- Alibaba muudab Taobao vestluspõhiseks: räägi AI-agentiga, kes ostab, soovitab, proovib virtuaalselt ja hoolitseb logistika eest üle 4 miljardi toote kataloogis.
- Nvidia on juba 2026. aastal paigutanud 40 miljardit dollarit AI-ettevõtetesse (sh 30 miljardit OpenAI-sse), samas kui ettevõtted raiskavad GPU-sid vaid 5% kasutusega.
- Eestis tähendab see, et Hiina e-kaubandus jookseb meie ees – aeg õppida agentidest (ise tegutsevad AI-abistajad) ja optimeerida oma äri enne, kui vestlev ostlemine saab normiks.
Kui keegi sulle ütles, et AI-agent (ise tegutsev tehisintellekt, kes teeb asju sinu eest) on veel tuleviku muinasjutt, siis Alibaba just lõi selle muinasjutu reaalsuseks Taobao poes.
Hiina e-kaubanduse hiiglane integreerib oma Qwen AI mudeli (Hiina üks võimsamaid vestlevaid keelemudeleid) otse Taobao ja Tmalli platvormiga. Tulemus? Sa ei otsi enam tooteid. Sa lihtsalt räägid AI-ga ja ta ostab, soovitab, proovib virtuaalselt riideid, hoolitseb tarne ja tagastuste eest üle 4 miljardi toote kataloogis.
See pole lihtsalt uus funktsioon. See on kogu ostlemise operatsioonisüsteemi ümberkirjutamine vestluseks.
Hiina näitab teed: vestlus asendab klikke
Alibaba plaan on Reutersi allika sõnul tuua Qweni rakendusse täielik juurdepääs Taobao ja Tmalli tootekataloogile. AI-agent saab kasutada spetsiaalset oskuste kogumit (skills library), mis haldab logistikat ja järelteenindust.
„Ettevõtmine, mis püüab edendada ostlemist vestluste kaudu võrreldes märksõnade otsingutega.“
See on suurim agentlike AI-de (AI, kes tegutsevad iseseisvalt) rakendus tarbijakaubanduses siiani. Läänes on Amazon ja Shopify ettevaatlikumad – nad kasutavad AI-d soovitusteks, aga ei lase veel täielikult autonoomsetel agentidel raha kulutada.
OpenAI lahendab AI-treeningu pudelikaela uue avatud protokolliga
Samal ajal kui Alibaba ehitab tulevikku poes, ehitab OpenAI seda laborites. Koostöös AMD, Broadcomi, Inteli, Microsofti ja Nvidia-ga avaldasid nad uue võrguprotokolli nimega MRC (Multipath Reliable Connection — mitme tee usaldusväärne ühendus).
See on avatud standard (open-source, kõigile tasuta kasutamiseks), mis teeb GPU-klastrite (suurte hulkade graafikaprotsessorite) töökindluse ja kiiruse palju paremaks. Praegu on see juba kasutusel OpenAI suurimates superarvutites, sealhulgas Oracle’i ja Microsofti keskustes.
Miks see oluline on? AI-mudelite treenimine (koolitamine tohutul andmehulgul) sõltub sellest, et tuhanded GPU-d töötavad sünkroonis. Üks võrgu viga ja kogu töö võib peatuda. MRC lahendab seda, levitades andmeid sadadele teedele korraga ja ümber marsruutides vigu mikrosekunditega.
„MRC võimaldab meil ühendada üle 100 000 GPU-d vaid kahe taseme lülititega. See vähendab energiatarvet, rikete arvu ja kogu võrgu maksumust.“
MRC protokoll
Levita andmed sadadele teedele, väldi ummikuid, paranda vigu sekundifraktioniga
Skaleerimine
Üle 100 000 GPU-d kahe tasemega – odavam, usaldusväärsem, vähem raisatud energiat
Nvidia ostab tulevikku 40 miljardi dollariga
Nvidia ei müü ainult GPU-sid (graafikaprotsessoreid, mis teevad AI arvutusi). Nad ostavad kogu AI-ökosüsteemi. 2026. aasta esimestel kuudel on ettevõte juba kohustanud üle 40 miljardi dollari investeeringuid AI-ettevõtetesse.
Sellest 30 miljardit läks OpenAI-sse. Lisaks mitu miljardit klaasitootja Corningi ja andmekeskuse operaatori IREN-i. Kokku osaleti umbes kahes tosinas erinevas investeerimisringis.
See on klassikaline “money follows” loogika. Nvidia teab, et kes kontrollib infrastruktuuri, see kontrollib ka tulusid. Küsimus on selles, kas selline vertikaalne integreerimine (kõik ühe mängija käes) on tervislik kogu tööstusele.
GPU raiskamine ja uued riskid agentidega
Samal ajal kui miljardid voolavad, näitab VentureBeati raport, et ettevõtete GPU-de keskmine kasutus on vaid 5%. AI-infrastruktuurile kulub sel aastal hinnanguliselt 401 miljardit dollarit. See on tohutu ressursside raiskamine.
Lisaks tulevad uued riskid. Kui AI-agentid käituvad enesekindlalt, aga valesti (nt ostab vale asja või annab halva nõu), on vaja uusi testimismeetodeid. “Intent-based chaos testing” on üks uus lähenemine, mis aitab leida just neid olukordi multi-agent (mitme AI koostöö) süsteemides.
Google’i uus Gemini Deep Research Agent näitab samas suunas – AI, kes suudab iseseisvalt uurida, sünteesida ja viidetega raporti kirjutada.
Mida see sulle tähendab?
Sina, tavaline Eesti inimene või ettevõtja, ei pea ehitama superarvutit. Aga sa peaksid mõistma, et ostlemine, töö ja otsuste tegemine muutuvad vestluspõhiseks kiiremini, kui me arvasime.
Hiina ei oota Euroopa regulatsioone (nagu AI Act). Nad lihtsalt ehitavad. Nvidia ei oota – nad ostavad laua ära. OpenAI ei oota – nad avaldavad protokollid, mis kiirendavad kõiki.
Praktiline nõu: Proovi juba täna mõnda vestlevat AI-tööriista oma igapäevaasjades. Kasuta neid ostunimekirjade tegemiseks, uurimistööks või lihtsalt ideede genereerimiseks. Õpi tundma termineid nagu RAG (otsinguga täiendatud genereerimine), hallutsinatsioon (AI väljamõeldud fakt) ja agent – need ei ole enam nerdide žargoon, vaid sinu tuleviku tööriistad.
Ära usu hype’i täielikult. Aga ära ka ignoreeri seda. Raha, infrastruktuur ja reaalsed tooted liiguvad kiiresti ühes suunas: AI, kes ei räägi ainult, vaid teeb.
Loe lisaks vanemaid tehisarukas.ee lugusid: AI tapab töökohad ja sööb elektri ära või Andmed on uus nafta?
Küsimus sulle: millal sa viimati lasid AI-l midagi sinu eest teha? Aeg on hakata sellega harjuma.
Sageli küsitud (FAQ)
Mis on agentlik AI ehk AI-agent?
AI-agent on tehisintellekt, kes ei anna lihtsalt vastuseid, vaid tegutseb ise – planeerib, otsib, ostab või kirjutab raporteid sinu eest. Nagu isiklik abiline, kes ei vaja pidevat käske.
Miks Nvidia investeerib nii palju OpenAI-sse?
Raha järgneb võimule. Nvidia GPU-d (graafikaprotsessorid) on AI-treeningu kuld, seega kindlustavad nad endale tuleviku turu, müües rohkem kiipidesse ja lukustades konkurendid.
Kuidas see Eestit puudutab?
Hiina näitab, kuidas e-kaubandus järgmisel kümnendil töötab. Eesti ettevõtted peaksid katsetama vestlevaid agente oma veebipoodides, et mitte maha jääda globaalsest lainest.
