Przemysł AI 5.0: Jak projekt Prometheus Jeffa Bezosa (Amazon) o wartości 6,2 miliarda dolarów wprowadza sztuczną inteligencję do hal produkcyjnych

Kiedy duch przedsiębiorczości spotyka się ze światem fizycznym – największy eksperyment od czasów ery dot-comów

Jeff Bezos powraca do operacyjnego świata technologii. Po odejściu ze stanowiska CEO Amazona w lipcu 2021 roku, przedsiębiorca ponownie obejmuje stanowisko kierownicze w nowej firmie, niezwiązanej z jego poprzednimi przedsięwzięciami. W ramach Projektu Prometheus Bezos obejmuje stanowisko współprezesa i kieruje startupem AI, który z 6,2 miliarda dolarów finansowania zalążkowego jest jednym z najlepiej finansowanych startupów na wczesnym etapie rozwoju na świecie. Znaczna część tej kwoty pochodzi bezpośrednio z majątku Bezosa, ale w tym bezprecedensowym zakładzie na przyszłość sztucznej inteligencji w gospodarce fizycznej uczestniczą również inni inwestorzy i firmy.

Tym, co wyróżnia Projekt Prometheus, jest nie tylko sama wysokość finansowania, ale także jego strategiczny kierunek. W przeciwieństwie do dominujących graczy na rynku sztucznej inteligencji, takich jak OpenAI, Anthropic czy xAI, które rozwijają swoje modele głównie dla aplikacji tekstowych, chatbotów i asystentów cyfrowych, nowe przedsięwzięcie Bezosa koncentruje się na zastosowaniach przemysłowych w inżynierii, lotnictwie i motoryzacji. Ta zmiana priorytetów oznacza fundamentalną zmianę paradygmatu w sektorze sztucznej inteligencji: odejście od sfery czysto cyfrowej w kierunku bezpośredniej interakcji z procesami fizycznymi i rzeczywistymi środowiskami produkcyjnymi.

Jako współprezes Bezos współpracuje z Vikiem Bajajem, fizykiem i chemikiem o imponującym doświadczeniu naukowym. Bajaj odegrał kluczową rolę w założeniu Verily, spółki zależnej Alphabet zajmującej się technologiami medycznymi, i ściśle współpracował ze współzałożycielem Google, Siergiejem Brinem, w Google X, legendarnym centrum innowacji znanym również jako „Moonshot Factory”. Połączenie doskonałości operacyjnej i skalowalności Bezosa z dogłębną wiedzą naukową i doświadczeniem Bajaja w rozwijaniu wysoce złożonych systemów technologicznych świadczy o ambicji Projektu Prometheus, aby nie być po prostu kolejnym startupem z branży sztucznej inteligencji, ale zainicjować fundamentalną transformację tworzenia wartości w przemyśle.

Strategia rekrutacyjna Project Prometheus imponująco podkreśla tę ambicję. Startup zatrudnił już prawie stu wysoko wykwalifikowanych pracowników, w tym czołowych badaczy z OpenAI, DeepMind i Meta. Ta agresywna akwizycja talentów odzwierciedla szerszy trend w sektorze AI: walka o najlepsze umysły przerodziła się w prawdziwy wyścig zbrojeń. Według kilku źródeł, najlepsi badacze w OpenAI mogą zarabiać łącznie ponad dziesięć milionów dolarów rocznie, podczas gdy Google DeepMind oferuje swoim czołowym badaczom nawet dwadzieścia milionów dolarów rocznie. Szacuje się, że na całym świecie brakuje od kilkudziesięciu do maksymalnie tysiąca osób, które faktycznie posiadają umiejętności niezbędne do rozwoju kolejnej generacji dużych modeli językowych i przemysłowych systemów AI.

Nadaje się do:

• Różnice pomiędzy Przemysłem 4.0 a Przemysłem 5.0

Strategiczna reorganizacja sztucznej inteligencji

Decyzja Projektu Prometheus o skupieniu się na aplikacjach fizycznych to coś więcej niż tylko niszowa strategia. Odzwierciedla ona fundamentalną świadomość ograniczeń obecnego paradygmatu sztucznej inteligencji. Duże modele językowe, takie jak GPT-4, Claude i Gemini, były trenowane głównie na danych internetowych, szacowanych na około dziesięć bilionów tokenów tekstowych. Chociaż ten zbiór danych jest ogromny, jest on jednak skończony. Wiodące laboratoria sztucznej inteligencji w ostatnich latach w dużej mierze wyczerpały to źródło. Kolejna fala innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji wymaga zatem nowych źródeł danych i metod szkolenia, wykraczających poza to, co można uzyskać ze statycznych treści internetowych.

