Mentionsy

Jeśli myślicie, że AI żyje w chmurze, to rok 2026 brutalnie sprowadził nas wszystkich na Ziemię.

Powoli kończy się magia AI i zaczyna się prawdziwa budowa.

Jeśli śledziliście rozwój AI w latach 2023-2025, pewnie przyzwyczailiście się do myślenia o niej w kategoriach produktów, aplikacji, czegoś, co instalujesz, logujesz się i używasz.

Tymczasem najważniejszy wniosek z tegorocznego forum to fakt, że AI przestała być sektorem wertykalnym.

Przestańcie myśleć o AI jako software.

Do tej pory myśleliśmy o AI w kategoriach chipy i cot.

Jeśli nie masz elektrowni, nie masz AI.

Bo pokazuje, że AI to dzisiaj łańcuch dostaw.

Jeśli AI jest infrastrukturą krytyczną, to państwo musi w nią inwestować i ją chronić, a nie tylko regulować.

Idźmy dalej tym tropem, bo koncepcja przemysłowej natury AI została rozwinięta również przez Satya Nadele.

W tym paradygmacie tokeny, czyli najmniejsza jednostka tekstu, kodu czy logiki generowana przez AI, jest towarem.

Larry Fink z BlackRock, współgospodarz forum, również ostrzegał, że jeśli nie będziemy ostrożni, zyski z AI skoncentrują się wyłącznie w rękach, cytuję, właścicieli modeli, właścicieli danych i właścicieli infrastruktury.

Co więcej, w świecie, gdzie AI staje się infrastrukturą krytyczną, poleganie na API zagranicznej firmy w kluczowych sektorach państwa, w administracji, w sądownictwie, w edukacji jest dość dużym ryzykiem.

Dlatego w Davos tak głośno wybrzmiewał głos właśnie Artura Mensch'a z Mistral AI.

Każdy mógł napisać aplikację opartą na API OpenAI.

OpenAI ogłasza przychody z API rosnące o 20% tydzień do tygodnia.

turystyki AI, jak to określano w jednym z raportów.

Firmy przestają bawić się AI, a zaczynają liczyć zwrot z inwestycji.

I ten zwrot jest możliwy tylko wtedy, gdy potraktujemy AI właśnie jako zasób przemysłowy, a nie jako ciekawostkę.

Czy marnujemy te kany na generowanie bezrzutecznych maili?

AI to nie jest magiczny pracownik, który zrobi wszystko za darmo.

Ale o tym, jak fizyka próbuje zatrzymać AI i jak inżynierowie próbują oszukać fizykę, opowiem Wam za chwilę.

Żeby dać Wam skalę, to jest tyle, ile wynosi całkowita moc zainstalowana w całkiem sporych państwach.

To tak, jakbyśmy mieli w kilka lat dobudować drugą, bliźniaczą sieć energetyczną dla średniej wielkości państwa, tylko po to, żeby karmić AI.

Z perspektywy AI, energia jądrowa jest idealna.

Jeśli chcemy wygrać wyścig AI z Chinami, musimy budować reaktory szybciej.

Spółki budujące małe reaktory modułowe nagle stają się kluczowym elementem układanki AI.

Europa stoi przed dylematem, czy budować gigantyczne farmy bateryjne, by stabilizować sieć dla AI, czy może jednak przeprosić się z atomem.

DeepMind pracuje nad utrzymaniem plazmy w ryzach za pomocą AI.

Musk powiedział, że najtańszym miejscem dla AI będzie kosmos.

W erze AI strategia energetyczna jest strategią biznesową.

W sesji zatytułowanej Regulating at the Speed of Code przedstawiciele Zjednoczonych Emiratów Arabskich mówili wprost o regulacji opartej na inteligencji, podczas gdy Europa wciąż grzeźnie w biurokracji swojego AI Act.

To jest cichy zabójca projektów AI.

Firmy takie jak Siemens, Hitachi czy Schneider Electric są teraz równie kluczowe dla rewolucji AI jak Microsoft czy Google, a ich portfele zamówień pękają w szwach.

W Davos zrozumiano, że AI to nie jest czysta technologia.

Demis Hassabis z DeepMind i liderzy sektora materiałowego argumentowali, że ten gigantyczny koszt energetyczny AI to inwestycja, która się zwróci.

AI, zużywając ten prąd, wymyśli nowe materiały, nowe stopy metali dla lżejszych kabli, nowe chemie dla wydajniejszych baterii, nowe sposoby na optymalizację samej sieci energetycznej.

Jeśli AI może sprawić, że nasza obecna sieć będzie mądrzejsza, to może nie musimy budować aż tylu nowych elektrowni.

