Jasne, oto przepisany i przetłumaczony na język polski tekst, zachowujący oryginalny styl i tagi HTML:
Chiny właśnie zdetonowały bombę w globalnym wyścigu o sztuczną inteligencję. DeepSeek V4-Pro będzie tańszy o aż 75 proc., Qwen 3.7-Max okazuje się zdolny do 35 godz. autonomicznej pracy, a Xiaomi buduje cały ekosystem „człowiek-samochód-dom” na własnych chipach AI.
To nie są już tylko pojedyncze sukcesy. To spójna, agresywna strategia, która łączy najniższe koszty z nową jakością agentyczną i pełną niezależnością sprzętową. W tym samym momencie Zachód odpowiada podwyżkami. GitHub Copilot przechodzi na tokenowe rozliczanie, mnożniki większe ponad siedem razy i prognozy rachunków wyższe o tysiące procent dla najaktywniejszych użytkowników.
Oznacza to, że model o bilionach parametrów, z oknem kontekstu sięgającym miliona tokenów i światowymi wynikami w kodowaniu, matematyce oraz rozumowaniu wieloetapowym, jest teraz od kilkunastu do kilkudziesięciu razy tańszy od odpowiedników z OpenAI (GPT-5.5) czy Anthropic (Claude Opus 4.7).
- Czytaj także: Cyberwojna napędzana AI przyspiesza. „Europa nie siedzi przy tym stole”. Obawy rosną
Teza jest prosta: Chiny nie doganiają już Zachodu — one go prześcigają w koszcie i skali. Jeśli Europa i Stany Zjednoczone nie odpowiedzą radykalnymi zmianami w modelu biznesowym, polityce technologicznej i optymalizacji algorytmów, ryzykują nie tylko utratę rynku deweloperów, ale także strategiczną przewagę w najszybciej rozwijającej się technologii XXI w.
DeepSeek — broń masowego rażenia… cenowego
DeepSeek jasno oświadczył, że obniżka cen jest stała, a model w pełni zaadaptowano do chińskich procesorów Huawei Ascend 950. Dzięki temu Chiny zrobiły ogromny krok w stronę technologicznej samowystarczalności bez dalszego uzależnienia od amerykańskich GPU Nvidii. Model V4-Pro natychmiast wskoczył na 1. miejsce w globalnym rankingu „cena/jakość”, bijąc zachodnich gigantów pod względem stosunku możliwości do kosztów.
DeepSeek V4-Pro to przemyślana broń w wojnie o dominację na rynku AI. Startup z Hangzhou wypuścił generację V4 w kwietniu 2026 r., a już miesiąc później zdecydował się na radykalne cięcie cen. Efekt? