Here are some of the the major AI trends shaping 2026 — based on current expert forecasts, industry reports, and recent developments in technology. The material is analyzed using AI tools and final version hand-edited to this blog text:
1. Generative AI Continues to Mature
Generative AI (text, image, video, code) will become more advanced and mainstream, with notable growth in:
* Generative video creation
* Gaming and entertainment content generation
* Advanced synthetic data for simulations and analytics
This trend will bring new creative possibilities — and intensify debates around authenticity and copyright.
2. AI Agents Move From Tools to Autonomous Workers
Rather than just answering questions or generating content, AI systems will increasingly act autonomously, performing complex, multi-step workflows and interacting with apps and processes on behalf of users — a shift sometimes called agentic AI. These agents will become part of enterprise operations, not just assistant features.
3. Smaller, Efficient & Domain-Specific Models
Instead of “bigger is always better,” specialized AI models tailored to specific industries (healthcare, finance, legal, telecom, manufacturing) will start to dominate in many enterprise applications. These models are more accurate, legally compliant, and cost-efficient than general models.
4. AI Embedded Everywhere
AI won’t be an add-on feature — it will be built into everyday software and devices:
* Office apps with intelligent drafting, summarization, and task insights
* Operating systems with native AI
* Edge devices processing AI tasks locally
This makes AI pervasive in both work and consumer contexts.
5. AI Infrastructure Evolves: Inference & Efficiency Focus
More investment is going into inference infrastructure — the real-time decision-making step where models run in production — thereby optimizing costs, latency, and scalability. Enterprises are also consolidating AI stacks for better governance and compliance.
6. AI in Healthcare, Research, and Sustainability
AI is spreading beyond diagnostics into treatment planning, global health access, environmental modeling, and scientific discovery. These applications could help address personnel shortages and speed up research breakthroughs.
7. Security, Ethics & Governance Become Critical
With AI handling more sensitive tasks, organizations will prioritize:
* Ethical use frameworks
* Governance policies
* AI risk management
This trend reflects broader concerns about trust, compliance, and responsible deployment.
8. Multimodal AI Goes Mainstream
AI systems that understand and generate across text, images, audio, and video will grow rapidly, enabling richer interactions and more powerful applications in search, creative work, and interfaces.
9. On-Device and Edge AI Growth
10. New Roles: AI Manager & Human-Agent Collaboration
Instead of replacing humans, AI will shift job roles:
* People will manage, supervise, and orchestrate AI agents
* Human expertise will focus on strategy, oversight, and creative judgment
This human-in-the-loop model becomes the norm.
Sources:
[1]: https://www.brilworks.com/blog/ai-trends-2026/?utm_source=chatgpt.com “7 AI Trends to Look for in 2026″
[2]: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2025/10/13/10-generative-ai-trends-in-2026-that-will-transform-work-and-life/?utm_source=chatgpt.com “10 Generative AI Trends In 2026 That Will Transform Work And Life”
[3]: https://millipixels.com/blog/ai-trends-2026?utm_source=chatgpt.com “AI Trends 2026: The Key Enterprise Shifts You Must Know | Millipixels”
[4]: https://www.digitalregenesys.com/blog/top-10-ai-trends-for-2026?utm_source=chatgpt.com “Digital Regenesys | Top 10 AI Trends for 2026″
[5]: https://www.n-ix.com/ai-trends/?utm_source=chatgpt.com “7 AI trends to watch in 2026 – N-iX”
[6]: https://news.microsoft.com/source/asia/2025/12/11/microsoft-unveils-7-ai-trends-for-2026/?utm_source=chatgpt.com “Microsoft unveils 7 AI trends for 2026 – Source Asia”
[7]: https://www.risingtrends.co/blog/generative-ai-trends-2026?utm_source=chatgpt.com “7 Generative AI Trends to Watch In 2026″
[8]: https://www.fool.com/investing/2025/12/24/artificial-intelligence-ai-trends-to-watch-in-2026/?utm_source=chatgpt.com “3 Artificial Intelligence (AI) Trends to Watch in 2026 and How to Invest in Them | The Motley Fool”
[9]: https://www.reddit.com//r/AI_Agents/comments/1q3ka8o/i_read_google_clouds_ai_agent_trends_2026_report/?utm_source=chatgpt.com “I read Google Cloud’s “AI Agent Trends 2026” report, here are 10 takeaways that actually matter”
2,140 Comments
Tomi Engdahl says:
The tokenmaxxing backlash has begun
https://www.businessinsider.com/tokenmaxxing-debate-uber-exec-viral-ai-costs-2026-5?fbclid=IwVERDUASJ9S9leHRuA2FlbQIxMABzcnRjBmFwcF9pZAwzNTA2ODU1MzE3MjgAAR7PtwRV-Tk-IWjXb2aKxFGEm8V4N31VBX3lwUDVXAQ8m9mF8lYIS6nBUWs-oQ_aem_8zijGKl7N2QYWJTl8Emq3A&utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=mrf-insider-marfeel-headline-graphic
Silicon Valley’s backlash against tokenmaxxing has officially begun.
Uber COO Andrew Macdonald said in an interview released last week that he hasn’t observed direct productivity improvements from increased AI token usage.
“That link is not there yet, right?” Macdonald said in comments that went viral, racking up over 2 million views on X. “I think maybe implicitly there is more that is getting shipped, but it’s very hard to draw a line between one of those stats and, ‘OK, now we’re actually producing 25% more useful consumer features.’”
AI tokens are the basic building blocks processed by AI chatbots, making up roughly ¾ of a word each. “Tokenmaxxing” refers to using as many tokens as possible to boost productivity — and show off.
Macdonald’s remark struck a nerve because companies across the US are aggressively adopting AI internally. Meta now calls some employees “AI builders” and expects them to work in AI-native “pods.” Corporate giants like Disney and JPMorgan track employees’ use of AI. Visa rewards teams that build faster with AI and has bragged that its monthly token spend is almost 2 trillion.
As corporations race to embrace AI, an increasing number of tech professionals say it’s leading to massive waste. The AI push has sparked concerns about companies blowing through their budgets early. Uber used up its annual AI budget in the first four months of the year, the Information reported.
“Pretty sure 50% of internal token spend is completely useless, but right now it’s hard to know which 50%,” posted Akshat Bubna, cofounder and CTO of AI startup Modal, on X.
“Tokens got burned for millions of dollars without any real significant ROI to show for it,” engineering manager Karthik Hariharan posted, referring to return on investment.
The issue is only getting worse, Google CEO Sundar Pichai recently said. At Google’s flagship developer conference, I/O, last week, Pichai said he’s heard from chief information officers that they’re “so concerned about how much their companies are blowing through budgets.”
“I think the problem is going to get worse as we go through the year,” Pichai added.
The tokenmaxxing debate has also led to concerns that the AI bubble is about to pop. On Monday, famed “Big Short” investor Michael Burry called tokenmaxxing a “crazy, rushed, temporary phase” and said that Nvidia stock has a high risk of an “aggressive” fall.
Tokenmaxxing has its defenders, though.
Garry Tan, the CEO of fabled San Francisco investment firm Y Combinator, has embraced the term, saying, “we’ve been tokenmaxxing longer than most people.”
Tomi Engdahl says:
Yet another useless AI slop filled with errors and inaccuracies in every diagram. With a little review and fix round this could have been nice – now it is just another example of AI waste.
Tomi Engdahl says:
Will Smith AI video development
https://www.facebook.com/share/v/18YnKsK6nY/
Tomi Engdahl says:
Anthropic’s Claude can now draw interactive charts and diagrams
The new feature lets Claude generate interactive charts, diagrams, and visualizations inline during a conversation.
https://thenewstack.io/anthropics-claude-interactive-visualizations/
Tomi Engdahl says:
https://www.facebook.com/share/p/1L6YUVzBaE/
Traffic to DuckDuckGo’s proudly ‘No AI’ search page has tripled since latest Google AI search update | News
May 30 — Privacy-focused search engine DuckDuckGo has announced that its opt-in, generative AI-limiting search page has received three times as much traffic since Google’s latest round of updates and PR for AI mode search.
This latest announcement from DuckDuckGo appears to exclusively pertain to noai.duckduckgo.com, its AI opt-out search option, while its dedicated app has seen an approx. 30% increase in downloads in the same timeframe.
“Since Google revealed its plans for an AI search overhaul, visits to our ‘No AI’ search page have tripled,” the company wrote on Bluesky. “And they’re still rising!”
It’s worth noting that the No AI search doesn’t stem from a principled anti-AI stance on the part of DuckDuckGo—it’s more a pragmatically benevolent centering of user choice. DuckDuckGo offers a corresponding AI maximalist experience on the other end of the spectrum with duck.ai.
—Ted Litchfield
Tomi Engdahl says:
Linus Torvalds sanoi ääneen sen, mitä kaikki eivät halua myöntää
Torvaldsin mukaan tekoälytyökalut ovat luoneet ongelman, jossa sama tekoälyn löytämä ongelma raportoidaan valtavan monta kertaa.
https://www.tivi.fi/uutiset/a/8ea1beef-ab7c-413a-bfa6-58ca38371e36
Tomi Engdahl says:
https://lkml.org/lkml/2026/5/17/896
Some of the documentation updates might be worth highlighting: the
continued flood of AI reports has basically made the security list
almost entirely unmanageable, with enormous duplication due to
different people finding the same things with the same tools. People
spend all their time just forwarding things to the right people or
saying “that was already fixed a week/month ago” and pointing to the
public discussion.
Which is all entirely pointless churn, and we’re making it clear that
AI detected bugs are pretty much by definition not secret, and
treating them on some private list is a waste of time for everybody
involved – and only makes that duplication worse because the reporters
can’t even see each other’s reports.
AI tools are great, but only if they actually help, rather than cause
unnecessary pain and pointless make-believe work. Feel free to use
them, but use them in a way that is productive and makes for a better
experience.
Tomi Engdahl says:
Mythos löysi 3900 haavoittuvuutta avoimesta lähdekoodista
https://etn.fi/index.php/13-news/18965-mythos-loeysi-3900-haavoittuvuutta-avoimesta-laehdekoodista
Yhdysvaltalaisen Anthropicin paljon puhuttu suuri kielimalli Mythos on löytänyt arviolta yhteensä 3900 haavoittuvuutta yli tuhannesta avoimen lähdekoodin projektista. Koodiprojektien kerrotaan pyytäneen Anthropicilta, että se hieman hillitsisi Mythosia, sillä kehittäjät eivät ehdi korjata kaikkia raportteja, joita Mythos toimittaa.
Anthropic kertoi tästä perjantaina Glasswing-projektinsa tilannekatsauksessa. Lisää löydöksiä odotetaan sitä mukaa, kun Anthropic jatkaa Mythoksen käyttöä.
Mythoksen tuottamien raporttien analyysi ei ole vielä valmis. Luku 3900 on arvio siitä, kuinka monta haavoittuvuutta jää jäljelle sen jälkeen, kun ihmiasiantuntijat ovat poistaneet väärät hälytykset Mythoksen esiin nostamista löydöksistä.
Tähän mennessä projekteille on raportoitu 530 varmennettua haavoittuvuutta. Tämä on noin seitsemäsosa kokonaismäärästä. Anthropic ei halua lähettää eteenpäin heikkolaatuisia AI-raportteja, vaan tarkistaa ne huolellisesti ensin.
Osa projekteista on pyytänyt ja saanut lisäksi 1129 varmentamatonta haavoittuvuutta tutkittavakseen. Osa niistä osoittautuu myöhemmin vääriksi hälytyksiksi.
Tomi Engdahl says:
Tämäkin on tekoälyn syytä: NAND-markkina räjähti
https://etn.fi/index.php/13-news/18967-taemaekin-on-tekoaelyn-syytae-nand-markkina-raejaehti
Tekoälypalvelimien rakentaminen on käynnistänyt uuden nousukauden muistimarkkinoilla. TrendForce kertoo, että maailman viiden suurimman NAND Flash -valmistajan yhteenlaskettu liikevaihto kasvoi vuoden ensimmäisellä neljänneksellä peräti 83,7 prosenttia edelliskvartaalista ja nousi lähes 39 miljardiin dollariin.
Kasvun taustalla on ennen kaikkea datakeskusten AI-investointien räjähdysmäinen kasvu. Suurten kielimallien ja AI-palvelimien rakentaminen vaatii valtavia määriä nopeaa tallennustilaa, mikä on nostanut erityisesti yritysluokan SSD-levyjen kysynnän ennätystasolle.
Samaan aikaan markkinoita kiristää perinteisten kiintolevyjen eli HDD-levyjen rakenteellinen pula. Tämä on siirtänyt tallennusinvestointeja yhä enemmän suurikapasiteettisiin QLC-pohjaisiin SSD-levyihin.
Tomi Engdahl says:
Nokia haastaa Nvidian AI-datakeskusvallan
https://etn.fi/index.php/13-news/18969-nokia-haastaa-nvidian-ai-datakeskusvallan
Nokia avasi Kalifornian Sunnyvaleen uuden AI Networking Innovation Lab -kehityskeskuksen, jonka todellinen tavoite näyttää olevan paljon suurempi kuin pelkkä uusien verkkotekniikoiden testaus. Yhtiö haluaa mukaan taisteluun AI-datakeskusten tulevaisuudesta. Tällä hetkellä tätä markkinaa hallitsee tiukjasti Nvidia omalla InfiniBand-ekosysteemillään.
Nokian mukaan tekoälyn vaatimat datakeskusverkot ovat muuttumassa niin nopeasti, että perinteinen verkkoinfrastruktuuri ei enää riitä suurten kielimallien koulutukseen ja reaaliaikaiseen inferenssiin.
Käytännössä kyse on siitä, että AI-klusterit koostuvat tuhansista GPU-palvelimista, joiden täytyy vaihtaa dataa erittäin pienellä viiveellä ja lähes ilman pakettihäviöitä. Tässä Nvidia on rakentanut vahvan asemansa InfiniBand-verkoilla, jotka tulivat osaksi yhtiötä Mellanox-yritysoston mukana.
Nyt hyperskaalaajat ja infrastruktuuritoimittajat yrittävät rakentaa vaihtoehtoa Ethernet-pohjaisista AI-verkoista. Juuri tähän Nokia tähtää.
Yhtiön uusi laboratorio keskittyy muun muassa congestion control -tekniikoihin, reaaliaikaiseen telemetriaan, uusiin AI-verkkoprotokolliin sekä niin sanottuihin lossless eli häviöttömiin Ethernet -arkkitehtuureihin. Esimerkiksi RoCEv2- ja UEC-teknologioiden on tarkoitus tehdä Ethernet-verkoista AI-klustereille sopivia vaihtoehtoja InfiniBandille.
Mukana laboratoriossa ovat esimerkiksi Advanced Micro Devices, Supermicro, Lenovo, Keysight Technologies ja Weka. Kumppanilista kertoo paljon siitä, että markkina haluaa vaihtoehtoja Nvidian suljetulle AI-infrapinolle.
Tomi Engdahl says:
Tekoälyn takia yritykset menettävät datan hallinnan
https://etn.fi/index.php/13-news/18977-tekoaelyn-takia-yritykset-menettaevaet-datan-hallinnan
Yritykset ottavat generatiivista tekoälyä käyttöön nopeammin kuin niiden tietoturva ehtii mukaan. Check Pointin tuoreen pilviturvaraportin mukaan työntekijät ja AI-agentit siirtävät yritysdataa ulkoisiin tekoälypalveluihin tavalla, jota organisaatiot eivät enää pysty kunnolla valvomaan.
Check Pointin mukaan ongelma ei ole enää pelkkä näkyvyyden puute. Tekoäly muuttaa koko yritysverkkojen toimintamallia. Data liikkuu jatkuvasti ChatGPT:n, Copilotin, Gemini-tyyppisten palveluiden sekä erilaisten AI-agenttien välillä, eikä nykyinen tietoturva-arkkitehtuuri pysy mukana.
