Acum zece ani, săptămâna aceasta, o mașină s-a așezat în fața celui mai mare jucător de jocuri de societate de pe planetă, într-un hotel din Seul, Coreea de Sud. Jocul era Go. Are peste 3.000 de ani și are mai multe poziții posibile pe plăci decât atomi în universul observabil. Nimeni nu credea că un calculator ar putea câștiga acest meci, cel puțin încă un deceniu. Mașina a câștigat patru meciuri din cinci. Dar scorul nu a fost povestea, ci o singură mutare în Meciul 2. Mutarea 37. AlphaGo a plasat o piatră într-o poziție atât de ciudată încât comentatorii care au transmis meciul în direct au crezut că sistemul a avut o defecțiune. Jucătorii profesioniști de Go care urmăreau din întreaga lume au numit asta o greșeală în timp real. Dar nu a fost o greșeală. S-a dovedit a fi una dintre cele mai strălucite mutări din întreaga istorie de 3.000 de ani a jocului. Și o mașină a inventat asta de la sine. AlphaGo calculase că șansele ca vreun om să facă vreodată această mișcare erau de aproximativ unu la zece mii. Totuși, a jucat mutarea și acea mutare a fost cea care a câștigat jocul. Lee Sedol, campionul mondial așezat pe cealaltă parte, a stat peste douăsprezece minute și a stat acolo încercând să proceseze ce s-a întâmplat. A spus mai târziu că în acel moment și-a dat seama că AlphaGo era creativ. Acel singur chibrit a reconfigurat lumea. China a privit o mașină dominând cel mai sacru joc de strategie din cultura est-asiatică și l-a tratat ca pe o criză de securitate națională. Beijingul a lansat o campanie masivă de investiții în AI în valoare de sute de miliarde de dolari. Cursa globală a înarmărilor pentru AI prin care trăim cu toții acum a început în acea cameră de hotel. Iată de ce contează asta acum. Aproape fiecare laborator major de AI din 2026 se concentrează pe mărirea modelelor de limbaj. Prezice următorul cuvânt, dar fă-o mai bine și mai repede. Hassabis face un pariu foarte diferit. El susține că prezicerea cuvintelor nu te va duce niciodată la inteligență reală. Ceea ce lipsește este abilitatea de a gândi din timp, de a explora diferite posibilități și de a planifica înainte de a acționa. Asta a putut face AlphaGo în 2016, iar DeepMind a construit discret pe această fundație de atunci. Planul este să ia înțelegerea lui Gemini despre limbaj și lume, să o îmbine cu abilitatea lui AlphaGo de a căuta și raționa prin probleme. Și apoi să adaugi unelte specializate precum AlphaFold, care a rezolvat una dintre cele mai vechi probleme nerezolvate din biologie folosind aceeași abordare de bază. Hassabis a declarat că crede că AIG ar putea ajunge în cinci până la opt ani. Și că atunci când se va întâmpla, Revoluția Industrială va părea lentă în comparație. Totul se leagă de o singură piatră așezată pe o scândură de lemn într-o cameră liniștită din Seul. Acesta a fost primul semn real că mașinile pot face ceva ce credeam că doar oamenii pot face, să vină cu o idee la care nimeni nu se gândise vreodată. Iar cei care l-au construit folosesc acum același manual pentru a construi ceva mult mai mare.

Fostul CEO al Google tocmai a descris cum un programator conduce un agent AI de la ora 19:00 până la 4:00. Se trezește, mănâncă micul dejun și revizuiește ce a fost inventat peste noapte. Eric Schmidt spune că ceea ce se întâmplă acum este "uluitor". Schmidt spune că cei mai buni programatori au valorat întotdeauna de zece ori mai mult decât cei de sub ei. Asta era adevărat înainte de AI, dar acum acei oameni devin și mai valoroși pentru că sunt singurii care pot controla efectiv aceste sisteme. Toți ceilalți devin înlocuibili. Adevărata predicție ține de forma întregii economii. Schmidt spune că ne îndreptăm către un număr mic de companii foarte mari și un număr masiv de companii foarte mici. Mijlocul dispare pentru că atunci când AI poate face treaba, pur și simplu nu mai ai nevoie de atât de mulți oameni. Acest lucru apare deja în datele reale de angajare. Cercetările de la Stanford au constatat o scădere de 20% a angajărilor pentru dezvoltatorii la început de carieră de la sfârșitul anului 2022. Unele companii spun că AI scrie acum între 70 și 90 la sută din codul produsului lor. Echipele care aveau nevoie de zece ingineri juniori funcționau acum cu doi seniori și un agent AI. Schmidt avertizează asupra acestui lucru de doi ani. Diferența acum este că cifrele ajung din urmă predicția. Angajările scad la nivel de intrare, iar numărul de angajați scad în sectoarele de birou. Iar companiile care se mișcă cel mai încet nu vor avea o a doua șansă să se adapteze.

Mark Zuckerberg a cheltuit 14 miliarde de dolari pentru a angaja un bărbat. Nouă luni mai târziu, îl demontă. În 2025, Meta a cumpărat aproape jumătate din Scale AI și l-a adus pe fondatorul său în vârstă de 28 de ani, Alexandr Wang, ca Chief AI Officer. A primit o super-echipă de cercetători de elită și un mandat de a urmări superinteligența. Dar în interiorul Meta, coliziunea a început rapid. Executivii din vechea gardă voiau AI care să dezvolte Facebook și Instagram. Wang dorea să construiască următorul model de frontieră, nu următorul produs publicitar. Apoi legenda a plecat. Câștigătorul premiului Turing, Yann LeCun, a refuzat să raporteze lui Wang, l-a numit "tânăr și neexperimentat" și a părăsit Meta după mai bine de un deceniu. Crăpăturile erau acum publice. Până la sfârșitul anului 2025, Wang se plângea că strânsoarea lui Zuckerberg sufoca progresul. Iar în martie 2026, Zuckerberg și-a făcut mișcarea. A creat o nouă organizație AI aplicată, raportând altor locotenenți vechi și a direcționat proiecte, oameni și infrastructură cheie în jurul lui Wang. Cercetătorii pe care Wang i-a recrutat personal? Acum raportează altor directori. Wang încă deține titlul de Chief AI Officer, dar puterea a dispărut. 14 miliarde de dolari investiți și cel mai bun om de știință AI a dispărut, iar sute de locuri de muncă au fost tăiate din cauza asta. Acesta este Zuckerberg recunoscând că cea mai mare miză a lui nu a funcționat. Și o face așa cum face mereu, nu concediind pe cineva, ci construind în jurul lor până nu mai rămâne nimic.