Tu właśnie pojawia się Project Prometheus. Zamiast trenować systemy AI wyłącznie za pomocą danych cyfrowych, startup opracowuje podejścia, w których sztuczna inteligencja uczy się poprzez eksperymenty w świecie rzeczywistym i interakcje fizyczne. To podejście opiera się na naukowym procesie odkrywania: formułowaniu hipotez, przeprowadzaniu eksperymentów, ocenianiu wyników i uczeniu się zarówno na sukcesach, jak i porażkach. Bliskie powiązania z firmami takimi jak Periodic Labs nie są przypadkowe. Periodic Labs ma na celu stworzenie autonomicznych laboratoriów, w których naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją mogliby samodzielnie prowadzić badania nad materiałami, od projektowania eksperymentów i wspomaganego robotami wykonania po analizę danych. Startup pozyskał już trzysta milionów dolarów od inwestorów, takich jak Andreessen Horowitz, Nvidia, Jeff Bezos i Eric Schmidt, i pracuje nad zastosowaniami w takich obszarach jak nadprzewodniki wysokotemperaturowe, półprzewodnikowe systemy chłodzenia i zaawansowane materiały dla przemysłu lotniczego i kosmicznego.

Przemysłowe ukierunkowanie Projektu Prometheus obiecuje znaczące korzyści ekonomiczne i technologiczne. W technologii komputerowej sztuczna inteligencja (AI) już teraz umożliwia przyspieszenie projektowania układów scalonych. Na przykład firma Nvidia wykorzystuje AI do optymalizacji układu złożonych układów krzemowych, składających się z milionów komórek, w zaledwie kilka godzin – proces, który wcześniej trwał tygodnie lub miesiące. W lotnictwie i kosmonautyce systemy wspomagane przez AI oferują potencjał w zakresie konserwacji predykcyjnej, zautomatyzowanej kontroli jakości i autonomicznej robotyki w montażu wysoce złożonych komponentów. Firmy takie jak Airbus wykorzystują już siedmioosiowe systemy robotyczne do precyzyjnego wiercenia i elastycznych zespołów montażowych, które poruszają się po szynach w kadłubach samolotów, wykonując pracę z milimetrową precyzją.

W branży motoryzacyjnej, kolejnym obszarze zainteresowania Projektu Prometheus, sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zarówno produkcję, jak i funkcjonalność samych pojazdów. Producenci samochodów, tacy jak BMW, transformują swoje fabryki w tzw. iFactories, gdzie cyfrowe bliźniaki, strumienie danych w czasie rzeczywistym i optymalizacja oparta na sztucznej inteligencji wynoszą wydajność produkcji na nowy poziom. Tesla, często określana jako pionier Przemysłu 5.0, wykorzystuje wysoce zautomatyzowane linie produkcyjne z minimalną ingerencją człowieka i szkoli swoje systemy sztucznej inteligencji na podstawie milionów godzin nagrań wideo z całej floty, aby dalej rozwijać możliwości autonomicznej jazdy. Różnica między tradycyjnymi producentami a nowymi graczami leży nie tylko w technologii, ale także w szybkości iteracji i gotowości do radykalnej digitalizacji produkcji i rozwoju produktu.

Geopolityczny wymiar kompetencji przemysłowej sztucznej inteligencji

Wybór obszarów zainteresowania w ramach Projektu Prometheus należy również rozpatrywać w kontekście globalnej dynamiki gospodarczej. Stany Zjednoczone inwestują masowo w infrastrukturę sztucznej inteligencji (AI). Same firmy prywatne przeznaczyły ponad 67 miliardów dolarów na badania i rozwój w dziedzinie AI w 2023 roku. Chiny, choć ograniczone amerykańskimi restrykcjami eksportowymi w zakresie technologii chipów, szybko nadrabiają zaległości w innych obszarach. Kraj ten jest światowym liderem w dziedzinie patentów na AI i w ostatnich latach niemal podwoił gęstość robotyzacji w produkcji. Europa, a w szczególności Niemcy, zmagają się z deficytami strukturalnymi. Podczas gdy Niemcy zajmują siódme miejsce w Globalnym Indeksie AI i mogą pochwalić się silną bazą przemysłową, prywatne inwestycje w AI osiągnęły zaledwie 1,8 miliarda euro w 2023 roku – ułamek tego, co jest mobilizowane w USA czy Chinach.

