---
title: "Inteligenta Artificiala, incotro? Viitorul folosirii ei si alternative practice"
description: "Traim vremuri interesante din punct de vedere tehnologic, si care evolueaza mai rapid decat putem uneori intelege cu mintea noastra proprie. Cu siguranta peste ani, deceniul anilor ’20 din secolul..."
url: https://blogdeit.ro/inteligenta-artificiala-incotro-viitorul-folosirii-ei-si-alternative-practice
date: 2026-06-04
modified: 2026-06-03
author: "Mircea-Gabriel Macarie"
image: https://blogdeit.ro/wp-content/uploads/2026/06/pexels-cottonbro-5474036.jpg
categories: ["Technology", "IT"]
tags: ["ai", "AI local", "Anthropic", "claude", "it", "LLM", "MGM", "open-source", "viitor"]
type: post
lang: en
---

# Inteligenta Artificiala, incotro? Viitorul folosirii ei si alternative practice

Traim vremuri interesante din punct de vedere tehnologic, si care evolueaza mai rapid decat putem uneori intelege cu mintea noastra proprie. Cu siguranta peste ani, deceniul anilor ’20 din secolul XXI va fi recunoscut ca deceniul inteligentei artificiale, ca urmare a faptului ca aceasta tehnologie domina prim-planul. Conform unor (https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/), deja in prima parte a lui 2026 aproximativ 16% din populatia lumii a folosit cel putin o data un instrument de AI generativ, ceea ce s-ar traduce in circa 1 miliard de oameni care au interactionat cu aceste aplicatii cel putin o data.

Atentie, tehnologia AI nu e una chiar noua in sens cronologic, cercetari asupra ei exista de decenii, dar acum a devenit extrem de populara in randul oamenilor sub forma LLM-urilor generaliste sau nisate pe activitati specifice precum coding-ul. Exista deja si aici pe blog o serie de mai multe articole despre acestea, precum cele despre ChatGPT sau (https://blogdeit.ro/perplexity-un-motor-de-cautare-alimentat-de-ai).

Insa in ultimele saptamani contextul folosirii AI pare ca se schimba usor, usor. Unele companii renunta, altele se feresc sa se mai laude cat de ultra-mega-productive sunt de cand au adoptat AI-ul. Asa ca astazi incercam sa ne uitam la ce se intampla in lume cand vine vorba de folosirea AI: incotro ne indreptam? Mai este folosirea AI-ului in cloud licentiat solutia universala pentru toate flow-urile de lucru din IT? Sa purcedem zic.

## **Ce se intampla cu folosirea AI-ului in ultima vreme?**

In ultimele saptamani, in mass-media au aparut mai multe stiri referitoare la faptul ca tot mai multi giganti Tech incep sa renunte sau sa limiteze folosirea AI-ului, cel mai adesea motiv invocat fiind cel financiar, si anume ca acesta s-a scumpit foarte mult si nu are un ROI (return of investment) deloc satisfacator pentru cat de mult e folosit.

![](https://blogdeit.ro/wp-content/uploads/2025/11/pexels-cottonbro-6153354.jpg)*Parteneriatul dintre companiile Tech si modelele AI devine din ce in ce mai costisitor. Sursa imaginii: Pexels.com*

Prima companie care a dat startul acestui sir de stiri referitoare la folosirea redusa a inteligentei artificiale pe plan intern a fost Microsoft. Aceasta (https://aiweekly.co/alerts/microsoft-drops-claude-code-after-budget-overrun) ca incepand cu 30 iunie (https://cybernews.com/ai-news/microsoft-claude-code-burn-yearly-ai-budget/) ca urmare a facturarii folosirii Claude Code per tokens usage si a epuizarii bugetului dedicat acestuia. Programul pilot de folosire intensiva a Claude Code in cadrul Microsoft a debutat in decembrie 2025, iar la 6 luni dupa a venit si acest rezultat: e fain, e frumos, e prea scump, renuntam la licente.

Un al doilea caz ce a venit aproape imediat si a provocat rumoare intre gigantii Tech in acest sens a fost Uber, celebra companie ce asigura serviciul de ride-sharing. Aici CEO-ul companiei, Praveen Neppalli Naga, (https://thenextweb.com/news/microsoft-claude-code-retreat-ai-cost) in cadrul organizatiei sale de ingineri software, tot ca urmare a facturarii pe consum de tokens, fiecare inginer generand costuri cuprinse intre 500 si 2000$ pe luna. Acest lucru a condus la epuizarea intregului buget dedicat AI-ului dupa doar 4 luni, fortand la reconsiderarea viitoarelor cheltuieli ale companiei in aceasta zona.