Tomi Engdahl says:
AI mullistaa ohjelmistokehityksen, mutta C ei suostu katoamaan
https://etn.fi/index.php/13-news/18982-ai-mullistaa-ohjelmistokehityksen-mutta-c-ei-suostu-katoamaan
Tomi Engdahl says:
Microsoftin data: AI-agentit räjäyttivät ohjelmistotuotannon
https://etn.fi/index.php/13-news/18983-microsoftin-data-ai-agentit-raejaeyttivaet-ohjelmistotuotannon
Microsoftin tuore AI Diffusion -raportti antaa ensimmäisiä kovia lukuja agenttisen tekoälyn vaikutuksesta ohjelmistokehitykseen. GitHubiin ladatun koodin määrä kasvoi vuodessa 78 prosenttia, samalla kun AI-agenttien tekemät pull request -päivitykset kasvoivat 28-kertaisiksi.
Microsoftin raportin mukaan generatiivinen tekoäly siirtyi kokeiluista varsinaiseen ohjelmistotuotantoon tämän vuoden ensimmäisen neljänneksen aikana. Erityisesti OpenAI:n Codex-mallit, Anthropicin Claude Code ja GitHub Copilotin uudet agenttiominaisuudet muuttavat oikeasti tapaa, jolla ohjelmistoja rakennetaan.
Vuoden ensimmäisellä neljänneksellä GitHubiin tehtiin jo 380 miljoonaa koodipäivitystä eli git pushia. Vuotta aiemmin määrä oli 213 miljoonaa. Samalla uusien GitHub-repositorioiden määrä kasvoi 45 prosenttia 21,3 miljoonaan.
Suurin muutos näkyy agenttipohjaisessa kehityksessä. Microsoftin mukaan AI-agentteihin liittyvien GitHub-muutosesitysten määrä nousi kymmenessä kuukaudessa 83 tuhannesta 2,3 miljoonaan.
Kyse ei enää ole siitä, että tekoäly ehdottaa yksittäisiä koodirivejä. Uudet työkalut rakentavat kokonaisia ohjelmistokomponentteja, tekevät muutoksia projekteihin ja hoitavat monivaiheisia kehitystehtäviä yhä itsenäisemmin.
Tomi Engdahl says:
AI-datakeskusta ei enää rakenneta palvelin kerrallaan
https://etn.fi/index.php/13-news/18986-ai-datakeskusta-ei-enaeae-rakenneta-palvelin-kerrallaan
- Ympäristöissä, joita mitataan sadoissa megawateissa ja teollisen mittakaavan klustereissa, räkkimittakaavan arkkitehtuuri auttaa lyhentämään integraatioaikaa lähtemällä liikkeelle tasapainoisesta järjestelmäsuunnittelusta, sanoo AMD:n Pohjois-Euroopan myyntijohtaja Joakim Stenberg.
AMD:n mukaan tekoäly muuttaa datakeskusten rakentamisen perusteita paljon syvemmin kuin pelkkä GPU-kiihdyttimien lisääminen palvelimiin. Yhtiön uusi Helios-arkkitehtuuri pyrkii siirtämään AI-infrastruktuurin palvelintason optimoinnista kokonaisiin räkkitason järjestelmiin.
Perinteiset datakeskukset on rakennettu yleiskäyttöiseen laskentaan, jossa palvelimia, muistia ja verkkoratkaisuja lisätään vähitellen tarpeen mukaan. AMD:n mukaan suuren mittakaavan tekoälymallien koulutus ja inferenssi rikkovat tämän mallin. AI-klusterit vaativat alusta lähtien tiiviisti integroidun kokonaisuuden, jossa laskentakiihdyttimet, prosessorit, muistikaista ja verkko toimivat yhtenä järjestelmänä.
Helios yhdistää samaan räkkitason kokonaisuuteen AMD Instinct -GPU:t, EPYC-prosessorit, Pensando-verkkoratkaisut ja ROCm-ohjelmistoalustan. Ajatus on, että asiakas ei enää kokoa AI-infrastruktuuria erillisistä komponenteista, vaan ottaa käyttöön valmiiksi integroidun järjestelmän, joka voidaan skaalata yksittäisestä räkistä monen räkin klustereihin.
Tomi Engdahl says:
Agenttinen tekoäly ei vielä ymmärrä rautaa
https://etn.fi/index.php/13-news/18984-agenttinen-tekoaely-ei-vielae-ymmaerrae-rautaa
AI-agentit osaavat jo generoida firmwarea mikrokontrollereille ja IoT-laitteille. Tuore tutkimus kuitenkin osoittaa, että oikea laitteisto on edelleen tekoälylle vaikea ympäristö. Firmware voi kääntyä oikein mutta kaatua heti todellisessa MCU-järjestelmässä ajoitus-, keskeytys- tai oheislaiteongelmiin.
Generatiivisen tekoälyn ympärillä käytävä keskustelu on siirtynyt nopeasti yksittäisistä koodiavustajista kohti agenttisia järjestelmiä, jotka suunnittelevat, kirjoittavat, testaavat ja korjaavat ohjelmistoja autonomisesti. Web-kehityksessä tämä näkyy jo niin sanottuna vibe coding -ilmiönä, mutta sulautetussa maailmassa raja tulee vastaan paljon aikaisemmin.
Tuore IoT-SkillsBench-tutkimus pyrki selvittämään, miten hyvin AI-agentit selviytyvät todellisista sulautettujen järjestelmien tehtävistä. Tutkimuksessa agentit käsittelivät yhteensä 42 embedded-tehtävää ja 23 erityyppistä oheislaitetta oikealla raudalla eikä pelkästään simulaatiossa. Mukana oli esimerkiksi GPIO-, UART-, SPI- ja I2C-ohjauksia, ajastimia, keskeytyksiä sekä sensorien hallintaa. Tulokset paljastivat nopeasti, että toimiva C-koodi ei vielä tarkoita toimivaa firmwarea.
Tomi Engdahl says:
AI:n seuraava pullonkaula ei ole laskenta vaan sähköhäviöt
https://etn.fi/index.php/13-news/18987-ai-n-seuraava-pullonkaula-ei-ole-laskenta-vaan-saehkoehaevioet
Generatiivisen tekoälyn kasvu ei enää rasita vain GPU-piirejä ja palvelinprosessoreita. Nyt paine siirtyy datakeskusten sähköjärjestelmiin, joissa kasvavat AI-kuormat pakottavat valmistajat etsimään uusia ratkaisuja tehonmuunnokseen, jäähdytykseen ja energiahäviöiden hallintaan. Toshiba vastaa tähän esittelemällä uuden 1200 voltin SiC-MOSFETin, joka on suunnattu erityisesti seuraavan sukupolven AI-datakeskuksiin.
Yhtiön uusi TW007D120E on trench-gate-rakenteinen pii-karbiditransistori, joka tukee 800 voltin HVDC-arkkitehtuureja. Kyse on merkittävästä muutoksesta datakeskusten sähkönjakelussa. AI-palvelimien tehonkulutus on kasvanut niin suureksi, että perinteiset matalammat käyttöjännitteet alkavat aiheuttaa liikaa lämpöä, kuparihäviöitä ja jäähdytysongelmia.
Tomi Engdahl says:
Tekoäly alkaa tulkita lentäjän ja lennonjohdon välistä radioliikennettä
https://etn.fi/index.php/13-news/18988-tekoaely-alkaa-tulkita-lentaejaen-ja-lennonjohdon-vaelistae-radioliikennettae
Rohde & Schwarz esittelee Airspace World 2026 -tapahtumassa uuden CERTIUM AI -järjestelmänsä, joka kuuntelee pilotin ja lennonjohdon radiokeskusteluja ja muuttaa ne reaaliaikaiseksi operatiiviseksi dataksi. Tavoitteena on vähentää lennonjohdon kuormaa ja havaita mahdollisia virheitä ennen kuin ne muuttuvat turvallisuusriskeiksi.