Ta luka inwestycyjna ma konkretne konsekwencje dla konkurencyjności. Tylko 47% niemieckich firm zoptymalizowało swoje dane pod kątem zastosowań AI, w porównaniu z 74% w Wielkiej Brytanii i 64% w USA. Co więcej, tylko 42% niemieckich firm przemysłowych aktywnie wykorzystuje AI w swoich procesach produkcyjnych. Chociaż 82% firm uważa AI za kluczową dla konkurencyjności, często brakuje im niezbędnej infrastruktury cyfrowej, wiedzy specjalistycznej w zakresie danych i możliwości wdrażania na szeroką skalę. Fragmentacja europejskiego krajobrazu innowacji w połączeniu z ostrożną kulturą regulacyjną dodatkowo utrudnia szybkie skalowanie skutecznych zastosowań AI.

Bezpośrednie porównanie pokazuje, że w 2023 roku Chiny odpowiadały za ponad połowę wszystkich nowo zainstalowanych robotów przemysłowych na świecie, podczas gdy Europa stanowiła zaledwie 17 procent. W Niemczech, największym europejskim rynku robotów przemysłowych, wzrost rok do roku wyniósł zaledwie siedem procent. Dane te pokazują, że integracja automatyzacji i sztucznej inteligencji (AI) w produkcji przemysłowej postępuje znacznie dynamiczniej w Azji niż w Europie. Eksperci, tacy jak prezes Niemieckiej Korporacji Technologicznej i Inżynieryjnej, ostrzegają, że podczas gdy Europa chętnie mówi o Przemyśle 4.0, Azja jest już na dobrej drodze do Przemysłu 5.0 – autonomicznych fabryk, w których roboty i systemy AI działają w dużej mierze bez ingerencji człowieka.

Strategicznego znaczenia tych zmian nie sposób przecenić. Przemysłowa sztuczna inteligencja to nie tylko czynnik produktywności, ale także kwestia suwerenności. Ten, kto kontroluje kluczowe technologie produkcji fizycznej, ma znaczący wpływ na łańcuchy dostaw, tempo innowacji i niezależność ekonomiczną. Unia Europejska to dostrzegła i zainicjowała takie środki, jak Pakiet Innowacji AI, fabryki AI oraz Fundusz InvestAI, aby zapewnić, że nie pozostanie w tyle. Do 2026 roku w Europie ma działać co najmniej 15 fabryk AI, wyposażonych w superkomputery zoptymalizowane pod kątem AI i zapewniających startupom oraz MŚP dostęp do mocy obliczeniowej. W perspektywie długoterminowej planowany jest europejski fundusz w wysokości 20 miliardów euro na utworzenie do pięciu gigafabryk AI.

Strategia portfela Bezosa: od inteligencji fizycznej do Tenstorrent

Projekt Prometheus to bynajmniej nie jedyne zaangażowanie Bezosa w sztuczną inteligencję i robotykę. W 2024 roku Bezos zainwestował w co najmniej dziewięć startupów zajmujących się sztuczną inteligencją, z których cztery specjalizowały się w autonomicznych systemach robotycznych. Ta szeroko zakrojona strategia inwestycyjna ujawnia jasną tezę: przyszłość sztucznej inteligencji leży w świecie fizycznym, a robotyka będzie stanowić centralny interfejs między inteligencją cyfrową a światem rzeczywistym.

Physical Intelligence, startup z San Francisco, pozyskał w listopadzie 2024 roku rundę finansowania w wysokości 400 milionów dolarów, z udziałem Bezos, OpenAI, Thrive Capital i Lux Capital. Firma opracowuje uniwersalne oprogramowanie AI dla robotów, umożliwiając różnym platformom robotów uczenie się złożonych zadań, takich jak składanie prania, parzenie espresso czy składanie pudełek. Zaledwie kilka tygodni później, kolejna runda finansowania w wysokości 600 milionów dolarów, której przewodził CapitalG, niezależny fundusz wzrostu Alphabet, podniosła wycenę Physical Intelligence do 5,6 miliarda dolarów. Ten gwałtowny wzrost wartości w ciągu kilku miesięcy ilustruje ogromne zainteresowanie społeczności inwestorów robotyką opartą na sztucznej inteligencji.

Figure AI, kolejna inwestycja Bezosa, opracowuje roboty humanoidalne do zadań w magazynach, produkcji, logistyce i handlu detalicznym. Biorąc pod uwagę, że Amazon wykorzystuje już ponad 750 000 robotów w swoich centrach realizacji zamówień, strategiczne powiązanie z istniejącym imperium biznesowym Bezosa jest oczywiste. Figure AI otrzymała 675 milionów dolarów w rundzie finansowania, a wśród inwestorów znaleźli się Bezos, Nvidia i Microsoft. Firma dąży do opracowania robotów, które będą mogły bezpiecznie i wydajnie współpracować z ludźmi oraz będą zdolne do adaptacji do dynamicznych środowisk.