(https://www.androidauthority.com/skyrocketing-enterprise-ai-costs-3672603/), citata de Axios, care a cheltuit circa 500 milioane de dolari pe tokeni pentru modelele Anthropic intr-o singura luna (!) dupa ce nu a impus absolut nicio restrictie de business sau limitare interna la cum sa fie folosite aceste resurse. Aceasta informatie e data anonim, pe surse interne, deci e bine sa o luam cu un gram de sare, dar se inscrie totusi in tabloul general de pana acuma: costurile cu AI cresc ca Fat-Frumos, de la o luna la alta, nu insa si productivitatea mult clamata.

(https://www.indiatoday.in/technology/news/story/amazon-cracks-down-on-ai-tokenmaxxing-after-rising-cost-tells-employees-dont-use-ai-just-for-2918885-2026-05-29) cu consumul de tokens / angajat dupa ce si-a dat seama ca acestia foloseau multi tokens doar pentru a da bine in acest ranking, la presiunea companiei, dar fara a avea mereu si o valoare certa in munca rezultata, situatie similara intamplandu-se si la (https://www.nytimes.com/2026/05/19/technology/meta-layoffs-ai.html) pentru a face rost de bani pentru AI.

Astfel, se pare cel putin la prima vedere, ca asistam la o retragere a apelor in ceea ce priveste adoptia si consumul de AI, efectul fiind unul de bumerang prin faptul ca si-au incurajat angajatii sa foloseasca si sa integreze AI-ul peste tot, iar acuma sunt nevoite fie sa renunte sau sa restranga folosirea acestuia pentru a limita cheltuielile.

## **Ce factori vor influenta folosirea AI?**

Acesta e doar un inceput de context nou, e destul de greu sa anticipam cu maxima precizie cum se vor recalibra companiile software. Insa putem sa ne gandim care sunt factorii cheie ce vor influenta perioada urmatoare in speta utilizarii de tip Enterprise a inteligentei artificiale.

Un prim factor cheie extrem de evident este reprezentat de pretul licentelor si a tokenilor pentru AI. La inceput preturile practicate de companiile dezvoltatoare de AI precum Anthropic, OpenAI sau Adobe erau destul de mici, atat la licentele individuale destinate publicului larg, cat si pachetelor Enterprise, pentru alte companii. Insa pe masura ce investitiile lor au devenit din ce in ce mai mari iar profitul se lasa asteptat, au inceput firesc, conform oricaror legi economice, sa mareasca preturile sau sa rearanjeze abonamentele astfel incat sa existe un ROI mai potrivit.

Aici intervine foarte simplu raportul cerere si oferta, cu cat ceva e mai scump, cu atat scade cererea, si trebuie sa se ajunga la un pret de echilibru care sa asigure profit pentru business si satisfacerea pietei, in caz contrar business-ul respectiv inceteaza pentru ca nu mai exista speranta profitului. Momentan afacerile cu AI sunt intretinute oarecum artificial, din investitii ale unor fonduri sau state (a se vedea cazul China cu DeepSeek), dar care nu au cum sa dureze la nesfarsit.

Un al doilea factor care apare deja de-a lungul industriei software referitor la folosirea AI este asa-zisul fenomen de „tokenmaxxing”. Acesta se refera la practica angajatilor dintr-o companie software sa foloseasca cat mai mult AI (exprimat in numar de tokens ce ulterior se traduc in bani) pentru sarcinile de lucru la recomandarea (eufemism pentru obligarea) din partea companiei, chiar daca acest lucru nu se traduce si in ceva palpabil creat cu acei tokens folositi.

Fenomenul acesta sta la baza unor facturi pentru AI tot mai mari, pentru ca in loc sa existe o strategie echilibrata de adoptie si folosire a AI-ului, indiferent la ce LLM ne referim, multe companii au fortat o adoptie masiva si fara limite, care acuma se concretizeaza in costuri tot mai ridicate.

Alt factor ce conteaza in ecuatia viitorului AI pentru companii este dat de componenta hardware. Stim deja ca un model AI fie ruleaza in cloud, deci pe serverele fizice ale companiilor care necesita investitii mari si intretinere pe masura, fie pe un server local, pe calculatorul personal, dar aici trebuie sa avem un hardware extrem de performant, cu cerinte peste medie.

Acest lucru va da nastere cat de curand unei dezbateri pe care o vom trata si noi putin mai incolo, si anume sa folosim AI in cloud licentiat si scump, sau sa ne reorientam spre modele AI open-source gratuite care ruleaza local, dar pentru care avem nevoie de un PC performant.

Si tot la capitolul alternative se erijeaza ca un factor de discutie si posibilitatea dezvoltarii unor modele AI proprii, create de fiecare companie mare in parte astfel incat sa nu depinda de nota de plata pe care trebuie sa o plateasca la alt actor de business. Desigur, asta nu e neaparat la indemana oricarei mici firme de IT, dar existenta unor modele open-source ar putea conduce intr-un viitor pe termen mediu / lung si la aceasta optiune, comparativ cu plata de tip API-usage la consacratii domeniului.

