Czy to rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji? Gemini 3.0 kontra OpenAI: Nie chodzi o lepszy model, ale o lepszą strategię.

Dlaczego OpenAI jest teraz naprawdę pod presją – i jaka strategia może sprawić, że Google wygra

Rynek sztucznej inteligencji zbliża się do przełomowego momentu. Podczas gdy OpenAI, wraz z ChatGPT, od dwóch lat jest uznawane za niekwestionowany symbol rewolucji generatywnej AI, Google przygotowuje strategiczny kontratak, który może zmienić równowagę sił. Zbliżająca się premiera Gemini 3.0, zapowiedziana przez CEO Sundara Pichaia przed końcem roku, to coś więcej niż tylko stopniowe udoskonalenie produktu. Stanowi ona tymczasowe zwieńczenie trzyletnich działań nadrabiających zaległości, mających na celu umocnienie pozycji Google jako lidera technologicznego i komercyjnego w erze AI.

W centrum tego ataku leży nie tylko potężniejszy model sztucznej inteligencji (AI) o lepszych możliwościach w kluczowych obszarach, takich jak profesjonalne generowanie kodu i multimodalne przetwarzanie tekstu, obrazów i dźwięku. Prawdziwa, trudna do podrobienia przewaga Google leży w podejściu „full-stack”: pełnej kontroli nad łańcuchem technologicznym – od rozwoju zastrzeżonych układów scalonych AI (TPU) i najbardziej zaawansowanych modeli AI po głęboką, natywną integrację z ekosystemem miliardów urządzeń z Androidem i powszechnie używanymi usługami, takimi jak Google Workspace i wyszukiwarka Google.

Choć OpenAI korzysta z przewagi pierwszego gracza, coraz częściej boryka się z problemami strukturalnymi: niedawne wydanie GPT-5 rozczarowało wielu użytkowników, zależność od kosztownej, zewnętrznej infrastruktury pozostaje strategiczną słabością, a oparty na subskrypcji model biznesowy jest bardziej podatny na zagrożenia niż zdolność Google do płynnej integracji możliwości AI z istniejącymi, wysoce rentownymi źródłami przychodów. Nadchodzące miesiące pokażą, czy strategia Google, polegająca na stopniowej, ale głębokiej integracji, wystarczy nie tylko do podważenia dominacji OpenAI, ale także do gruntownej transformacji rynku AI.

Nadaje się do:

• Czy ChatGPT od OpenAI i Google Gemini AIaaS to sztuczna inteligencja jako usługa?

Reorganizacja rynku sztucznej inteligencji: dlaczego kolejny krok Google’a jest kluczowy

Google znajduje się w przełomowym momencie swojej strategii w dziedzinie sztucznej inteligencji. Podczas gdy ChatGPT dominował jako symbol generatywnej sztucznej inteligencji przez ostatnie dwa lata, Google przygotowuje się do wprowadzenia Gemini 3.0, modelu, który ma potencjał, by fundamentalnie zmienić dynamikę konkurencji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Nie jest to krok milowy w ramach już ugruntowanego segmentu produktów, ale raczej strategiczna repozycjonacja mająca na celu umocnienie pozycji Google jako technologicznego i komercyjnego lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Ogłoszenie prezesa Sundara Pichaia na konferencji Dreamforce 2025, że Gemini 3.0 będzie dostępne przed końcem roku, spotkało się z dużym zainteresowaniem w branży. To jednak coś więcej niż tylko zapowiedź produktu. Sygnalizuje kulminację trzyletniego procesu nadrabiania zaległości, obejmującego gruntowną restrukturyzację organizacyjną, ogromne inwestycje w zastrzeżony sprzęt i gruntowną rewizję modelu biznesowego Google. Powszechne wówczas postrzeganie firmy jako powolnej i zacofanej, zaskoczonej przez startupy takie jak OpenAI, uległo radykalnej zmianie.

Według informatorów, nadchodzący model Gemini 3 jest już dostępny w wersjach beta, testowanych przez wybranych użytkowników i deweloperów. Wstępne raporty wskazują, że jego możliwości techniczne są imponujące, szczególnie w obszarach generowania kodu i przetwarzania multimodalnego. Google tradycyjnie testuje swoje modele z najwyższą dyskrecją, więc istnienie działających wersji nie jest zaskakujące. Jednak fakt, że te wersje są dostępne poza standardowymi kanałami badawczymi, wskazuje na przemyślaną strategię zbierania wczesnych opinii i budowania oczekiwań.