Lennonjohto perustuu edelleen suurelta osin puheeseen. Lennonjohtaja antaa radiolla käskyjä, pilotti kuittaa ne takaisin, ja ihmiset ylläpitävät tilannekuvaa useissa eri järjestelmissä. Kun lentoliikenne ja järjestelmien määrä kasvavat, myös inhimillisten virheiden riski kasvaa.
Rohde & Schwarzin uusi CERTIUM AI yrittää tuoda tähän väliin tekoälykerroksen. Järjestelmä kuuntelee pilotin ja lennonjohdon välistä radioliikennettä, muuntaa puheen tekstiksi ja yrittää tunnistaa keskustelun operatiivisen merkityksen. AI tunnistaa esimerkiksi kutsutunnuksia, korkeusselvityksiä ja kiitotiekomentoja ja siirtää tiedot suoraan lennonjohdon järjestelmiin.
Yhtiön mukaan ratkaisu voi päivittää automaattisesti tutkakohteiden tunnistetietoja ja lentotietoja sekä havaita ristiriitoja lennonjohdon ja pilotin välisten kuittausten välillä.
Tomi Engdahl says:
Nordic haluaa opettaa tekoälyn ymmärtämään oikeaa rautaa
https://etn.fi/index.php/13-news/18989-nordic-haluaa-opettaa-tekoaelyn-ymmaertaemaeaen-oikeaa-rautaa
Generatiivinen tekoäly osaa jo kirjoittaa firmwarea, mutta oikea rauta on edelleen vaikea ympäristö tekoälylle. Nordic Semiconductor haluaa ratkaista ongelman yhdistämällä firmware-kehityksen, pilvipalvelut ja kenttädatan samaan AI-avusteiseen kehittämiseen.
Norjalaisyrityksen mukaan kyse on ensimmäisestä langattoman IoT-kehityksen alustasta, jossa AI-avusteiset prosessit ulottuvat laiteohjelmiston kehityksestä tuotantoon ja käytössä olevien laitteiden analysointiin. Yleensä AI-työkalut pysähtyvät tällä hetkellä koodieditoriin, joten Nordic menee tässä paljon pidemmälle.
Käytännössä Nordic haluaa helpottaa erityisesti sellaisia embedded-kehityksen ongelmia, jotka ovat tunnetusti aikaa vieviä myös kokeneille kehittäjille. Näitä ovat esimerkiksi SDK-versioiden migraatiot, kustomoitujen piirilevyjen käyttöönotto sekä kentällä kaatuvien laitteiden analyysi.
– Tavoitteemme on määritellä uudelleen vähävirtaisten langattomien IoT-ratkaisujen kehittäjäkokemus, sanoo Nordicin toimitusjohtaja Vegard Wollan.
Tomi Engdahl says:
Vallankumous? Nvidia haluaa lopettaa PC-sovellusten käynnistämisen
https://etn.fi/index.php/13-news/19000-vallankumous-nvidia-haluaa-lopettaa-pc-sovellusten-kaeynnistaemisen
Nvidia esitteli Taiwanin GTC-tapahtumassa uuden RTX Spark -suorittimensa, mutta varsinainen uutinen ei ehkä olekaan uusi Arm-pohjainen piiri. Sen sijaan yhtiö maalaa kuvaa tietokoneesta, jossa käyttäjä ei enää käynnistä sovelluksia, vaan antaa tehtävän tekoälyagentille.
Nvidian perustaja ja toimitusjohtaja Jensen Huang kuvasi muutosta poikkeuksellisen suorasanaisesti. Hänen mukaansa PC:tä on käytetty neljän vuosikymmenen ajan käynnistämällä ohjelmia, klikkaamalla ja kirjoittamalla. RTX Sparkin myötä käyttäjä pyytää ja tietokone tekee työn.
Tämän vision toteuttamiseksi Nvidia ja Microsoft rakentavat Windowsiin uusia mekanismeja, joiden avulla tekoälyagentit voivat toimia turvallisesti käyttäjän omalla koneella. Agentit voivat käyttää sovelluksia, suorittaa usean ohjelman työnkulkuja, hakea tietoa paikallisista tiedostoista, luoda sisältöä ja automatisoida tehtäviä käyttäjän puolesta.
Keskeisessä roolissa on Nvidian OpenShell-ajoympäristö, joka määrittelee mitä agentit saavat tehdä ja mitä tietoja ne voivat käyttää. Järjestelmä osaa myös päättää, suorittaako tehtävän paikallinen kielimalli vai pilvipalvelu.
Teknisesti RTX Spark on kunnianhimoinen alusta. Se yhdistää 20-ytimisen Grace-suorittimen ja Blackwell-grafiikkapiirin samaan kokonaisuuteen. Laskentatehoa luvataan jopa petaflopin verran, ja muistia voi olla peräti 128 gigatavua. Sen pitäisi riittää jopa 120 miljardin parametrin kielimallien ajamiseen paikallisesti.
Tomi Engdahl says:
Työntekijä, joka hallitsee nämä 5 tekoälytaitoa, voi olla tulevaisuudessa erittäin arvokas
Työntekijä, joka osaa tehdä yhteistyötä älykkään järjestelmän kanssa, voi olla tulevaisuudessa yritykselle arvokkaampi kuin työntekijä, joka ei osaa. Tekoälystäkin voi olla enemmän hyötyä, kun sen kaverina on ihminen.
https://www.iltalehti.fi/digiuutiset/a/a5c44285-8eac-429f-aaec-1037c7951bfc
Erityisen arvokkaita tulevat olemaan tulevaisuudessa ne työntekijät, jotka osaavat ohjata tekoälyä ja tulkita sen tuloksia, uskoo viestintä- ja ääniratkaisuja kehittävän Jabran Suomen myyntipäällikkö Antti Valtonen.
– Taito yhdistää koneen nopeus ja skaalautuvuus inhimilliseen luovuuteen, empatiaan ja harkintakykyyn on tulevaisuuden menestysresepti, jota työnantajat arvostavat, Valtonen sanoo tiedotteessa.
Työn tulevaisuutta ei Valtosen mukaan määrittele ihmisten korvaaminen koneilla, vaan se, kuinka työntekijät oppivat työskentelemään älykkäiden järjestelmien rinnalla.
– Seuraavien viiden vuoden aikana vahvoilla ovat ne organisaatiot, jotka pystyvät kääntämään ihmisten välisen yhteyden suurimmaksi voimavarakseen, Valtonen ennustaa tiedotteessa.
Jabran mukaan työnantajat arvostanevat tulevaisuudessa erityisesti seuraavia tekoälytaitoja:
Taito analysoida tekoälyn tuottamaa dataa, tunnistaa virheet ja tehdä eettisesti kestäviä päätöksiä.
Kyky luoda uutta ja yhdistellä asioita tavoilla, joihin algoritmit eivät kykene.
Taito rakentaa luottamusta ja tiimihenkeä teknologian välityksellä ja fyysisissä kohtaamisissa.
Kyky itsenäiseen työnohjaukseen ja saumattomaan yhteistyöhön hajautetuissa, teknologia-avusteisissa ympäristöissä.
Kyky kommunikoida tehokkaasti tekoälysovellusten kanssa ja saada niistä haluttu lopputulos.
Mihin ammatteihin tekoäly vaikuttaa eniten?
Microsoft julkaisi viime vuonna listan ammateista, joihin tekoäly vaikuttanee tulevaisuudessa kaikkein eniten.
Suurimman uhan alla ovat kääntäjät ja muut kielten ammattilaiset, koska tekoäly osaa kääntää tekstiä ja jopa puhetta lähes reaaliajassa työpaikkoja. Kakkosena ovat historioitsijat, koska tekoäly on hyvä etsimään ja kasaamaan yhteen tietoa eri lähteistä, kuten vaikkapa historiallisista arkistoista. Tämä taas Microsoftin mukaan käsittää suuren osan nykyhistorioitsijan työstä.
