Jak Europa nadrabia zaległości w zakresie „modułowej sztucznej inteligencji”: pułapka cenowa głównych amerykańskich modeli językowych
Xpert przed premierą
Available in 27 languages 📢
Preferuj Xpert.Digital w GoogleⓘOpublikowano: 21 lutego 2026 r. / Zaktualizowano: 21 lutego 2026 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Jak Europa nadrabia zaległości w zakresie „modułowej sztucznej inteligencji”: pułapka cenowa głównych amerykańskich modeli językowych – Zdjęcie: Xpert.Digital
Architektura wolności: Dlaczego Europa musi opierać się na modułowych modelach językowych
Kto kontroluje modele, kontroluje wiedzę – a Europa wciąż się temu przygląda
Globalny rynek modeli językowych na dużą skalę przypomina oligopol o znanym schemacie. Kilka amerykańskich firm technologicznych decyduje, które modele są dostępne, w jakich warunkach mogą być używane i jakie architektury informacji obsługują. W segmencie przedsiębiorstw, w 2025 roku, trzech dostawców podzieliło się lwią częścią: Anthropic kontrolował około 40% wydatków przedsiębiorstw na modele językowe, OpenAI odpowiadał za 27%, a Google za 21%. Cały amerykański rynek przedsiębiorstw zajmujących się generatywną sztuczną inteligencją potroił się do około 37 miliardów dolarów. Europejscy dostawcy nie odgrywają w tych statystykach żadnej mierzalnej roli.
Ta koncentracja to nie tylko problem ekonomiczny; to problem dla demokracji. Monolityczne modele językowe działają jak czarne skrzynki dla swoich użytkowników. Ich dane treningowe, wewnętrzne wagi, struktury uprzedzeń i logika podejmowania decyzji pozostają nieprzejrzyste. W otwartym społeczeństwie, które opiera się na różnorodności opinii, weryfikowalności i nadzorze instytucjonalnym, ten brak przejrzystości stanowi ryzyko systemowe. Reżimy autokratyczne mogą wykorzystywać scentralizowane architektury sztucznej inteligencji jako narzędzia nadzoru i kontroli informacji. Demokracje potrzebują czegoś przeciwnego: przejrzystości, modułowości i zdolności do samokorygowania.
W związku z tym:
Bajka o otwartej sztucznej inteligencji z zagranicy
Powszechną odpowiedzią na problem suwerenności jest często to, że Europa może polegać na modelach otwartych ze Stanów Zjednoczonych lub Chin. Takie podejście jest naiwne i strategicznie krótkowzroczne z kilku powodów.
Otwarte modele sztucznej inteligencji, takie jak rodzina Llama firmy Meta, działają na podstawie jednostronnych licencji społecznościowych, które można w dowolnym momencie modyfikować, ograniczać lub cofać. Korporacje stojące za tymi modelami nie działają z altruizmu, lecz z kalkulacji strategicznej. W lipcu 2025 roku Meta zademonstrowała lekceważenie interesów europejskich, odmawiając podpisania dobrowolnego unijnego Kodeksu Postępowania w zakresie Sztucznej Inteligencji. Joel Kaplan, wiceprezes Meta ds. globalnych, publicznie stwierdził, że Europa podąża złą drogą w kwestii sztucznej inteligencji i skrytykował kodeks jako nadmiernie regulujący i hamujący innowacje. Jest to godne uwagi, ponieważ Meta jednocześnie planuje agresywnie pozycjonować swoje modele sztucznej inteligencji na rynku europejskim, na przykład integrując je ze smartfonami Qualcomm i okularami Ray-Ban.
Chińskie modele, takie jak DeepSeek, robią wrażenie pod względem technologicznym. Koszt wytrenowania DeepSeek V3 wyniósł zaledwie 5,6 miliona dolarów, podczas gdy GPT-4 kosztował od 78 do 191 milionów dolarów. Jednak w przypadku zastosowań związanych z bezpieczeństwem, przemysłowych lub publicznych w Europie, chińskie modele często okazują się nieodpowiednie, czy to ze względów regulacyjnych, geopolitycznych, czy ochrony danych.
Prawdziwy problem tkwi w zasadach gospodarki platformowej: amerykańskie firmy wabią klientów niskimi cenami wejścia i transparentnymi wagami. Wdrażają te modele w swoich procesach, zastępując pracowników maszynami i stają się zależne. Gdy ta zależność zostanie ugruntowana, a modele dojrzeją, ceny rosną. Klienci muszą przerzucić te koszty na swoich klientów, bez żadnej gwarancji, że będą skłonni zaakceptować wyższe ceny. OpenAI może pozwolić sobie na agresywne strategie cenowe, ponieważ same subskrypcje ChatGPT generują 3,6 miliarda dolarów rocznie, co prowadzi do subsydiowania cen API. Firmy europejskie nie mają porównywalnej pozycji negocjacyjnej w tej grze.
