Czy model biznesowy sztucznej inteligencji w Dolinie Krzemowej legł w gruzach?

Uwolnienie się z pułapki subskrypcji (uzależnienie od sztucznej inteligencji i chmury): dlaczego firmy polegają teraz na własnym sprzęcie AI zamiast interfejsów API w chmurze.

Przez długi czas w sektorze technologicznym panowało niepisane prawo: ten, kto posiadał największe centra danych i najbardziej zastrzeżone dane, kontrolował rynek sztucznej inteligencji. Jednak ten dogmat, który ugruntował dominację hiperskalowców, takich jak Google i OpenAI, zaczyna się chwiać. Wraz z premierą DeepSeek V3.2 i jego imponującymi danymi dotyczącymi wydajności, jesteśmy obecnie świadkami tektonicznej zmiany w globalnym układzie sił w technologii. To, co mogłoby się wydawać jedynie premierą nowego modelu, po bliższym przyjrzeniu się okazuje się celnym ciosem w ekonomiczne fundamenty Doliny Krzemowej.

Analiza pokazuje, że pozornie nie do pokonania „fosa” amerykańskich gigantów technologicznych jest podmywana przez połączenie strategii open source, wydajności algorytmicznej i radykalnego cennika. Odchodzimy od świata, w którym sztuczna inteligencja była drogim produktem typu oprogramowanie jako usługa (SaaS), ku przyszłości, w której modele o wysokiej wydajności staną się powszechne. Otwiera to bezprecedensowe możliwości dla niemieckich i europejskich firm: marzenie o suwerenności danych i niezależności od amerykańskich interfejsów API staje się namacalną rzeczywistością dzięki lokalnie obsługiwanym modelom opartym na otwartych wagach. Poniższy artykuł bada, dlaczego model inwestycyjny przesuwa się z wydatków operacyjnych na infrastrukturę opartą na kapitale, w jaki sposób optymalizacja oprogramowania sprawia, że ​​sankcje dotyczące sprzętu tracą na znaczeniu i dlaczego jesteśmy u progu gwałtownej deflacji kosztów pracy cyfrowej.

Nadaje się do:

• Niezależność od amerykańskich gigantów technologicznych: Jak osiągnąć opłacalną i bezpieczną wewnętrzną obsługę sztucznej inteligencji – wstępne rozważania

Erozja konkurencji własnościowej i dominacja USA: przełomowy moment w ekonomii sztucznej inteligencji

Globalny krajobraz technologiczny przeżywa obecnie moment o wyjątkowym znaczeniu strategicznym, który może fundamentalnie zmienić równowagę sił w dziedzinie sztucznej inteligencji. Premiera DeepSeek V3.2 i powiązane z nią dane dotyczące wydajności podważają ugruntowaną dynamikę rynku. Przez długi czas zakładano, że czołowi amerykańscy giganci stworzyli niemożliwą do pokonania przewagę dzięki swojej ogromnej przewadze w zakresie mocy obliczeniowej i zastrzeżonych danych. Założenie to opierało się na założeniu, że szczytowa wydajność jest nierozerwalnie związana z zamkniętymi systemami i nadmiernymi kosztami inwestycyjnymi. Ostatnie wydarzenia w Hangzhou nie tylko obalają tę przesłankę, ale pod pewnymi względami ją odwracają. Jesteśmy świadkami demokratyzacji technologii o wysokiej wydajności, która wywiera znaczną presję na wartość ekonomiczną czystego dostępu do API i może trwale osłabić siłę cenową graczy takich jak OpenAI czy Google. Nie będzie przesadą stwierdzenie, że wskazuje to na tektoniczną zmianę od modelu oprogramowania jako usługi opartego na wynajmie do gospodarki infrastrukturalnej opartej na kapitale, w której sam model staje się towarem, tj. dobrem wspólnym.