Gemini 3 i jego obietnice techniczne: Gdzie model staje się konkurencyjny

Gemini 3.0 jest pozycjonowany jako jeszcze bardziej wydajny model sztucznej inteligencji, oferujący znaczące udoskonalenia w porównaniu z poprzednikiem, Gemini 2.5, nie tylko w zakresie przetwarzania języka naturalnego, ale przede wszystkim w dwóch kluczowych obszarach: profesjonalnego generowania kodu i generowania multimediów. Skupienie się na konkretnych obszarach wydajności jest przemyślanym wyborem strategicznym, ponieważ te dwie funkcjonalności stają się coraz bardziej krytyczne dla biznesu nowoczesnych firm.

Możliwości kodowania modeli AI stały się kluczowym czynnikiem różnicującym wiodące systemy. W najnowszych testach porównawczych, takich jak SWE-Bench Verified, Gemini 2.5 Pro osiąga już 63,8%, co plasuje go na szczycie listy dostępnych systemów w tym obszarze. Oczekuje się, że Gemini 3.0 przyniesie dalsze znaczące ulepszenia. Praktyczne implikacje są znaczące: zespoły programistyczne, które polegają na najnowocześniejszym wsparciu programowania opartym na AI, mogą mieć większą motywację do wyboru ekosystemu Google. Jest to szczególnie istotne, ponieważ programowanie to obszar, w którym zaangażowanie często prowadzi do lojalności. Deweloper, który efektywnie pracuje z narzędziem AI, będzie nadal z niego korzystał i polecał je innym.

W obszarze generowania obrazu, Gemini 3.0 ma zintegrować ulepszoną wersję Nano Banana, narzędzia Google do tworzenia wirusowych obrazów i treści. Narzędzie to odniosło już znaczny sukces, przyciągając miliony użytkowników, którzy wykorzystują je do szybkiego tworzenia treści marketingowych, postów w mediach społecznościowych i projektów kreatywnych. Zintegrowanie tych funkcji z modelem bazowym uczyniłoby Gemini 3.0 narzędziem multimodalnym, które nie tylko przetwarza tekst, ale także generuje wysokiej jakości treści wizualne. Odpowiada to jednemu z najważniejszych zastosowań we współczesnej gospodarce treści.

Multimodalna konstrukcja Gemini, stworzona od podstaw z myślą o płynnym wykorzystaniu tekstu, obrazów, wideo, dźwięku i kodu, daje Google wrodzoną przewagę. W przeciwieństwie do OpenAI, które przez długi czas trenowało modele z oddzielnymi komponentami dla różnych typów danych, architektura Gemini jest natywnie multimodalna. Pozwala to systemowi na nawiązywanie połączeń między różnymi modalnościami, co przekłada się na bardziej kreatywne i kontekstualizowane wyniki.

Podczas Międzynarodowych Mistrzostw Programowania Akademickiego w Programowaniu Zespołowym w 2025 roku, Gemini 2.5 Deep Think zademonstrował imponujące możliwości, rozwiązując dziesięć z dwunastu wysoce złożonych problemów algorytmicznych – wyczyn, który zapewniłby mu złoty medal w oficjalnym rankingu. Model znalazł nawet rozwiązania problemów, które zaskoczyły wszystkie 139 uczestniczących najlepszych zespołów ludzkich. Chociaż OpenAI później ujawniło, że jego model eksperymentalny rozwiązał wszystkie dwanaście problemów, wydajność Gemini dowodzi, że Google może technicznie konkurować z OpenAI. Co ważniejsze, Gemini osiągnął ten wyczyn, wykorzystując uniwersalne modele rozumowania oparte na języku naturalnym, a nie wyspecjalizowane modele matematyczne. Sugeruje to fundamentalnie inną i potencjalnie bardziej elastyczną architekturę.

Ciche przejęcie: nie do pokonania przewaga Google w zakresie pełnego stosu

Wielu obserwatorów rynku sztucznej inteligencji nie dostrzega, że ​​prawdziwa konkurencja toczy się nie tylko w laboratorium, ale także w kanałach sprzedaży i infrastrukturze. Google ma przewagę, którą trudno odtworzyć strukturalnie: kompletny stos technologiczny, obejmujący zarówno produkcję półprzewodników i rozwój oprogramowania, jak i globalną dystrybucję.

