Wyścig gigantów AI, w którym wygrywają zwykli ludzie
Rywalizacja modeli Fable i Kimi wygląda jak powtórka zeszłorocznego starcia ChataGPT z DeepSeek. Stawka jest jak zawsze duża: globalny rynek
W połowie lipca 2026 roku chińska firma Moonshot AI zaprezentowała Kimi K3, największy w historii model sztucznej inteligencji, liczący 2,8 biliona parametrów. W rankingu Frontend Code Arena, sprawdzającym umiejętność projektowania stron internetowych, nowy model wyprzedził amerykańskiego lidera, czyli Claude Fable 5. Brzmi znajomo? Podobny scenariusz świat oglądał na przełomie stycznia i lutego 2025 roku, kiedy DeepSeek stał się najczęściej pobieraną darmową aplikacją w amerykańskim App Store, a Nvidia straciła w jeden dzień blisko 600 miliardów dolarów wartości rynkowej. Wtedy wielu z nas po raz pierwszy zrozumiało, że wyścig o tron sztucznej inteligencji toczy się między Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Dziś warto dostrzec coś ważniejszego. Każda taka bitwa gigantów obniża ceny, podnosi jakość i poszerza dostęp do technologii. Co rywalizacja Fable i Kimi oznacza dla firm, szkół i każdego z nas? Ten temat komentuje dr Dominik Skowroński z Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego.
Déjà vu znad Pacyfiku
Historia lubi się powtarzać. W czerwcu 2026 roku Anthropic wypuścił Claude Fable 5, model uznawany obecnie za najzdolniejszą sztuczną inteligencję świata. Pięć tygodni później Chińczycy odpowiedzieli premierą Kimi K3. Porównania niezależnych analityków pokazują, że amerykański model wciąż broni tronu, ponieważ wygrywa 22 z 35 wspólnych testów. Jednocześnie Kimi zwycięża tam, gdzie liczy się długa, samodzielna praca nad kodem, a do tego jest o około 70% tańszy na każdym poziomie cennika. Rok temu identyczną kartą zagrał DeepSeek. Wtedy rynki zareagowały paniką. Dziś reagują wzruszeniem ramion, ponieważ taka wymiana ciosów stała się naturalnym rytmem tej branży.
Z perspektywy użytkownika taka rywalizacja działa jak wojna cenowa dwóch supermarketów. Kto wygra, tak naprawdę nie wiadomo, ale koszyk zakupów tanieje u wszystkich. Po premierze DeepSeek ceny dostępu do modeli AI zaczęły spadać na całym rynku i dokładnie ten sam mechanizm obserwujemy teraz.
Otwarte wagi, otwarte drzwi
Najciekawszym elementem chińskiej strategii jest otwartość. Moonshot AI udostępnia wagi swojego modelu do pobrania, podobnie jak wcześniej zrobił to DeepSeek. W praktyce oznacza to, że uczelnia, szpital czy urząd mogą uruchomić potężną sztuczną inteligencję na własnych serwerach, bez wysyłania wrażliwych danych za ocean. To jak różnica między wynajmowaniem mieszkania a otrzymaniem projektu domu, który można postawić u siebie i przebudować według własnych potrzeb. Dla instytucji, które poważnie traktują suwerenność cyfrową, otwarte modele stają się realną alternatywą. Korzysta na tym także Polska, ponieważ twórcy krajowych modeli, takich jak Bielik czy PLLuM, mogą czerpać z rozwiązań publikowanych przez największych graczy.
Polska: potencjał większy niż wykorzystanie
Na tym tle polska codzienność wygląda skromnie. Według GUS w 2025 roku technologie AI wykorzystywało 8,7% firm w Polsce, rok wcześniej było to 5,9%. Wzrost jest wyraźny, ale wciąż ponad 90% przedsiębiorstw stoi obok rewolucji, która dzieje się na ich oczach. Bariera przestała być finansowa. Skoro ceny dostępu do najlepszych modeli spadają, a część z nich można mieć za darmo, prawdziwym wąskim gardłem stają się kompetencje AI. W trakcie szkoleń, które prowadzę, regularnie widzę ten sam schemat. Ludzie nie potrzebują wykładu o parametrach modeli. Potrzebują treningu, który pokaże, jak przełożyć możliwości sztucznej inteligencji na własne zadania.
Kto naprawdę wygrywa ten wyścig?
O tym, kto zasiądzie na tronie sztucznej inteligencji, zdecydują laboratoria w Kalifornii i Pekinie. O tym, kto skorzysta z owoców tego wyścigu, decydują ludzie i organizacje, które potrafią zamienić dostęp do technologii w umiejętność jej używania. Przewagę zyskają firmy i szkoły, które zmienią sposób pracy, a nie te, które kupią najwięcej narzędzi. Kibicowanie gigantom niewiele nam da. Zamiast tego warto zrobić trzy kroki: przetestować najnowsze modele na własnych zadaniach, zaplanować rozwój kompetencji zespołu oraz wskazać obszar, w którym AI odciąży ludzi od żmudnej pracy. Giganci walczą o tron. Nagrody rozdawane są na widowni.