Skild AI koncentruje się na zdolnościach poznawczych robotów. Firma opracowuje systemy sztucznej inteligencji, które umożliwiają robotom uczenie się, adaptację i podejmowanie niezależnych decyzji. Prezes Deepak Pathak opisuje ten rozwój jako krok w kierunku sztucznej inteligencji ogólnej, formy sztucznej inteligencji, która nie tylko opanowuje wyspecjalizowane zadania, ale także posiada szerokie, zbliżone do ludzkich zdolności poznawcze. Skild AI otrzymał 300 milionów dolarów w rundzie finansowania serii A, w której uczestniczył Bezos.

Oprócz startupów z branży robotyki, Bezos zainwestował również w Perplexity AI, wyszukiwarkę opartą na sztucznej inteligencji, pozycjonowaną jako bezpośredni konkurent Google. Wartość Perplexity AI wzrosła z poniżej 1 miliarda dolarów do nawet 3 miliardów dolarów między styczniem a kwietniem 2024 roku, podwajając wartość inwestycji Bezos Expeditions w ciągu zaledwie kilku miesięcy. Co więcej, Bezos wspiera Tenstorrent, firmę zajmującą się projektowaniem układów scalonych, która ma zamiar rzucić wyzwanie dominacji Nvidii na rynku sprzętu AI. Wraz z rosnącym popytem na układy AI, Tenstorrent pozycjonuje się jako opłacalna alternatywa dla firm, które nie chcą lub nie są w stanie zapłacić cen Nvidii.

Ta wielopłaszczyznowa strategia inwestycyjna pokazuje, że Bezos nie wkłada wszystkich jajek do jednego koszyka, ale buduje cały ekosystem firm, które zajmują się różnymi aspektami fizycznego świata napędzanego sztuczną inteligencją: od sprzętu i możliwości poznawczych po praktyczne zastosowania w robotach. Nadrzędnym celem strategicznym jest wizja świata, w którym sztuczna inteligencja nie tylko optymalizuje procesy cyfrowe, ale także przejmuje pracę fizyczną, eliminuje niebezpieczne zadania dla ludzi i transformuje produktywność w branżach takich jak produkcja, budownictwo, górnictwo i lotnictwo.

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

Połączenie z Blue Origin: podróże kosmiczne jako ostateczny przypadek testowy

Związek między Projektem Prometheus a firmą kosmiczną Bezosa, Blue Origin, jest oczywisty i strategicznie istotny. Blue Origin realizuje ambitne cele: suborbitalne loty turystyczne z New Shepard, orbitalne rakiety nośne z New Glenn, a w dłuższej perspektywie stworzenie infrastruktury kosmicznej umożliwiającej obecność człowieka poza Ziemią. Wszystkie te przedsięwzięcia wymagają precyzyjnej produkcji, niezawodnej automatyzacji i możliwości obsługi złożonych systemów w ekstremalnych warunkach.

Przemysł lotniczy i kosmiczny rozpoczął w ostatnich latach systematyczną integrację sztucznej inteligencji (AI). Badania przeprowadzone przez Instytut Fraunhofera ds. Inżynierii Produkcji i Automatyzacji wskazały sześć kluczowych obszarów zastosowań AI w produkcji lotniczej i kosmicznej: predykcyjna jakość w produkcji złożonych komponentów, takich jak części silników, predykcyjna konserwacja systemów wielkoskalowych i maszyn o krytycznym znaczeniu, automatyczna ocena procesów testowych w ekstremalnych warunkach, wsparcie działań dokumentacyjnych poprzez generatywne modele AI, kontrola jakości z wykorzystaniem cyfrowych bliźniaków oraz optymalizacja procesów łączenia i wykańczania powierzchni. Każdy z tych obszarów oferuje znaczny potencjał zwiększenia wydajności i skrócenia czasu produkcji przy jednoczesnej poprawie jakości i niezawodności.

Wyzwania związane z eksploracją kosmosu wykraczają jednak poza produkcję naziemną. Budowa infrastruktury na Księżycu lub Marsie wymaga autonomicznych systemów robotycznych zdolnych do działania bez ciągłej kontroli ze strony człowieka. Kilkuminutowe opóźnienia w komunikacji między Ziemią a Marsem uniemożliwiają teleoperację w czasie rzeczywistym. Zamiast tego roboty muszą podejmować niezależne decyzje, dostosowywać się do nieprzewidzianych sytuacji i uczyć się na podstawie doświadczeń. Projekty takie jak TransFIT z Niemieckiego Centrum Badań nad Sztuczną Inteligencją położyły już podwaliny pod rozwój infrastruktury kooperacyjnej w kosmosie, gdzie astronauci i roboty współpracują ze sobą zgodnie z koncepcją „płynnej autonomii” – od czystej teleoperacji, przez funkcje półautonomiczne, po pełną autonomię.

Bezos wielokrotnie podkreślał, że przyszłość ludzkości leży w ekspansji poza Ziemię. Automatyzacja odgrywa kluczową rolę w tej wizji. Prace na powierzchni ciał niebieskich, czy to budowa habitatów, instalacja paneli słonecznych, czy konserwacja sprzętu, staną się bardziej opłacalne i bezpieczniejsze, gdy roboty przejmą te zadania. Rozwój Projektu Prometheus może bezpośrednio przyczynić się do realizacji takich scenariuszy, wyposażając systemy robotyczne w inteligencję niezbędną do autonomicznego działania w trudnych warunkach.

Na przykład Airbus już pracuje nad produkcją i montażem w kosmosie. Drukarka 3D do metalu Metal3D, opracowana dla Europejskiej Agencji Kosmicznej, jest przeznaczona do drukowania metalowych części w temperaturze 1200 stopni Celsjusza na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej, a następnie do produkcji narzędzi, osłon przed promieniowaniem i sprzętu bezpośrednio na orbicie. Przyszłe wersje mogłyby nawet wykorzystywać jako surowce pył księżycowy lub odzyskane elementy satelitów. W ciągu trzech do czterech lat Airbus planuje produkcję i montaż całych satelitów w kosmosie. Takie osiągnięcia dowodzą, że integracja produkcji, robotyki i sztucznej inteligencji w kosmosie nie jest już odległą przyszłością, lecz jest aktywnie realizowana.

Nadaje się do:

• Podróże kosmiczne spotyka się z AI: W ten sposób zakład SpaceX w XAI zmienia przyszłość

Ekonomia bańki spekulacyjnej na rynku AI: boom czy krach?

Astronomiczne wyceny i wolumen inwestycji w sektorze sztucznej inteligencji (AI) nieuchronnie rodzą pytanie, czy jesteśmy świadkami zrównoważonej transformacji, czy bańki spekulacyjnej. Liczby są zarówno imponujące, jak i niepokojące. Według Forge Global, platformy inwestycji prywatnych, dwanaście najcenniejszych prywatnych firm technologicznych osiągnęło wycenę papierową na poziomie prawie 1,3 biliona dolarów, co oznacza niemal dwukrotny wzrost w ciągu zaledwie jednego roku. Na czele stawki znajduje się OpenAI z 324 miliardami dolarów, a następnie Anthropic ze 178 miliardami dolarów i xAI z 90 miliardami dolarów. Wraz ze SpaceX, Databricks, Stripe i Anduril, wartość tych siedmiu firm wzrosła czterokrotnie od końca 2022 roku.

Rundy finansowania w sektorze AI również są bezprecedensowe. W 2025 roku zaledwie 19 firm z branży AI pozyskało 65 miliardów dolarów, co stanowiło 77 procent całego finansowania na rynku prywatnym. Amerykańscy inwestorzy venture capital zainwestowali w AI 161 miliardów dolarów, co stanowiło około dwie trzecie ich całkowitych wydatków. Ta koncentracja w jednym sektorze przywodzi na myśl historyczne okresy spekulacji. Ekonomiści ostrzegają przed analogią do bańki internetowej z końca lat 90. XX wieku. Wówczas firmy były wyceniane na ogromne sumy, mimo że wiele z nich nie miało ani zysków, ani rentownych modeli biznesowych. Pęknięcie bańki spowodowało utratę wartości rynkowej wynoszącej około 5 bilionów dolarów.

Krytycy twierdzą, że obecna fala sztucznej inteligencji (AI) daje podobne sygnały ostrzegawcze. Pomimo rosnących przychodów, OpenAI nadal zużywa znaczne ilości kapitału. Raporty wskazują, że straty w pierwszej połowie 2025 roku wyniosły kilka miliardów dolarów, a skumulowane straty mogą osiągnąć 44 miliardy dolarów do 2028 roku. Próg rentowności jest oczekiwany dopiero w 2029 roku. Podobnie jak w przypadku firm internetowych, wyceny często opierają się na oczekiwaniach wzrostu i prognozach na przyszłość, a nie na bieżących wskaźnikach rentowności. Kolejne ryzyko wiąże się z finansowaniem o obiegu zamkniętym. Nvidia inwestuje miliardy w firmy takie jak OpenAI, które z kolei kupują jej chipy. Ten cykl sztucznie zawyża wyceny i tworzy zależności systemowe.

