Οι πιο σημαντικές τεχνολογικές εξελίξεις της εβδομάδας: AI, chips, spatial computing, ενέργεια, biotech και quantum‑AI
Αυτή την εβδομάδα ξεχωρίζουν: η επιτάχυνση των “foundation models” (θεμελιώδη μοντέλα) για ρομποτική και φυσικό AI (physical AI = τεχνητή νοημοσύνη που δρα στον φυσικό κόσμο), μεγάλες γεωπολιτικές κινήσεις γύρω από τα AI chips (τσιπ τεχνητής νοημοσύνης) (Nvidia H200, ΗΠΑ–Κίνα) και μια σειρά emerging trends (αναδυόμενες τάσεις) σε spatial computing (χωρική υπολογιστική), ενέργεια και βιοτεχνολογία που επηρεάζουν άμεσα οικονομία και αγορές. webpronews+7youtube
1) Πρωτοπορίες σε AI και ML
Η έρευνα σε “physical AI” (φυσικό AI = AI που αλληλεπιδρά με τον πραγματικό χώρο) και ρομποτικούς foundation models (θεμελιώδη μοντέλα για ρομπότ) κλιμακώνεται, με συνεχή δημοσίευση εργασιών που δείχνουν ρομπότ να μαθαίνουν νέες δεξιότητες πολύ πιο αποδοτικά, να συνδυάζουν multimodal δεδομένα (πολυτροπικά δεδομένα: όραση, κείμενο, αισθητήρες) και να κλείνουν σταδιακά το sim‑to‑real gap (χάσμα προσομοίωσης‑πραγματικού κόσμου), κάτι που ανοίγει τον δρόμο για γενικής χρήσης ρομποτικά συστήματα σε logistics (εφοδιαστική), βιομηχανία και υγεία.youtube etftrends+3
Παράλληλα, η πορεία προς “foundation models για ρομποτική” (θεμελιώδη μοντέλα ειδικά για ρομποτική) αναδεικνύεται ως κεντρική κατεύθυνση για το 2026, με μεγάλα συνέδρια και ειδικά τεύχη περιοδικών να εστιάζουν σε ενιαία μοντέλα που ενώνουν αντίληψη, σχεδιασμό και έλεγχο, καθιστώντας την ενσώματη νοημοσύνη (embodied intelligence = νοημοσύνη που «ζει» σε σώμα/ρομπότ) επόμενο μεγάλο πεδίο επένδυσης μετά τα language models (γλωσσικά μοντέλα). etftrends+3
2) Στρατηγικές κινήσεις εταιρειών τεχνολογίας
Στα AI chips (τσιπ για AI), οι ΗΠΑ χαλαρώνουν μέρος των ελέγχων επιτρέποντας στην Nvidia να εξάγει τον επιταχυντή (accelerator = ειδικό τσιπ για επιτάχυνση AI υπολογισμών) H200 στην Κίνα, με την κυβέρνηση Τραμπ να το παρουσιάζει ως νέο πλαίσιο “N‑1 / N‑2” (κανόνας «μία ή δύο γενιές πίσω» από το κορυφαίο), όπου η Κίνα έχει πρόσβαση σε ισχυρά μεν, αλλά όχι κορυφαία παγκοσμίως chips, κάτι που αναδιαμορφώνει την ισορροπία δυνάμεων στην παγκόσμια αγορά AI υποδομών. reuters+5
Ταυτόχρονα, ολόκληρη η αλυσίδα ημιαγωγών κινείται επιθετικά: η AMD λανσάρει νέα enterprise AI GPUs (επαγγελματικές κάρτες γραφικών/επιταχυντές για AI) (MI300X) με claims (ισχυρισμούς) υπεροχής σε LLM inference (εκτέλεση/παραγωγή απαντήσεων από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα), η Qualcomm αγοράζει την Ventana Micro για ενίσχυση RISC‑V CPU (επεξεργαστές RISC‑V = ανοιχτή αρχιτεκτονική εντολών) και edge AI (AI στο «άκρο» του δικτύου, σε συσκευές), ενώ Marvell και άλλοι λανσάρουν νέες interconnect (διασυνδέσεις υψηλής ταχύτητας) και data‑center λύσεις – κινήσεις που δείχνουν ωρίμανση του AI hardware stack (στοίβας υλικού/υποδομής AI) πέρα από τη μονοκρατορία της Nvidia. distillintelligence+1
Παρά την “AI έκρηξη”, συνεχίζονται μεγάλες αναδιαρθρώσεις και layoffs (απολύσεις) σε τεχνολογικές εταιρείες, με αναλυτές να τα συνδέουν με μετάβαση σε πιο ώριμη φάση της αγοράς και ανάγκη ανακατανομής πόρων προς κερδοφόρα AI προϊόντα και αυτοματοποίηση. techcrunch+3
3) Αναδυόμενες τεχνολογικές τάσεις και επίδραση
Στη spatial computing / XR (χωρική υπολογιστική / εκτεταμένη πραγματικότητα), υπάρχει σταθερή ώθηση: η επέκταση του NVIDIA GeForce NOW (υπηρεσία cloud gaming) σε συσκευές mixed reality (μεικτής πραγματικότητας) (Apple Vision Pro, Meta Quest κ.ά.) και οι νέες συνεργασίες εταιρειών AR γυαλιών (AR glasses = γυαλιά επαυξημένης πραγματικότητας) με μεγάλους παρόχους τηλεπικοινωνιών δείχνουν ότι ο χώρος περνά από “gadget” (γκατζετάκι/παιχνίδι) σε ευρύτερο οικοσύστημα ψυχαγωγίας, παραγωγικότητας και βιομηχανικών εφαρμογών. auganix+4
Στην ενέργεια, ανακοινώθηκε και δοκιμάστηκε το πρώτο υψηλής ισχύος σύστημα αλουμινίου‑ιοντικών μπαταριών (aluminum‑ion batteries = μπαταρίες ιόντων αλουμινίου) για αποθήκευση, μαζί με νέα υλικά supercapacitors (υπερπυκνωτές) βασισμένα σε καμπυλωμένο graphene (γραφένιο), τα οποία υπόσχονται πολύ γρηγορότερη φόρτιση με ενεργειακή πυκνότητα συγκρίσιμη με κλασικές μπαταρίες – κάτι που μπορεί να αλλάξει ριζικά ηλεκτροκίνηση και σταθεροποίηση δικτύων. ess-news+3
Σε βιοτεχνολογία και synthetic biology (συνθετική βιολογία), επενδυτές και δείκτες αγοράς καταγράφουν ισχυρή άνοδο, με την AI να χρησιμοποιείται εντατικά σε drug discovery (ανακάλυψη φαρμάκων), personalized medicine (εξατομικευμένη ιατρική) και γονιδιακές θεραπείες· η σύγκλιση AI–biotech (AI και βιοτεχνολογία) εκτιμάται ότι θα μετασχηματίσει υγεία, γεωργία και μακροζωία, αλλά ταυτόχρονα φέρνει αιχμηρά ηθικά και ρυθμιστικά ζητήματα. markets.financialcontent+4
Ποια ήταν οι πιο σημαντικές AI ανακαλύψεις αυτήν την εβδομάδα
Αυτή την εβδομάδα οι πιο σημαντικές AI ανακαλύψεις ήταν: η κυκλοφορία του GPT‑5.2 από την OpenAI, οι νέες αρχιτεκτονικές μνήμης τύπου Titans της Google, ισχυρά open‑weight μοντέλα (μοντέλα με «ανοιχτά βάρη», διαθέσιμα για χρήση/φιλοξενία) από τη Mistral και ένα εντυπωσιακό ιατρικό μοντέλο “virtual patients” (εικονικοί ασθενείς) για καρκίνο από Microsoft–Providence. binaryverseai+4
GPT‑5.2 και το νέο “frontier” επίπεδο
Η OpenAI παρουσίασε το GPT‑5.2 ως τη μέχρι τώρα πιο ικανή σειρά μοντέλων της για επαγγελματική γνώση και παραγωγική εργασία, δίνοντας έμφαση σε χρήση από επιχειρηματίες πελάτες πέρα από απλό chat. Σύμφωνα με αναλύσεις ειδικού τύπου, το GPT‑5.2 συνοδεύεται από νέα μετρήσεις τύπου “GDPval” (δείκτης αξιολόγησης οικονομικά χρήσιμων εργασιών) που μετρούν την οικονομική αξία της εργασίας που παράγει το μοντέλο, σηματοδοτώντας στροφή από τα κλασικά σημεία αναφοράς γλωσσικής ακρίβειας προς μετρήσεις πραγματικού business impact (επιχειρηματικού αντίκτυπου). openai+4
Νέες αρχιτεκτονικές μνήμης και ερευνητικοί παράγοντες
Η Google παρουσίασε την αρχιτεκτονική Titans, ένα σύστημα “test‑time memory” (μνήμη σε χρόνο εκτέλεσης: μνήμη που ενημερώνεται όταν το μοντέλο «τρέχει») που επιτρέπει σε μοντέλα να μαθαίνουν και να ενημερώνουν τη μνήμη τους την ώρα που τρέχουν, αντί να περιορίζονται σε σταθερό παράθυρο περιβάλλοντος. Το Titans χρησιμοποιεί ένα “ μέτρηση έκπληξης ” (surprise metric = κριτήριο για το τι αξίζει να αποθηκευτεί) για να αποφασίζει τι αξίζει να κρατήσει σε μακροχρόνια μνήμη και σε δοκιμές όπως το BABILong ξεπέρασε το GPT‑4 παρά το μικρότερο μέγεθός του, δείχνοντας ότι έξυπνη μνήμη μπορεί να υποκαταστήσει την απλή αύξηση των παραμέτρων. Παράλληλα, η Google λάνσαρε ένα νέο, ιδιαίτερα βαθύ ερευνητικό πράκτορα (research agent = «πράκτορας»/σύστημα που εκτελεί εργασίες έρευνας) την ίδια μέρα με το GPT‑5.2, υπογραμμίζοντας τον αγώνα δρόμου για agents (πράκτορες/αυτόνομα συστήματα) που συνδυάζουν αιτιολογία, εργαλεία και μακροχρόνια μνήμη σε ενιαίες πλατφόρμες έρευνας. Επιπλέον, η EverMind ανακοίνωσε το EverMemOS ως υποδομή μνήμης για μεγάλες AI εφαρμογές, στοχεύοντας σε πιο αποδοτική και αξιόπιστη διαχείριση context (πλαισίου/συμφραζομένων) σε μεγάλη κλίμακα. laotiantimes+3
Open‑weight μοντέλα και εργαλεία για προγραμματιστές
Η Mistral ανακοίνωσε τη σειρά Mistral 3, ένα portfolio (χαρτοφυλάκιο) από δέκα open‑weight μοντέλα (μοντέλα με ανοιχτά βάρη) που καλύπτουν σενάρια από edge συσκευές (συσκευές στην «άκρη» του δικτύου) και drones (μη επανδρωμένα αεροσκάφη) μέχρι εταιρικές αναπτύξεις, περιλαμβάνοντας μικρά, πυκνά μοντέλα 8–14B παραμέτρων που είναι σχεδιασμένα να τρέχουν και τοπικά. Την ίδια περίοδο λάνσαρε το Devstral 2, ένα ισχυρό coding model (μοντέλο για προγραμματισμό/κώδικα) που στοχεύει σε επαγγελματίες προγραμματιστές, ενσωματώνοντας εξελιγμένες δυνατότητες κατανόησης κώδικα και generation (παραγωγής) πάνω από την open‑weight πλατφόρμα της εταιρείας. Αυτές οι κινήσεις ενισχύουν τη διαθεσιμότητα ισχυρών, ανοιχτών μοντέλων ως αντίβαρο στα κλειστά frontier systems (συστήματα «αιχμής» που δεν είναι ανοιχτά), με άμεσο ενδιαφέρον για όσους θέλουν on‑prem (εντός εγκαταστάσεων) ή self‑hosted (αυτο-φιλοξενούμενες) λύσεις. venturebeat+2
AI στην ιατρική: “virtual patients” για καρκίνο
Σε συνεργασία Microsoft και Providence παρουσιάστηκε το GigaTIME, ένα μοντέλο που δημιουργεί “virtual patients” (εικονικούς ασθενείς) χρησιμοποιώντας φθηνές, τυπικές παθολογοανατομικές διαφάνειες για να προβλέψει ακριβές πρωτεϊνικές υπογραφές που σήμερα απαιτούν πολύ δαπανηρές εξετάσεις. Το GigaTIME ανοίγει τη δυνατότητα να αξιοποιηθούν εκατομμύρια αρχειοθετημένα δείγματα ιστών για έρευνα στον καρκίνο και στο tumor microenvironment (μικροπεριβάλλον όγκου), κάτι που θεωρείται ποιοτικό άλμα σε κλίμακα δεδομένων και ταχύτητα ανάπτυξης νέων θεραπειών. linkedin+1
