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

I problem wart 650 miliardów dolarów: dlaczego OpenAI jest skazane na sukces

W listopadzie 2025 roku płyty tektoniczne branży technologicznej uległy radykalnemu przesunięciu. Przez długi czas OpenAI uważano za nietykalnego władcę nowej ery sztucznej inteligencji – Dawida pokazującego Goliatom z Doliny Krzemowej, jak działa innowacja. Jednak ta aura niezwyciężoności zaczęła pękać. Wraz z premierą Google Gemini 3 i gwałtownym wzrostem popularności modeli Claude firmy Anthropic, sytuacja się odwróciła. To, co zaczęło się jako triumfalny marsz w stronę sztucznej superinteligencji, przekształciło się dla OpenAI w egzystencjalną walkę z technologiczną stagnacją i realiami ekonomicznymi.

Sytuacja jest paradoksalna: OpenAI nigdy nie było bardziej wartościowe na giełdzie, a jednocześnie jego pozycja lidera technologicznego nigdy nie była bardziej krucha. Podczas gdy firma Sama Altmana, wyceniana na 500 miliardów dolarów, wkracza na terytorium zazwyczaj zarezerwowane dla uznanych gigantów technologicznych, istnieje niebezpieczna luka między jej wartością rynkową a rzeczywistą siłą nabywczą. Roczne przychody w wysokości 13 miliardów dolarów stoją w jaskrawym kontraście z ogromnymi stratami i zobowiązaniami infrastrukturalnymi liczonymi w setkach miliardów. Ten agresywny model wzrostu sprawdzał się, dopóki OpenAI oferowało niezaprzeczalnie najlepszy produkt na rynku. Ale to właśnie założenie legło w gruzach.

Dzięki Gemini 3 Google nie tylko dogonił OpenAI technologicznie, ale także wyprzedził go w kluczowych obszarach. Poprzez odrodzenie się wstępnego szkolenia i masową integrację z własnym ekosystemem, gigant wyszukiwarek internetowych udowadnia, że ​​głębokie zasoby, zastrzeżony sprzęt i dekady doświadczenia w przetwarzaniu danych ostatecznie przeważają nad przewagą pioniera, jaką daje startup. Pospieszna reorganizacja strategiczna OpenAI – symbolizowana przez wewnętrzny projekt „Shallotpeat” – jest przyznaniem, że wcześniejsze postawienie na czyste „modele rozumowania” nie przyniosło oczekiwanych rezultatów.

Poniższy artykuł analizuje anatomię tej zmiany układu sił. Pokazuje, jak techniczne błędy, finansowe balansowanie na granicy i odrodzenie konkurencji tworzą toksyczną mieszankę, która może na nowo zdefiniować nie tylko przyszłość OpenAI, ale także strukturę całej branży AI.

Nadaje się do:

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

Dawna awangarda sztucznej inteligencji walczy o swoją przyszłość, podczas gdy Google zmienia równowagę sił, wykorzystując surową siłę technologiczną.

Globalny wyścig o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji przybrał dramatyczny obrót w listopadzie 2025 roku. To, co przez lata uważano za stabilną pozycję lidera OpenAI, w ciągu kilku miesięcy stało się niepewną, defensywną postawą. Premiera Gemini 3 firmy Google nie tylko stanowiła kamień milowy w rozwoju technologii, ale także podważyła fundamentalne założenia dotyczące architektury rynku sztucznej inteligencji. W wewnętrznej notatce, prezes OpenAI, Sam Altman, ostrzegł swoich pracowników przed nadchodzącymi trudnymi czasami i przyznał, że ostatnie postępy Google mogą stworzyć tymczasowe trudności ekonomiczne dla firmy. Ta niezwykle szczera ocena ujawnia kruchość pozycji, która do niedawna wydawała się nie do pokonania.

Skala tej zmiany staje się oczywista dopiero w kontekście logiki wyceny sektora. OpenAI jest obecnie wyceniany na około 500 miliardów dolarów, a generuje zaledwie 13 miliardów dolarów rocznych przychodów. Ta skrajna rozbieżność między kapitalizacją rynkową a rzeczywistymi przychodami opiera się na założeniu wykładniczego wzrostu i trwałej przewagi technologicznej. Gemini 3 firmy Google podważa oba te założenia jednocześnie. Model ten przewyższa GPT-5.1 firmy OpenAI w niemal wszystkich standardowych testach porównawczych, co dowodzi możliwości, które OpenAI wciąż rozwija.

Konsekwencje ekonomiczne wykraczają daleko poza krótkoterminowe zmiany udziału w rynku. OpenAI zużywa rocznie około ośmiu miliardów dolarów, notując w zeszłym roku stratę w wysokości pięciu miliardów dolarów. Ten deficyt może być utrzymany jedynie dzięki ciągłemu napływowi kapitału, który z kolei zależy od zaufania inwestorów do jej technologicznego przywództwa. Jeśli to przywództwo zaniknie, cała logika finansowania legnie w gruzach. Sytuacja przypomina sytuację, gdy pociąg dużych prędkości kończy mu się paliwo, a mimo to wciąż jedzie z maksymalną prędkością.

Głównym źródłem wewnętrznej notatki Sama Altmana jest The Information, publikacja informacyjna specjalizująca się w branży technologicznej.

Notatka została pierwotnie opublikowana przez The Information 20 listopada 2025 r. Oryginalny artykuł nosi tytuł „Altman Memo Forecasts 'Rough Vibes' Due to Resurgent Google” lub „OpenAI CEO Braces Possible Economic Conversations Catching Resurgent Google”.

Opublikowanie notatki przez Information zostało następnie podchwycone przez liczne inne media, w tym:

• Times of India
• Economic Times
• Outlook Business
• Futuryzm

Sama notatka była wewnętrzną korespondencją Sama Altmana z pracownikami OpenAI i została najwyraźniej ujawniona The Information przez źródło w firmie. W notatce Altman ostrzegał przed „tymczasowymi problemami ekonomicznymi” wynikającymi z postępów Google i stwierdził, że spodziewa się „burzliwych nastrojów”.

Anatomia przełomu technologicznego

Sukces Google z Gemini 3 opiera się na gruntownej rewizji rzekomo wyczerpanej metodologii rozwoju. Wstępne trenowanie, fundamentalna faza, w której modele sztucznej inteligencji uczą się z ogromnych zbiorów danych, zostało przez część środowiska badawczego uznane za w dużej mierze wyczerpane. Zasady skalowania, które przez lata obiecywały przewidywalną poprawę wydajności dzięki większym modelom i większej ilości danych, zdawały się osiągać swoje fizyczne i ekonomiczne granice. W odpowiedzi OpenAI przeniosło swoją strategię na tzw. modele wnioskowania, takie jak o1, ​​które poprawiają swoją wydajność dzięki dłuższemu czasowi myślenia podczas wnioskowania.

Google pokazało jednak, że ten rzekomo skazany na porażkę procesor wciąż ma ogromny potencjał. Demis Hassabis, szef Google DeepMind, zwięźle podsumował tę obserwację: Chociaż nie obserwuje się już wykładniczego wzrostu wydajności z generacji na generację, zwrot z inwestycji w proces wstępnego trenowania pozostaje wyjątkowo dobry. Gemini 3 Pro osiąga 91,9% w teście GPQA Diamond w zakresie rozumowania naukowego na poziomie doktora, przewyższając GPT-5.1 o prawie cztery punkty procentowe. Jeszcze bardziej imponująca jest jego wydajność w abstrakcyjnym rozumowaniu wizualnym: z wynikiem 31,1% w teście ARC-AGI-2, Gemini 3 niemal podwaja wydajność GPT-5.1 i przewyższa swojego poprzednika ponad sześciokrotnie.

Ekonomiczne znaczenie tej przewagi technologicznej przejawia się w konkretnych obszarach zastosowań. W algorytmicznym rozwiązywaniu problemów Gemini 3 Pro osiąga wskaźnik ELO na poziomie 2439 w LiveCodeBench Pro, prawie 200 punktów powyżej GPT-5.1. Nie jest to wskaźnik akademicki, lecz bezpośredni wskaźnik produktywności programistów korzystających z tych modeli. Na rynku, gdzie OpenAI generuje 70% swoich przychodów z dostępu do API i klientów korporacyjnych, technologiczna niższość przekłada się na natychmiastowe spadki przychodów.

Problemy OpenAI z pretreningiem ujawniły się podczas opracowywania GPT-5, gdzie dotychczasowe optymalizacje skalowania przestały działać. Firma zdała sobie sprawę, że tradycyjne metody poprawy wydajności straciły na skuteczności. W odpowiedzi OpenAI opracowało GPT-5 ze znacznie mniejszym budżetem pretreningowym niż GPT-4.5, ale zrekompensowało to intensywną optymalizacją posttreningową z wykorzystaniem uczenia wzmacniającego. Strategia ta okazała się skuteczna w krótkim okresie, ale stworzyła podatność strukturalną: OpenAI specjalizowało się w metodologii, która, generując innowacyjne możliwości, pomijała fundamentalne podstawy modelu.

Strategiczne repozycjonowanie i projekt Shallotpeat

Notatka Altmana nie tylko diagnozuje problem, ale także nakreśla strategię przeciwdziałania OpenAI. Jej sednem jest opracowanie nowego modelu o nazwie kodowej Shallotpeat, zaprojektowanego specjalnie w celu wyeliminowania zidentyfikowanych braków w procesie wstępnego treningu. Sama nazwa jest programowa: szalotka słabo rośnie w glebie torfowej, a podłoże jest dalekie od ideału. OpenAI sygnalizuje w ten sposób, że dostrzega, iż fundamenty istniejących modeli mają słabości, których nie da się wyeliminować poprzez optymalizację powierzchni.

Rozwój Shallotpeat jest częścią szerszej strategicznej reorganizacji. W swojej notatce Altman podkreśla potrzebę skupienia się na bardzo ambitnych założeniach, nawet jeśli tymczasowo stawia to OpenAI w niekorzystnej sytuacji. Jednym z takich założeń jest automatyzacja samych badań nad sztuczną inteligencją, metapodejście mające na celu radykalne skrócenie cykli rozwoju nowych modeli. Nie chodzi tu jedynie o optymalizację wydajności, ale o próbę fundamentalnej zmiany reguł gry: jeśli systemy sztucznej inteligencji przyspieszą swoją własną ewolucję, może to osłabić strukturalną przewagę ugruntowanych graczy dysponujących ogromnymi zasobami.

Pilność tej strategii podkreśla sytuacja finansowa OpenAI. Firma musi osiągnąć rentowność do 2029 roku, aby wywiązać się ze swoich zobowiązań infrastrukturalnych wobec Microsoftu i innych partnerów. Zobowiązania te wynoszą około 60 miliardów dolarów rocznie, w porównaniu z obecnymi zobowiązaniami w zakresie infrastruktury chmurowej przekraczającymi 650 miliardów dolarów w ciągu najbliższych kilku lat. Rozbieżność między tymi zobowiązaniami a obecnymi przychodami w wysokości 13 miliardów dolarów uwydatnia skalę problemu.

Jednocześnie OpenAI realizuje strategię dywersyfikacji, aby zmniejszyć zależność od firmy Microsoft. Ogłoszona w styczniu 2025 roku korekta w ramach partnerstwa pozwala OpenAI po raz pierwszy korzystać również z zasobów obliczeniowych konkurencji, takiej jak Oracle. Chociaż Microsoft zachowuje prawo pierwokupu nowych mocy obliczeniowych, wyłączność została zerwana. Dla OpenAI oznacza to potencjalnie szybszy dostęp do ogromnych klastrów GPU niezbędnych do trenowania nowych modeli. Inicjatywa Stargate, będąca efektem współpracy OpenAI, Oracle, SoftBank i Microsoft, ma na celu zainwestowanie 500 miliardów dolarów w centra danych w ciągu czterech lat. Pierwszy obiekt w Abilene w Teksasie jest już operacyjny i wyposażony w klastry GPU Nvidia GB200.

Ekonomiczna kruchość modelu biznesowego

Modele biznesowe wiodących firm z branży AI opierają się na ukrytym założeniu o efektach sieciowych i blokadach technologicznych. OpenAI realizuje tę strategię z dużym sukcesem: w listopadzie 2025 roku ChatGPT osiągnął liczbę około 700–800 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo, dwukrotnie większą niż w lutym. Platforma przetwarza 2,5 miliarda zapytań dziennie i zajmuje piąte miejsce wśród najczęściej odwiedzanych stron internetowych na świecie. Początkowo ta baza użytkowników wydaje się być nie do zdobycia, ale wskaźniki konwersji ujawniają fundamentalną słabość: tylko około 4–10% użytkowników płaci za subskrypcję.

Opłacalność ekonomiczna zależy zatem od dwóch kluczowych założeń: po pierwsze, baza użytkowników stale rośnie wykładniczo, tak aby nawet niskie wskaźniki konwersji umożliwiały bezwzględny wzrost przychodów; po drugie, przewaga technologiczna wiąże użytkowników z platformą, a koszty przejścia na konkurencję pozostają wysokie. Platforma Google Gemini 3 podważa oba te założenia. Parzystość techniczna, a nawet jej gorszość, sprawia, że ​​OpenAI staje się wymiennym dostawcą na coraz bardziej skomercjalizowanym rynku.

Struktura kosztów pogłębia ten problem. Szkolenie dużych modeli językowych i ich operacyjne wdrażanie wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych. Budżety obliczeniowe projektów OpenAI przekraczają 450 miliardów dolarów w latach 2024-2030, a całkowite zobowiązania wynoszą około 650 miliardów dolarów, z czego część wykracza poza rok 2030. Inwestycje te muszą być uzasadnione przychodami, które z kolei zależą od udziału w rynku. Powstaje błędne koło: utrata udziału w rynku przez OpenAI oznacza spadek przychodów, co ogranicza możliwości firmy do dalszych inwestycji, a tym samym jeszcze bardziej osłabia jej konkurencyjność technologiczną.

Analizy porównawcze ilustrują skalę problemu. Anthropic, bezpośredni konkurent wykorzystujący model Claude'a, jest obecnie wyceniany na 170 miliardów dolarów, a prognozowane roczne przychody wynoszą 4 miliardy dolarów. OpenAI i Anthropic musiałyby osiągnąć łączne przychody przekraczające 300 miliardów dolarów do 2030 roku, aby uzasadnić swoje obecne wyceny – zakładając marżę wolnych przepływów pieniężnych na poziomie 27%, porównywalną z Alphabetem czy Microsoftem. Dla porównania, Nvidia, wiodący dostawca układów AI, ma generować przychody na poziomie zaledwie 350 miliardów dolarów do 2030 roku.

Google jako posiadacz przewagi strukturalnej

Pozycja Google w wyścigu AI zasadniczo różni się od pozycji OpenAI ze względu na integrację z ugruntowanym ekosystemem o zróżnicowanych źródłach przychodów. Firma generuje ponad 300 miliardów dolarów rocznych przychodów, głównie z reklam i usług w chmurze, co sprawia, że ​​rozwój AI jest postrzegany jako strategiczna inwestycja, która nie musi przynosić krótkoterminowych zysków. Ta stabilność finansowa pozwala Google na eksperymentowanie i inwestowanie w obszary, w których firmy działające wyłącznie w obszarze AI, takie jak OpenAI, stoją przed bezpośrednią presją generowania przychodów.

Równie znaczące są korzyści z dystrybucji. Google integruje Gemini ze swoją wyszukiwarką, która przetwarza miliardy zapytań dziennie, z Gmailem, z którego korzysta ponad 1,5 miliarda użytkowników, z Dokumentami Google, Arkuszami Google i całym pakietem Workspace. Ta wszechobecność zapewnia bierną ekspozycję: użytkownicy spotykają Gemini w swoich codziennych cyfrowych procesach pracy bez konieczności aktywnego poszukiwania narzędzi AI. Nawet jeśli GPT-5.1 lub Claude Sonnet 4.5 wypadają nieznacznie lepiej w określonych testach porównawczych, Google umieszcza swój model przed oczami miliardów osób.

Pionowa integracja technologiczna wzmacnia te zalety. Google opracowuje własne układy AI wykorzystujące jednostki TPU (Tensor Processing Units), kontroluje całą infrastrukturę chmurową i dysponuje unikalnymi zasobami szkoleniowymi, zdobytymi dzięki dziesięcioleciom gromadzenia danych. Ta kontrola nad całym łańcuchem wartości redukuje koszty i umożliwia optymalizacje niedostępne dla zewnętrznych dostawców. Jak zwięźle ujął to jeden z komentatorów na Reddicie: Google kontroluje sprzęt, centra danych, kanały dystrybucji i same informacje.

Historyczne precedensy ostrzegają przed przecenianiem wczesnej pozycji lidera rynku. Internet Explorer zdominował rynek przeglądarek pod koniec lat 90., zdobywając ponad 90% udziału w rynku i był uważany za nie do pokonania, ale w ciągu dekady został zmarginalizowany przez technicznie lepsze alternatywy. Yahoo i AOL, niegdyś synonimy dostępu do internetu, zostały wyparte przez Google i inne firmy. Przewaga pioniera na rynkach technologicznych często okazuje się tymczasowa, jeśli nie uda się przezwyciężyć strukturalnych niedogodności, takich jak brak integracji pionowej czy niestabilność finansowa.

Perspektywa inwestora i ryzyko wyceny

Wycena OpenAI na poziomie 500 miliardów dolarów stanowi jedną z największych rozbieżności między obecnymi zyskami a kapitalizacją rynkową w historii branży technologicznej. Taka wycena implikuje mnożnik przychodów na poziomie około 38, podczas gdy ugruntowani giganci technologiczni są notowani z mnożnikami od 5 do 15. Uzasadnienie tej premii opiera się na założeniu, że OpenAI zdobędzie nieproporcjonalnie duży udział w rozwijającym się rynku sztucznej inteligencji.

To założenie jest coraz częściej podważane przez rozwój empiryczny. Ostatnia runda finansowania, która odbyła się w marcu 2025 roku i wyceniła OpenAI na 300 miliardów dolarów, spotkała się z pięciokrotną nadsubskrypcją. Kolejna runda, która odbyła się w listopadzie i podniosła wycenę do 500 miliardów dolarów, została pozyskana głównie poprzez wtórną sprzedaż istniejących akcji, a nie poprzez nowe zastrzyki kapitału. To sygnalizuje zmianę nastrojów: pierwsi inwestorzy korzystają z możliwości częściowej realizacji, podczas gdy nowi inwestorzy są mniej skłonni do zapewnienia dodatkowego kapitału pierwotnego.

Porównanie do bańki internetowej jest nieuniknione. Sam Sam Altman publicznie oświadczył, że spodziewa się bańki spekulacyjnej na rynku sztucznej inteligencji, porównując warunki rynkowe do tych z czasów boomu internetowego i ostrzegając przed nadmierną euforią inwestorów. Jednocześnie prognozuje biliony dolarów wydatków na rozbudowę centrów danych i odpowiadając na obawy ekonomistów, apeluje do wszystkich, aby po prostu pozwolili OpenAI działać. Ta retoryka przywodzi na myśl pychę końca lat 90., kiedy fundamentalne kwestie wyceny były bagatelizowane przez odniesienia do nowego paradygmatu.

Analitycy z agencji Reuters i innych instytucji obliczyli, że OpenAI i Anthropic musiałyby osiągnąć łączne roczne przychody przekraczające 300 miliardów dolarów do 2030 roku, aby uzasadnić swoje łączne wyceny. Oznaczałoby to, że obie firmy musiałyby generować niemal tyle samo przychodów, co Nvidia, niekwestionowany lider rynku układów scalonych AI. Biorąc pod uwagę rosnącą konkurencję ze strony Google, Microsoftu, Meta i wielu innych graczy, ten scenariusz wydaje się coraz mniej prawdopodobny.

Sytuację pogarsza rozwój szerszego rynku sztucznej inteligencji (AI). Badanie przeprowadzone przez MIT sugeruje, że 95% firm nie dostrzega wymiernych zwrotów z inwestycji w generatywną sztuczną inteligencję. Odkrycie to wywołało w listopadzie znaczną wyprzedaż technologii, w której akcje Nvidii spadły o 3,5%, a Palantira o prawie 10%. Rynki reagują coraz większą nerwowością na wszelkie sygnały, że obiecywane zyski z AI się nie materializują.

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

Renesans ery przedtreningowej i przełomy algorytmiczne

Sukces Google z Gemini 3 oznacza powrót do roli wstępnego treningu jako głównego źródła wzrostu wydajności. Ten rozwój przeczy narracjom, które głosiły koniec skalowania. Rzeczywistość jest bardziej złożona: chociaż wstępne treningi nie zapewniają już wykładniczych skoków, systematyczne, znaczące ulepszenia nadal są możliwe do osiągnięcia przy zastosowaniu odpowiednich metod.

Architektura Gemini 3 integruje szereg innowacji algorytmicznych. Model wykorzystuje strukturę mieszanych ekspertów, opracowaną przez Jeffa Deana, głównego naukowca w Google DeepMind. Architektura ta aktywuje tylko ułamek parametrów dla każdego zapytania, zapewniając wydajność przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej przepustowości. Gemini 3 demonstruje również możliwości integracji multimodalnej, wykraczające poza prostą konwersję tekstu na obraz i obejmujące złożone zadania wnioskowania wizualnego.

Tryb Deep Think w Gemini 3 stanowi odpowiedź Google na modele rozumowania OpenAI. Zamiast traktować wstępne trenowanie i rozumowanie jako konkurujące ze sobą paradygmaty, Google integruje oba. Tryb Deep Think osiąga 41% w teście Humanity's Last Exam bez pomocy i 45,1% w teście ARC-AGI-2 z wykonaniem kodu. Wyniki te pokazują, że dychotomia między wstępnym trenowaniem a obliczeniami w czasie testu jest fałszywa: optymalne systemy łączą oba podejścia.

Znaczenie tego odkrycia dla dynamiki konkurencji jest nie do przecenienia. OpenAI specjalizowało się w obliczeniach w czasie testowania, ponieważ skalowanie przed treningiem przestało działać. Google dowodzi teraz, że przed treningiem nadal ma potencjał, jeśli zostanie odpowiednio zastosowane. Oznacza to, że OpenAI nie tylko pozostało w tyle technologicznie, ale także strategicznie oparło się na metodologii, która okazuje się niekompletna.

Demis Hassabis przedstawił tę zintegrowaną wizję w kilku wywiadach. Podkreśla, że ​​droga do Sztucznej Inteligencji Ogólnej wymaga wielu innowacji, a nie tylko skalowania. Innowacje te obejmują systemy agentowe zdolne do śledzenia złożonych zadań przez dłuższy czas, modele świata, które rozwijają wewnętrzne reprezentacje rzeczywistości fizycznej, oraz możliwości metauczenia, które pozwalają systemom generalizować na podstawie ograniczonej liczby przykładów. Google systematycznie inwestuje we wszystkie te obszary, podczas gdy OpenAI koncentruje się głównie na rozumowaniu.

Nadaje się do:

• Strategie sztucznej inteligencji w globalnym porównaniu: Porównanie (USA vs. UE vs. Niemcy vs. Azja vs. Chiny)

Rola modeli rozumowania i ich ograniczenia

Model o1 firmy OpenAI i jego następcy reprezentują fundamentalną zmianę paradygmatu w rozwoju sztucznej inteligencji. Zamiast skalować się głównie poprzez większe modele i większą ilość danych treningowych, systemy te inwestują czas obliczeniowy w wnioskowanie, aby rozwijać dłuższe łańcuchy rozumowania. To podejście odniosło imponujący sukces w określonych dziedzinach, zwłaszcza w matematyce, kodowaniu i logice formalnej, gdzie weryfikowalne wyniki stanowią informację zwrotną.

Jednak ograniczenia tego podejścia stają się coraz bardziej widoczne. Badanie przeprowadzone przez naukowców Apple wykazało, że modele wnioskowania działają znacznie gorzej, gdy problemy są nawet nieznacznie modyfikowane. Sama zmiana liczb lub nazw w zadaniach matematycznych prowadzi do zauważalnego spadku wydajności. Co gorsza, dodanie logicznie nieistotnych, ale pozornie prawdopodobnych informacji spowodowało spadek wydajności o 17,5% w przypadku o1-preview, 29,1% w przypadku o1-mini i aż do 65,7% w przypadku modeli o niższej wydajności.

Odkrycia te sugerują, że modele rozumowania w rzeczywistości nie rozwijają ogólnych strategii rozwiązywania problemów, lecz przede wszystkim powielają wyuczone wzorce. Zachowują się jak studenci, którzy zapamiętali konkretne typy problemów, ale nie radzą sobie z nimi, gdy mają do czynienia z nieco zmienionymi sformułowaniami. Nie jest to jedynie krytyka akademicka, ale ma bezpośrednie implikacje praktyczne: w rzeczywistych zastosowaniach obejmujących złożone, wieloaspektowe problemy bez standardowych sformułowań, systemy te pozostają zawodne.

Struktura kosztów modeli wnioskowania pogłębia ich ograniczenia. W przeciwieństwie do modeli tradycyjnych, w których faza wstępnego trenowania jest najbardziej wymagająca obliczeniowo, w przypadku modeli wnioskowania ta zależność jest odwrotna. Po trenowaniu i wnioskowanie stają się dominującym czynnikiem kosztowym, co utrudnia skalowanie pod względem ekonomicznym. OpenAI musi zużywać znacznie więcej mocy obliczeniowej na każde zapytanie o1 niż na porównywalne zapytania GPT-4, a użytkownicy nie są skłonni płacić proporcjonalnie więcej.

Integracja możliwości wnioskowania przez Google z modelami zoptymalizowanymi pod kątem wstępnego treningu może okazać się lepszym rozwiązaniem. Gemini 3 z technologią Deep Think osiąga porównywalną lub lepszą wydajność wnioskowania niż o1, ale opiera się na solidniejszym fundamencie. Sugeruje to, że optymalna architektura nie wykorzystuje wnioskowania jako zamiennika wstępnego treningu, ale raczej jako uzupełnienie solidnego modelu bazowego.

