„Code Red” OpenAI: Czy projekt Shallotpeat stanie się odpowiedzią na Gemini 3 od Google? Podobno już w przyszłym tygodniu…

OpenAI kontra Google w wyścigu AI: Głęboka analiza ekonomiczna batalii rynkowej

Równowaga sił w Dolinie Krzemowej uległa drastycznej zmianie. Trzy lata temu to gigant wyszukiwarek Google został zaskoczony nagłym sukcesem ChatGPT; teraz były pionier OpenAI znajduje się w defensywie. Wewnętrzne raporty malują obraz firmy pod ogromną presją: prezes Sam Altman zainicjował strategiczną reorganizację pod wewnętrznym szyldem „Code Red”. Impulsem do tego jest ogromna nadrabianie zaległości technologicznych przez konkurenta, firmę Alphabet, której najnowszy model, Gemini 3, przewodzi w testach porównawczych, a nowy model do obrazowania, Nano Banana Pro, redefiniuje standardy.

Aby utrzymać swoją dominację technologiczną, OpenAI przygotowuje się do przyspieszonego wprowadzenia na rynek nowego modelu rozumowania, o którym mówi się, że jest tajemniczym Shallotpeatem. Ten decydujący krok wstrzymuje nawet projekty generujące przychody, takie jak agenci handlowi i integracje reklamowe. Ale wyścig nie jest już wyłącznie technologiczny; to kwestia wytrzymałości ekonomicznej. Podczas gdy Alphabet odnotowuje rekordowe zyski w setkach miliardów dolarów dzięki swojej infrastrukturze chmurowej, OpenAI, pomimo szybkiego wzrostu, zmaga się z rosnącymi kosztami i dużymi stratami. Poniższa analiza rzuca światło na finansową przepaść, strategiczne poświęcenia „Code Red” oraz na pytanie, czy OpenAI wytrzyma presję ze strony Google'a.

Oficjalna nazwa nowego modelu wnioskowania OpenAI nie została jeszcze publicznie potwierdzona. Według kilku wiarygodnych źródeł, model ten jest rozwijany pod nazwą kodową Shallotpeat. Nazwa ta pojawia się w wewnętrznych dokumentach i notatkach prezesa Sama Altmana, który opisuje model jako ukierunkowaną odpowiedź na zalety wydajnościowe platformy Gemini 3 firmy Google. Wybór nazwy Shallotpeat ma charakter programowy i sygnalizuje, że OpenAI zidentyfikowało słabe punkty swoich istniejących modeli podczas wstępnego trenowania i zamierza je konkretnie rozwiązać.

Oprócz głównej nazwy kodowej Shallotpeat, wśród deweloperów i na platformach testowych krążą inne nazwy. Na przykład, model o nazwie Robin został zauważony na LM Arena, co może oznaczać wersję testową lub wariant. Co więcej, niektóre analizy techniczne wspominają o pokrewnym modelu o nazwie Garlic, opisywanym jako niezależne rozwinięcie Shallotpeat, które rzekomo wprowadza konkretne usprawnienia w programowaniu i rozumowaniu logicznym.

Spekulacje na temat ostatecznej nazwy produktu, który ma zostać wydany w przyszłym tygodniu, sięgają nawet „Red GPT”, co nawiązuje do wewnętrznej inicjatywy Code Red. Oficjalna nazwa ma zostać ogłoszona na krótko przed premierą, ponieważ OpenAI tradycyjnie rozróżnia wewnętrzne nazwy kodowe i publiczne nazwy produktów.

Jak były monopolista stał się konkurentem i spycha lidera rynku do defensywy.

OpenAI przygotowuje się do wprowadzenia nowego modelu wnioskowania. Wewnętrzne testy wskazują, że przewyższa on nadchodzący Gemini 3 firmy Google. Wydanie jest częścią strategicznej reorganizacji, która wymaga odłożenia na bok innych projektów. OpenAI planuje wprowadzić nowy model wnioskowania już w przyszłym tygodniu, zgodnie z wewnętrzną notatką CEO Sama Altmana, o której donosi The Information. Altman stwierdził, że nowy model obecnie radzi sobie lepiej niż konkurencyjny produkt Google, Gemini 3, w wewnętrznych ocenach. Nie jest jasne, czy jest to model Shallotpeat. Przyspieszone wprowadzenie na rynek jest pionierem inicjatywy wewnętrznie nazwanej Code Red. OpenAI reaguje na rosnącą presję ze strony Google. Gigant wyszukiwarek zwiększył miesięczną liczbę aktywnych użytkowników swojego chatbota Gemini z 450 milionów w lipcu do 650 milionów w październiku, a Gemini 3 przewyższył konkurencję w licznych testach porównawczych. Altman ostrzegł wewnętrznie przed przejściowymi przeciwnościami losu spowodowanymi odrodzeniem się konkurenta.

Aby w pełni skupić się na ulepszaniu ChatGPT i jego nowego modelu, OpenAI wstrzymuje inne projekty komercyjne, według The Information. Wprowadzenie reklam i rozwój autonomicznych agentów AI do zadań związanych z zakupami i opieką zdrowotną są opóźniane. Dalszy rozwój Pulse, usługi do spersonalizowanych briefingów, również nie jest już priorytetem. Zamiast tego zasoby zostaną skierowane na poprawę zachowania modelu w ChatGPT, a zwłaszcza generowanie obrazu. Rozwiązanie OpenAI jest pod coraz większą presją po tym, jak Google wydało nowy, niezwykle wydajny model obrazu Nano Banana Pro wraz z Gemini 3. Trzy lata temu sytuacja była dokładnie odwrotna: sam Google wydał alert Code Red, aby odpowiedzieć na nagłe zagrożenie dla własnej wyszukiwarki spowodowane uruchomieniem ChatGPT. W tym czasie gigant wyszukiwarek zrestrukturyzował liczne zespoły, aby przyspieszyć rozwój własnych modeli AI, co ostatecznie doprowadziło do wydania serii Gemini.

Nadaje się do:

• Projekt „Shallotpeat” i „trudne czasy”: wewnętrzna notatka Sama Altmana ujawnia największy kryzys OpenAI

Porównanie potęg finansowych: turbulencje sprzedaży i wyzwania związane z rentownością

Wyniki finansowe obu konkurentów ujawniają fundamentalne różnice w ich pozycjach wyjściowych. OpenAI odnotowało przychody w wysokości 4,3 mld USD w pierwszej połowie 2025 r., co stanowi 16-procentowy wzrost w porównaniu z całym rokiem 2024. Do czerwca 2025 r. roczne przychody firmy osiągnęły już 10 mld USD, a firma planuje osiągnąć co najmniej 12,7 mld USD w całym roku 2025. Pomimo tego imponującego wzrostu, OpenAI pozostaje na głębokiej deficycie. Koszty badań i rozwoju wyniosły 6,7 mld USD w pierwszej połowie 2025 r., podczas gdy koszty operacyjne związane z inferencją oszacowano na 3,8 mld USD w 2024 r. i do tego czasu osiągnęły one już 8,65 mld USD. Straty w 2024 r. wyniosły łącznie około 5 mld USD, a tempo zużycia gotówki w 2025 r. szacuje się na 8,5 mld USD. W 2024 roku OpenAI wydało około 3,8 miliarda dolarów na wnioskowanie, a większość z 5 miliardów dolarów na badania i rozwój przeznaczono na eksperymenty, testy i modele, które nigdy nie zostaną opublikowane. Koszty badań i rozwoju wzrosły z 2,5 miliarda dolarów w 2024 roku do 6,7 miliarda dolarów w pierwszej połowie 2025 roku, co podkreśla ogromne inwestycje w rozwój modeli i skalowanie infrastruktury.

Z drugiej strony Alphabet prezentuje się jako solidny finansowo gigant. Trzeci kwartał 2025 roku przyniósł firmie pierwsze 100 miliardów dolarów przychodów kwartalnych, osiągając 102,3 miliarda dolarów, co stanowi wzrost o 16 procent rok do roku. Dochód netto wzrósł o 33 procent do 35 miliardów dolarów. Google Cloud odnotował wzrost przychodów o 34 procent do 15,2 miliarda dolarów, a YouTube Advertising wygenerował 10,3 miliarda dolarów. Nakłady inwestycyjne na infrastrukturę techniczną wyniosły łącznie 24 miliardy dolarów w tym kwartale, co podkreśla ogromne inwestycje w infrastrukturę AI. Ta siła finansowa pozwala Google na długoterminowe inwestycje w badania i infrastrukturę AI bez natychmiastowej presji na rentowność. Skumulowane zaległości w chmurze osiągnęły 155 miliardów dolarów, co wskazuje na stały wzrost i długoterminowe umowy z klientami. Różnica finansowa między tymi dwiema firmami jest uderzająca: podczas gdy Alphabet wygenerował już miliardy dolarów zysków i ma przepływy pieniężne w całej grupie, OpenAI musi szukać zewnętrznego finansowania i zmaga się z ogromnymi stratami operacyjnymi.

Kod czerwony jako strategiczne dostrajanie: ekonomiczne implikacje skupienia

Inicjatywa OpenAI o nazwie Code Red to nie tylko reakcja na przeciwności losu, ale raczej strategiczne dostrojenie alokacji zasobów pod presją konkurencji. Sam Altman zainicjował tę wewnętrzną inicjatywę, aby ulepszyć ChatGPT i opóźnić inne projekty, takie jak reklama, agenci handlowi i agenci AI w służbie zdrowia. Ta zmiana priorytetów odzwierciedla klasyczną korektę ekonomiczną w obliczu zmieniającej się rzeczywistości konkurencyjnej. Ukryte koszty alternatywne opóźnionych projektów należy rozważyć w kontekście przewidywanych korzyści z przyspieszonego wprowadzenia modelu. OpenAI koncentruje się na poprawie doświadczenia użytkownika, personalizacji, szybkości i niezawodności. Skupienie się na generowaniu obrazu w odpowiedzi na Nano Banana Pro firmy Google świadczy o defensywnym pozycjonowaniu w strategicznie ważnym segmencie rynku. Decyzja o wstrzymaniu integracji reklam, pomimo że wyniki kodu w aplikacji na Androida już sugerują takie plany, sugeruje wewnętrzną priorytetyzację, która poświęca krótkoterminową monetyzację na rzecz długoterminowego pozycjonowania rynkowego. Strategia Code Red wysyła zatem sygnał ekonomiczny rynkowi: OpenAI akceptuje przejściowe przeciwności ekonomiczne, aby bronić swojej pozycji lidera technologicznego. Projekty Pulse, obejmujące spersonalizowane briefingi i autonomicznych agentów zakupowych, są odkładane na później, mimo że stanowią potencjalne źródła przychodów. Taka alokacja zasobów jest zgodna z ekonomiczną zasadą maksymalizacji zysków w warunkach niepewności: ryzyko utraty pozycji w podstawowej działalności jest uważane za większe niż ryzyko utraty projektów pobocznych.

Wskaźniki użytkowników i dynamika udziału w rynku: ilościowy krajobraz konkurencyjny

Metryki użytkowników ujawniają złożoną dynamikę konkurencyjną między przewagą pierwszego gracza a integracją ekosystemu. ChatGPT odnotował od 700 do 800 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo w październiku 2025 r., podczas gdy Gemini osiągnął 650 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie w tym samym okresie. Tempa wzrostu są niezwykłe: Gemini zwiększyło się z 450 milionów użytkowników w lipcu do 650 milionów w październiku 2025 r., co stanowi wzrost o ponad 44 procent w ciągu zaledwie trzech miesięcy. Z drugiej strony, wzrost ChatGPT spowolnił: od grudnia 2024 r. do lutego 2025 r. liczba użytkowników tygodniowo wzrosła z 300 milionów do 400 milionów, co stanowi wzrost o 33 procent, ale tempo wzrostu spadło w całym 2025 r. Źródła podają, że ChatGPT miał 60,4 procent udziału w rynku generatywnej AI w lutym 2025 r., podczas gdy Gemini osiągnął 13,5 procent. Microsoft Copilot korzysta z modeli OpenAI i osiągnął 14,1 procent udziału w rynku. Rozkład geograficzny pokazuje podobieństwa: Stany Zjednoczone stanowią największy rynek użytkowników dla obu platform, z 15,1% dla ChatGPT i 14,6% dla Gemini. Indie są drugim co do wielkości rynkiem dla obu. Grupa wiekowa 25-34 jest najbardziej istotna dla obu platform. Jednak intensywność użytkowania jest różna: użytkownicy ChatGPT spędzają średnio 12 minut i 9 sekund na wizytę, podczas gdy użytkownicy Gemini spędzili średnio 7 minut i 8 sekund w październiku 2025 r. Liczba odsłon na wizytę wynosi 4,5 dla ChatGPT i 4,52 dla Gemini. Współczynnik odrzuceń dla ChatGPT wynosi 40,01%. Dzienna liczba promptów dla ChatGPT osiągnęła 2,5 miliarda w lipcu 2025 r. Miesięczne przetwarzanie tokenów w Google wzrosło do 7 bilionów tokenów na minutę. Liczba klientów korporacyjnych Gemini w Google Cloud wzrosła 35-krotnie w porównaniu z rokiem poprzednim. 92% firm z listy Fortune 500 korzysta z ChatGPT w jakiejś formie. Integracja wyszukiwarki Google za pośrednictwem AI Overviews dociera do 2 miliardów użytkowników miesięcznie. Integracja Gemini z Androidem dociera do ponad 3 miliardów urządzeń na całym świecie.

Nasze amerykańskie doświadczenie w rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu – 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

Inwestycje w badania i rozwój jako czynnik konkurencyjny: skalowalność ekonomiczna szkoleń AI

Koszty badań i rozwoju ujawniają fundamentalne różnice w ekonomii skalowania obu firm. OpenAI zainwestowało 2,5 miliarda dolarów w badania i rozwój w 2024 roku, przy czym większość przeznaczono na eksperymenty i nieopublikowane modele. W pierwszych sześciu miesiącach 2025 roku wydatki na badania i rozwój wyniosły 6,7 miliarda dolarów, co sugeruje roczną stopę przekraczającą 13 miliardów dolarów. Koszty wnioskowania gwałtownie wzrosły z 3,8 miliarda dolarów w 2024 roku do 8,65 miliarda dolarów w pierwszej połowie 2025 roku. Ta eksplozja kosztów odzwierciedla ekonomiczną rzeczywistość szkolenia modeli sztucznej inteligencji: im bardziej wydajne modele, tym wyższe koszty obliczeniowe. Większość z 5 miliardów dolarów wydatków na badania i rozwój w 2024 roku przeznaczono na badania, szkolenia eksperymentalne lub ograniczanie ryzyka, podczas gdy tylko 480 milionów dolarów przeznaczono na szkolenie faktycznie opublikowanych modeli, takich jak GPT-4.5, GPT-4o i o3. Ukryte koszty krańcowe udoskonalania modeli rosną wykładniczo. Firma OpenAI wydała około 1,8 miliarda dolarów na wnioskowanie w 2024 roku, co oznacza marżę około 50% i zwrot ze sprzedaży na poziomie około 3,7 miliarda dolarów. Całkowite koszty obliczeniowe w 2024 roku oszacowano na 6 miliardów dolarów. Wydatki na badania i rozwój w 2024 roku wyniosły 5 miliardów dolarów, a amortyzacja nastąpiła w ciągu kilku lat. Wydatki na sprzedaż i marketing osiągnęły 2 miliardy dolarów w pierwszej połowie 2025 roku. Wynagrodzenia pracowników również sięgają miliardów. Całkowite planowanie mocy obliczeniowej zakłada budowę 250 gigawatów mocy obliczeniowej do 2033 roku, co kosztowałoby 10 bilionów dolarów. Centra danych o mocy jednego gigawata kosztują od 32,5 do 60 miliardów dolarów i ich budowa zajmuje dwa i pół roku. Całkowite zapotrzebowanie na finansowanie w ciągu najbliższych dwunastu miesięcy szacuje się na 400 miliardów dolarów.

Google dysponuje budżetem badawczo-rozwojowym w całej firmie wynoszącym ponad 40 miliardów dolarów rocznie, z czego znaczną część przeznaczono na badania nad sztuczną inteligencją. Nakłady inwestycyjne na samą infrastrukturę techniczną osiągnęły 24 miliardy dolarów w trzecim kwartale 2025 roku. Całkowite inwestycje w infrastrukturę sztucznej inteligencji na rok 2025 szacuje się na 85 miliardów dolarów. Google przetwarza 980 bilionów tokenów miesięcznie, prawie dwa razy więcej niż 480 bilionów tokenów przetworzonych w maju 2025 roku. Efektywność energetyczna poprawiła się 33-krotnie, a ślad węglowy na monit został zmniejszony 44-krotnie. Google może amortyzować koszty szkolenia modeli i wnioskowania poprzez swoją istniejącą działalność w chmurze i wykorzystywać synergie z rozwoju półprzewodników. Wewnętrzny rozwój układów scalonych z wykorzystaniem TPU zmniejsza zależność od NVIDIA i obniża krańcowy koszt wnioskowania. Zalety skalowalności Google są znaczące: integracja Gemini z wyszukiwarką, Androidem i Workspace umożliwia natychmiastową dystrybucję do miliardów urządzeń bez dodatkowych kosztów pozyskiwania klientów. Koszty infrastruktury można amortyzacji w całym portfolio Alphabet, natomiast OpenAI musi pokryć wszystkie koszty wewnętrznie.

Nadaje się do:

• Dlaczego zarządzana sztuczna inteligencja może zniwelować globalną lukę w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji

Strategie monetyzacji i długoterminowa rentowność: drogi do stabilności gospodarczej

Podejścia obu firm do monetyzacji różnią się fundamentalnie i mają głęboki wpływ na ich długoterminową rentowność. OpenAI generuje przychody głównie dzięki subskrypcjom ChatGPT, korzystaniu z API oraz sprzedaży korporacyjnej. Liczba płacących abonentów osiągnęła dziesięć milionów w pakietach Plus, Team i Pro, a także milion użytkowników komercyjnych. Roczne przychody z subskrypcji wynoszą 2,7 miliarda dolarów i według prognoz do końca 2025 roku mają osiągnąć 4 miliardy dolarów. Korzystanie z API i sprzedaż korporacyjna dodatkowo przyczyniają się do dywersyfikacji przychodów. OpenAI oferuje funkcje zwiększające produktywność, takie jak edycja arkuszy kalkulacyjnych i prezentacji, co pozwala na głębszą integrację z procesami pracy w przedsiębiorstwie. Ceny oparte są na klasycznym modelu freemium, z 20 dolarami miesięcznie za funkcje premium. Zwrot ze sprzedaży (ROS) z wnioskowania wynosi około 50%, co powinno prowadzić do poprawy ekonomiki skalowania wraz ze wzrostem liczby użytkowników. Jednak koszty rosną szybciej niż przychody: wydatki na badania i rozwój wzrosły z 2,5 mld USD w 2024 r. do 6,7 mld USD w pierwszej połowie 2025 r. Koszty wnioskowania wzrosły z 3,8 mld USD w 2024 r. do 8,65 mld USD w pierwszej połowie 2025 r. Taka struktura kosztów wymaga ciągłego pozyskiwania kapitału. OpenAI ogłosiło rundę finansowania o wartości 40 mld USD w marcu 2025 r., prowadzoną przez SoftBank, przy wycenie 300 mld USD. Potrzeby finansowe na kolejne dwanaście miesięcy szacuje się na 400 mld USD. Długoterminowa rentowność zależy od zdolności do obniżenia kosztów wnioskowania i opracowania nowych kanałów monetyzacji. Chociaż planowane integracje reklamowe zostały wstrzymane, pozostają one potencjalnym źródłem przychodów. Rozwój autonomicznych agentów zakupowych i sztucznej inteligencji w służbie zdrowia również został opóźniony, mimo że rynki te oferują znaczny potencjał przychodowy. Intensywność konkurencji zmusza OpenAI do poświęcenia krótkoterminowej monetyzacji na rzecz pozycjonowania rynkowego.