Κβαντική υπολογιστική και AI: η μεγάλη εικόνα
Οι εξελίξεις στην κβαντική υπολογιστική (quantum computing = υπολογιστική με qubits) δεν έχουν (ακόμα) αλλάξει τον τρόπο που εκπαιδεύονται τα μεγάλα μοντέλα AI στην πράξη, αλλά ήδη λειτουργούν ως επιταχυντής σε ειδικές εργασίες βελτιστοποίησης, προσομοιώσεων και επιστημονικού υπολογισμού, ενώ ανοίγουν τον δρόμο για νέα υβριδικά “quantum‑AI” (κβαντικό‑AI) συστήματα. Στην επόμενη δεκαετία αναμένεται να γίνει ένα συμπληρωματικό “στρώμα” κάτω από το κλασικό AI, ειδικά σε κλάδους όπως logistics (εφοδιαστική), χρηματοοικονομικά και drug discovery (ανακάλυψη φαρμάκων). mckinsey+7
Επιτάχυνση και κλίμακα στην εκπαίδευση AI
Κβαντικοί αλγόριθμοι για βελτιστοποίηση (π.χ. quantum annealing = κβαντική ανόπτηση, variational circuits = παραμετρικά/μεταβλητά κυκλώματα) δείχνουν ότι μπορούν να επιταχύνουν επιμέρους βήματα στην εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων, αντιμετωπίζοντας το training (εκπαίδευση) σαν πρόβλημα ελαχιστοποίησης ενέργειας πάνω σε quantum συστήματα. Πρακτικά, αυτό ταιριάζει σε optimization‑heavy εργασίες (εργασίες με βαριά βελτιστοποίηση) (δρομολόγηση, χαρτοφυλάκια, industrial planning = βιομηχανικός σχεδιασμός), όπου ήδη γίνονται πειραματικά pilots (πιλοτικές δοκιμές) με “quantum‑assisted AI” (AI με κβαντική υποβοήθηση) σε cloud πλατφόρμες IBM, Google και άλλων. Μελλοντικά, καθώς τα συστήματα ξεπερνούν τα ~1000 qubits (κβαντικά bits) με καλύτερα error rates (ποσοστά σφάλματος), αναμένεται “quantum economic advantage” (κβαντικό οικονομικό πλεονέκτημα) σε συγκεκριμένες AI ροές εργασίας, όχι όμως γενικευμένη επιτάχυνση όλων των LLM (μεγάλων γλωσσικών μοντέλων). softwarehouse+6
Κβαντικά‑ενισχυμένη AI σε εφαρμογές
Στη φαρμακολογία και την ιατρική, quantum machine learning (κβαντική μηχανική μάθηση) επιτρέπει πιο ακριβείς προσομοιώσεις μοριακών αλληλεπιδράσεων και καλύτερη πρόβλεψη ιδιοτήτων φαρμάκων, εκεί όπου κλασικό AI “σκοντάφτει” σε καθαρά κβαντικά φαινόμενα. Μελέτες δείχνουν ότι υβριδικές προσεγγίσεις (κβαντικοί αλγόριθμοι για simulation = προσομοίωση + AI για ανάλυση μεγάλων datasets = συνόλων δεδομένων) μπορούν να μειώσουν χρόνο και κόστος screening (προ-ελέγχου) υποψηφίων μορίων, βελτιώνοντας την ακρίβεια σε precision medicine (ιατρική ακριβείας). Παρόμοια, σε χρηματοοικονομικά και logistics (εφοδιαστική), κβαντικοί αλγόριθμοι βελτιστοποίησης συνδυάζονται με AI συστήματα πρόβλεψης για πιο αποδοτικές λύσεις σε σύνθετα combinatorial problems (συνδυαστικά προβλήματα). nhsjs+8
AI που βοηθά την κβαντική (αμφίδρομη σχέση)