Luka inwestycyjna: strukturalny deficyt Europy
Liczby mówią same za siebie. Szacuje się, że w 2023 roku w UE zainwestowano w sztuczną inteligencję 8 miliardów dolarów. W Stanach Zjednoczonych było to 68 miliardów dolarów, a w Chinach 15 miliardów dolarów. Europejskie startupy z branży AI pozyskują zaledwie 6 procent globalnego finansowania, podczas gdy startupy amerykańskie otrzymują 61 procent. Komisja Europejska ogłosiła program o wartości 200 miliardów euro w ramach inicjatywy InvestAI, z czego 50 miliardów euro ma pochodzić ze środków publicznych, a 150 miliardów euro od inwestorów prywatnych. Czy te kwoty zostaną faktycznie zmobilizowane, dopiero się okaże. Dla porównania, sama administracja Trumpa zobowiązała się przeznaczyć 500 miliardów dolarów na porównywalne programy rozwoju sztucznej inteligencji.
W obliczu malejącej niezawodności połączeń transatlantyckich Europa stoi przed fundamentalną decyzją strategiczną. Do tej pory nie udało się połączyć danych, talentów i zasobów finansowych w taki sposób, aby stworzyć podstawowe modele z kilkoma setkami miliardów parametrów w wielu językach europejskich. Przeszkody instytucjonalne między krajami, instytucjami badawczymi i firmami są znaczne. Polityka korporacyjna, myślenie w odizolowanych obszarach i wymogi regulacyjne często uniemożliwiają łączenie nawet stosunkowo niewielkich ilości danych.
Inteligencja modułowa: asymetryczna przewaga Europy
Jeśli Europa nie wygra wyścigu o największy model monolityczny, musi zmienić zasady gry. Architektury modułowe oferują właśnie taką możliwość. Wymagają znacznie mniej zasobów w zakresie procesorów graficznych (GPU), danych i talentów, a także mogą być rozwijane w sposób zdecentralizowany. Jest to kluczowy aspekt w czasach niepewnych rynków i często krótkoterminowych budżetów badawczych.
Centralnym elementem modułowych podejść jest architektura Mixture-of-Experts (MoE). Duże modele, takie jak ChatGPT, DeepSeek i Mistral, już wewnętrznie wykorzystują mechanizmy MoE. Dla każdego wejścia aktywowani są tylko wybrani, wyspecjalizowani eksperci, co pozwala na efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych. Instytut Allena ds. AI znacząco rozwinął to podejście dzięki FlexOlmo i udostępnił je jako komercyjne rozwiązanie open source. FlexOlmo wykorzystuje architekturę 7x7B z łączną liczbą 33 miliardów parametrów, gdzie każdy ekspert jest trenowany niezależnie na lokalnych, nieudostępnianych zbiorach danych. Wyniki są imponujące: 41% względna poprawa w porównaniu z modelami wyłącznie publicznymi i 10,1% przewaga nad poprzednimi metodami scalania, potwierdzona w 31 testach porównawczych i zaprezentowana na konferencji NeurIPS 2025.
Kluczem do FlexOlmo jest paradygmat współpracy danych bez ich udostępniania. Każdy właściciel danych tworzy swojego eksperta lokalnie, w oparciu o współdzielony, publiczny model bazowy. Router uczy się, którzy eksperci udzielają najlepszych odpowiedzi na które zapytania. Eksperci mogą być aktywowani lub dezaktywowani w dowolnym momencie, a w ukierunkowanym ataku rekonstrukcyjnym możliwe jest odzyskanie maksymalnie 0,7% danych treningowych. Dzięki pseudonimizacji wartość ta mogłaby zostać zmniejszona poniżej 0,1%, co spełniałoby nawet rygorystyczne europejskie wymogi dotyczące ochrony danych. Koncepcja ta nadaje się zarówno do stosowania w obrębie korporacji, w różnych działach, jak i do rozproszonego uczenia się między wieloma firmami.
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – 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 do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.
Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.
Najważniejsze zalety w skrócie:
⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.
🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. 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. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.
📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.