To nie tylko przewaga techniczna. To przewaga w zakresie wydajności operacyjnej. Google nie tylko opracowuje modele, ale także posiada jednostki przetwarzania tensorowego (TPU), specjalistyczne półprzewodniki zoptymalizowane wyłącznie pod kątem trenowania i wnioskowania modeli AI. Podczas gdy OpenAI opiera się na zewnętrznych układach scalonych firmy Nvidia, z ograniczonym dostępem i wyższymi kosztami, Google może produkować i optymalizować własne, zastrzeżone układy TPU. To przekłada się na oszczędność kosztów na dużą skalę, jakiej OpenAI nie jest w stanie osiągnąć.

Najnowsza generacja procesorów Google Cloud TPU, takich jak TPU v5e, oferuje nawet 2,5-krotnie większą przepustowość w przeliczeniu na dolara w porównaniu z TPU v4. Pojedynczy układ TPU v5e zapewnia do 393 bilionów operacji całkowitoliczbowych na sekundę. Pełny moduł TPU v5e oferuje 100 biliardów operacji całkowitoliczbowych na sekundę – czyli 100 petaflopów – co wystarcza nawet do najbardziej złożonych prognoz modeli. Z myślą o przyszłym skalowaniu, Google ogłosił już TPU Ironwood, który może połączyć aż 9216 układów w jednym module, zapewniając łączność między układami na poziomie 1,2 terabajta na sekundę.

Ta infrastruktura to nie tylko kwestia kosmetyczna. Ma ona konkretne implikacje ekonomiczne. Koszty szkolenia dużych modeli językowych rosną wykładniczo wraz z ich złożonością i rozmiarem. Wytrenowanie modelu podobnego do GPT-3 kosztowało 4,6 miliona dolarów w 2020 roku. Do 2022 roku koszt spadł do 450 000 dolarów – co stanowi spadek o 70% w skali roku. Gemini Ultra, jeden z najbardziej złożonych modeli wytrenowanych przez Google, wymagał podobno około 191,4 miliona dolarów kosztów szkolenia. Takie kwoty są znacznie trudniejsze do udźwignięcia dla OpenAI bez polegania na zewnętrznych inwestorach. Google z kolei może finansować te inwestycje ze swojej podstawowej działalności i nie ma motywacji do priorytetowego traktowania krótkoterminowych zysków.

Prawdziwym majstersztykiem strategii Google nie jest jednak sama infrastruktura, ale fakt, że jest ona bezpośrednio połączona z kanałami dystrybucji. Google głęboko zintegrował Gemini ze swoimi najważniejszymi produktami. Za każdym razem, gdy użytkownik uruchamia urządzenie z Androidem, otwiera Google Workspace, korzysta z Gmaila lub wyszukuje w Google, potencjalnie styka się z Gemini. To przewaga w dystrybucji, której żadna firma działająca wyłącznie w branży oprogramowania nie jest w stanie odtworzyć.

Liczby mówią same za siebie. Wewnętrzne dane Google pokazują, że dzienne użycie Gemini wzrosło o ponad 50% od drugiego kwartału 2025 roku. Aplikacja osiągnęła już 450 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie i może pochwalić się liczbą około 35 milionów aktywnych użytkowników dziennie. To nie tylko wzrost porównywalny z gwałtownym wzrostem OpenAI w pierwszych miesiącach ChatGPT, ale także wynikający z zupełnie innych czynników. Podczas gdy ChatGPT rozwija się głównie dzięki marketingowi szeptanemu i aktywnym wyborom użytkowników, Gemini rozwija się dzięki natywnej integracji z miliardami urządzeń.

Na szczególną uwagę zasługuje integracja Gemini z Google Workspace, pakietem aplikacji Google do zwiększania produktywności, będącym bezpośrednim konkurentem Microsoft 365. Ponad 46% amerykańskich firm zintegrowało już Gemini ze swoimi procesami pracy. To ogromna zaleta, ponieważ aplikacje do zwiększania produktywności w przedsiębiorstwach są z natury „lepkie” – przejście na konkurencyjne systemy jest kosztowne i czasochłonne dla firm z ugruntowanymi procesami. Google wykorzystuje ten element swojej bazy użytkowników, aby rozpowszechniać funkcje sztucznej inteligencji, które wcześniej były dostępne wyłącznie w dedykowanych aplikacjach typu chatbot.