Εξίσου σημαντικό είναι ότι η ίδια η AI χρησιμοποιείται για να σχεδιάσει καλύτερα κβαντικά κυκλώματα, να βελτιστοποιήσει error‑correction (διόρθωση σφαλμάτων) κώδικες και να “tune‑άρει” (να ρυθμίσει λεπτομερώς) μεγάλους κβαντικούς επεξεργαστές, μειώνοντας το κόστος και επιταχύνοντας την πορεία προς πιο σταθερά συστήματα. Σύμφωνα με πρόσφατες αναλύσεις, η χρήση AI σε όλα τα επίπεδα του “quantum stack” (κβαντική στοίβα: υλικά, έλεγχος, software) θεωρείται κρίσιμη για να φτάσουμε από θεωρητικές δυνατότητες σε πραγματικά, αξιόπιστα, fault‑tolerant (ανθεκτικά σε σφάλματα) μηχανήματα. Αυτή η αμφίδρομη σχέση (QC ενισχύει AI, AI επιταχύνει QC) είναι βασικός λόγος που μιλάμε πλέον για “quantum‑AI οικοσύστημα” και όχι για δύο εντελώς χωριστές τεχνολογίες. meetiqm+7
Τι σημαίνει πρακτικά για την επόμενη δεκαετία
Οι περισσότερες μελέτες συμφωνούν ότι μέχρι το 2030–2035 η κβαντική υπολογιστική θα ενσωματώνεται σε συγκεκριμένα blocks (δομικά τμήματα) των AI pipelines (αγωγών/ροών εργασίας AI) (βέλτιστη δρομολόγηση, sampling = δειγματοληψία, πολύπλοκες προσομοιώσεις), ενώ τα “mainstream” (κυρίαρχα) μοντέλα γλώσσας και όρασης θα παραμείνουν κυρίως κλασικά. Για εταιρείες και ερευνητές αυτό σημαίνει προετοιμασία για υβριδική αρχιτεκτονική: κλασικές GPU/TPU (επιταχυντές γραφικών/τενσορικών υπολογισμών) για γενική εκπαίδευση, κβαντικά backends (κβαντικά υποσυστήματα εκτέλεσης) όπου υπάρχει σαφές business (επιχειρηματικό) ή επιστημονικό πλεονέκτημα. Παρά τον θόρυβο, η καμπύλη υιοθέτησης θα είναι σταδιακή, και η πραγματική “επανάσταση” θα έρθει λιγότερο από μαγικό AGI (Artificial General Intelligence = Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη) και περισσότερο από στοχεμένες κβαντικές βελτιώσεις σε υπάρχουσες AI ροές. vivatechnology+8
Στην πράξη, quantum cloud (κβαντικό cloud) για AI/ML πειράματα προσφέρουν κυρίως οι “μεγάλοι τέσσερις” (AWS, Microsoft, IBM, Google) και μερικοί εξειδικευμένοι πάροχοι όπως η D‑Wave, συνήθως μέσω υβριδικών ροών εργασίας κβαντικού‑κλασικού υπολογισμού. spinquanta+6
Μεγάλοι cloud πάροχοι
Amazon Web Services – Amazon Braket: Παρέχει πρόσβαση σε πραγματικά κβαντικά συστήματα (superconducting = υπεραγώγιμα, trapped ion = παγιδευμένα ιόντα, neutral atoms = ουδέτερα άτομα) από πολλούς vendors (προμηθευτές), μαζί με ισχυρούς simulators (προσομοιωτές), ώστε να αναπτύσσεις και να δοκιμάζεις quantum αλγορίθμους για optimization (βελτιστοποίηση) και QML (Quantum Machine Learning = κβαντική μηχανική μάθηση) μέσα από το οικοσύστημα AWS. aws.amazon+4
Microsoft – Azure Quantum: Προσφέρει υβριδικές quantum‑classical (κβαντικές‑κλασικές) ροές με integration (ενσωμάτωση) σε Azure Machine Learning, Azure Batch κ.ά., επιτρέποντας quantum‑enhanced AI workflows (ροές εργασίας AI με κβαντική ενίσχυση) (π.χ. quantum‑inspired optimizers = βελτιστοποιητές «εμπνευσμένοι» από κβαντικές μεθόδους πάνω σε δεδομένα ML). bdccglobal+1
