OpenAI vydalo GPT-5.6 Sol (o 54 % efektivnější na agentic coding) až poté, co Altman koordinoval obsah modelu s Trumpovou administrativou — přiznal „mnoho změn".
xAI se přejmenovalo na SpaceXAI po akvizici SpaceXem; Musk spustil Grok 4.5 za $2/$6 na milion tokenů — levněji než Anthropic Opus.
Zuckerberg v interním all-hands přiznal, že AI agenti v Meta „neakcelerovali podle plánu"; přesto Meta spustila první placený model Muse Spark 1.1.
Altman v op-edu v FT navrhl US-vedené mezinárodní fórum pro AI standardy, přístup k modelům a sdílení rizik.
LeCun na pařížském summitu RAISE obhajoval „world models" přes LLMs a navrhl federovaný projekt Tapestry — sdílený model bez sdílení dat.
Dario Amodei: AI dopad na biotech nastane o dekádu později než původně čekal; volá po závaznější regulaci nad rámec transparentnosti.
ARC-AGI-3 zůstává jediným nesaturovaným agentic benchmarkem — frontier modely dosahují pod 1 % na privátním test setu; Chollet ho označil za „AGI seizmograf".
Andrew Ng prohlásil, že 100 % jeho úkolů provádějí AI agenti; předpovídá rozšíření self-improving loops do 3–6 měsíců.
SpaceXAI V9 model (1,5 bilionu parametrů) dostává denní update na základě feedbacku; 2T model dokončuje trénink v červenci, dostupnost v srpnu 2026.
Greg Brockman: „Pokaždé, když scaling nefunguje podle očekávání, najdeme bug — matematika nebo implementace nesedí." Bere to jako důvod k optimismu.
Sam Altman hotpolicy
Ve čtvrtek 9. července Altman v rozhovoru pro CNBC potvrdil, že OpenAI provedlo „mnoho změn" ve svých modelech v průběhu „kolaborativního dialogu" s Trumpovou administrativou — konkrétně s ministrem obchodu Howardem Lutnickm a ministrem financí Scottem Bessentem. GPT-5.6 byl nejprve omezen na vybrané partnery na přání vlády, teprve po „zeleném světle" byl uvolněn veřejnosti. Altman konkrétní změny nepopsal, zmínil ale, že šlo o „seriózní zpětnou vazbu k bezpečnosti a nasazení".
GPT-5.6 Sol je podle Altmana o 54 % efektivnější na agentic coding úkoly a „stejně dobrý nebo lepší" než konkurenční modely na trhu. Altman zároveň dříve v týdnu publikoval op-ed ve Financial Times, kde navrhl vznik US-vedeného mezinárodního fóra pro AI — analogii IAEA pro nukleární energii — které by stanovovalo standardy, poskytovalo nezávislé hodnocení rizik a umožňovalo přístup k modelům zemím, jež se přizpůsobí pravidlům. Na osobní rovině sdílel tweet srovnávající první dvojslovní větu svého dítěte s matematickými objevy GPT-5.6, čímž si nakopl 9 600 liků.
OpenAI zároveň dle Bloomberg navrhlo vládě USA 5% podíl ve společnosti výměnou za regulatorní vstřícnost — potvrzení tohoto návrhu zatím chybí. Celkový kontext: OpenAI pomalu ztrácí tempo vůči Googlu a Anthropicu (Fortune), Altmanův op-ed je tak součástí širší snahy přesvědčit Washington, aby vsadil na americké lídry.
Ve středu 8. července Musk oznámil přejmenování xAI na SpaceXAI s novým logem a handle, které navazuje na únorovou akvizici xAI ze strany SpaceX. Rebrand přišel v době, kdy SpaceX po červnovém IPO (jež vybralo 75 miliard USD) dočasně dosáhlo valuace 1,77 bilionu dolarů — jde tak o strategické sjednocení značky. Na X Musk napsal, že název „lépe odráží, kde budujeme fyzické AI infrastruktury pro planetu a mimo ni".
Zároveň 9. července SpaceXAI veřejně spustilo Grok 4.5 — model cílící primárně na coding a agentic workloady. Musk ho označil za „Opus-class, ale rychlejší, token-efektivnější a levnější": cena je $2 za milion vstupních a $6 za milion výstupních tokenů, což podřezává ceny Anthropicova Opus ($15/$75). Model je dostupný přes Grok Build, Cursor (na všech plánech) a SpaceXAI konzoli — v EU ale zatím není, dostupnost se plánuje na polovinu července.