## **Alternative ale inteligentei artificiale in dezvoltarea proiectelor**

Sa aruncam o scurta privire si asupra alternativelor fata de modelele AI licentiate (platite) si care ruleaza in cloud, precum Opus Anthropic sau Grok.

In trecut am prezentat mai pe larg (https://blogdeit.ro/cum-putem-instala-un-llm-local-pe-calculatorul-personal) pe calculatorul nostru, ca sa ruleze local si sigur, nu pe serverele altor companii. Alternativa prezentata atunci folosea (https://ollama.com/), o optiune perfect valabila si astazi, care reprezinta un fel de magazin online de unde putem procura modele LLM si sa le incercam.

![](https://blogdeit.ro/wp-content/uploads/2026/06/Claude_ollama.png)*Aplicatia Claude Code rulata cu modelul gemma4-cloud gratuit prin Ollama*

Accesul insa la anumite modele este contra cost, iar o subscriptie la Ollama este 20$ / luna. Partea faina este ca ne putem instala rapid Ollama si apoi Claude Code, iar apoi sa alegem un model gratuit de pe Ollama si sa folosim Claude Code cu acesta. Atentie, nu vom folosi API-urile celor de la Anthropic pentru ca in continuare nu vom avea acces la modelele Opus sau Sonnet.

Aici m-am jucat in ultimele saptamani si un model gratuit si decent pe care l-am gasit pe Ollama este gemma4, care poate rula si in cloud, fiind dezvoltat de Google. Daca alegeti sa il rulati local, pe acesta sau pe altul, asigurati-va ca aveti niste specificatii hardware bune, ideal 32 GB de RAM, 512 GB sau 1 TB de memorie totala, si o placa video dedicata, pentru o rulare cat mai fluida si care sa nu dureze o eternitate.

Exista si modele open-source, probabil cel mai cunoscut fiind modelul chinezesc DeepSeek. Si pe acesta putem alege fie sa il rulam local, cu un PC bun prin Ollama, fie putem sa achizitionam direct de pe site-ul lor si sa il rulam prin Claude Code. Si pe acesta l-am testat in ultimele saptamani, iar modelul deepseek-pro este destul de bun la partea de coding, nu la fel de performant ca Opus 4.7, dar cu siguranta mult mai ieftin.

![](https://blogdeit.ro/wp-content/uploads/2026/06/Claude_deepseek.png)*Aplicatia Claude Code rulata cu modelul deepseek-v4-pro*

Compania chineza are un model de business in care nu platesti un tarif standard lunar, ci platesti per utilizare. Consumi 1 milion tokens, platesti echivalentul lor si atat, daca trece luna si nu ai folosit, nu platesti nimic. Asta pare a fi strategia chinezilor (sustinuti si de stat) pentru a concura cu modelele americane, clar mai scumpe. Si aici este o dezbatere separata, ce alegem, siguranta locala sau cost redus pentru plus de performanta?

O alta alternativa pentru folosirea la proiecte personale sau chiar in mediul business o reprezinta calculatoarele dedicate pentru a rula AI (AI computers). Acestea sunt niste device-uri (laptop-uri sau computere tip desktop) care pe langa faptul ca au CPU si GPU, prezinta o unitate noua numita NPU (Neural Processing Unit), al carei scop este tocmai acela de a ajuta AI-ul sa ruleze cat mai fiabil si sa ii ofere o capacitate de procesare superioara.

In general companiile care dezvolta procesoare au scos si astfel de modele, si aici vorbim evident de Intel (cu gama Ultra Core), AMD (seria Ryzen AI) si Qualcomm (cu Snapdragon X Elite). Desigur, plaja de device-uri dedicate rularii AI-ului local este mult mai diversa, NVDIA contribuind cu foarte multe lansari si proiecte in aceasta nisa. Vorbim inclusiv de workstation-uri AI (desktop-uri mari), mini-pc-uri pentru AI (unde ruleaza non-stop, poti avea un AI conectat la device-urile din locuinta), acceleratoare AI dedicate (de fapt niste placi de baza care pot functiona ca mini-centru de date) si diverse alte dispozitive care pun la dispozitie asistenti AI locali.

Intrebarea cheie, poate vreuna din aceste alternative sa inlocuiasca pentru companii modelele AI business type? In prima faza am fi tentati sa spunem ca nu, si ce e drept, e greu sa credem ca Microsoft renunta la modelele Anthropic si va trece sa foloseasca DeepSeek-ul chinezilor.