Multimodalne możliwości Gemini – możliwość płynnego przetwarzania tekstu, obrazów, wideo i audio – umożliwiają zastosowania wykraczające poza to, co ChatGPT oferuje obecnie na rynku. Pracownik może wysłać e-mail do Gemini z załączonym dokumentem i zrzutem ekranu, prosząc o konkretną analizę. System potrafi zrozumieć wszystkie trzy tryby jednocześnie, zintegrować je z kontekstem zapytania i udzielić precyzyjnej odpowiedzi. Jest to praktycznie niemożliwe w przypadku systemów opartych wyłącznie na tekście.

Problem OpenAI: Firma, która staje się ofiarą własnego sukcesu

Poprzednia dominacja OpenAI na rynku AI była efektem zaskoczenia i przewagi pierwszego gracza. ChatGPT został wprowadzony na rynek z ogromnym impetem technicznym i jeszcze większym szumem marketingowym. Aplikacja była darmowa i powszechnie dostępna, co doprowadziło do wykładniczego wzrostu popularności. Między końcem 2022 a połową 2024 roku ChatGPT wyraźnie znalazł się w centrum dyskusji na temat AI, a OpenAI ogromnie skorzystało na tej pozycji rynkowej.

Jednak niedawno nastąpił przełom. Premiera ChatGPT 5 w sierpniu 2025 roku została odebrana jako rozczarowująca przez wielu entuzjastów i specjalistów ds. sztucznej inteligencji. Chociaż wyniki testów porównawczych pozostały imponujące, a model wykazał poprawę w niektórych konkretnych obszarach, oczekiwany rewolucyjny skok był nieosiągalny. Wielu użytkowników zgłaszało, że praktyczna wydajność była nawet niższa niż w przypadku poprzednika, a model generował bardziej zdystansowane odpowiedzi w rzeczywistych zastosowaniach.

Konkretnym problemem związanym z GPT-5 była próba optymalizacji wykorzystania zasobów przez Openai poprzez usunięcie możliwości wyboru przez użytkowników konkretnego modelu dla danego zadania. Zamiast tego system automatycznie decyduje, który model wewnętrzny ma zostać użyty. Z perspektywy wykorzystania serwera może to być racjonalne, ale z perspektywy użytkownika to krok wstecz. Doświadczeni użytkownicy, którzy wcześniej ręcznie wybierali najwydajniejszy model dla określonych zadań, teraz zgłaszają konieczność częstszego wprowadzania poprawek i ponawiania prób, aby osiągnąć te same rezultaty co wcześniej. Paradoksalnie, prowadzi to do większego, a nie mniejszego, ogólnego obciążenia serwerów Openai.

To klasyczny przykład tego, jak firma pod presją podejmuje decyzje, które pozwalają zaoszczędzić koszty w krótkim okresie, ale w dłuższej perspektywie osłabiają zadowolenie i lojalność użytkowników. Różni moderatorzy społeczności AI donieśli, że liczba skarg użytkowników na niezawodność i spadające zyski modeli AI wzrosła o 30% od czwartego kwartału ubiegłego roku. Nie jest to opinia firmy w fazie wzrostu, lecz firmy, która rozpoczęła proces optymalizacji.

Problem z brandingiem OpenAI również pozostaje nierozwiązany. ChatGPT to wciąż „Chusteczki Chusteczki” na rynku chatbotów AI – pierwsza nazwa, która przychodzi na myśl, gdy mowa o tej technologii. ChatGPT ma około 700–800 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo, a około 160–190 milionów korzysta z platformy dziennie. Dla porównania, Gemini ma 450 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie i około 35 milionów aktywnych użytkowników dziennie.

Na pierwszy rzut oka mogłoby się wydawać, że OpenAI ma tu wyraźną przewagę. Interpretację tę jednak przesłania ważny szczegół: tygodniowe zaangażowanie ChatGPT jest około pięciokrotnie wyższe niż Gemini, a Gemini odnotowuje szybszy wzrost w miesięcznych statystykach. Sugeruje to, że podczas gdy niektórzy aktywni użytkownicy są uzależnieni od ChatGPT, baza okazjonalnych użytkowników migruje do Gemini – częściowo ze względu na lepszą integrację i fakt, że Gemini działa bez konieczności aktywnego otwierania dedykowanej aplikacji.

