Mentionsy

Od Pomysłu do Imperium
Od Pomysłu do Imperium
20.11.2025 09:00

Kto naprawdę posiada IP gdy chodzi o OpenAI? Nowe spojrzenie na wartość w erze AI

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy tworzą wartość, skalują działalność i podejmują decyzje finansowe. Ale dopiero gdy spojrzymy na OpenAI — jego modele, strukturę i współpracę z Microsoftem — widzimy, jak głęboko ta zmiana wpływa na podatki, IP i cały obszar cen transferowych.

W tym odcinku biorę OpenAI jako studium przypadku i pokazuję, dlaczego klasyczne podejścia — DEMPE, licencje, cost-plus, a nawet standardowe modele rozliczeń — nie nadążają za rzeczywistością, w której produkt uczy się sam, a użytkownicy mimowolnie biorą udział w tworzeniu IP.

Rozmawiam o tym:

• Gdzie faktycznie powstaje wartość modeli takich jak GPT-5
• Jak wygląda podział ról między OpenAI, Microsoftem i nonprofitowym OpenAI Inc.
• Dlaczego DEMPE traci przejrzystość w świecie modeli samo-uczących się
• Jak Pillar One i podatki cyfrowe mogą przenieść część wartości do krajów użytkowników
• Co CFO, tax managerowie i founderzy powinni zacząć dokumentować już teraz

Zależy mi na tym, aby pokazać, jak w praktyce podejść do mapowania łańcucha wartości w AI: gdzie leży rozwój, gdzie eksploatacja, jak rozdzielić trening, fine-tuning i inference, i w jaki sposób budować modele cen transferowych, które są spójne z rzeczywistą ekonomią produktu.

Jeśli pracujesz z AI — tworzysz modele, integrujesz je, albo wdrażasz na wielu rynkach — to jest odcinek, który da Ci uporządkowane spojrzenie na ryzyka i możliwości. Regulacje będą się zmieniały szybko. Warto być gotowym wcześniej.

Jeżeli chcesz omówić swoją strukturę lub plan ekspansji — zapraszam do kontaktu.
A teraz zapraszam do odsłuchania odcinka :D


Partnerzy:

www.prezo.com.pl

www.valoro.com.pl

www.autooomate.com

Szukaj w treści odcinka

Znaleziono 5 wyników dla "DMP"

W tym odcinku omówimy jak sztuczna inteligencja zmienia nasze podejście do analizy DMP, co naprawdę oznacza rolę Microsoftu dla własności intelektualnej czata GPT, dlaczego tradycyjne modele podatkowe

W następnej części zagłębimy się w temat dlaczego analiza DMP, czyli taki złoty standard analizy IP w cenach transferowych, nie sprawdza się do końca w przypadku sztucznej inteligencji.

W tradycyjnym DMP funkcje są liniowe, a w sztucznej inteligencji są one raczej cykliczne i często nieprzejrzyste.

Nie twierdzę oczywiście, że DMP jest tutaj bezużyteczne, ale jeśli zastosujesz je sztywno do sztucznej inteligencji, ryzykujesz nadmiernym przypisaniem wartości do np.

Bo po same powody, dla których DMP nie nadąża za modelami samouczącymi się.