Strukturalna zmiana rynku poprzez otwarte wagi i suwerenność danych

Decyzja o udostępnieniu modelu wydajności na poziomie GPT-5 na licencji Apache 2.0 to coś więcej niż altruistyczny gest ze strony społeczności open source; to agresywny ruch strategiczny, mający na celu kanibalizację marż zachodnich konkurentów. Dla decydentów w niemieckich i europejskich firmach kalkulacje dotyczące integracji sztucznej inteligencji ulegają fundamentalnej zmianie. Wcześniej dyrektorzy ds. informatyki i technologii (CIO) stawali przed dylematem: płacić ogromne sumy za subskrypcje chmurowe i kierować wrażliwe dane firmowe przez amerykańskie serwery, czy polegać na mniej wydajnych modelach lokalnych. Ten dylemat jest obecnie rozwiązywany. Dostępność otwartych wag pozwala firmom na uruchamianie modeli o wysokiej wydajności we własnej infrastrukturze lub w suwerennych chmurach europejskich.

Z ekonomicznego punktu widzenia przekształca to koszty operacyjne związane z wywołaniami API (OpEx) w inwestycje kapitałowe w zastrzeżony sprzęt (CapEx). W dłuższej perspektywie jest to bardziej atrakcyjne dla wielu firm, ponieważ krańcowy koszt wygenerowanego tokena za pomocą infrastruktury wewnętrznej z czasem zbliża się do czystych kosztów energii elektrycznej, podczas gdy zewnętrzni dostawcy zawsze muszą doliczyć marżę. Co więcej, lokalne działanie eliminuje ryzyko szpiegostwa przemysłowego lub niezamierzonych wycieków danych, co jest nieocenione, szczególnie dla europejskiego sektora motoryzacyjnego, farmaceutycznego i finansowego. Gdy krzywa wydajności modeli otwartych przecina się lub nawet przewyższa krzywą wydajności modeli zamkniętych, model licencjonowania zastrzeżonych dostawców traci swoje pierwotne uzasadnienie. Rynek przesuwa się z rynku sprzedawcy, gdzie dostęp jest racjonowany, w rynek kupującego, gdzie decydującym czynnikiem jest efektywność wdrożenia.

Efektywność algorytmiczna jako odpowiedź na ograniczenia sprzętowe

Architektura techniczna nowego modelu stanowi interesującą odpowiedź na sytuację geopolityczną, a w szczególności na amerykańskie sankcje wobec Chin w sektorze półprzewodników. Potrzeba jest matką wynalazczości. Zamiast po prostu zwiększać moc obliczeniową, co jest trudne ze względu na ograniczenia eksportowe dotyczące zaawansowanych układów scalonych, DeepSeek optymalizuje wydajność algorytmiczną. Wprowadzenie DeepSeek Sparse Attention stanowi zmianę paradygmatu w przetwarzaniu ogromnych ilości danych. W tradycyjnej architekturze Transformer nakład obliczeniowy rośnie kwadratowo wraz z długością tekstu wejściowego, ponieważ każde słowo jest powiązane z każdym innym słowem. Prowadzi to do znacznej nieefektywności w przypadku bardzo długich dokumentów, takich jak te powszechnie spotykane w analizach prawnych, badaniach medycznych czy analizie bazy kodu.

Dzięki wdrożeniu systemu indeksowania, który na wczesnym etapie odfiltrowuje nieistotne informacje i koncentruje się wyłącznie na kontekstowo niezbędnych elementach tekstu, proces ten ulega linearyzacji. Z ekonomicznego punktu widzenia oznacza to drastyczny spadek kosztów przetwarzania informacji, tzw. wnioskowania. Dla firm, które chcą korzystać z systemów RAG (Retrieval Augmented Generation), aby uczynić swoje wewnętrzne bazy wiedzy użytecznymi, jest to czynnik decydujący. Model, który nie tylko znajduje igłę w stogu siana, ale także zużywa jedynie ułamek energii, umożliwia tworzenie modeli biznesowych, które wcześniej poniosłyby porażkę z powodu wysokich kosztów operacyjnych. Okazuje się, że optymalizacja oprogramowania jest w stanie nie tylko kompensować braki sprzętowe, ale także przekształcać je w przewagę konkurencyjną. Wydajność staje się faktyczną cechą produktu.