Co więcej, eksperci uważają, że era szybkiego postępu w dużych modelach językowych dobiega końca, nie z powodu ograniczeń technicznych, ale dlatego, że nie jest już ekonomicznie opłacalna. Koszty szkolenia coraz większych modeli rosną wykładniczo, a wynikająca z tego poprawa wydajności maleje. Julien Garran z MacroStrategy Partnership szacuje, że błędne inwestycje w sztuczną inteligencję stanowią 65% PKB USA, co stanowiłoby czterokrotnie więcej niż budownictwo mieszkaniowe przed kryzysem finansowym z 2008 roku i siedemnastokrotnie więcej niż bańka internetowa. Choć takie prognozy budzą kontrowersje, sygnalizują rosnący sceptycyzm co do trwałości obecnej fali inwestycji.

Z drugiej strony, zwolennicy argumentują, że obecne wyceny opierają się na realnych fundamentach. Wiodące firmy z branży AI rzeczywiście generują przychody, a w niektórych przypadkach rosną w tempie 100, 200, a nawet 300 procent, bazując na i tak już znaczących aktywach bazowych. Kelly Rodriques, prezes Forge, podkreśla, że ​​jest to sytuacja bezprecedensowa na rynku prywatnym. W przeciwieństwie do bańki internetowej, duże firmy technologiczne finansują swoje inwestycje w AI z istniejących przepływów pieniężnych, a nie poprzez zadłużenie. Microsoft, Google, Amazon i Meta ogłosiły prawie 400 miliardów dolarów nakładów inwestycyjnych do 2025 roku, przeznaczonych głównie na infrastrukturę AI. Firmy te mają stabilne modele biznesowe i mogą pozwolić sobie na znaczne straty w poszczególnych obszarach, aby zabezpieczyć długoterminową pozycję rynkową.

Co więcej, obecna faza różni się od poprzednich baniek spekulacyjnych pod względem szerokiego zastosowania tej technologii. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana nie tylko w zastosowaniach konsumenckich, ale także transformuje branże – od produkcji i opieki zdrowotnej po energetykę. Firmy, które z powodzeniem integrują sztuczną inteligencję, osiągają wymierne korzyści w zakresie produktywności, redukcji kosztów i poprawy jakości. Pytanie nie brzmi, czy sztuczna inteligencja tworzy wartość, ale raczej, kto ostatecznie ją przejmie i które modele biznesowe będą miały przewagę.

Przykłady zastosowań przemysłowych: gdzie projekt Prometheus robi różnicę

Konkretne zastosowania Projektu Prometheus prawdopodobnie będą się rozwijać w wyżej wymienionych kluczowych obszarach: technologii komputerowej, lotnictwie i przemyśle motoryzacyjnym. Każdy z tych obszarów stawia specyficzne wyzwania, którym mogą sprostać rozwiązania wspierane przez sztuczną inteligencję.

W technologii komputerowej nacisk kładzie się na przyspieszenie i optymalizację projektów układów scalonych. Złożoność współczesnych procesorów, zawierających miliardy tranzystorów, uniemożliwia ręczne projektowanie. Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) pozwalają na optymalizację układów w ciągu kilku godzin, co wcześniej zajmowało miesiące. Umożliwia to szybsze cykle iteracji, niższe koszty rozwoju i osiągnięcie nowych poziomów wydajności. Firmy takie jak Nvidia już wykorzystują AI do projektowania własnych układów scalonych, tworząc samonapędzający się cykl: lepsze układy AI umożliwiają tworzenie lepszych modeli AI, które z kolei projektują jeszcze lepsze układy.

Przemysł kosmiczny oferuje liczne zastosowania. Konserwacja predykcyjna może zapobiegać awariom systemów krytycznych, zanim do nich dojdzie. Kontrola jakości wspomagana sztuczną inteligencją wykrywa wady komponentów wcześniej i skuteczniej niż inspektorzy. Zautomatyzowana ocena testów przyspiesza walidację komponentów w ekstremalnych warunkach. Montaż wspomagany robotami umożliwia precyzję rzędu mikrometrów w zadaniach takich jak łączenie komponentów silników czy produkcja wielkogabarytowych elementów konstrukcyjnych. W dłuższej perspektywie autonomiczne systemy robotyczne mogłyby przejąć budowę infrastruktury na Księżycu lub Marsie bez konieczności ciągłego nadzoru ze strony człowieka.

W branży motoryzacyjnej transformacja zarówno produkcji, jak i samego produktu ma kluczowe znaczenie. W sektorze produkcyjnym systemy robotyczne wspierane przez sztuczną inteligencję umożliwiają elastyczne linie produkcyjne, które mogą szybko dostosowywać się do zmieniających się wariantów produktów. Cyfrowe bliźniaki symulują procesy produkcyjne, identyfikują wąskie gardła i optymalizują alokację zasobów. Konserwacja predykcyjna skraca przestoje i wydłuża żywotność sprzętu. Na poziomie produktu sztuczna inteligencja rewolucjonizuje rozwój funkcji autonomicznej jazdy. Firmy takie jak Tesla trenują sieci neuronowe, wykorzystując miliardy kilometrów danych z jazdy, aby usprawnić rozpoznawanie sytuacji, podejmowanie decyzji i sterowanie pojazdem. Mercedes-Benz i BMW opierają się na hybrydowych podejściach, które łączą sztuczną inteligencję z konwencjonalnymi systemami czujników, aby zapewnić najwyższe standardy bezpieczeństwa.

Integracja sztucznej inteligencji (AI) w tych obszarach prowadzi do wymiernego wzrostu wydajności. Badania pokazują, że firmy produkcyjne wdrażające AI osiągają wzrost produktywności o 20–40%. Konserwacja predykcyjna zwiększa dostępność zakładu o 5–15% i obniża koszty utrzymania nawet o 25%. Kontrola jakości z wykorzystaniem AI zmniejsza liczbę braków i poprawia jakość produktów, co obniża koszty i zwiększa zadowolenie klientów. W logistyce AI optymalizuje planowanie tras, automatyzację magazynów i zarządzanie łańcuchem dostaw, co przekłada się na krótsze czasy dostaw i niższe koszty operacyjne.

Dynamika rywalizacji: kto przegrywa, kto wygrywa.

Przejście od sztucznej inteligencji konsumenckiej do przemysłowej ma daleko idące konsekwencje dla dynamiki konkurencji w sektorze technologicznym. Firmy, które wcześnie zainwestują w zastosowania przemysłowe i opracują atrakcyjne rozwiązania, mogą zdobyć znaczący udział w rynku i zapewnić sobie długoterminową przewagę konkurencyjną. Bariery są jednak wysokie: przemysłowa sztuczna inteligencja wymaga nie tylko doskonałości technologicznej, ale także dogłębnego zrozumienia danej dziedziny, dostępu do danych produkcyjnych oraz umiejętności integracji rozwiązań z istniejącą infrastrukturą.

Tradycyjne firmy przemysłowe stoją przed wyzwaniem digitalizacji swoich procesów i otwarcia ich na zastosowania sztucznej inteligencji (AI). Wymaga to znacznych inwestycji w infrastrukturę IT, zarządzanie danymi i szkolenia pracowników. Wiele firm zmaga się z rozdrobnionymi repozytoriami danych, heterogenicznymi systemami i brakiem interoperacyjności. Bez ujednoliconych platform danych i solidnych standardów potencjał AI pozostaje niewykorzystany. Firmy takie jak Stellantis zwiększyły dokładność prognoz operacyjnych i zmniejszyły niespójności, centralizując dane z wielu marek na jednej platformie.

Startupy i firmy technologiczne, takie jak Project Prometheus, mają tę przewagę, że zaczynają od nowych architektur i sposobów myślenia. Nie są obciążone przestarzałymi systemami i mogą od podstaw integrować nowoczesne metody sztucznej inteligencji. Jednocześnie często brakuje im dostępu do przemysłowych środowisk produkcyjnych i sieci klientów. Partnerstwa i współpraca są zatem kluczowe. Fakt, że Project Prometheus zrekrutował najlepsze talenty z wiodących laboratoriów AI, daje startupowi przewagę technologiczną, ale jego sukces ostatecznie będzie zależał od zdolności wdrożenia tej technologii w rzeczywistych środowiskach przemysłowych i zapewnienia wymiernej wartości dodanej.