Więcej informacji tutaj:
Projekt SOOFI: Niemiecka fabryka sztucznej inteligencji opracowuje europejską odpowiedź na ChatGPT
Modele rozumowania: logika zamiast rozmiaru
Drugim kluczowym elementem są Duże Modele Rozumowania. Modele takie jak ChatGPT-o3, DeepSeek R1 czy OLMo 2 zostały zaprojektowane do rozwiązywania złożonych problemów poprzez logiczne rozumowanie krok po kroku, tworząc spójne ciągi argumentacji. Wykorzystują one techniki takie jak podpowiadanie łańcucha myśli, aby rozbić problemy na poszczególne kroki, oraz rozumowanie symboliczne do analizy relacji logicznych. Rok 2025 został powszechnie nazwany Rokiem Rozumowania, w którym RLVR i GRPO umieściły nauczanie modeli rozumowania logicznego w centrum swoich działań rozwojowych.
Szczególnie istotna dla Europy jest opłacalność tych modeli. Szkolenie DeepSeek R1 w oparciu o DeepSeek V3 kosztowało jedynie dodatkowe 294 000 dolarów. Modele wnioskowania wykorzystują i rozszerzają wiedzę z modeli bazowych, dlatego można je budować nawet przy ograniczonej infrastrukturze obliczeniowej. Modele wnioskowania specyficzne dla danej dziedziny istnieją już w dziedzinie kodowania, matematyki i medycyny. Projekt SOOFI wyraźnie planuje opracowanie modelu wnioskowania równolegle z podstawowym programem LLM.
Otwiera to konkretne możliwości biznesowe dla firm: zapytania klientów, analizy błędów, analizy prawne i wstępne oceny medyczne mogą być przetwarzane automatycznie i transparentnie. To nie tylko oszczędza czas, ale także redukuje koszty związane z błędami. Średniej wielkości firmy i działy specjalistyczne mogą tworzyć spersonalizowane rozwiązania AI bez dużych inwestycji, początkowo w oparciu o istniejące modele open source, a następnie migrować do europejskiego modelu bazowego.
W związku z tym:
Agenci w obliczeniach w czasie testowania: inteligencja w czasie wykonywania
Trzecim elementem systemów modułowych są agenci w obliczeniach w czasie testowania. W tym podejściu model języka początkowo generuje potencjalne odpowiedzi podczas wnioskowania. Wysoce wyspecjalizowani agenci następnie niezależnie weryfikują te odpowiedzi. Kluczowa zaleta: koszty obliczeń w czasie testowania znacznie spadły na przestrzeni lat, a modyfikacje modelu w trakcie szkolenia są zbędne.
Najbardziej imponującym przykładem potencjału tego podejścia był system Microsoft AI Diagnostic Orchestrator. MAI-DxO wykorzystuje pięciu wyspecjalizowanych agentów AI, z których każdy pełni inną rolę medyczną: generator hipotez, selektor testów, interpretator dowodów, budowniczy konsensusu i diagnosta końcowy. W porównaniu 304 złożonych przypadków opublikowanych w czasopiśmie „New England Journal of Medicine”, system osiągnął wskaźnik diagnozy na poziomie 85,5%, podczas gdy doświadczeni lekarze, w ograniczonych warunkach, prawidłowo diagnozowali jedynie 20% przypadków. Jednocześnie system zmniejszył potrzebę badań laboratoryjnych i obrazowych o 28%.
Ten paradygmat generatora-weryfikatora może być wdrażany przez pojedyncze firmy, nawet dysponujące własnym personelem IT. Agenty mogą być rozwijane niezależnie, co umożliwia rozproszone tworzenie oprogramowania. Wiele firm może sobie teraz pozwolić na to podejście, ponieważ nie wymaga ono skomplikowanych modyfikacji modelu.
Projekt SOOFI: europejska odpowiedź nabiera kształtów
Projekt SOOFI dowodzi, że Europa jest nie tylko teoretycznie, ale i praktycznie zdolna do działania. SOOFI to skrót od Sovereign Open Source Foundation Models (Suwerenne Modele Fundacji Otwartego Oprogramowania) i jest jednym z najbardziej ambitnych projektów wzmacniających europejską suwerenność w dziedzinie sztucznej inteligencji. Konsorcjum sześciu niemieckich instytucji badawczych, w tym Fraunhofer IAIS, Fraunhofer IIS, DFKI oraz uniwersytetów w Würzburgu, Hanowerze i TU Darmstadt, wspólnie z dwoma startupami opracowuje otwarty model językowy z około 100 miliardami parametrów.
Niemieckie Federalne Ministerstwo Gospodarki i Energii finansuje projekt kwotą 20 milionów euro do lipca 2026 roku. Model jest trenowany w Industrial AI Cloud firmy T-Systems, jednej z największych europejskich fabryk sztucznej inteligencji, dysponującej ponad 10 000 procesorów graficznych (GPU), mocą obliczeniową 0,5 eksaFLOPS i pojemnością około 20 petabajtów. SOOFI ma zastąpić istniejący model Teuken-7B, który Fraunhofer opracował w 2024 roku jako wielojęzyczny model europejski z siedmioma miliardami parametrów. Oprócz modelu podstawowego opracowywany jest również model wnioskowania zdolny do myślenia strukturalnego i rozwiązywania problemów wieloetapowych.