Dynamika konkurencji i nadrabianie zaległości przez Anthropic

Rodzina Claude firmy Anthropic, a w szczególności Sonnet 4.5, umacnia swoją pozycję jako trzecia, poważna siła w konkurencji sztucznej inteligencji. Claude Sonnet 4.5 uzyskał 77,2% w teście SWE-bench Verified Benchmark dla rzeczywistych problemów inżynierii oprogramowania, co czyni go wiodącym modelem w tym krytycznym obszarze zastosowań. Dzięki równoległym obliczeniom w czasie testów, wydajność ta wzrasta do 82% – poziomu, którego nie dorównują ani GPT-5.1, ani Gemini 3.

Strategiczne skupienie firmy Anthropic na bezpieczeństwie i dopasowaniu do rynku tworzy niszę charakteryzującą się szczególną gotowością do płacenia. Firmy z sektorów silnie regulowanych, takich jak finanse, opieka zdrowotna i cyberbezpieczeństwo, coraz częściej stawiają na modele, które w sposób oczywisty integrują solidne mechanizmy bezpieczeństwa. Claude Sonnet 4.5 osiąga 98,7% w testach bezpieczeństwa i wykazuje zmniejszoną tendencję do pochlebstwa, oszustwa, dążenia do władzy i urojeń. Te cechy nie są jedynie elementami marketingowymi, lecz odpowiadają na rzeczywiste obawy klientów korporacyjnych.

Zdolność Claude Sonnet 4.5 do obsługi złożonych, wieloetapowych zadań wnioskowania i wykonywania kodu przez ponad 30 godzin czyni go idealnym modelem dla autonomicznych agentów. To dynamicznie rozwijający się rynek, na którym systemy sztucznej inteligencji (AI) niezależnie zarządzają rozbudowanymi przepływami pracy. OpenAI i Google konkurują w tym segmencie, ale Anthropic zyskał przewagę dzięki wczesnej specjalizacji.

Ceny Claude'a odzwierciedlają to pozycjonowanie. Przy cenie trzech dolarów za milion tokenów wejściowych i 15 dolarów za milion tokenów wyjściowych, Claude plasuje się w średnim segmencie cenowym, tańszym niż GPT-5.1 w wielu zastosowaniach, ale droższym niż niektóre alternatywy open source. Taka struktura cenowa sugeruje strategię Anthropic: nie rynek masowy poprzez niskie ceny, ale segment premium poprzez wyższą jakość i bezpieczeństwo.

Wycena Anthropic na 170 miliardów dolarów, przy prognozowanych rocznych przychodach na poziomie 4 miliardów dolarów, wydaje się mniej ekstremalna niż wycena OpenAI, ale pozostaje ambitna. Logika inwestorów jest inna: Anthropic pozycjonuje się jako cel przejęcia lub długoterminowy gracz na rynku oligopolu, a nie jako podmiot dominujący na rynku. Ta skromniejsza ambicja może paradoksalnie okazać się bardziej zrównoważona niż strategia „wszystko albo nic” OpenAI.

Niedobór danych i rozwiązania syntetyczne

Podstawowym wyzwaniem dla wszystkich twórców sztucznej inteligencji (AI) jest rosnący niedobór wysokiej jakości danych treningowych. Epoch AI szacuje, że modele są obecnie trenowane z wykorzystaniem od 4,6 do 17,2 biliona tokenów. Większość darmowego tekstu internetowego została już wykorzystana. Przyszła poprawa wydajności nie będzie już możliwa wyłącznie poprzez zwiększanie rozmiaru zbiorów danych treningowych, lecz będzie wymagała danych o wyższej jakości i większej różnorodności.

Dane syntetyczne, czyli treści szkoleniowe generowane przez systemy sztucznej inteligencji (AI), są rozważane jako potencjalne rozwiązanie. To podejście jest z natury paradoksalne: modele mają być trenowane na danych generowanych przez poprzednie modele. Niesie to ze sobą ryzyko upadku modelu, gdzie błędy i błędy będą się nasilać w kolejnych generacjach. Jednak starannie dobrane syntetyczne zbiory danych, zapewniające różnorodność i kontrolę jakości, mogą generować rzadkie przypadki skrajne, które nie występują w danych naturalnych.

Google posiada strukturalną przewagę w pozyskiwaniu danych za pośrednictwem swojej wyszukiwarki, Gmaila, YouTube, Map Google i wielu innych usług, które stale generują nowe, zróżnicowane dane generowane przez ludzi. Te przepływy danych są nie tylko obszerne, ale także ustrukturyzowane w ujęciu longitudinalnym, co umożliwia identyfikację wzorców i zmian w czasie. OpenAI nie dysponuje porównywalnymi źródłami danych, które w coraz większym stopniu opierają się na partnerstwach z wydawcami, umowach licencyjnych z firmami medialnymi oraz na generowaniu danych syntetycznych.