Musk slíbil denní vylepšení Grok Build harnessu i V9 základního modelu (1,5 bilionu parametrů) na základě uživatelského feedbacku. Trénink 2T modelu probíhá, dostupnost se očekává v srpnu 2026. Gizmodo poznamenalo, že SpaceXAI „oficiálně svazuje svou značku s nejproblematičtějším chatbotem na trhu" — naráží na opakované kontroverze Groku ohledně obsahu.
Ve čtvrtek 9. července Zuckerberg poskytl exkluzivní rozhovor Bloomberg, v němž avizoval, že Meta zvažuje pronajímat svou AI infrastrukturu externím zákazníkům — čímž by vstoupila do boje o cloud trh dosud dominovaný AWS, Azure a GCP. Ve stejný den Meta oznámila spuštění první placené verze svého modelu: Muse Spark 1.1 za předem neohlášenou cenu pro vývojáře, čímž Meta poprvé začala účtovat za přístup k modelům. Zuckerberg slíbil „agresivní ceny".
Na interním town hallu začátkem července Zuckerberg přiznal zaměstnancům, že rozvoj AI agentů v uplynulých čtyřech měsících „neakceleroval tak, jak jsme čekali". Toto přiznání přišlo pouhé týdny po tom, co Meta propustila 8 000 zaměstnanců (cca 10 % korporátní pracovní síly) a přesunula dalších 7 000 do AI skupin. Motley Fool a Benzinga spekulovaly o tom, zda Meta neinvestovala příliš do AI přestavby.
Přesto Meta plánuje capex ve výši 125–145 miliard USD pro rok 2026, více než dvojnásobek loňských 72 miliard. Zuckerberg věří, že smysluplné výsledky reorganizace uvidí do tří až šesti měsíců. Celková dynamika: Meta je pod tlakem akcionářů ospravedlnit historické investice a hledá nové zdroje příjmů přes cloud i placené modely.
Na summitu RAISE v Paříži 9. července LeCun přednesl svůj tradiční útok na LLMs a prezentoval vizi své nové firmy AMI. Svůj ústřední argument shrnul takto: „Dítě se za hodinu sledování světa naučí víc než největší chatbot za veškerý text na internetu." AMI nestaví větší jazykové modely, ale „world models" — systémy, které mají chápat fyzický svět způsobem, jakým to dělají lidé a zvířata, bez potřeby ohromného textového korpusu.
LeCun prezentoval druhý projekt nazvaný Tapestry: plán na federovaný open-source základní model, na jehož trénování by se podílelo mnoho zemí — každá se svými daty — aniž by tato data musela být sdílena s ostatními. Jde o přímý kontrast k uzavřeným modelům OpenAI a Google a zároveň odpověď na geopolitické obavy o závislost na amerických platformách. LeCun to označil za „technologickou suverenitu pro demokratické státy".
Na vedlejší notu: 28. června na X komentoval rivalitu s Elonem Muskem slovy „He already lost the AI race. And the researcher dissing is irrecoverable" — v reakci na Muskovu kritiku Meta AI výzkumníků. LeCun obecně v posledních měsících čelí kritice, že jeho skepticismus vůči LLMs je zastaralý, zatímco modely jako GPT-5.6 zvládají stále sofistikovanější úkoly; sám to odmítá jako „dočasný výkon bez porozumění".
V rozhovoru pro Stat News ze 6. července Amodei korigoval svá dřívější optimistická prohlášení o dopadu AI na biotechnologie: přiznal, že výsledky, které původně očekával za 2–3 roky, mohou trvat spíše dekádu. „Možná jsme si trochu mysleli, že transformace v biotech bude viditelná velmi brzy — ale na klinické výsledky budeme čekat déle," řekl. Jde o zajímavý posun u člověka, který loni vydal esej „The Machines of Loving Grace" plnou optimistických prognóz pro medicínu.
Na politickém poli Amodei publikoval na svém blogu esej „Policy on the AI Exponential", kde vyzval k přechodu od pouhé transparentnosti k závazné regulaci. Anthropic v minulosti pomáhalo prosadit SB 53 v Kalifornii, RAISE v New Yorku a SB 315 v Illinois; Amodei nyní říká, že „rizika jsou jasně přítomna a čas na závazné standardy je teď". Kritici — včetně Dario Amodei Said Open Source AI Was a 'Dangerous Path' autora z TripleBits — ale opakují, že Anthropicova bezpečnostní rétorika pohodlně chrání i jeho obchodní zájmy.
Karpathyho přechod do Anthropicu v květnu (viz níže) mírně posílil vnímání Anthropicu jako výzkumně orientované alternativy k OpenAI. Amodei tuto narrativu aktivně nevyužívá, ale interní nálada prý je podle zdrojů Fortune velmi pozitivní.