Co więcej, Gemini 3.0 rozwiązuje problem z brandingiem Google. Google nie jest zajęte obroną istniejącego produktu, lecz tworzeniem nowego. Wprowadzenie na rynek modelu o wyższej jakości ilościowej może ponownie zwrócić uwagę na tę kwestię. Jeśli Gemini 3 wykaże znaczące ulepszenia zarówno w testach porównawczych, jak i w praktycznych zastosowaniach, szczególnie w obszarach istotnych dla profesjonalistów, może to zmienić postrzeganie.

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Dynamika rynku: gdzie ChatGPT zawodzi, a Google wygrywa

Dane empiryczne już pokazują zmianę udziału w rynku. Według raportu firmy Higher Visibility, udział Google w rynku wyszukiwań ogólnych spadł z 73% w lutym 2025 r. do 66,9% w sierpniu 2025 r. To spadek o ponad sześć punktów procentowych w ciągu zaledwie sześciu miesięcy. Jednocześnie wykorzystanie ChatGPT do gromadzenia informacji wzrosło z 4,1% do 12,5% – prawie trzykrotnie.

Początkowo można to interpretować jako oznakę całkowitej dominacji OpenAI. Jednak bliższe przyjrzenie się ujawnia bardziej złożony obraz. Szczególnie wśród młodszych użytkowników widoczna jest fragmentacja zachowań wyszukiwania, a różne platformy są łączone do różnych zadań. 35% respondentów stwierdziło, że zmieniło swoje zachowania wyszukiwania, przełączając się między Google, chatbotami AI, TikTokiem, Instagramem i innymi platformami w zależności od kontekstu i zapytania.

Szczególnie zaskakujący jest fakt, że nawet w wyszukiwaniach lokalnych, które tradycyjnie były mocną stroną Google, wykorzystanie sztucznej inteligencji wzrosło dwukrotnie. Sugeruje to, że narzędzia AI są coraz częściej wykorzystywane nie tylko do skomplikowanych badań, ale także do codziennych zapytań.

Klucz do zrozumienia tej dynamiki leży w sposobie wykorzystania sztucznej inteligencji. Podczas gdy użytkownicy aktywnie poszukują ChatGPT jako osobnej platformy, Gemini jest coraz częściej integrowane z ich codziennymi procesami pracy, bez konieczności podejmowania świadomej decyzji. Użytkownik Google Workspace przeglądający swoją pocztę e-mail i widzący podsumowanie długiego wątku wygenerowanego przez Gemini, korzysta ze sztucznej inteligencji, nie wybierając jej aktywnie. Ten model „inteligencji otoczenia” może mieć w dłuższej perspektywie większe znaczenie niż liczba użytkowników dedykowanych aplikacji chatbotów.

Co więcej, wykorzystanie narzędzi AI w e-commerce i wyszukiwaniu produktów to obszar, w którym Google historycznie dominowało, a integracja AI staje się szczególnie istotna. Prawie połowa wszystkich użytkowników AI zamierza w przyszłości korzystać z ChatGPT i podobnych narzędzi do wyszukiwania informacji o produktach i usługach. Odsetek ten jest jeszcze wyższy wśród młodszych grup docelowych i osób o wyższych dochodach. Google, które już głęboko zintegrowało swoją działalność reklamową i e-commerce z wynikami wyszukiwania, może wbudować możliwości Gemini bezpośrednio w tę krytyczną infrastrukturę komercyjną. Pozwoliłoby to Google zdefiniować przyszłość architektury decyzji zakupowych.

Nadaje się do:

• Dyfuzja Google Gemini: niezauważona rewolucja w generowaniu tekstu

Konkurencyjne infrastruktury: Dlaczego niedobór procesorów graficznych staje się coraz mniejszym problemem

Kolejnym czynnikiem hamującym rozwój OpenAI jest długoterminowa dostępność zasobów obliczeniowych. Procesory graficzne Nvidia, od dawna preferowane narzędzie do szkolenia sztucznej inteligencji, są drogie i dostępne w ograniczonych ilościach. OpenAI musi konkurować o te zasoby, podczas gdy Google kontroluje własne procesory TPU. Chociaż dostępność procesorów graficznych poprawiła się w ostatnich miesiącach, ta strategiczna zależność pozostaje długoterminowym ryzykiem dla OpenAI.