Dar totul se rezuma la costuri, iar daca necesitatile de business vor implica mereu AI de acum incolo (si cel mai probabil asa va fi), companiile vor fi obligate sa se orienteze spre solutii mai acceptabile ca pret, fie ca le place sau nu. Putem admite ca e o varianta, ca marile companii care isi permit sa investeasca in statii de lucru locale unde sa ruleze un model AI local si mai ieftin.

## **Inteligenta artificiala, incotro?**

Putem observa destul de clar pana acuma ca peisajul inteligentei artificiale devine unul destul de pestrit, fiind influentat de mai multi factori cheie, si care da nastere la o diversitate semnificativa de modele si alternative pentru a ne folosi de aceasta tehnologie.

Intrebarea retorica a sectiunii este una deschisa, si asa cum v-am obisnuit pana acuma, nu am neaparat un raspuns fara echivoc, acesta depinzand de (prea) multe variabile. Insa cred ca dezbaterea centrala va viza aceste aspecte mentionate pana acuma pe parcursul acestui articol, si anume daca vom mai continua cu modele licentiate si care costa mult sau ne vom reorienta treptat spre open-source gratuit si configurabil? Si oare ne vom mai folosi de modele in cloud ce colecteaza date si le trimite la servere aflate in alte parti ale lumii sau ne vom folosi de modele rulate local, mai safe din perspectiva datelor dar care necesita un hardware mai performant?

In opinia mea, cred ca populatia de rand cel putin va migra treptat spre a doua optiune dintre cele enumerate, si pentru cei care vor sa aiba un AI personal si fara riscuri, hardware-ul va deveni o investitie pe termen lung si ulterior vor folosi modelele gratuite. Dupa cum s-a vazut, poti sa iti faci azi un abonament de 20$ la Anthropic si peste 6 luni sa fie 30 sau 40$. Iar in acest caz, intervine amortizarea prin faptul ca investim intr-un PC mai bun.

Companiile de asemenea cred ca vor prefera sa investeasca in laptop-uri si mai bune sau in PC-uri dedicate pentru a rula AI local, structurat intr-o retea interna care sa fie mai safe si mai ieftin decat clasicul Claude Code in cloud.

Viitorul se anunta unul interesant si in continua evolutie, iar noi vom continua sa fim la curent cu ce se intampla, ca sa putem ulterior sa dezbatem aici pe blog. Important este ca inteligenta artificiala nu va disparea in ciuda costurilor sale, este aici sa ramana, si trebuie sa ne obisnuim cu ea, sa invatam (https://blogdeit.ro/curs-folosirea-inteligentei-artificiale-in-testarea-software) pentru a deveni un instrument de lucru solid si de incredere.

## **Concluzii**

Se pare ca petrecerea cu sampanie a celor care credeau ca AI-ul va inlocui oamenii din IT se mai amana putin… putin mai mult. Lasand ironiile la o parte, inteligenta artificiala continua sa demonstreze ca este un tool foarte puternic si util in mainile potirvite, dar exact asta e, doar un tool. Inca suntem departe de stadiul in care ea sa faca singura absolut tot iar oamenii sa aiba un simplu rol decorativ.

Asa cum am mai zis-o si in trecut (https://blogdeit.ro/impactul-inteligentei-artificiale-ai-asupra-pietei-muncii-discurs-speculativ-sau-efect-real-2026#Unde_ne_situam_astazi_cu_busola_AI), ea este un multiplicator de eficienta. AI-ul te ajuta sa faci mai rapid unele lucruri, dar nu garanteaza in mod necesar ca le faci mai bine (sau ca tu devii in mod necesar mai bun). Daca si inainte de AI faceai treaba de mantuiala, AI nu va face decat sa amplifice exponential acest lucru.

La fel pentru cei care faceau lucruri foarte bune, AI-ul ii va ajuta sa fie mai rapizi in a livra lucruri de calitate. Dar totul se rezuma la capacitatile noastre intelectuale si umane, nu trebuie sa ne externalizam gandirea cu totul, ci sa o folosim intr-o abordare diferita, adoptand cea mai buna solutie de AI pe care ne-o permitem din punct de vedere financiar.

## **Surse**

Despre situatia cu folosirea AI-ului sunt informatii aici, despre (https://cybernews.com/ai-news/microsoft-claude-code-burn-yearly-ai-budget/), (https://thenextweb.com/news/microsoft-claude-code-retreat-ai-cost), (https://www.indiatoday.in/technology/news/story/amazon-cracks-down-on-ai-tokenmaxxing-after-rising-cost-tells-employees-dont-use-ai-just-for-2918885-2026-05-29).

(https://blogdeit.ro/cum-putem-instala-un-llm-local-pe-calculatorul-personal)

(https://www.udemy.com/course/testarea-software-qa-ai-inteligenta-artificiala/)

(https://www.youtube.com/watch?v=PvjsOtAYQUk)