Chollet na X 2. července napsal, že „všichni silní hráči na ARC-AGI-3 dosud používají tentýž typ přístupu" — bez dalšího upřesnění. Komentátoři spekulují, že jde o kombinaci program synthesis a hledání v prostoru programů (MCTS/evolutionary search), podobně jako ASPIRE framework od NVIDIA. Tím nepřímo odpovídá debatě, zda jsou LLM-based agenti schopni generalizace na zcela nové úlohy.
ARC-AGI-3, benchmark spuštěný letos na jaře, je interaktivní: agenti musí zkoumat prostředí, odvozovat cíle a plánovat bez explicitních instrukcí. Frontier modely (GPT-5.6, Claude, Grok) dosahují pod 1 % na privátním test setu, čímž ARC-AGI-3 zůstává jediným „nesaturovaným" agentic benchmarkem. Chollet ho nazývá „AGI seizmografem" — náhlý skok skóre bude signálem průlomu. Celková prize pool je 2 miliony USD, soutěž probíhá na Kaggle.
Chollet konzistentně odmítá argument, že saturace ARC-AGI-1 nebo 2 znamenala AGI: „Odkázal jsem na to, co jsem říkal při spuštění — benchmark byl vždy jen proxy, ne definice." Tato epistémická opatrnost ho odlišuje od řady komentátorů, kteří každou novou saturaci benchmarku přepisují na „AI dosáhla lidské úrovně". Na konci června vystoupil v YC Startup Library s přednáškou o ARC-AGI-3 a novém přístupu k ML „beyond deep learning".
Andrew Ng na X prohlásil, že „100 % mých úkolů dnes provádějí AI agenti" a že pokrok „překonal jeho očekávání". Predikuje, že do 3–6 měsíců budou „self-improving loops všude" — tzn. systémy, kde agenti iterativně vylepšují vlastní workflow. Ng je jedním z mála lídrů, kteří tento konkrétní přechod (od jednoduché automatizace k iterativnímu zdokonalování) pojmenovávají s přesným časovým horizontem.
Zároveň spustil nový kurz „AI Prompting for Everyone" na DeepLearning.AI, cílený na uživatele bez technického zázemí. Ng argumentuje, že „způsob, jakým promptujeme AI v roce 2026, je dramaticky odlišný od roku 2022" — a kurz chce zachytit tyto nové praktiky (multi-step prompting, strukturované výstupy, evaluace). Kurz je dostupný pro ChatGPT, Gemini, Claude i další.
Na LinkedIn a X Ng popularizoval nový job titul „AI Forward Deployed Engineer (FDE)" — inženýr, který je embedded přímo u klienta a staví agentic workflows na míru. Ng ho označuje za jednu z nejrychleji rostoucích pozic v Silicon Valley. Kromě toho Ng opakovaně odmítá „AI job apocalypse" narrativu: „Firmy, které AI neadoptují, přijdou o lidi ve prospěch těch, které adoptují."
Brockman sdílel na X citaci o scaling laws, která rezonovala komunitou: „Pokaždé, když narazíme na 'model neškáluje tak, jak čekáme', ukáže se, že máme bug — matematika nesedí, nebo implementace neodpovídá matematice. To je důležité si internalizovat." Jde o implicitní obhajobu teze, že scaling laws nejsou mrtvé — jsou jen těžké na implementaci. Komentář přichází ve chvíli, kdy se debata o „konci éry scaling" vede na plné obrátky (Ilya Sutskever, LeCun vs. Altman/Hassabis tábory).
V dalším tweetu Brockman sdílel myšlenku, že globální ekonomika bude postupně organizována kolem compute — a že obchodování s compute se stane analogií obchodování s energií nebo komoditami. Tato vize rezonuje s Altmanovým návrhem mezinárodního fóra i s masivními investicemi do datacentrů, které Meta, Microsoft a Google oznamují.
Andrej Karpathy (@karpathy) — od května 2026 v Anthropicu na pre-training týmu; za posledních 24 hodin žádná veřejná aktivita zachycena ve vyhledávání. Demis Hassabis (@demishassabis) — poslední veřejný výstup byl Google I/O v květnu; žádný nový tweet k dnešku. Ilya Sutskever (@ilyasut) — SSI aktivita mimo radar, naposledy tweetal v únoru o postojích Anthropicu a OpenAI. Jim Fan (@DrJimFan) — probíhající práce na Project GR00T/ASPIRE v NVIDIA, žádný výrazný tweet posledních 24h. swyx (@swyx) — aktivní kolem AI Engineer konference v Paříži, sdílí obsah o Engram a „Scaling without Slop" essay; nic přelomového. Sebastian Raschka (@rasbt) — publikuje průběžně o LLM trénování, žádná velká nová zpráva za posledních 24h.