Szczególnie istotny jest fakt, że infrastruktura Google została zoptymalizowana pod kątem różnych typów obciążeń AI. O ile superkomputery ogólnego przeznaczenia mogą być wykorzystywane do dowolnego zadania, o tyle wyspecjalizowane architektury są bardziej wydajne w przypadku zadań specyficznych. Dobrym przykładem są procesory TPU Google, z ich macierzowymi jednostkami mnożenia do gęstych obliczeń i rzadkimi rdzeniami do rzadkich danych. Przekłada się to na niższe koszty operacyjne Gemini w porównaniu z ChatGPT w całym okresie użytkowania modelu.

Skalowalność infrastruktury TPU jest również imponująca. Tak zwane moduły TPU firmy Google łączą tysiące układów scalonych za pomocą wyspecjalizowanej, szybkiej łączności. Nadchodzący model Ironwood może pomieścić 9216 układów scalonych w jednym module, zapewniając łączność między nimi na poziomie 1,2 terabajta na sekundę. W przypadku jeszcze bardziej rozbudowanych modeli Google wykorzystuje Jupiter, swoją sieć centrów danych piątej generacji, do łączenia wielu modułów. Umożliwia to rozłożenie treningów na dziesiątki tysięcy układów scalonych – skalę, którą partnerzy zewnętrzni z trudem osiągają.

Pułapka monetyzacji: jak Google czerpie zyski, podczas gdy OpenAI zmaga się z modelami przychodów

Często pomijanym elementem tej dynamiki jest sposób, w jaki Google i OpenAI monetyzują swoje inwestycje w sztuczną inteligencję. OpenAI opiera się na bezpośrednich subskrypcjach i korzystaniu z API. ChatGPT Plus kosztuje 20 dolarów miesięcznie, a korzystanie z API jest rozliczane indywidualnie. To klasyczny model oprogramowania jako usługi (Software-as-a-Service). Jest on dochodowy, ale ogranicza go również gotowość do płacenia oraz popyt ze strony indywidualnych użytkowników i programistów.

Google ma jednak inny model. Po pierwsze, Google oferuje funkcjonalność Gemini za darmo w wielu swoich istniejących usługach. To nie jest altruizm, a strategia. Udostępniając Gemini za darmo w Google Workspace, Gmailu i innych produktach, Google zwiększa wartość tych usług dla abonentów korporacyjnych, a tym samym podnosi ceny, jakie Google może pobierać za te produkty. Jest to podejście odwrotne – zamiast sprzedawać sztuczną inteligencję jako oddzielny produkt, Google integruje ją z istniejącymi produktami i podnosi cenę za cały pakiet.

Co więcej, Google monetyzuje sztuczną inteligencję (AI) poprzez usprawnienia w swoich tradycyjnych, podstawowych obszarach działalności. Sztuczna inteligencja w wyszukiwarce usprawnia „tryb AI”, w którym wyszukiwanie dostarcza bardziej precyzyjnych odpowiedzi, jednocześnie wyświetlając użytkownikom więcej zapytań komercyjnych. Phipps Schindler, dyrektor ds. biznesowych Google, stwierdził, że tryb AI „pomaga użytkownikom robić zakupy w sposób konwersacyjny” i „napędza już rosnącą liczbę zapytań komercyjnych”. Oznacza to, że usprawnienia w zakresie sztucznej inteligencji bezpośrednio przekładają się na wyższe przychody z reklam – głównego źródła dochodu Google.

Ta strategia monetyzacji jest w dłuższej perspektywie bardziej zrównoważona niż podejście OpenAI. Jeśli OpenAI będzie musiało polegać na przychodach z API i subskrypcjach premium, jego oferta AI zawsze będzie narażona na ryzyko przejścia użytkowników na darmowe lub tańsze alternatywy. Z drugiej strony, Google zwiększa atrakcyjność produktów, które są już głęboko zakorzenione w procesach pracy miliardów ludzi. Zmiana użytkownika oznaczałaby nie tylko porzucenie ChatGPT, ale także Gmaila, Dysku, Workspace lub innej popularnej aplikacji Google.

Pytanie o innowacje technologiczne: Czy różnice będą istotne?