Microsoftin selvityksessä pohdittiin myös ammatteja, joihin tekoäly vaikuttaa mahdollisimman vähän. Ylimmäksi tällä listalla nousivat sairaanhoidon ja hieronnan ammattilaiset.
Tomi Engdahl says:
Artificial Intelligence
Raising the Cybersecurity Stakes: Ante up for the Agentic Era
CISOs are now facing machine-speed attacks and asking, “How do I agent?” The industry must provide remediation at scale.
https://www.securityweek.com/raising-the-cybersecurity-stakes-ante-up-for-the-agentic-era/
Organizations are making a big bet on AI, but if their plans don’t include a cybersecurity strategy, then they are gambling with their future.
Over the past few years, GenAI platforms have matured from pattern-matching large language models (LLMs) to tool-calling agents. Many enterprises now report that the majority of their code is written by AI. However, threat actors have also upped the ante – agentic attacks shape offense faster than human defenses can respond.
In the last decade, the fundamental questions of cybersecurity have evolved. When CISOs asked, “What do I have?”, the industry provided context on assets. When they asked, “What is important?”, the industry provided prioritization. When they asked, “How do I fix it?”, the industry provided remediation.
Now, virtually every cybersecurity solution has implemented conversational AI that can make recommendations, but manual remediation cannot keep pace with AI-powered cyberattacks.
The agentic era is forcing manual remediation processes to evolve rapidly. CISOs are now facing machine-speed attacks and asking, “How do I agent?” The industry must provide remediation at scale.
AI has changed the game in both the scope of the attack surface and the scale of agentic attacks. This attack surface (and the control plane) spans assets, identity, and decision context. Enterprise AI agents and AI-generated code are both sources of risk.
In February 2026, OpenClaw, an agentic assistant, became so popular that its creator was recruited to join OpenAI. Although early adopters of OpenClaw may pose a shadow AI risk in enterprise environments, they also serve as a proof of concept for the agentic enterprise.
But the agentic enterprise is a security nightmare. Connecting AI to everything creates a flat network that runs counter to the principles of network segmentation and isolation that the security industry has advocated for decades.
One risk is that AI agents have the ability to execute tasks and make decisions autonomously, but they lack the discernment to avoid harming themselves or their enterprise.
Many parents have scolded their children by asking, “If everyone jumped off a bridge, would you?” There are numerous examples of AI-induced outages and data leaks that demonstrate AI would jump off a bridge. Therefore, organizations must implement guardrails.
Another risk is that threat actors are targeting AI. Model poisoning can manipulate training data to corrupt the foundational logic of AI models. Evasion of logic attacks bypasses defensive decision-making algorithms. Autonomous systems create blind spots that humans might miss. AI-powered cyberattacks continuously learn from their failed attempts to improve future attacks.
It has been estimated that within the next few years, the ratio of humans to agents will increase to 1:100 (or more). That means the typical large enterprise with 10,000 employees will be contending with a million or more agents – the size of a major metropolitan city.
Organizations should think of managing the agentic enterprise like a major metropolitan city, implementing infrastructure, establishing proactive policies, and governing it with controls.
The Agentic Detection Gap
As bad actors reshape the threat landscape with agentic cyberattacks, the defensive paradigm has yet to adapt. In Armis’ 2026 State of Cyberwarfare Report (PDF), 43% of respondents reported that their organization still detects and responds to significant cyberattacks as they happen or after they have already occurred.
The cybersecurity industry optimizes for detection, but threat actors optimize for avoidance, which means security teams have to focus on finding threats after ingress. Alerts don’t change outcomes – knowing about a breach doesn’t prevent it.
The speed of adaptation on both offense and defense determines whether a cyberattack will succeed, but currently, the odds favor attackers. It used to take threat actors a week to create exploits when vulnerabilities were disclosed (and even then, patch management struggled to keep pace). Threat actors can now create exploits in minutes by weaponizing agentic coding platforms.
The irony is that many of the cybersecurity solutions that were developed to address the challenges of legacy technology have now become legacy cybersecurity solutions as well. Cybercriminals have outscaled static rules, periodic assessments, alert generation, and human-in-the-loop processes.
Organizations have been reluctant to adopt machine automation, but they can no longer afford to delay. At a minimum, cybersecurity requires dynamic threat hunting, continuous monitoring, and proactive exposure management. These are the table stakes today, but what about tomorrow?
The New Paradigm: From Human vs Human to AI vs. AI
It should be readily apparent that AI is driving the new paradigm of offense and defense. Speed, scale, and autonomy are redefining the competitive advantage between threat actors and defenders.
Pragmatically, cybersecurity teams must adapt to this paradigm in a few ways. First, they must move from reactive detection to preemptive protection. Organizations can stop attacks before they happen by operationalizing alert generation into prioritized exposure management.
Cybersecurity must also follow the AI paradigm shift from disconnected tools and ad hoc manual processes to unified, comprehensive platforms and autonomous action. Here are three principles that can help catalyze that shift.
When it comes to making big bets, they say the house always wins. Defenders actually do have an advantage over attackers: they know what matters most to their business. Agentic cyberattacks create an asymmetrical advantage in attack speed, but defenders can even the odds by adopting agentic cybersecurity.
Tomi Engdahl says:
https://www.facebook.com/share/p/1CXDH2pfKQ/
AI data centres are energy-hungry and resource-intensive, requiring huge amounts of electricity generation, cooling systems, land and water supplies
UN issues AI warning after new data reveals major impact on the planet and its resources
AI data centres are energy-hungry and resource-intensive, requiring huge amounts of electricity generation, cooling systems, land and water supplies
https://www.independent.co.uk/tech/ai-artificial-intelligence-un-electricity-water-sustainability-b2988832.html?fbclid=IwdGRjcASNcaBjbGNrBI1xhGV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHt8fsSU01CMzv_87EfRHXcw480i5FvHoPPBhww57vbKaDYo2e5yn8wMKO4xW_aem_QsG0qjIZv8y8brLnseCszQ
The United Nations has issued a stark warning, urging countries to confront the escalating environmental costs of artificial intelligence (AI) as its rapid expansion intensifies demands on energy, water, and carbon emissions.
AI data centres are notoriously resource-intensive, consuming vast quantities of electricity, water for cooling, and significant land.
A report from the Canada-based UN University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH) also highlighted the technology’s footprint from chip production, critical minerals, and electronic waste.
The report implored governments, businesses, and investors to embed environmental considerations at the core of all AI decisions, ensuring its development remains sustainable.
Tomi Engdahl says:
Ylen toimittaja huijasi tekoälyllä ja läpäisi tehohoidon etäkurssin oppimatta mitään
Ylen toimittaja ilmoittautui opiskelijaksi kolmeen avoimeen ammattikorkeakouluun. Selvisi, että terveysalan etäkursseja on todella helppo läpäistä tekoälyllä huijaamalla.
https://yle.fi/a/74-20224850?fbclid=IwdGRjcASPUeNjbGNrBI9RnWV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHpFeEleUWc2z8LtghuW1smcoxuxiDIoWTGSDHhVUDPBpBUE0utJn2E9-1NWq_aem_TXj3Rz2959GabRYcP3G4qA
Ylen toimittaja ilmoittautui opiskelijaksi avoimille terveysalan verkkokursseille Kaakkois-Suomen ja Vaasan ammattikorkeakouluihin sekä Karelia-ammattikorkeakouluun.
Toimittaja huijasi tekoälyn avulla ja pääsi kaikista viiden opintopisteen kursseista läpi muutamassa tunnissa.
Testatut kurssit käsittelivät turvallista lääkehoitoa ja tehohoitoa.
Asiantuntijoiden mielestä korkeakoulujen tulee ottaa Ylen havainnot vakavasti.
Testattujen korkeakoulujen mielestä potilasturvallisuus ei ole vaarassa, mutta tekoälystä on hyvä puhua.
Käytimme juttuprojektissa poikkeuksellista tiedonhankintamenetelmää, koska halusimme selvittää ajankohtaista ongelmaa koulutusjärjestelmässä.
