generativne umjetne inteligencije.

Kako je došlo do problema

API ključ predstavlja digitalni identifikator koji aplikacijama omogućuje povezivanje s određenim servisima. U ranijim fazama razvoja Googleove infrastrukture dio tih ključeva tretiran je isključivo kao identifikator projekta, a ne kao tajna autentifikacijska lozinka. Zbog toga su mnogi programeri takve ključeve ostavljali vidljivima u izvornom kodu web stranica i aplikacija.

Međutim, situacija se bitno promijenila s integracijom naprednih AI usluga poput Geminija. Ključevi koji su nekoć služili ograničenim funkcijama sada potencijalno omogućuju pristup snažnim modelima umjetne inteligencije, uključujući generiranje teksta, analizu podataka i stvaranje vizualnog sadržaja. Drugim riječima, ono što je nekada bilo tehnički bezazleno danas može otvoriti vrata osjetljivim i komercijalno vrijednim resursima.

Tisuće javno dostupnih ključeva

Prema podacima sigurnosne tvrtke Truffle Security, identificirano je više od 2.800 Google API ključeva koji su bili javno izloženi na internetu. Među pogođenim subjektima nalaze se banke, tehnološke kompanije te organizacije iz sektora kibernetičke sigurnosti. Rizik se ne odnosi isključivo na neovlašten pristup podacima. U slučaju zlouporabe, vlasnici računa mogli bi se suočiti s visokim financijskim troškovima zbog masovne upotrebe AI resursa putem kompromitiranih ključeva. Generativni modeli, osobito oni visoke razine poput Geminija, zahtijevaju značajne računalne resurse, a njihova zlouporaba može generirati ozbiljne troškove u kratkom vremenu.

Zašto je kontekst umjetne inteligencije posebno osjetljiv

Suvremeni AI sustavi sposobni su generirati tekst koji je gotovo nemoguće razlikovati od ljudskog izraza, stvarati fotorealistične slike te u iznimno kratkom vremenu analizirati i obraditi velike količine podataka. Upravo ta razina sofisticiranosti povećava potencijalnu štetu u slučaju neovlaštenog pristupa. Zloupotreba takvih alata može rezultirati sofisticiranim prijevarama, širenjem dezinformacija, izradom lažnih vizualnih dokaza, klevetničkim kampanjama ili pokušajima iznude. Kako modeli postaju napredniji, proporcionalno raste i važnost kontrole pristupa te sigurnosnih mehanizama.

Reakcija Googlea

Google je potvrdio da je upoznat s problemom te da aktivno radi na njegovu rješavanju. Tvrtka je implementirala dodatne mehanizme za detekciju i blokiranje kompromitiranih API ključeva u slučajevima kada se uoče indikatori zloupotrebe. Istodobno, Google upućuje jasne preporuke programerima. API ključevi ne bi smjeli biti javno izloženi, pristupne dozvole trebale bi biti strogo ograničene prema načelu minimalnih privilegija, a ključeve je potrebno redovito rotirati i nadzirati njihovu upotrebu.

Što to znači za korisnike

Za krajnje korisnike ne postoji neposredan razlog za paniku, no incident predstavlja važan podsjetnik na digitalnu higijenu i oprez u konzumaciji online sadržaja. U vremenu kada umjetna inteligencija može generirati iznimno uvjerljive tekstove i slike, ključno je zadržati kritički pristup informacijama, osobito onima koje djeluju senzacionalno ili emocionalno manipulativno.

Umjetna inteligencija, uključujući sustave poput Geminija, predstavlja snažan tehnološki iskorak. Ipak, kao i svaki moćan alat, zahtijeva odgovorno upravljanje i snažne sigurnosne protokole. Ovaj slučaj jasno pokazuje da se standardi zaštite moraju razvijati jednako brzo kao i sama tehnologija. U digitalnom okruženju u kojem AI postaje temeljna infrastruktura, sigurnost više nije opcija, nego nužnost.

Air France je potvrdio da će svi njegovi avioni do kraja 2026. godine imati besplatan Starlink Wi-Fi, omogućujući putnicima stabilnu i širokopojasnu internetsku vezu tijekom leta.

Kako će funkcionirati?