Google realizuje inną strategię monetyzacji. Przychody z Gemini nie są raportowane oddzielnie, ale są zintegrowane z ogólnymi przychodami Google Search, Google Cloud i Workspace. Przeglądy AI w wyszukiwarce docierają do dwóch miliardów użytkowników miesięcznie i pośrednio przyczyniają się do przychodów z reklam. Przychody z Google Cloud wzrosły o 34 procent do 15,2 miliarda dolarów, a Gemini odgrywa znaczącą rolę dla klientów korporacyjnych. 85 000 klientów korporacyjnych Gemini w Google Cloud odnotowało 35-krotny wzrost wykorzystania rok do roku. Ceny Gemini są podobne do OpenAI, z 20 dolarami miesięcznie za funkcje premium, ale monetyzacja jest obsługiwana przez istniejący system rozliczeń i dystrybucji Google. Przychody z reklam Alphabet osiągnęły 74,18 miliarda dolarów w trzecim kwartale 2025 roku, co stanowi wzrost o 12,7 procent rok do roku. Reklamy w YouTube osiągnęły 10,26 miliarda dolarów. Przychody z subskrypcji wzrosły o 21 procent do 12,9 miliarda dolarów. Google może odzyskać koszty infrastruktury AI dzięki wielu źródłom przychodów i wykorzystać synergię z istniejącą platformą reklamową. Długoterminowa rentowność Gemini jest zatem mniej zależna od bezpośrednich subskrypcji niż od wzmocnienia całego ekosystemu Alphabet. Portfel zamówień w chmurze o wartości 155 miliardów dolarów zapewnia wgląd w przyszłe przychody. Marża operacyjna Alphabet wynosi 30,5%, podczas gdy OpenAI nadal odnotowuje znaczne straty.

Scenariusze przyszłości gospodarczej i prognozy konkurencyjne: Drogi do dojrzałości rynkowej

Długoterminowe perspektywy ekonomiczne obu firm wskazują na różne ścieżki dojścia do dojrzałości rynkowej i rentowności. OpenAI musi osiągnąć ogromne korzyści skali, aby obniżyć koszty wnioskowania i odzyskać nakłady na badania i rozwój. Z 800 milionami aktywnych użytkowników tygodniowo i 10 milionami płacących subskrybentów, OpenAI ma solidne podstawy do wzrostu. Planowana ekspansja do miliarda użytkowników do końca 2025 roku znacznie poprawiłaby korzyści skali. Jednak koszty rosną szybciej niż przychody. Nakłady na badania i rozwój wzrosły z 2,5 miliarda dolarów w 2024 roku do 6,7 miliarda dolarów w pierwszej połowie 2025 roku. Koszty wnioskowania wzrosły z 3,8 miliarda dolarów w 2024 roku do 8,65 miliarda dolarów w pierwszej połowie 2025 roku. Aby osiągnąć rentowność, OpenAI musi obniżyć koszty wnioskowania na użytkownika i opracować nowe kanały monetyzacji. Planowane integracje reklamowe mogą generować znaczne przychody, ale akceptacja użytkowników jest niepewna. Opracowywanie specjalistycznych rozwiązań korporacyjnych dla sektora opieki zdrowotnej, finansów i e-commerce może generować wyższe marże niż standardowe subskrypcje. Platforma API dla programistów oferuje podejście ekosystemowe, ale konkurencja ze strony modeli open source, takich jak Llama i Mistral firmy Meta, rośnie. Długoterminowa wizja Altmana zakłada osiągnięcie 250 gigawatów mocy obliczeniowej do 2033 roku, co kosztowałoby dziesięć bilionów dolarów. Ta ambicja wymaga stałego finansowania w wysokości ponad 400 miliardów dolarów w ciągu najbliższych dwunastu miesięcy. Wycena OpenAI może osiągnąć 300 miliardów dolarów, ale rentowność pozostaje nieuchwytna. Dynamika konkurencji zmusza OpenAI do równoważenia krótkoterminowej monetyzacji z długoterminową pozycją rynkową. Strategia Code Red sygnalizuje zaangażowanie w presję konkurencyjną i gotowość do poświęcenia krótkoterminowych zysków. Pytanie brzmi, czy rynki kapitałowe będą finansować ten model wzrostu w dłuższej perspektywie.

Google podąża inną ścieżką do dojrzałości rynkowej. Integracja Gemini z wyszukiwarką, systemem Android i Workspace umożliwia powolną, ale stabilną monetyzację bez bezpośredniego rozliczania. AI Overviews dociera do dwóch miliardów użytkowników i poprawia jakość wyszukiwania, pośrednio zwiększając przychody z reklam. Wdrożenie w przedsiębiorstwach rośnie, z 85 000 klientów i 35-krotnym wzrostem wykorzystania. 155 miliardów dolarów zaległości w chmurze zapewnia wgląd w przyszłe przychody. 85 miliardów dolarów nakładów inwestycyjnych na infrastrukturę AI w 2025 roku zostanie zwrócone w całym portfolio Alphabet. Wewnętrzny rozwój układów scalonych z wykorzystaniem TPU zmniejsza zależność od NVIDIA i obniża koszty wnioskowania. Efektywność energetyczna poprawiła się 33-krotnie, a ślad węglowy został zmniejszony 44-krotnie. Google może rozłożyć stałe koszty infrastruktury na wiele strumieni przychodów, podczas gdy OpenAI ponosi wszystkie koszty wewnętrznie. Długoterminowa strategia Google wydaje się być ukierunkowana na ustanowienie AI jako towaru i monetyzację go za pośrednictwem swojego ekosystemu. Marże w chmurze poprawiają się wraz ze wzrostem automatyzacji i skalowalności. Pozycja rynkowa wyszukiwarki Google pozostaje nienaruszona, z 90-procentowym udziałem w rynku. Ryzyko regulacyjne związane z postępowaniami antymonopolowymi, w szczególności grzywna UE w wysokości 3,45 miliarda dolarów, może wpłynąć na modele biznesowe. W dłuższej perspektywie Google może oferować usługi AI w ramach swojej platformy chmurowej i reklamowej, podczas gdy OpenAI musi skupić się na modelach opartych wyłącznie na AI. Pytanie brzmi, czy model biznesowy oparty wyłącznie na AI może być ekonomicznie zrównoważony, czy też ostatecznie zostanie wchłonięty przez głównych dostawców usług chmurowych. Dynamika konkurencji pokazuje, że Google może bronić swojej pozycji rynkowej poprzez integrację ekosystemu i siłę finansową, podczas gdy OpenAI opiera się na innowacjach technologicznych i szybkim wzroście. Zrównoważenie ekonomiczne obu podejść zostanie określone w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

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