Miten tämä voi olla näin helppoa?
Olen läpäissyt turvallisen lääkehoidon kurssin Kaakkois-Suomen ammattikorkeakoulussa (XAMK). Suorituksessa piti kestää 135 tuntia, mutta minulle riitti kaksi ja puoli.
Tämän ei pitäisi olla mahdollista, koska en tiedä turvallisesta lääkehoidosta juuri mitään.
Ulkoistin kaiken opiskeluni tekoälylle. Se onnistui, sillä XAMK ei vaatinut kurssilla läsnäoloa eikä estänyt tekoälyn käyttöä mitenkään.
Pian minulle selviää, ettei XAMKin kurssi ole yksittäinen poikkeus.
VAMKin kurssilla on huomattavasti vähemmän kopioitavaa materiaalia kuin XAMKin kurssilla. Läpäisen kurssin 41 minuutissa.
Karelian kurssilla tekoälyn käyttö on kielletty. Rikon kieltoa ja saan lähes koko kurssin läpäistyä reilussa tunnissa. Viimeisessä välitentissä tekoäly sekoaa soveltavissa kysymyksissä, joihin pitäisi vastata numerolla. Joudun yrittämään tenttiä uudestaan kolmen päivän päästä.
Uudessa yrityksessä ohjeistan tekoälyn tarkemmin, ja pääsen kurssista läpi. Aikaa kului yhteensä tunti ja 53 minuuttia.
Mitä porsaanreiästä pitäisi ajatella? Kysyn mielipidettä Lupa- ja valvontavirastosta (LVV), opetus- ja kulttuuriministeriöstä, tutkijalta sekä Kansallisesta koulutuksen arviointikeskuksesta.
Oulun yliopiston hoitotieteen ja terveyspedagogiikan professori Kristina Mikkonen muistuttaa niin ikään, ettei pelkällä etäopiskelulla voi valmistua terveysalalle.
Mikkonen pitää silti suorittamiani kursseja ongelmallisina.
– Kurssit liittyvät suoraan potilasturvallisuuteen. Jos opiskelijoiden ymmärrystä ei riittävästi varmisteta, osaamiseen voi jäädä aukkoja.
Terveysalan työnantajat myöntävät työntekijöilleen lääkelupia. Yleensä työnantajat järjestävät näyttökokeen, mutta korkeakoulussa suoritettu kurssi voi vaikuttaa työnantajan kokonaisharkintaan.
Mikkonen pitää mahdollisena, että lääkehoitoa käsittelevät kurssit voivat johtaa työnantajia harhaan.
Korkeakoulut valvovat itse itseään
Mikkosen mielestä tekoälyä ei kannata kieltää terveysalan opetuksessa. Sen sijaan korkeakoulujen tulisi investoida opettajien jatkuvaan kouluttamiseen.
– Se on tärkeää, käytetäänkö tekoälyä ajattelun korvaamiseen vai ajattelun vahvistamiseen, Mikkonen toteaa.
Kansallisen koulutuksen arviointikeskuksen (Karvi) johtava arviointiasiantuntija Mira Huusko uskoo, että osa korkeakouluista ei ole riittävästi varautunut tekoälyn nopeaan kehitykseen. Karvi arvioi Suomen koulutusjärjestelmän toimivuutta, mutta yksittäisten kurssien valvonta on korkeakouluilla itsellään.
etäkursseilla on mahdollista huijata tekoälyä käyttäen tai jopa niin, että toinen henkilö tekee tehtävät opiskelijan puolesta
VAMKin Vahtera toteaa, ettei hän ota kantaa yksittäisiä opiskelijoita koskeviin väittämiin tai kysymyksiin. Hänen mielestään aiheesta on silti hyvä puhua.
Myös Karelian ja XAMKin edustajat ovat sitä mieltä, että tekoäly aiheuttaa ongelmia, mutta sen vastuullista käyttöä on silti syytä opetella.
Lopulta toimittajalle koituu seuraamuksia
Jonkin aikaa haastattelupyyntöjen lähettämisen jälkeen sähköpostiini kilahtaa viestit Kareliasta ja VAMKista. Koulut hylkäävät suoritukseni vilpin takia.
Epäilen, että vilppi ei olisi koskaan paljastunut, jos en olisi lähtenyt tekemään aiheesta uutista.
XAMKista hylkäystä ei ole tullut jutun valmistumiseen mennessä. Sen sijaan vararehtori Ryttyläinen-Korhonen kirjoittaa sähköpostissaan, että XAMK on juuri liittänyt verkko-oppimisympäristöönsä tekoälyn käyttöön opastavat liikennevalot.
Liikennevalomallissa opiskelijalle kerrotaan, onko tekoälyn käyttö sallittua, kiellettyä vai pakollista. Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvosto Arene ry on suositellut mallia jo pitkään, mutta testissäni liikennevalomerkintä löytyi vain Karelian kurssilta.
Mikään kieltomerkintä ei yksinään riitä valvomaan vilppiä. Arene muistuttaa vastikään päivitetyissä suosituksissaan, että korkeakouluilla tulee olla omat vilppiohjeistukset väärinkäytösten arvioimiseksi.
Ylen testi osoittaa, että käytännössä vilpin valvonta on testatuissa korkeakouluissa vähäistä tai olematonta.
Tomi Engdahl says:
Ylen toimittaja läpäisi etäkurssit pelkällä tekoälyllä – opetusministeri Adlercreutz järkyttyi
Koulutus on kärsinyt tekoälyn käytön yleistymisestä ja lähiopetuksen vähentymisestä, sanovat opetusministeri ja opetusalan edustaja.
https://yle.fi/a/74-20229941?fbclid=IwdGRjcASPVeFjbGNrBI9V0WV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHiJoaUtD7bMhHzqfBq52xTZYjZjDAckQxXMvQhJ8AX7AMIlynxIYQx5Vy4ho_aem_RinYikbaMGJpEHeU5JIcAA
Tomi Engdahl says:
The employee said that when AI works well, they feel redundant, but when it doesn’t, they don’t know how to fix it.
#Anthropic #AIatwork #futureofwork
https://www.facebook.com/share/17qYeVKzya/
Tomi Engdahl says:
An Anthropic employee’s 2-sentence quote crystallizes the state of AI confusion at work : https://mrf.lu/P3d1
Tomi Engdahl says:
Well, I guess it goes to show you if you can’t do something yourself then get AI to do it for you. Then you can take credit for it, which is typical of modern day people it’s the little Jack Horner syndrome. Somebody else made the pie and all its content. He just simply stuck his thumb in and said oh look what I did what a good boy I am when all he did was nothing.
Tomi Engdahl says:
free market research report here: https://www.coursecreator360.com/market-research-report
Tomi Engdahl says:
https://www.facebook.com/share/1GvfWF2FiN/
stackoverflow is a ghost town now. End of an era that supported IT communities for years. Stack Overflow has seen the number of monthly questions on its platform collapse from 300k to just few 1k now. Pretty much dead platform yet it made more than $115m since launch of ChatGPT and Gemini AI deeply integrated into Google search which was its main traffic source.
It has licensed its database of human answers to AI labs.
Tomi Engdahl says:
Maybe if the people on SO weren’t so fucking rude, this wouldn’t have happened. ChatGPT answers my questions without calling me a moron.
Tomi Engdahl says:
If an onslaught of anti-AI memes they’re sharing are anything to go by, Google employees are fed up with the tech. https://trib.al/dH0QrBh
Tomi Engdahl says:
Enough’s Enough
While Google’s CEO Pumps Up AI, Its Actual Employees Are Disgusted by It
If an onslaught of anti-AI memes they’re sharing are anything to go by, Google employees are fed up with the tech.
https://futurism.com/artificial-intelligence/google-employees-mocking-ai?fbclid=IwdGRjcASRG9FjbGNrBJEbqmV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHscl8MumiRwrRYEAvGaWluiGScScaxgqHsV_7RzrTBx-3fCPFgM6tHVH9DEb_aem_WGuOI2uo4xS_EdEKhNNbmQ
Tomi Engdahl says:
https://futurism.com/artificial-intelligence/google-employees-mocking-ai?fbclid=IwdGRjcASRG_tjbGNrBJEbqmV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHscl8MumiRwrRYEAvGaWluiGScScaxgqHsV_7RzrTBx-3fCPFgM6tHVH9DEb_aem_WGuOI2uo4xS_EdEKhNNbmQ
Not even Google’s own workforce seems all that enthusiastic about AI.