IBM – IBM Quantum μέσω cloud: Δίνει online πρόσβαση σε πραγματικά IBM quantum processors (κβαντικούς επεξεργαστές) και simulators (προσομοιωτές), με toolchain (αλυσίδα εργαλείων) τύπου Qiskit, που χρησιμοποιείται ευρέως για εκπαιδευτικά και ερευνητικά quantum machine learning (κβαντική μηχανική μάθηση) και optimization (βελτιστοποίηση) πειράματα. ibm+4
Google – Quantum AI (μέσω Google Cloud/προγραμμάτων πρόσβασης): Προσφέρει cloud‑based (βασισμένη στο cloud) πρόσβαση σε superconducting quantum processors (υπεραγώγιμους κβαντικούς επεξεργαστές) κυρίως για ερευνητικά projects (έργα), με Cirq και qsim για ανάπτυξη και simulation (προσομοίωση) κβαντικών κυκλωμάτων που μπορούν να ενσωματωθούν σε AI pipelines (ροές AI). patentpc+2
Εξειδικευμένοι QaaS πάροχοι
D‑Wave – Leap Quantum Cloud Service: Η Leap δίνει real‑time (σε πραγματικό χρόνο) πρόσβαση σε quantum annealers (συστήματα κβαντικής ανόπτησης) και hybrid solvers (υβριδικούς επιλυτές), με roadmap (οδικό χάρτη) που ενσωματώνει GPUs ειδικά για AI/ML workloads (φορτία εργασίας) (π.χ. optimization για training (εκπαίδευση), routing (δρομολόγηση), scheduling (προγραμματισμό εργασιών)) και ελαχιστοποίηση latency (καθυστέρησης) μεταξύ QPU (Quantum Processing Unit = κβαντική μονάδα επεξεργασίας) και κλασικών servers (διακομιστών). dwavesys+4
Άλλοι hardware providers (πάροχοι υλικού) (IonQ, Quantinuum, Rigetti, QuEra): Αυτές οι εταιρείες εμφανίζονται ως βασικοί παίκτες στο QaaS οικοσύστημα (Quantum‑as‑a‑Service = κβαντική υπολογιστική ως υπηρεσία) και τα συστήματά τους είναι προσβάσιμα κυρίως μέσω πλατφορμών όπως AWS Braket και Azure Quantum, όπου χρησιμοποιούνται σε πειράματα quantum‑assisted optimization (βελτιστοποίηση με κβαντική υποβοήθηση) και QML (κβαντική μηχανική μάθηση). thequantuminsider+4
Τι σημαίνει πρακτικά για AI πειράματα
Για πειράματα που μοιάζουν περισσότερο με MLOps (λειτουργίες/διαχείριση κύκλου ζωής μοντέλων ML) / παραγωγικό περιβάλλον, είναι συνήθως ευκολότερο να ξεκινήσει κανείς από Braket ή Azure Quantum, λόγω άμεσης ενσωμάτωσης με υπάρχουσες AI υπηρεσίες (S3, SageMaker, Azure ML κ.λπ.). Για πιο θεμελιώδη QML/algorithmic (αλγοριθμικά) πειράματα, τα οικοσυστήματα IBM Quantum και Google Quantum AI προσφέρουν ώριμα SDKs (κιτ ανάπτυξης λογισμικού) και εκπαιδευτικό υλικό, αλλά με πιο ερευνητικό χαρακτήρα και λιγότερο “production‑ready” (έτοιμο για παραγωγή) tooling (εργαλειοθήκη). Συνήθως η επιλογή παρόχου ακολουθεί το cloud stack (στοίβα/οικοσύστημα cloud) που ήδη χρησιμοποιείς, ενώ για εξειδικευμένα optimization problems (προβλήματα βελτιστοποίησης) (π.χ. logistics) αξίζει να δοκιμάζεται ειδικά η Leap της D‑Wave λόγω εστίασης σε hybrid quantum‑AI (υβριδικό κβαντικό‑AI) για combinatorial optimization (συνδυαστική βελτιστοποίηση). wqs+10
Πόροι Εμβάθυνσης από την Αναζήτηση Google
Εξερευνήστε περισσότερα σχετικά με τις βασικές έννοιες που αναφέρονται στην παρούσα ανάρτηση με επιμελημένες πληροφορίες απευθείας από την Google.
|
|
|
|
0 Σχόλια