Kluczowym problemem stojącym przed branżą jest to, czy marginalne ulepszenia w modelach technicznych mogą faktycznie zmienić udział w rynku, zwłaszcza biorąc pod uwagę dominującą pozycję ChatGPT. Historia technologii pokazuje, że przewaga technologiczna nie zawsze przekłada się na dominację komercyjną. Betamax był technicznie lepszy od VHS, ale i tak przegrał. Najlepszą wyszukiwarką w 1990 roku nie był Google, ale AltaVista.

Istnieje jednak zasadnicza różnica. Przewaga ChatGPT wynika przede wszystkim ze znajomości i wizerunku marki, a nie z przewagi technicznej. Jeśli Gemini 3.0 wprowadzi znaczące ulepszenia w kluczowych, istotnych komercyjnie obszarach, takich jak generowanie kodu, generowanie obrazów i rozumowanie multimodalne, może to oznaczać punkt zwrotny. Użytkownicy profesjonalni, zwłaszcza programiści i użytkownicy korporacyjni, zwracają uwagę na cenę i rzeczywiste różnice techniczne. Programista, który może generować szybciej i niezawodniej dzięki Gemini 3, poważnie rozważy migrację po wygaśnięciu subskrypcji ChatGPT.

Co więcej, strategia Google nie ma na celu zastąpienia ChatGPT przez jeden model pod względem popularności. Zamiast tego Google dąży do tego, aby Gemini było użyteczne w szerokim zakresie kontekstów – w wyszukiwaniu, zarządzaniu pocztą e-mail, tworzeniu dokumentów i tworzeniu aplikacji. To strategia stopniowego wypierania, a nie bezpośredniej konfrontacji.

Przykładem jest nowe API ML Kit GenAI Prompt firmy Google dla systemu Android. Umożliwia ono programistom integrację specjalistycznych funkcji AI bezpośrednio z aplikacjami działającymi na modelu Gemini Nano. Kluczowe jest to, że przetwarzanie odbywa się lokalnie na urządzeniu – dane użytkownika nigdy nie opuszczają telefonu. To ogromna zaleta dla aplikacji w regulowanych branżach, takich jak usługi finansowe, opieka zdrowotna i prawo, gdzie prywatność danych jest nie tylko preferencją, ale wymogiem prawnym.

Przykład z życia wzięty: Firma kurierska Kakao zintegrowała funkcje Gemini na urządzeniu, aby automatycznie wyodrębnić szczegóły z niestrukturyzowanych wiadomości tekstowych. Skróciło to czas realizacji zamówienia o 24% i zwiększyło współczynnik konwersji klonów użytkowników o 45%. To nie jest techniczne mikroulepszenie, ale transformacja biznesowa. Mnożenie takich przypadków użycia może zmienić rynek.

Scenariusze na kolejne 18 miesięcy: od słabego do transformacyjnego

Następne 18 miesięcy będzie kluczowe dla dynamiki rynku sztucznej inteligencji. Istnieje kilka prawdopodobnych scenariuszy:

Pierwszy scenariusz zakłada porażkę Gemini 3, w którym model, choć technicznie solidny, nie jest znacząco lepszy od Gemini 2.5. W takim przypadku Google straciłoby impet nadrabiania zaległości i musiałoby skupić się na stopniowych ulepszeniach poprzez integrację. OpenAI utrzymałoby pozycję lidera na rynku, a branża osiągnęłaby stan względnej stabilizacji, a ChatGPT i Gemini podzieliłyby się rynkiem, podobnie jak Microsoft i Google na rynku wyszukiwania.

Drugi scenariusz zakłada, że ​​Gemini 3 stanowi znaczącą poprawę, ale tylko w przypadku określonych zadań. Mogłoby to prowadzić do fragmentacji rynku, w którym różni użytkownicy stosowaliby różne modele do różnych zadań. Deweloperzy mogliby używać Gemini do kodowania, a autorzy preferowaliby ChatGPT do pisania dłuższych tekstów. Przyniosłoby to korzyści obu firmom, ponieważ poszerzyłoby rynek.

Trzeci scenariusz zakłada, że ​​Gemini 3 to model rewolucyjny, który przewyższa ChatGPT w kilku kluczowych wymiarach. Mogłoby to doprowadzić do przyspieszonej migracji z ChatGPT do Gemini, szczególnie wśród użytkowników profesjonalnych. W takiej sytuacji OpenAI musiałoby podjąć zdecydowane kroki zaradcze, ogłaszając GPT 6 lub nawiązując strategiczne partnerstwa.