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

Reorganizacja łańcucha wartości w szkoleniu modeli

Kolejnym wskaźnikiem dojrzałości branży jest zmiana w alokacji budżetu w procesie rozwoju. Podczas gdy w przeszłości większość kapitału przeznaczano na tzw. wstępne szkolenie – po prostu zasilanie modelu ogromnymi ilościami tekstu z internetu – obecnie nacisk przesuwa się znacząco na etap po szkoleniu. Wzrost udziału budżetu w tej fazie z jednego do ponad dziesięciu procent sygnalizuje koniec ery prostego skalowania. Zbliżamy się do punktu malejących zysków z samej ilości danych. Jakość i precyzyjne dostrajanie stają się nowymi czynnikami napędzającymi poprawę wydajności.

Strategia generowania danych syntetycznych za pomocą wyspecjalizowanych modeli nauczycieli jest szczególnie godna uwagi. Rozwiązuje ona narastający problem potencjalnego niedoboru wysokiej jakości tekstów generowanych przez ludzi w internecie. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do jej szkolenia tworzy samonapędzający się cykl doskonalenia jakości. Przełamuje to monopol firm z dostępem do największych zastrzeżonych baz danych użytkowników, takich jak Google z wyszukiwarką czy Meta z sieciami społecznościowymi. Jeśli środowiska syntetyczne i generowane scenariusze wystarczą do szkolenia umiejętności matematycznych i logicznych na światowym poziomie, bariera wejścia dla nowych graczy maleje. Staje się oczywiste, że inteligentne projektowanie procesów i starannie dobrane zbiory danych stają się ważniejsze niż sam dostęp do całego internetu. To dobra wiadomość dla wyspecjalizowanych branż, które mogą teraz trenować własne, wysoce specyficzne modele przy rozsądnym nakładzie pracy.

Nadaje się do:

• DeepSeek V3.2: Konkurencja na poziomie GPT-5 i Gemini-3, a także możliwość wdrożenia lokalnego we własnych systemach! Koniec gigabitowych centrów danych AI?

Od rozmowy do autonomicznego tworzenia wartości

Być może najistotniejszy implikacja ekonomiczna wynika z wyników testów porównawczych w rozwoju oprogramowania. Kiedy model jest w stanie autonomicznie rozwiązać ponad 70% rzeczywistych problemów programistycznych, wykraczamy poza sferę wspierających chatbotów i wkraczamy w erę pracowników cyfrowych. Znaczna przewaga nad GPT-5 w tym konkretnym segmencie sugeruje, że specjalizacja w kompetentnych agentach jest kolejnym głównym motorem wzrostu. Dla branży oprogramowania przekłada się to na drastyczny spadek kosztów produkcji. Kod stanowi fundament gospodarki cyfrowej. Jeśli koszty tworzenia, utrzymywania i debugowania kodu przez agentów AI gwałtownie spadną, umożliwi to eksplozję nowych produktów i usług programistycznych.

Jednocześnie zwiększa to presję na dostawców usług IT i lokalizacje outsourcingu. Model arbitrażu płacowego, w którym proste zadania programistyczne były zlecane krajom o niskich płacach, jest pod presją, gdy lokalna sztuczna inteligencja może wykonywać te zadania szybciej, taniej i bezpieczniej. Firmy nie zlikwidują swoich działów rozwoju, ale ich rola się zmieni: od pisania linijek kodu w kierunku koordynacji agentów sztucznej inteligencji i projektowania systemów. Zdolność modelu do działania jako autonomiczny agent – ​​czyli do planowania zadań, korzystania z narzędzi i weryfikowania wyników – jest kluczowa dla produktywności. W tym przypadku DeepSeek najwyraźniej znalazł architekturę, która wykracza poza proste przewidywanie kolejnego słowa i symuluje rzeczywiste zachowania związane z rozwiązywaniem problemów.