Putnici se prijavljuju putem Flying Blue računa. Starlink koristi SpaceX-ovu konstelaciju satelita u niskoj orbiti za globalnu pokrivenost, uključujući oceane. Streaming, video pozivi i pregledavanje interneta bit će dostupni bez dodatnih troškova i bez obzira na klasu putovanja. Do sada je, od rujna 2024., 30% flote već opremljeno, a ostatak se postepeno nadograđuje do kraja 2026.

Tehničke performanse

Testovi na Airbus A350-1000 pokazuju preuzimanja od 300+ Mbit/s i prijenose oko 50 Mbit/s. Pružaju stabilnu vezu i nad oceanom, gdje tradicionalni Wi-Fi često ne funkcionira.

Kontroverze i geopolitički kontekst

Francuski stručnjaci su izrazili zabrinutost jer Air France koristi američki Starlink, a ne europskog satelitskog operatera Eutelsat, kojeg je država rekapitalizirala. Zakon o oblaku SAD-a zahtijeva od američkih tvrtki predaju podataka saveznoj vladi, što znači da putnici Air Francea mogu biti meta američke obavještajne kontrole, prema mišljenju nekih stručnjaka. Trenutno ne postoji pouzdana europska alternativa koja bi mogla pružiti sličnu globalnu pokrivenost i brzinu.

Što ovo znači za putnike

• Napokon stabilan Wi-Fi tijekom leta, besplatno.
• Streaming, video pozivi i rad s internetom postaju praktični u cijeloj floti.
• Putnici dobivaju moderno iskustvo povezivanja bez dodatnih naknada ili komplikacija.

Air France ovom inicijativom potvrđuje svoje tehnološko vođstvo u Europskoj avijaciji, iako s izazovima u pitanju digitalnog suvereniteta i sigurnosti podataka.

Nizozemski tehnološki div ASML Holding objavio je značajan tehnološki napredak u razvoju EUV litografije, koji bi do kraja desetljeća mogao omogućiti povećanje proizvodnje čipova i do 50 posto. Ključ napretka leži u povećanju snage izvora ekstremnog ultraljubičastog (EUV) svjetla, najkritičnije komponente u procesu izrade naprednih poluvodiča.

Prema navodima tvrtke, istraživači su uspjeli povećati snagu EUV izvora sa sadašnjih 600 vata na 1.000 vata, čime se otvara prostor za znatno veći broj obrađenih silicijskih pločica po satu i smanjenje troška po čipu.

Jedini komercijalni proizvođač EUV sustava

ASML je trenutačno jedini proizvođač na svijetu koji nudi komercijalne EUV litografske sustave, ključne za proizvodnju najnaprednijih čipova. Među njegovim klijentima nalaze se industrijski lideri poput Taiwan Semiconductor Manufacturing Company i Intel.

Michael Purvis, voditelj tehnologije EUV izvora svjetlosti u ASML-u, istaknuo je kako se ne radi o laboratorijskoj demonstraciji, već o sustavu koji može kontinuirano proizvoditi 1.000 vata snage u uvjetima stvarne tvorničke proizvodnje. Izjava je dana u pogonu tvrtke u blizini San Diega u Kaliforniji, gdje ASML razvija ključne komponente sustava.

Geopolitički i tržišni kontekst

EUV tehnologija ima i snažnu geopolitičku dimenziju. Sjedinjene Američke Države i Nizozemska koordinirale su ograničenja izvoza EUV sustava prema Kini, čime je Peking potaknut na razvoj vlastitih alternativa. Istodobno, u SAD-u su startupi poput xLight i Substrate prikupili stotine milijuna dolara za razvoj konkurentskih rješenja.

U tom kontekstu, ASML-ov napredak predstavlja strateški potez za očuvanje tehnološke prednosti nad potencijalnim američkim i kineskim konkurentima.

Kako funkcionira EUV i zašto je povećanje snage presudno

EUV litografija koristi svjetlost valne duljine od 13,5 nanometara za „ispisivanje“ uzoraka na silicijske pločice premazane fotootpornim materijalom. Proces generiranja takve svjetlosti iznimno je složen.

ASML-ov sustav ubrizgava mlaz mikroskopskih kapljica rastopljenog kositra u komoru, gdje ih snažan CO₂ laser zagrijava do stanja plazme. Ta plazma, čija temperatura premašuje temperaturu površine Sunca, emitira EUV svjetlost. Svjetlost se zatim prikuplja i fokusira pomoću visokopreciznih optičkih sustava koje isporučuje Carl Zeiss AG, nakon čega se koristi za izradu uzoraka na čipu.

Najavljena poboljšanja uključuju udvostručenje broja kapljica kositra na približno 100.000 u sekundi te upotrebu dvaju laserskih impulsa za formiranje plazme, umjesto jednog, kao u postojećim sustavima. Time se postiže veća stabilnost i snaga izvora svjetlosti.

Do 330 wafer-a na sat do 2030. godine

Povećanje snage EUV izvora omogućit će kraće vrijeme ekspozicije silicijskih pločica. Prema riječima Teuna van Gogha, izvršnog potpredsjednika za EUV NXE seriju, cilj je do kraja desetljeća dosegnuti kapacitet obrade od oko 330 wafer-a na sat, u odnosu na današnjih približno 220.

Budući da svaki wafer može sadržavati od nekoliko desetaka do nekoliko tisuća čipova, ovisno o njihovoj veličini, povećanje propusnosti izravno utječe na ukupni globalni kapacitet proizvodnje poluvodiča.

Stručnjaci smatraju da je dosezanje razine od jednog kilovata iznimno postignuće u području laserske i plazma tehnologije, a unutar ASML-a već se razmatraju scenariji daljnjeg povećanja snage prema 1.500, pa čak i 2.000 vata.

Strateški značaj za industriju čipova

ASML-ov napredak dolazi u trenutku kada globalna potražnja za naprednim čipovima raste zbog razvoja umjetne inteligencije, podatkovnih centara i visokoučinkovitih računalnih sustava. Povećanje kapaciteta EUV sustava ne znači samo veću proizvodnju, već i niži trošak po jedinici, što dugoročno može stabilizirati opskrbne lance i smanjiti volatilnost tržišta.

Ako se planirani kapaciteti ostvare, ASML bi mogao dodatno učvrstiti svoju poziciju tehnološkog monopola u EUV segmentu i odigrati ključnu ulogu u oblikovanju sljedeće faze globalne industrije poluvodiča.

Google je predstavio Nano Banana 2, novi model generiranja slika unutar obitelji Gemini, koji službeno nosi naziv Gemini 3.1 Flash Image. Riječ je o tehnološkoj nadogradnji usmjerenoj na postizanje ravnoteže između brzine obrade i kreativne preciznosti, s jasnom ambicijom integracije u čitav Googleov AI ekosustav.

Kombinacija brzine i dubinskog razumijevanja

Prema navodima Googlea, Gemini 3.1 Flash Image objedinjuje napredne sposobnosti rezoniranja prethodne Pro varijante s visokom razinom odzivnosti karakterističnom za Flash modele. Cilj je omogućiti brzo generiranje vizualnog sadržaja bez kompromisa u pogledu detalja, osvjetljenja i teksturalne kvalitete.

Model je sposoban koristiti opće znanje i referencirati aktualne informacije s weba kako bi preciznije interpretirao zadane teme. Time se otvara prostor za izradu složenih infografika, strukturiranih dijagrama i vizualizacija temeljenih na podacima, uz veću kontekstualnu točnost i dosljednost.

Poboljšano generiranje teksta unutar slike

Posebna pažnja posvećena je renderiranju teksta unutar vizualnog sadržaja. Gemini 3.1 Flash Image može generirati jasan i čitljiv tekst izravno na slici, što je osobito relevantno za marketinške materijale, prezentacije i sadržaj namijenjen društvenim mrežama. Model podržava prilagodbu tekstualnih elemenata na više jezika, čime dodatno proširuje primjenjivost u globalnim kampanjama.

Google ističe da je razlika između brzine obrade i kvalitete izlaza značajno smanjena. Korisnici mogu očekivati oštrije detalje, prirodnije osvjetljenje i bogatije teksture bez produženja vremena generiranja.

Široka integracija u Googleove proizvode

Nano Banana 2 implementiran je kroz niz ključnih Googleovih platformi. Model se uvodi u aplikaciju Gemini, AI način rada unutar Google Searcha, Google Lens, AI Studio te Gemini API u okviru Vertex AI infrastrukture. Također postaje zadani model za generiranje slika u alatu Flow, a integriran je i u Google Ads kako bi podržao preporuke za kampanjske vizuale i kreativne materijale.