Aspekt geopolityczny dodatkowo zaostrza konkurencję. Kraje, które pozostają w tyle w dziedzinie przemysłowej sztucznej inteligencji, ryzykują nie tylko straty ekonomiczne, ale także utratę suwerenności technologicznej. Łańcuchy dostaw, moce produkcyjne i potencjał innowacyjny w coraz większym stopniu zależą od opanowania technologii sztucznej inteligencji. Europa stara się ugruntować swoją pozycję poprzez inicjatywy takie jak fabryki sztucznej inteligencji, programy inwestycyjne i ramy regulacyjne, ale stoi przed wyzwaniem przezwyciężenia fragmentacji rynków krajowych i umożliwienia skalowania skutecznych rozwiązań. Niemcy, jako największa gospodarka Europy, odgrywają w tym kluczową rolę. Branże motoryzacyjna, inżynierii mechanicznej i elektrotechnicznej stanowią filary niemieckiej gospodarki i mogłyby zabezpieczyć lub zwiększyć swoją konkurencyjność poprzez konsekwentną integrację sztucznej inteligencji.

Dekada fizycznej sztucznej inteligencji

Ogłoszenie Projektu Prometheus oznacza punkt zwrotny w sektorze sztucznej inteligencji (AI). Punkt ciężkości przesuwa się z czysto cyfrowych aplikacji na integrację AI ze światem fizycznym. Ten trend będzie się nasilać w nadchodzących latach. Autonomiczne roboty, inteligentne fabryki, samooptymalizujące się systemy produkcyjne i infrastruktury oparte na sztucznej inteligencji staną się powszechne. Firmy, które z powodzeniem poradzą sobie z tą transformacją, odniosą ekonomiczne sukcesy w kolejnej dekadzie.

Dla ugruntowanych firm przemysłowych oznacza to, że nie mogą już dłużej odkładać transformacji cyfrowej. Inwestycje w infrastrukturę danych, wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji (AI) i automatyzację nie są już opcjonalnymi ulepszeniami, lecz niezbędnymi do przetrwania. Szybkość, z jaką nowi gracze, tacy jak Tesla, chińscy producenci i startupy technologiczne, rewolucjonizują procesy przemysłowe, nie pozostawia miejsca na wahanie. Firmy, które działają już teraz, mogą skorzystać ze wzrostu wydajności i przewagi konkurencyjnej, jaką oferuje AI. Ci, którzy zareagują zbyt późno, ryzykują nieodwracalne pozostanie w tyle.

Inwestorzy stoją przed pytaniem, które modele biznesowe i technologie będą dominować w dłuższej perspektywie. Wysokie wyceny i wolumen inwestycji w sektorze AI niewątpliwie niosą ze sobą ryzyko, ale fundamentalna transformacja, jaką AI wprowadza w gospodarkę, jest realna i trwała. Firmy, które dostarczają przekonujące rozwiązania problemów przemysłowych, rozwijają solidne modele biznesowe i tworzą skalowalne technologie, odniosą sukces w dłuższej perspektywie. Podczas gdy bańka internetowa zniszczyła biliony dolarów wartości rynkowej, firmy takie jak Amazon i eBay przetrwały i zdominowały późniejszą erę e-commerce. Coś podobnego może wydarzyć się w sektorze AI.

Dla społeczeństw i polityki rozwój przemysłowej sztucznej inteligencji oznacza konieczność ponownego przemyślenia edukacji, badań i infrastruktury. Wykwalifikowani pracownicy przyszłości potrzebują zarówno wiedzy technicznej, jak i zrozumienia, jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w konkretnych dziedzinach. Uniwersytety i instytucje badawcze muszą ściślej współpracować z przemysłem, aby opracowywać praktyczne rozwiązania. Regulacje powinny umożliwiać innowacje, a nie je utrudniać, jednocześnie zapewniając standardy etyczne, bezpieczeństwo i ochronę danych. Znalezienie właściwej równowagi między wspieraniem innowacji a odpowiedzialnym działaniem jest trudne, ale kluczowe.

Decyzja Jeffa Bezosa o wejściu w dziedzinę przemysłowej sztucznej inteligencji (AI) jako współprezesa Project Prometheus to coś więcej niż tylko osobisty powrót. To sygnał, że rozpoczął się kolejny etap rewolucji technologicznej. Pytanie nie brzmi już, czy AI zmieni świat fizyczny, ale jak szybko i kto przejmie inicjatywę. Nadchodzące lata pokażą, czy Project Prometheus sprosta wygórowanym oczekiwaniom i czy 6,2 miliarda dolarów kapitału zalążkowego to mądry zakład na przyszłość, czy tylko kolejny rozdział w zawyżonych wycenach. Jedno jest jednak pewne: wyścig o dominację w przemysłowej sztucznej inteligencji (AI) się rozpoczął, a stawka jest niezwykle wysoka.

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