Sytuacja prawna pogłębia tę asymetrię. Liczne pozwy wydawców i autorów przeciwko OpenAI o naruszenie praw autorskich mogą ograniczyć dostęp do danych historycznych i sprawić, że przyszłe działania scrapingowe będą prawnie ryzykowne. Google może argumentować, że indeksowanie stron internetowych w celu indeksowania ich w wyszukiwarkach to ugruntowana, prawnie uzasadniona praktyka, która sprzyja rozwojowi sztucznej inteligencji. Ta niepewność prawna nakłada na OpenAI dodatkowe ryzyko, którego ugruntowani giganci technologiczni nie ponoszą w takim samym stopniu.

Superinteligencja jako zakład długoterminowy

Notatka Altmana wielokrotnie podkreśla potrzebę utrzymania koncentracji na osiągnięciu superinteligencji, pomimo krótkoterminowej presji konkurencyjnej. Ta retoryka ma charakter strategiczny: uzasadnia obecne inwestycje i straty, wskazując na transformacyjne korzyści w przyszłości. Superinteligencja odnosi się do hipotetycznych systemów sztucznej inteligencji, które przewyższają inteligencję człowieka we wszystkich istotnych obszarach i potencjalnie są zdolne do przyspieszenia własnego rozwoju.

Szacunki ekspertów dotyczące terminu tego rozwoju są bardzo zróżnicowane. Analizy ponad 8500 prognoz wskazują na medianę między 2040 a 2045 rokiem dla osiągnięcia Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AI), prekursora superinteligencji. Niektórzy prominentni eksperci, tacy jak Dario Amodei z Anthropic i Elon Musk, prognozują znacznie wcześniejsze daty, w niektórych przypadkach nawet 2026-2029. Sam Altman wskazał 2029 rok jako datę docelową.

Ekonomiczne znaczenie tej debaty leży w logice wyceny: jeśli superinteligencja jest możliwa do osiągnięcia w ciągu pięciu lat, a OpenAI pozostaje liderem w swoim rozwoju, uzasadnia to niemal każdą obecną wycenę. Jeśli jednak superinteligencja jest odległa o 20 lat lub OpenAI nie pozostanie liderem, podstawy wyceny tracą rację bytu. Inwestorzy stawiają zatem nie tylko na technologię, ale także na konkretne ramy czasowe i pozycje rynkowe w hipotetycznych scenariuszach przyszłości.

Automatyzacja badań nad sztuczną inteligencją, którą Altman wskazuje jako kluczowy obszar zainteresowania, mogłaby skrócić te terminy. Systemy, które samodzielnie generują hipotezy, projektują eksperymenty, trenują modele i interpretują wyniki, znacznie przyspieszyłyby rozwój. Google DeepMind pracuje nad podobnymi podejściami, w szczególności poprzez integrację algorytmów planowania podobnych do AlphaGo z modelami językowymi. Pytanie nie brzmi, czy takie systemy meta-sztucznej inteligencji zostaną opracowane, ale kto je wdroży jako pierwszy.

Struktura rynku i powstawanie oligopolu

Rynek sztucznej inteligencji (AI) szybko ewoluuje w oligopol z trzema do pięciu dominującymi graczami. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft i Meta dysponują zasobami finansowymi, talentem technicznym i infrastrukturą, aby utrzymać się w czołówce konkurencji. Bariery wejścia są obecnie zaporowe: szkolenie najnowocześniejszego modelu kosztuje kilkaset milionów dolarów, wymaga dostępu do tysięcy najnowocześniejszych procesorów graficznych i zespołów czołowych badaczy.

Modele open source, takie jak Llama firmy Meta, Mistral czy Olmo firmy Allen AI, oferują alternatywy dla konkretnych zastosowań, ale pod względem wydajności absolutnej ustępują zastrzeżonym modelom granicznym. Ich znaczenie polega przede wszystkim na demokratyzacji możliwości AI dla programistów bez dużych budżetów oraz na tworzeniu presji konkurencyjnej, która obniża ceny dostępu do API.

Chiny rozwijają jednocześnie własny, niezależny ekosystem sztucznej inteligencji (AI), z firmami takimi jak Alibaba Qwen, Baidu Ernie, ByteDance i innymi graczami. Modele te osiągają coraz większą porównywalność z systemami zachodnimi, ale są częściowo oddzielone od rynku globalnego przez odmienne ramy regulacyjne, ograniczony dostęp do najnowocześniejszych układów scalonych z powodu kontroli eksportu oraz bariery językowe. Geopolityczny wymiar rozwoju AI może prowadzić do powstania równoległych, dominujących regionalnie ekosystemów, podobnych do rozdrobnionego internetu.

Dla OpenAI ten oligopol oznacza, że ​​pozycje marginalne nie są stabilne. Firma albo stabilnie umacnia swoją pozycję jako jeden z niewielu wiodących systemów, albo zostaje zepchnięta do drugiego poziomu, z którego awans jest praktycznie niemożliwy ze względu na intensywność kapitałową. Inwestorzy rozumieją tę dynamikę, która wyjaśnia ekstremalną zmienność wyceny: w przypadku wyników binarnych prawdopodobieństwa są stale przeszacowywane, a niewielkie zmiany w ocenie prawdopodobieństwa prowadzą do dużych przesunięć wyceny.