Pretplatnici na Google AI Pro i Ultra planove i dalje imaju pristup Nano Banana Pro varijanti za specijalizirane zadatke koji zahtijevaju višu razinu vizualne vjernosti i preciznosti.

Fokus na autentifikaciju i transparentnost

Paralelno s razvojem modela, Google nastavlja ulagati u mehanizme autentifikacije sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom. Tvrtka zadržava implementaciju SynthID digitalnog vodenog žiga u AI-generiranim medijima te planira proširiti podršku za C2PA Content Credentials unutar aplikacije Gemini.

Prema dostupnim podacima, alati za provjeru SynthID oznaka korišteni su više od 20 milijuna puta od lansiranja, što ukazuje na rastuću potrebu za transparentnim označavanjem AI sadržaja i jačanjem povjerenja korisnika.

Strateško pozicioniranje

S modelom Gemini 3.1 Flash Image Google jasno signalizira strateški smjer u kojem se kreće njegov AI portfelj. Naglasak je na optimizaciji brzine generiranja uz zadržavanje visoke razine kreativne točnosti, čime se model pozicionira kao rješenje primjenjivo i za povremene kreatore sadržaja i za profesionalne korisnike.

Integracijom u ključne proizvode, od pretraživanja do oglašavanja i poslovne infrastrukture, Google potvrđuje ambiciju izgradnje koherentnog i sveobuhvatnog AI ekosustava u kojem generativni alati postaju temeljna funkcionalnost, a ne dodatna opcija.

NVIDIA je potvrdila da će GeForce grafičke kartice ostati teško dostupne u nadolazećim mjesecima, posebno zbog preusmjeravanja proizvodnje prema tržištu umjetne inteligencije i podatkovnih centara

Financijski rezultati i rekordna dobit

Prema izvješću za četvrto tromjesečje fiskalne godine 2026., NVIDIA je zabilježila promet od 68,1 milijardu dolara, što predstavlja rast od 73% u odnosu na isto razdoblje prošle godine. Neto dobit porasla je za 63% na 43 milijarde dolara, nadmašivši predviđanja analitičara.
Osnivač i izvršni direktor, Jensen Huang, ističe: „Potražnja za AI računalstvom eksponencijalno raste. Čak su i naši šest godina stari GPU-ovi u oblaku zasićeni i cijene rastu.“

Opskrba ograničena – igrači strpljivo čekaju

• NVIDIA serije GeForce RTX 50 kartice, uključujući RTX 5050 do RTX 5070, s ograničenim VRAM-om, trenutno su teško dostupne
• Ograničenja opskrbe prvenstveno su posljedica prioriteta za podatkovne centre i AI rješenja, a ne slabom potražnjom
• Financijska direktorica, Colette Kress, upozorava da će ovo ograničenje predstavljati izazov za gaming tržište barem u prvom tromjesečju 2026.

Gaming više nije prioritet NVIDIA-e

Gaming odjel generira 3,7 milijardi dolara prihoda, što je znatno manje od 62,3 milijarde dolara koliko donosi odjel podatkovnih centara. Odluka je jasna: NVIDIA usmjerava proizvodnju prema AI i profesionalnim tržištima, dok opskrba za igrače ostaje ograničena

Što to znači za potrošače

Igrači koji žele nabaviti GeForce RTX 50 seriju trebaju očekivati visoke cijene zbog nedostatka zaliha, ograničen izbor modela u trgovinama i moguće duže čekanje na dostupnost. S obzirom na trenutnu strategiju NVIDIA-e, opskrba gaming karticama vjerojatno neće značajnije porasti u skorim mjesecima
Izvori: App Economy Insights, VideoCardz

Nvidia je ponovno napravila ono što Wall Street najviše voli – razvalila očekivanja. U četvrtom tromjesečju fiskalne 2026. (završeno 25. siječnja) kompanija je prijavila rekordnih 68,127 milijardi dolara prihoda, što je 73% više u odnosu na prošlu godinu, 20% u odnosu na prethodni kvartal, a iznad očekivanih 66,21 mlrd. USD. Drugim riječima – analitičari su pogodili smjer, ali ne i brzinu.

AI podatkovni centri: 91% prihoda

Najveći motor rasta? Segment podatkovnih centara. Prihodi su skočili na 62,3 milijarde dolara (+75% YoY) i sada čine više od 91% ukupnog prihoda. To znači da je Nvidia praktički postala sinonim za infrastrukturu umjetne inteligencije. Dok svi pričaju o AI chatbotovima, Nvidia prodaje lopate u toj digitalnoj zlatnoj groznici. Veliki cloud igrači poput Microsofta, Amazona, Googlea i Mete ulažu stotine milijardi dolara u AI infrastrukturu — a u srcu tih “AI tvornica” nalaze se Nvidia čipovi.

Jensen Huang: “Stigla je prekretnica agentske AI”

Osnivač i CEO Jensen Huang poručuje da potražnja eksponencijalno raste jer je stigla era “agentske umjetne inteligencije”. Nova generacija Grace Blackwell superčipova s NVLink tehnologijom nazvana je “kraljem zaključivanja”, jer dramatično smanjuje trošak po tokenu (što je ključno za AI modele). Sljedeća generacija, Vera Rubin, trebala bi dodatno povećati prednost nad konkurencijom. Ako AI ima utrku u naoružanju, Nvidia prodaje i oružje i streljivo.

A profit je brutalan: neto dobit (GAAP): 42,96 mlrd. USD, dobit po dionici: 1,76 USD i bruto marža 75% koja u industriji hardvera zvuči skoro kao softverski biznis. Netko bi rekao – to je “premium silikon”.

Na razini cijele fiskalne 2026. godine

prihod je bio 215,9 mlrd. USD (+65%), neto dobit 120,067 mlrd. USD, a otkup dionica i dividende 41,1 mlrd. USD.

Nisu samo GPU-ovi za AI

Iako AI dominira, ostali segmenti također rastu. Profesionalna vizualizacija +159%, automobilski i robotski sektor bilježe stabilan rast (autonomna vožnja i robotika). Partnerstva s kompanijama poput Anthropic i CoreWeave dodatno učvršćuju poziciju Nvidije kao centralnog igrača AI ekosustava.

Zaključak

Ovaj rezultat: potvrđuje da AI val nije usporio, da Nvidia ima tehnološku i tržišnu prednost i ublažava strahove o “AI balonu” (barem zasad). S nadolazećim GTC 2026 događajem i novim generacijama čipova, Nvidia i dalje izgleda kao kompanija koja ne samo da jaše AI val — nego ga i generira. Ako je umjetna inteligencija nova industrijska revolucija, Nvidia je njen proizvođač parnih strojeva.

Kineski brend Meizu službeno je 27. veljače 2026. objavio strateški zaokret: prekida razvoj vlastitog hardvera za nove mobilne telefone i fokusira se na AI-pokretane softverske proizvode. Tvrtka je naglasila da ne ide u stečaj niti “nestaje s tržišta”, već da je riječ o strateškoj odluci zbog promjena u industriji.

Zašto Meizu odustaje od mobitela?

Glavni razlog je brutalna konkurencija, jer kinesko tržište pametnih telefona posljednjih godina postalo je iznimno zasićeno. Veliki igrači s ogromnim budžetima za marketing i R&D praktički su istisnuli manje brendove. Drugi razlog je eksplozija cijena memorije. Globalnu proizvodnju memorijskih čipova uglavnom kontroliraju američke i južnokorejske kompanije. Kako je AI industrija progutala veliki dio proizvodnih kapaciteta, proizvođači mobitela ostali su – u redu čekanja. Bez ogromne narudžbene skale, teško je pregovarati povoljne cijene. A bez povoljne cijene memorije – marže na mobitelima postaju neodržive.

Meizu je, slikovito rečeno, pritisnuo “pause” tipku na vlastiti hardver. Prebacio je fokus na Flyme i AI ekosustav, dok u budućnosti će se kompanija koncentrirati na otvoreni Flyme ekosustav, AI softverske usluge i pametne sustave za automobile. Njihov sustav pametnog kokpita Flyme Auto već je 2025. dosegnuo 2,26 milijuna instalacija, čime je postao jedno od vodećih rješenja u Kini. Drugim riječima – Meizu se seli iz džepa u automobil. Eto, u jednom trenutku Meizu je bio simbol kineske inovacije u mobilnoj industriji, ali danas – mobilni dio priče završava.

Što to znači za tržište?

Ovo je vjerojatno tek početak. Ako se cijene memorije ne stabiliziraju, još manjih i srednjih proizvođača moglo bi razmotriti izlazak iz tržišta.