Internal messages obtained by 404 Media show employees ruthlessly mocking AI tools — including the company’s own internal AI coding tool, Jetski — complaining that they’re unreliable and make their jobs harder
AI Is Forcing Employees to Work Harder Than Ever
Even if AI does increase productivity, it’s not exactly good news for workers.
https://futurism.com/artificial-intelligence/ai-forcing-employees-work-harder?fbclid=IwVERDUASRHCJleHRuA2FlbQIxMABzcnRjBmFwcF9pZAwzNTA2ODU1MzE3MjgAAR5OvorgxzgzqTy5T2VQSEouFQ0rkgOLo4RJlft8yyyjOONAYIGF4IMh0R4CrQ_aem_18hVCl6VKq2-WhiRrv0xRg
Tomi Engdahl says:
“We will fund this AI investment by reallocating the budget from 2026 annual salary adjustments.” https://trib.al/izqoTaj
Tomi Engdahl says:
“There is currently a strong commercial incentive on the part of the technology industry to overstate the capabilities of their products.” https://trib.al/HsaSxYx
Tomi Engdahl says:
Leiden Effect
Over 150 Mathematicians Warn Governments Not to “Believe the Hype” About AI
“There is currently a strong commercial incentive on the part of the technology industry to overstate the capabilities of their products.”
https://futurism.com/artificial-intelligence/mathematicians-warn-governments-hype-ai?fbclid=IwdGRjcASR60djbGNrBJHrMmV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHhvKMX6Gr8k1Q-Sid4Y_O0eGmeEDds5y5Ry21Q5MUjPMKMCX_SmkWrFef_Ht_aem_u51b9v8a3uzYB4MzhCnRlA
Earlier this year, a 23-year-old without any formal mathematics training made headlines by claiming he’d used OpenAI’s ChatGPT to solve one of the “Erdős problems” — a database of challenging conjectures left behind by Hungarian mathematician Paul Erdős.
Then, last month, scholars were taken aback when OpenAI claimed its AI had disproved an 80-year-old “unit distance” conjecture, also devised by Erdős.
“This marks the first time AI has autonomously solved a prominent open problem central to a field of mathematics,” OpenAI boasted at the time.
But whether the frontier AI models powering tools like ChatGPT really represent a major leap in our ability to solve problems that have been plaguing mathematicians for decades remains hotly debated among experts.
In perhaps the strongest public rebuke yet, a new declaration signed by over 150 mathematics experts from around the world warned governments not to “believe the hype” when it comes to AI’s capabilities to solve complex mathematical problems, throwing cold water
In a statement accompanying the 11-page “Leiden Declaration on AI and Mathematics,” International Mathematical Union vice president Ulrike Tillmann argued that AI “raises questions that cannot be left unexamined.”
“The future of mathematical research must be guided by human judgment, fair and transparent practices, and the shared values of the global mathematical community,” Tillmann said.
Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics
This declaration calls for action to address the challenges posed by the use of artificial intelligence within mathematics research. It is the result of a community initiative and is endorsed by the International Mathematical Union (IMU).
https://leidendeclaration.ai/?fbclid=IwVERDUASR69FleHRuA2FlbQIxMABzcnRjBmFwcF9pZAwzNTA2ODU1MzE3MjgAAR5f3OgahOSBQWpA-dWhMq26WaJm6XQCNNACkxwXkHKC6pnfTLTnP1gMp9xYeg_aem_t0PR9C6XtzN_w8H0TKjzZQ
Tomi Engdahl says:
All these companies doing it are circular investing in each other. It’s a house of cards comparable the sub-prime mortgage crisis.
https://www.wheresyoured.at/premium-ais-circular-psychosis/
In this week’s free newsletter, I explained how bad the circular AI economy is in the simplest-possible terms:
Anthropic not have money to pay big cloud bills, because Anthropic company cost lots of money, more money than Anthropic make! So Anthropic only PAY cloud bills if OTHERS give it money! Amazon GIVE MONEY to Anthropic to GIVE BACK TO AMAZON, which mean no profit! And Amazon not give Anthropic enough money to pay it, so Anthropic have to ask OTHERS for money! That BAD! It mean BUSINESS not STABLE, and CLIENT not STABLE.
This bad when client MOST OF AI MONEY!
This ALSO mean that Anthropic RELIANT on OTHERS to pay AMAZON, which make AMAZON dependent on VENTURE CAPITAL for FUTURE REVENUE! Amazon SAY it have BIG BUSINESS, but BIG BUSINESS dependent on ANTHROPIC, which mean BIG BUSINESS dependent on VENTURE CAPITAL!
This SAME for GOOGLE! Both say they have BIG CLIENT, but BIG CLIENT MONEY not supported by REVENUE, so BIG CLIENT actually mean “HOW MUCH VENTURE CAPITAL MONEY ANTHROPIC HAVE.”
This bad business!
Sidenote: Me know you say “ANTHROPIC STOCK WORTH BIG MONEY,” but me need you remember how much capex Amazon and Google spend! Even if Anthropic stake worth $200 Billion, Amazon and Google still spend MANY more dollar than that on capex! And stake so BIG that neither able to SELL ALL. Only make gain on PAPER, which not REAL MONEY!
In other words, the entire AI economy effectively comes down to Anthropic and OpenAI, who take up at least 70% of Amazon’s Google’s, and Microsoft’s compute capacity, 70% to 80% of their AI revenues and 50% of their entire revenue backlog, per The Information
That’s $748 billion of the entire revenue backlog — not just AI compute — that’s dependent on Anthropic and OpenAI, two companies that cannot afford to pay these bills without constant venture capital infusions from either investors or the hyperscalers themselves.
This is a big problem, because Anthropic seems to be losing so much money that it had to raise $10 billion from Google, $5 billion from Amazon, and is reportedly trying to raise another $50 billion from investors, less than three months after it raised $30 billion on February 12, 2026, which was five months after it raised $13 billion in September 2025. That’s $58 billion in eight months, with the potential to reach $108 billion.
Now Anthropic is taking over all 300MW of SpaceX/xAI/Elon Musk’s Colossus-1 data center, which will likely cost somewhere in the region of $2.5 billion to $3.5 billion a year, given that most of the data center is made up of H100 and H200 GPUs (with around 30,000 GB200 GPUs).
I also don’t think people realize how bad a sign this is for the larger AI economy.
xAI, as one of the largest non-big-two providers, had so little need for AI capacity that it was able to hand off the entirety of its self-built data center capacity to Anthropic.
At $2.5bn a year or so, Anthropic will be effectively the entirety of xAI’s revenue, which was at around $107 million in the third quarter of 2025.
To put this very, very simply: xAI should, in theory, have massive demand for AI compute, but its demand is apparently so small that it can flog a multi-billion-dollar data center to a competitor.
Sightline Climate found that 15.2GW of capacity is under construction and due to be completed by the end of 2027, and at this point I’m not sure anybody can make a compelling argument as to why it’s being built or who it’s for.
Who needs it? Who are the customers? Who is buying AI compute at such a scale that it would warrant so much construction? Where is the demand coming from if it’s not OpenAI and Anthropic?
Through many hours of research, I’ve found that the vast majority — as much as 95% — of all compute demand comes from a few places:
Meta, for reasons that defy logic.
Microsoft, for OpenAI’s compute.
Google, for Anthropic’s compute.
Amazon, for Anthropic.
OpenAI.
Anthropic.