Integracja pionowa jako imperatyw strategiczny

Udzielenie przez Microsoft licencji na własność intelektualną OpenAI w zakresie projektowania układów scalonych i systemów w listopadzie 2025 roku sygnalizuje strategiczną reorganizację. Umowa zapewnia Microsoftowi kompleksowy dostęp do portfolio projektów układów scalonych OpenAI i może znacznie skrócić cykle rozwoju procesorów AI nowej generacji w firmie Microsoft. Wpisuje się to w szerszy trend integracji pionowej, w ramach którego wiodący dostawcy usług chmurowych dążą do uzyskania większej kontroli nad swoimi podstawami sprzętowymi.

Google od lat rozwija układy TPU, kontrolując w ten sposób cały stos, od krzemu po oprogramowanie. Amazon opracowuje własne układy Trainium i Inferentia. Microsoft intensywnie inwestuje we własne akceleratory AI. Ten krok w kierunku niestandardowych układów scalonych odzwierciedla świadomość, że procesory GPU ogólnego przeznaczenia nie są optymalne dla konkretnych zadań AI. Specjalistyczne układy mogą osiągnąć o rzędy wielkości lepszą wydajność dla konkretnych operacji, redukując koszty i zwiększając wydajność.

OpenAI nie ma tej integracji pionowej. Firma opiera się na zewnętrznych dostawcach układów scalonych, głównie Nvidii, i korzysta z infrastruktury chmurowej od Microsoftu, Oracle i innych. Te zależności prowadzą do niższych kosztów i strategicznych luk w zabezpieczeniach. Partnerstwo z Microsoftem w zakresie licencjonowania własności intelektualnej mogłoby być pierwszym krokiem w kierunku zniwelowania tej luki, ale opracowanie własnego sprzętu zajmuje lata i wymaga wiedzy specjalistycznej, którą OpenAI wciąż potrzebuje.

Implikacje ekonomiczne są znaczące. Operatorzy modeli z własnym sterowaniem sprzętowym mogą obniżyć koszty o kilka rzędów wielkości, umożliwiając bardziej agresywne strategie cenowe lub, alternatywnie, zapewniając wyższe marże. Google może potencjalnie oferować Gemini w cenach, w których OpenAI ponosi straty, ponieważ Google może radykalnie obniżyć swoje koszty dzięki wykorzystaniu TPU. Nie jest to teoretyczna możliwość, ale praktyczna rzeczywistość, która już wpływa na dynamikę rynku.

Od Netscape i Yahoo do OpenAI: czy historia się powtarza?

Wydarzenia roku 2025 oznaczają koniec ery niekwestionowanego przywództwa indywidualnych pionierów w sektorze sztucznej inteligencji. Pozycja OpenAI jako kluczowego gracza w generatywnej rewolucji sztucznej inteligencji jest podważana przez parytet technologiczny, strukturalne niedogodności uznanych gigantów technologicznych oraz niestabilność finansową. Firma stoi przed wyzwaniem radzenia sobie z jednoczesnymi kryzysami: dogonienia Google pod względem technologicznym, zapewnienia stabilności finansowej pomimo ogromnych strat, strategicznego repozycjonowania na konsolidującym się rynku oraz radzenia sobie ze złożonością operacyjną szybkiego wzrostu.

Sukces Google z Gemini 3 pokazuje, że na rynkach intensywnie wykorzystujących technologie, głębia zasobów, integracja pionowa i cierpliwy kapitał często oferują strukturalną przewagę nad zwinnymi innowacjami. Możliwość absorbowania strat przez lata, podczas gdy produkty dojrzewają, a korzyści skali są realizowane, to nieoceniona zaleta. OpenAI i podobne firmy specjalizujące się w sztucznej inteligencji muszą osiągać rentowność w ramach czasowych dyktowanych przez oczekiwania inwestorów, podczas gdy Google może eksperymentować, aż rozwiązania będą w pełni gotowe do wprowadzenia na rynek.

Przyszłość rynku sztucznej inteligencji (AI) prawdopodobnie będzie charakteryzować się oligopolem trzech do pięciu dominujących dostawców, z których każdy zajmuje inną strategiczną niszę. Google jako pionowo zintegrowany generalista z doskonałą dystrybucją, Microsoft jako integrator zorientowany na przedsiębiorstwa, Anthropic jako specjalista w dziedzinie bezpieczeństwa i integracji, a Meta jako lider open source dla ekosystemów programistycznych. Przyszła pozycja OpenAI w tej konstelacji pozostaje niepewna i w decydującym stopniu zależy od tego, czy projekt Shallotpeat rozwiąże zidentyfikowane braki w zakresie szkoleń wstępnych oraz czy firma zdoła zbudować trwałą przewagę konkurencyjną wykraczającą poza jej historyczną pozycję lidera.

Dla inwestorów, klientów korporacyjnych i technologów ta reorganizacja oznacza ponowną ocenę ryzyka i szans. Założenie, że wczesni liderzy rynku obronią swoją pozycję, staje się coraz bardziej wątpliwe. Tempo zmian technologicznych, kapitałochłonność nowatorskich badań i siła ugruntowanych kanałów dystrybucji tworzą dynamikę, w której przewaga strukturalna często jest ważniejsza niż historyczne przywództwo w dziedzinie innowacji. Nadchodzące lata pokażą, czy zwinni pionierzy dysponują zasobami i strategiczną wizją, aby przeciwstawić się przytłaczającej potędze gigantów technologicznych, czy też historia Netscape, Yahoo i innych pionierów internetu powtórzy się w erze sztucznej inteligencji.

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!

 

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

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