Ekonomia myśli i cena precyzji

Wprowadzenie wariantu Speciale i powiązane z nim dane dotyczące zużycia tokenów rzucają światło na nowy wymiar kosztów: koszt myślenia. Fakt, że model może osiągnąć wydajność na poziomie złota na Olimpiadzie, ale wymaga znacznie większej mocy obliczeniowej, ilustruje zasadę obliczeń w czasie wnioskowania. Odchodzimy od świata, w którym każda odpowiedź kosztuje tyle samo, w kierunku modelu, w którym głębia refleksji jest wyceniana. Te nowe architektury sztucznej inteligencji zachowują się podobnie do ludzkiego mózgu, gdzie intuicyjne działanie, tzw. System 1, zużywa niewiele energii, podczas gdy głębokie, logiczne myślenie, System 2, jest wymagające.

Dla rynku oznacza to segmentację. W przypadku codziennych zadań, takich jak podsumowania czy e-maile, efektywny model podstawowy jest racjonalnym wyborem. Jednak w przypadku problemów, w których pojedynczy błąd może kosztować miliony – takich jak analiza kontraktów, diagnozowanie rzadkich chorób czy optymalizacja portfeli finansowych – wysokie zużycie zasobów przez wariant Speciale jest absolutnie uzasadnione z ekonomicznego punktu widzenia. Koszt 77 000 tokenów jest znikomy w porównaniu z wartością poprawnego rozwiązania w scenariuszu wysokiego ryzyka. Stwarza to rynek dla wnioskowania premium, gdzie logiczna głębia, a nie szybkość, jest atutem. Otwartość DeepSeek na te kompromisy świadczy o dojrzałości w zarządzaniu produktem, które nie koncentruje się już wyłącznie na prostych wskaźnikach marketingowych, ale na rzeczywistych przypadkach użycia.

Strategiczne implikacje dla globalnej konkurencji

Cykl wydawniczy DeepSeek V3.2 to coś więcej niż tylko aktualizacja techniczna. To katalizator konsolidacji rynku. Pogląd, że amerykańskie firmy, dzięki wczesnemu wejściu na rynek i zasobom finansowym, utrzymują trwałą hegemonię w sektorze sztucznej inteligencji, musi zostać zrewidowany. Połączenie licencji open source, ekstremalnej wydajności i wyspecjalizowanych możliwości agentów atakuje model biznesowy zamkniętych platform z wielu stron jednocześnie. Presja na OpenAI i Google rośnie. Muszą teraz udowodnić, że ich zastrzeżone modele oferują wartość dodaną wykraczającą poza to, co jest dostępne bezpłatnie.

Oczekuje się, że doprowadzi to do przyspieszenia innowacji, ale także do wojny cenowej. Dla gospodarki niemieckiej i europejskiej to szczęśliwy traf. Zależność od kilku amerykańskich gigantów technologicznych zostaje przełamana przez realną, wydajną alternatywę. Jest całkiem możliwe, że w niedalekiej przyszłości zobaczymy hybrydowy krajobraz, w którym wrażliwe i złożone procesy bazowe będą działać w otwartych modelach pod lokalną kontrolą, a usługi chmurowe będą wykorzystywane wyłącznie do zadań ogólnych. Dominacja hiperskalerów nie została przełamana, ale po raz pierwszy została poważnie zagrożona. Rynek staje się bardziej wydajny, technologia bardziej dostępna, a konkurencja zaostrzona. Era łatwych zysków z prostego dostarczania informacji dobiega końca; rozpoczęła się era integracji tworzącej wartość.

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