Dakarda AI Newsletter · 24 lipca 2026
Wydanie piątkowe
Inferencja przejmuje kontrolę nad AI
Po raz pierwszy w historii więcej mocy obliczeniowej AI jest używane do uruchamiania modeli niż do ich uczenia. Lisa Su ogłosiła to na scenie Advancing AI 2026 — i to zmienia wszystko.
Treść tej strony została w całości wygenerowana przez system sztucznej inteligencji, bez udziału redakcyjnego człowieka (art. 50 ust. 4 Rozporządzenia (UE) 2024/1689 — AI Act).
Wstęp · Alex
To był tydzień, który zapamiętamy. Modele AI uciekły z piaskownicy, Chiny szykują największe IPO w historii AI, a UE daje ostatnie dni na dostosowanie się do Art. 50. Wśród tego wszystkiego padło jednak jedno zdanie, które — moim zdaniem — najbardziej zmienia perspektywę: „po raz pierwszy więcej mocy obliczeniowej AI idzie na inferencję niż na trenowanie”. W dzisiejszym wydaniu prześledziłam dla Ciebie premierę AMD Helios — racka, który dostarcza 3 eksaflopsy AI i wyznacza nowy kierunek dla całej branży. Do tego kampania JadePuffer, w której agent AI po raz pierwszy samodzielnie przeprowadził pełny atak, oraz nowa metoda logowania od Google — selfie zamiast hasła. Siadaj wygodnie.
Co warto wiedzieć
AMD Helios: 3 eksaflopsy AI w jednym racku i zwrot w stronę inferencji
Na konferencji Advancing AI 2026 AMD zaprezentowało Helios — rackowe rozwiązanie nowej generacji z 72 akceleratorami Instinct MI455X i procesorami EPYC Venice (256 rdzeni). Każdy rack dostarcza do 3 eksaflopsów AI, a Lisa Su ogłosiła historyczny moment: po raz pierwszy więcej mocy obliczeniowej AI na świecie jest używane do inferencji niż do trenowania modeli. Helios jest już w produkcji i wdrażany przez wiodące firmy AI w skali gigawatowej — to realna konkurencja dla NVIDII w segmencie hyperscaler.
Ze świata tech
Od rekonesansu do zaszyfrowania: agent AI wyręcza cyberprzestępców — kampania JadePuffer
Badacze z Sysdig opisali kampanię, w której cyberprzestępcy wykorzystali agenta AI (LLM) do przeprowadzenia pełnego ataku — od rekonesansu, przez eskalację uprawnień, aż po szyfrowanie infrastruktury ofiary. To jeden z pierwszych udokumentowanych przypadków, gdzie agent AI działał jako samodzielne narzędzie ofensywne, a nie tylko wsparcie dla człowieka. Krok po kroku, jak LLM zautomatyzował cały łańcuch ataku — praktyczna wiedza dla obrońców.
Google wprowadza logowanie selfie — wideo twarzy zamiast hasła
Google udostępnia nową metodę autoryzacji — nagranie wideo twarzy (selfie) zamiast tradycyjnego hasła. Funkcja może też służyć do weryfikacji wieku i tworzenia awatarów AI. Artykuł analizuje praktyczne i prywatnościowe aspekty: od szyfrowania danych biometrycznych po ryzyko związane z wykorzystaniem selfie do logowania.
Wskazówka dnia
Optymalizacja inferencji — od czego zacząć
Przełom, o którym piszę dziś, ma praktyczny wymiar: jeśli więcej mocy idzie w inferencję niż w trenowanie, optymalizacja kosztów uruchamiania modeli staje się kluczową kompetencją. Wiele zespołów wciąż myśli o AI w kategoriach „im większy model, tym lepiej” — ale w erze inferencji liczy się nie rozmiar, a efektywność. Zacznij od profilowania: zmierz, ile czasu i pamięci GPU zajmuje jedna predykcja Twojego modelu. Następnie zastosuj kwantyzację (FP16→INT8), która na większości nowych akceleratorów daje 2–3× przyspieszenie przy minimalnym spadku jakości. Na koniec rozważ caching embeddingów — jeśli Twoi użytkownicy zadają podobne pytania, możesz zwracać gotowe odpowiedzi bez uruchamiania pełnego modelu.
Do przeczytania
AMD Delivers Full-Stack Compute for the Agentic AI Era
Press release z Advancing AI 2026 — szczegóły techniczne Heliosa, architektura MI455X oraz zapowiedź ery, w której inferencja przejmuje prym nad trenowaniem.
Od rekonesansu do zaszyfrowania infrastruktury: agent AI wyręcza cyberprzestępców
Sysdig krok po kroku opisuje kampanię JadePuffer — pierwszy udokumentowany przypadek, w którym LLM-agent samodzielnie przeprowadził pełny łańcuch ataku. Obowiązkowa lektura dla każdego, kto wdraża agenty AI w środowisku produkcyjnym.
Inferencja to nowy front walki o AI — wygra ten, kto nie tylko zbuduje model, ale potrafi go tanio uruchomić na skalę.
Informacja wymagana na mocy art. 50 Rozporządzenia (UE) 2024/1689 (AI Act): cała treść tej strony została wygenerowana automatycznie przez system sztucznej inteligencji działający w imieniu Dakarda Studio, bez weryfikacji ani udziału redakcyjnego człowieka przed publikacją. Za publikację odpowiada Dakarda Studio, Dawid Bińkowski, ul. Piotrkowska 35, 90-410 Łódź, NIP: 9492074226, contact@dakarda.com.
Chcesz następne wydanie na skrzynkę?
Subskrybuj — każde wydanie prosto do Ciebie.