W Davos byliśmy świadkami niezwykłej wymiany zdań między szefami największych laboratoriów AI na temat tego, czy sprzedaż procesorów do Chin to biznes, czy zdrada stanu.

H200 to potężny sprzęt, nie jest to absolutny szczyt możliwości, NVIDIA ma już w ofercie nowsze układy Blackwell, ale H200 to wciąż bestia i koń roboczy nowoczesnego AI.

Według niego zaawansowane modele AI nie mają podwójnego zastosowania jak drony czy GPS, które mogą służyć i cywilom i wojsku.

Dla Jastrzębi zakaz eksportu chipów to jedyna tama, która trzyma chińskie AI w ryzach.

Raport AI Solutions Star, opublikowany przez World Economic Forum i Accenture, ujawnił, że prawie połowa zidentyfikowanych, zaawansowanych rozwiązań AI na świecie pochodzi właśnie z Chin.

Co oni robią z AI?

Generatywne AI, kreatywność, RLMy, chatboty.

Fizyczne AI, integracja z przemysłem, robotyka, energetyka.

W Davos paradoksalnie nikt nie miał na to jasnej odpowiedzi, ale strach przed chińską dominacją w fizycznym AI był bardzo wyczuwalny.

Powiedział wprost, że Europa była zbyt naiwna.

Symbolem tej nowej, walczącej Europy stał się Artur Mensch i jego Mistral AI.

To stawia go w tej samej lidze, co OpenAI czy Antropic.

Nie będziemy używać darmowego softu z Chin, bo wiemy, że w świecie AI nic nie jest za darmo.

Carp jest znany z kontrowersyjnych test, ale w Davos powiedział coś, co każe nam spojrzeć na AI zupełnie inaczej.

Wszyscy boimy się, że AI zniszczy wolności obywatelskie, że będzie narzędziem inwigilacji, tak jak ma to miejsce w Chinach.

AI wzmacnia wolności obywatelskie poprzez transparentność.

Karp argumentuje, że system AI zostawia cyfrowy ślad audytowy.

Według CARPA, AI oświetla ciemne zakamarki ludzkich uprzedzeń.

Skończył się czas robienia pilotów AI tylko po to, żeby prezes mógł pochwalić się w wywiadzie, że jest nowoczesny.

Firmy przestały pytać, co AI może zrobić.

Zaczęły pytać, ile pieniędzy AI może dla nas zarobić w tym kwartale.

Przez ostatnie 2-3 lata biznes uprawiał coś, co w raportach określano mianem AI Tourism, turystyki sztucznej inteligencji.

Zacznijmy od Sarah Fryer, dyrektor finansowej OpenAI.

OpenAI zrozumiało, że prawdziwe pieniądze nie leżą w abonamencie za 20 dolarów.

Dzisiejsze AI to narzędzie.

Mówisz napisz maila, a AI pisze maila i na tym kończy.

AI pomaga projektować szybsze chipy.

Te szybsze chipy pozwalają uruchamiać jeszcze lepsze AI, a to lepsze AI projektuje jeszcze szybsze chipy.

Firma EXL Services pokazała w Davos, jak użyła agentów AI do zautomatyzowania 80% procesu migracji.

KPMG wdrożyło agentów AI wytrenowanych na 200 tysiącach własnych, poufnych dokumentach.

Agentic AI niszczy ten model.

Jeśli AI robi czarną robotę w sekundy, to nie możesz już fakturować klienta za godziny spędzone na researchu czy pisaniu draftów.

Wróćmy ponownie do Sary Fryer z OpenAI.

Teraz masz więcej zleceń, ale wdrażasz więcej agentów AI.

Fryer sugeruje, że agenci AI zaczynają kanibalizować model oparty na liczbie stanowisk.

Jeśli jedna osoba z pomocą AI może zrobić robotę trzech, to nie potrzebujesz zatrudniać tych dwóch dodatkowych.

Po co outsourcować proste zadania do innego kraju, skoro AI zrobi je taniej i szybciej na miejscu?

W Davos zauważono też wyraźną zmianę w tym, kto kupuje AI.

Dla nich AI to po prostu kolejne narzędzie automatyzacji, tylko znacznie potężniejsze niż Excel.

Nie traktowały AI jako dodatku do istniejącego procesu.

One przebudowały proces pod AI.

AI Tourism to wzięcie starego procesu, np.

AI Native Business to wyrzucenie starych procesów do kosza.

Chris Lane z OpenAI zapowiedział ich wejście w hardware.

W świecie biznesowym oznacza to integrację AI głęboko w systemy ERP, CRM, Salesforce, Microsoft, SAP.

Widzimy koniec AI, która wydaje się mądra.

Teraz AI musi być dokładna.

W Davos nie bawił się w dyplomację, rzucił prostą twarz elicie zgromadzonej w szwajcarskich Alpach, AI zniszczy miejsca pracy humanistów.

AI robi to w sekundę.

AI pisze przemówienia lepiej niż większość polityków.

AI najpierw nauczyła się pisać wiersze i zdawać egzaminy prawnicze, a wciąż ma problem z zawiązaniem buta.

AI może napisać kod, może napisać diagnozę medyczną, może napisać pozew sądowy.

Ale AI nie potrafi wejść do swojej zalanej piwnicy, ocenić, która rura pękła w ścianie, rozkuć kafelki, nie uszkadzając przy okazji instalacji elektrycznej obok i wymienić kolanka, klęcząc w błocie.

Przewiduje, że 60% miejsc pracy w gospodarkach rozwiniętych zostanie dotkniętych przez AI.

Teraz tą pracę robi AI.

Skąd weźmiemy ekspertów, którzy będą potrafili ocenić pracę AI, jeśli nikt nie nauczy się podstaw?

Jeden senior architekt z pomocą AI może zrobić robotę 10 klepaczy.

AI wie wszystko.

AI pisze to lepiej.

Żeby zarządzać AI w medycynie, musisz być wybitnym lekarzem, żeby wiedzieć, kiedy AI kłamie.

Przeciętniaków AI wypnie z rynku bardzo szybko.

Tego AI jeszcze długo nie ruszy.

Denis Mackwell z ADECO mówił, że pracownicy muszą czuć się upodmiotowieni, a nie jakby AI im się przytrafiło.

Jeśli myśleliście, że rewolucja AI zatrzyma się na ekranie komputera, to jesteście w bardzo dużym błędzie.

Prawdziwym celem gigantów technologicznych nie jest napisanie lepszego maila.

Ich nowy, w pełni elektryczny robot Atlas, następca hydraulicznego modelu, wchodzi do fabryk Hyundaia i uwaga, do centrów danych Google DeepMind.

Żeby AI mogła nauczyć się fizyki, musi mieć ciało, musi dotykać świata, przewracać się, podnosić rzeczy.

Yasheng Huang z NVIDIA nazwał to fizycznym AI.

Teraz roboty dostają oczy i mózgi oparte na modelach AI.

Jeśli połączymy europejską precyzję inżynieryjną z amerykańskim AI, możemy stać się liderem w robotyce przemysłowej.

Ale AI to nie tylko skręcanie śrubek i pisanie maili.

AI zaczyna również rozwijać naukę.

AI dzisiaj przestała być tylko inżynierem i stała się naukowcem.

Demis przedstawił wizję, która jest dla wielu jedynym moralnym usprawiedliwieniem gigantycznego kosztu energetycznego AI.

Wizję AI for Science, czyli sztucznej inteligencji dla nauki.

Isomorphic Labs spodziewa się mieć leki zaprojektowane przez AI w badaniach klinicznych do końca 2026 roku.

Dzięki AI zmieniamy zasady tej gry i przechodzimy od generatywnych mediów do generatywnej biologii.

Hasabis argumentuje, że to właśnie tutaj AI spłaci swój dług energetyczny.

World Economic Forum w swoim raporcie podkreśla, że AI uczy się teraz języka materii.

Chris Lane, szef do spraw globalnych w OpenAI, potwierdził plotki, które krążyły od miesiąca.

OpenAI we współpracy z legendarnym projektantem Johnem Ivem, człowiekiem, który dał światu iPhona,

Wizja OpenAI i AIVA to technologia, która jest obecna w tle.

Dlaczego OpenAI robi właśnie coś takiego?

W tej chwili OpenAI jest zakładnikiem Apple'a i Google'a.

W każdej chwili mogą odciąć tlen OpenAI.

Może za 5 lat patrzenie w ten prostokątny kawałek szkła będzie wydawać się tak archaiczne, jak dziś używanie maszyny do pisania.

Stwierdził, że AI mądrzejsze od jakiegokolwiek pojedynczego człowieka może pojawić się do końca tego roku, a AI mądrzejsze od całej ludzkości razem wziętej do 2029-2030 roku.

Problemy z planowaniem, z pamięcią, z uziemieniem AI w fizyce.

W kontekście AI Wielkim Filtrem może być rok 2026.

Nie bójcie się przyszłości, ale też nie bądźcie zbyt naiwni.