Otherwise, every data center deal you’ve ever read about is for a theoretical future customer or an unnamed “anchor tenant” that gives them “guaranteed, pre-committed occupancy” without being identified in any way.
Yet even that “pre-committed” language seems to be something of a myth, which I’ve chased down to a report from real estate firm JLL, who says that 92% of capacity currently under construction is precommitted through binding lease agreements or owner-occupied development.
In fact, it’s pretty difficult to find any customers for GPU compute not named Anthropic, OpenAI, Microsoft, Google, Meta or Amazon.
90%+ Of All AI Software and Compute Revenues Go Through Anthropic or OpenAI
Outside of OpenAI and Anthropic, effectively no AI software makes more than a few hundred million dollars a year, and to make that money, they have to spend it on tokens generated by models run by one of those two companies.
When those companies generate those tokens, they then flow to one of a few infrastructure providers — I’ll get to the breakdown shortly — to rent out GPUs.
As I’ve discussed this week, at least 75% of Microsoft, Google and Amazon’s AI revenues come from OpenAI or Anthropic, and that’s before you count the money that Microsoft, Google and Amazon make reselling models from both companies.
To get specific, The Information reports that Anthropic will pay around $1.6 billion to Amazon for reselling its models. OpenAI, per my own reporting, sent Microsoft $659 million as part of its revenue share.
AI startups — all of whom are terribly unprofitable — predominantly spend their funding on models sold by OpenAI and Anthropic.
Effectively every AI startup is a feeder for API revenue for Anthropic or OpenAI, and as a result, almost every dollar of AI revenue flows to either Google, Microsoft or Amazon.
As Anthropic and OpenAI are extremely unprofitable, Google, Microsoft and Amazon then take that money and either re-invest it in OpenAI and Anthropic, as Google, Amazon and Microsoft have all done in the past few years.
The Devil’s Deal of OpenAI and Anthropic
At the beginning of the bubble, all three companies believed that OpenAI and Anthropic were golden geese that were, through the startups they inspired and powered, laying golden eggs that necessitated expanding their operations, leading them to spunk hundreds of billions of dollars in capex, with Amazon building the massive Project Rainier in Indiana for Anthropic and Microsoft the Atlanta and Wisconsin-based Fairwater data centers for OpenAI.
They likely also thought their own services would grow fast enough to warrant the expansion, or that other large GPU consumers would rear their heads.
That never happened. Instead, OpenAI grew bigger and more-demanding of Microsoft’s compute capacity, leading to Microsoft allowing it to seek other partners, in part (per The Information) because some executives believed OpenAI would die:
After striking the blockbuster deal in 2023, several top Microsoft executives told colleagues around that time that they thought OpenAI’s business would eventually fail, even if its technology was good, according to a former manager who discussed it with them.
And all of this is only happening because, based on my analysis, very little actual demand for AI compute exists outside of OpenAI and Anthropic, and OpenAI and Anthropic only exist because of Microsoft, Google, and Amazon both building and expanding their infrastructure to cater to them.
In reality, OpenAI and Anthropic are the only meaningful companies in the AI industry. They are the majority of revenue, the majority of capacity and the majority of demand. Microsoft, Google and Amazon have exploited the desperation in a tech industry that’s run out of hypergrowth ideas, and created a near-imaginary industry by propping up both companies.
I estimate that of the roughly $700 billion in capex spent by Google, Meta and Microsoft since 2023, at least 5.5GW of capacity costing at least $300 billion has been built entirely for two companies. This has in turn inflated sales through multiple counterparties involving NVIDIA, ODMs like Quanta, Foxconn, Supermicro and Dell, and created a form of market-driven AI psychosis that inspired Meta to burn over $158 billion in three years and the entire world to convince itself that AI was the biggest thing ever.
The reason that there isn’t another OpenAI or Anthropic is that Google, Microsoft, and Amazon bankrolled their entire infrastructure, fed them billions of dollars, and then charged them discount rates for their early compute, with sources telling me that Anthropic pays vastly below-market-rates for Trainium compute from Amazon, and The Information reporting that OpenAI was paying $1.30-per-A100-per hour in 2024, or at or around the cost of running them.
By sacrificing their entire infrastructure to OpenAI and Anthropic, the hyperscalers created the illusion of demand by feeding themselves money, all while buying endless GPUs and TPUs to fill further data centers for two customers, both of whom paid discount rates that lost them money.
This capex bacchanalia gave all three companies a massive boost to their stock prices, so they kept going, even though there wasn’t really demand other than for Anthropic or OpenAI, two companies that they had to constantly cater to with investment capital and server maintenance.
Every data center provider that doesn’t have an Anthropic, OpenAI, or Meta-related contract makes pathetic amounts of revenue that can barely keep up with their debt. AI startups make meager revenues, and lose multitudes more than they can ever hope to make.
The entire AI industry relies upon two companies that expect to burn at least $1 trillion in the next four years, with Anthropic, the supposed “compute-conscious” AI company, committing to at least $330 billion in spend in the next few years.
Where does that money come from, exactly? Because neither of these companies have anything approaching a path to profitability.
The AI industry is a brittle, circular economy, one only made possible by a lack of financial regulation and a tech industry that’s run out of ideas. Without hyperscalers propping up OpenAI and Anthropic, there would be no reason to buy so many GPUs or build so many data centers, and neoclouds would have no reason to exist.
Tomi Engdahl says:
90%+ of all AI revenues flow through Anthropic and OpenAI.
90%+ of all AI compute demand comes from Anthropic, OpenAI, Meta, or associated counterparties like Google and Amazon buying compute for Anthropic or OpenAI.
The vast majority of AI operations don’t require more than a few hundred to a thousand GPUs for inference, and at most 20,000 GPUs for training models.
This means that for the 15.2GW of data centers under construction before 2027 ($157 billion in annual revenue) to make sense, thousands of companies will have to rent hundreds or thousands of GPUs.
This also means that the DeepSeek problem — the reason that everybody freaked out in January 2025 — is actually industry-wide.
More than 50% of Microsoft, Google, Amazon, CoreWeave, and Oracle’s entire revenue backlogs are from OpenAI and Anthropic.
Neoclouds are unsustainable, imaginary businesses only made possible by continual subsidies from NVIDIA and the compute demands of OpenAI, Anthropic and Meta.
Outside of Anthropic and OpenAI, only around $13 billion in AI compute demand exists, with much of it taken up by Meta and NVIDIA backstopping neoclouds like CoreWeave and IREN.
ODMs like Supermicro, Dell, Quanta and Foxconn are largely dependent on AI server revenues that largely flow through OpenAI and Anthropic’s counterparties to fuel their server demand.
https://www.wheresyoured.at/premium-ais-circular-psychosis/?fbclid=IwdGRjcASSAP9jbGNrBJH6jmV4dG4DYWVtAjExAHNydGMGYXBwX2lkDDM1MDY4NTUzMTcyOAABHjciZdNLRGNma3dcIRxrht7Tx5bzBN8U6C7120tlLBDBQ4uUnFMM7qHQOgsF_aem_zESDsvedkLEDL1PHsRme1w
Tomi Engdahl says:
https://www.wheresyoured.at/ai-doesnt-have-roi/?fbclid=IwVERDUASSAR9leHRuA2FlbQIxMABzcnRjBmFwcF9pZAwzNTA2ODU1MzE3MjgAAR79JHXQMdRXmAxMtDd_Z4NPm4Od5HUsGc5Zaa1L4izRa2AYW2FJB85GUrjnSQ_aem_Lc7oFzxf3SMd90jCUjGQ-w
.
Tomi Engdahl says:
https://www.wheresyoured.at/premium-the-haters-guide-to-the-ai-bubble-3-0/?fbclid=IwVERDUASSAXVleHRuA2FlbQIxMABzcnRjBmFwcF9pZAwzNTA2ODU1MzE3MjgAAR79JHXQMdRXmAxMtDd_Z4NPm4Od5HUsGc5Zaa1L4izRa2AYW2FJB85GUrjnSQ_aem_Lc7oFzxf3SMd90jCUjGQ-w