Finansowanie jest zapewniane w ramach inicjatywy 8ra, ustanowionej przez dwanaście państw członkowskich UE. Równocześnie Niemcy i Francja uruchomiły kolejną inicjatywę – Francusko-Niemiecki Dialog Kadry Kierowniczej ds. AI, w którą zaangażowane są wiodące europejskie firmy, takie jak Siemens Energy, Deutsche Telekom, Arte i Schwarz Digits. Celem jest opracowanie zorientowanego na przemysł i wdrażanie planu działania w zakresie sztucznej inteligencji dla Europy, którego głównymi partnerami są Fraunhofer, Inria oraz Institute Mines-Telecom.
Triada suwerenności europejskiej
Elementy technologiczne składają się na konkretny, trzyetapowy plan, który jest wykonalny w ramach istniejących ram europejskich.
Pierwszym krokiem jest promowanie europejskiego modelu bazowego jako inicjatywy eksperckiej, zaprojektowanej jako narzędzie infrastrukturalne typu open source. Opracowanie wysokowydajnego, otwartego modelu jest cyfrowym odpowiednikiem sieci elektroenergetycznej lub transportowej. Punktem wyjścia są SOOFI i Teuken. Model bazowy można stopniowo rozszerzać o wysokiej jakości dane specyficzne dla danej dziedziny oraz o architekturę Modelu Przedsiębiorstwa (MoE).
Drugi krok polega na budowaniu wyspecjalizowanych modeli wnioskowania, wspieranych przez firmy. Projekty te są znacznie mniej złożone niż trenowanie modeli bazowych. Modele wnioskowania początkowo bazowałyby na istniejących modelach bazowych open source z USA lub Mistral, a następnie byłyby migrowane do europejskiego modelu bazowego. Mniejsze zespoły mogłyby osiągnąć znaczące rezultaty, dysponując budżetami rzędu sześciu do siedmiu cyfr.
Trzeci krok obejmuje rozszerzenie wykorzystania agentów w obliczeniach w czasie testowania, tworzenie modułowości, pętli sprzężenia zwrotnego i ekosystemów. Firmy mogą rozszerzać modele o agentów równolegle. Uzyskane dane zwrotne ulepszają modele wnioskowania, które z kolei wzbogacają modele bazowe o dodatkową wiedzę o świecie. W ten sposób powstaje system o obiegu zamkniętym, który udoskonala się z każdym nowym ekspertem dodanym do modelu bazowego. Ten ekosystem edukacyjny byłby otwarty dla firm, środowiska akademickiego i społeczności open source.
Okno się zamyka: działanie zamiast nadziei
Sytuacja strategiczna jest jasna. O ile utrzymany zostanie dostęp do otwartych modeli, Europa może podążać ścieżką modułowych modeli językowych. Warunki wstępne są spełnione: wysoki poziom integracji pionowej w przemyśle, bogata baza talentów na uniwersytetach i w instytucjach badawczych oraz ramy regulacyjne wymagające przejrzystości i ochrony danych, co w przypadku architektur modułowych nie jest wadą, lecz przewagą konkurencyjną.
Jednak to okno możliwości nie jest nieograniczone. Podczas gdy trend w kierunku regionalnych i wyspecjalizowanych modeli językowych rośnie na całym świecie, dominacja dostawców z USA umacnia się z każdym kolejnym kwartałem. Do 2026 roku widoczne będzie wyraźne przejście od monolitycznych modeli językowych do wyspecjalizowanych, autonomicznych agentów sztucznej inteligencji (AI). Europejskie firmy, które obecnie nie rozwiną własnej wiedzy specjalistycznej, w ciągu kilku lat będą całkowicie zależne od zewnętrznych dostawców, podobnie jak w przypadku usług chmurowych, gdzie Europa stała się jedynie użytkownikiem zagranicznych technologii bazowych.
Niezbędne technologie istnieją, koncepcje zostały przetestowane, a pierwsze projekty są w toku. Brakuje nie technicznej wykonalności, ale woli politycznej i przedsiębiorczej, by te podejścia rozszerzyć na większą skalę. Europa stoi przed wyborem między autonomią technologiczną dzięki inteligentnej architekturze a wieczną zależnością wynikającą z bezczynności. Decyzja musi zostać podjęta już teraz.
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!
Konrad Wolfenstein
Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to: [email protected]
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