Czwarty scenariusz, prawdopodobnie najbardziej realistyczny, zakłada, że ​​Gemini 3 wykazuje sprawdzoną wydajność techniczną, ale prawdziwa przewaga konkurencyjna Google nie leży w samej wydajności modelu, ale w zdolności do osadzania sztucznej inteligencji w ekosystemach, w których pracują już miliony ludzi. W tym przypadku Gemini stopniowo zdobywałoby udziały w rynku, nie poprzez bezpośrednią konkurencję z ChatGPT, ale poprzez tworzenie przypadków użycia, których ChatGPT po prostu nie jest w stanie osiągnąć, ponieważ jest jedynie dedykowaną aplikacją.

Szerszy kontekst: Dlaczego OpenAI jest pod presją, nawet jeśli nie jest to oczywiste

Kuszące jest skupienie się na liczbie użytkowników i stwierdzenie, że OpenAI jest zdecydowanie na prowadzeniu. Jednak pomija to kilka kwestii strukturalnych związanych z OpenAI:

• Po pierwsze, OpenAI jest pod presją ciągłego wypuszczania nowych modeli, aby sprostać wysokim oczekiwaniom. Prowadzi to do cyklów szumu medialnego, w których każda nowa wersja jest ogłaszana z ogromnym rozgłosem, a potem następuje rozczarowanie. To podważa zaufanie.
• Po drugie, model biznesowy OpenAI opiera się na ciągłych przychodach z API i subskrypcjach. Oznacza to, że firma musi stale uzasadniać użytkownikom, dlaczego powinni płacić. Google nie musi tego robić; Google zarabia na wyszukiwaniu i reklamach, a nie bezpośrednio na sztucznej inteligencji.
• Po trzecie: OpenAI nie ma prawdziwej integracji ekosystemowej. Istnieje tam, gdzie użytkownicy świadomie decydują się odejść. Gdy pojawi się lepsza alternatywa, bariera przejścia jest niska.
• Po czwarte: OpenAI nie ma kontroli nad infrastrukturą. Jest zależne od Nvidii w zakresie procesorów graficznych, Microsoftu w zakresie infrastruktury chmurowej i innych partnerów w zakresie dystrybucji. To daje OpenAI mniejszą kontrolę nad jakością, kosztami i harmonogramem niż Google.

Google pozycjonuje się na dominującą pozycję, a nie na konkurencję.

Strategia Google dotycząca Gemini 3.0 nie ma na celu pokonania OpenAI w bezpośredniej rywalizacji jako chatbot AI. Zamiast tego, dąży do tak głębokiego osadzenia AI w istniejących ekosystemach Google, że tradycyjne pojęcie „chatbotów AI” jako osobnej kategorii zaniknie. Za pięć lat różnica między Gemini a ChatGPT może nie polegać głównie na samej wydajności, ale na kontekście i bliskości – Gemini będzie dostępne wszędzie, podczas gdy ChatGPT pozostanie wyspecjalizowanym narzędziem dla użytkowników, którzy aktywnie go poszukują.

Nie jest to zwycięstwo jakości nad marketingiem ani innowacji nad ugruntowaną pozycją rynkową. Raczej jest to strukturalne zwycięstwo integracji ekosystemu nad odizolowaną wydajnością produktu. Google niekoniecznie odniesie sukces dzięki lepszemu modelowi sztucznej inteligencji. Odniesie sukces dzięki lepszej platformie do prezentacji i dystrybucji tego modelu.

Premiera Gemini 3.0 przed końcem roku będzie kluczowym wskaźnikiem tego procesu. Jeśli model wykaże oczekiwaną poprawę wydajności, szczególnie w obszarach takich jak generowanie kodu i wnioskowanie multimodalne, może to oznaczać początek znaczącej rewizji dynamiki rynku sztucznej inteligencji. OpenAI nie zniknie z dnia na dzień; pozostanie istotną siłą napędową dla specjalistycznych aplikacji. Jednak dni jego niekwestionowanej dominacji mogą być policzone.

Integracja niezależnej platformy AI w całej całej sieci dla wszystkich firm Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych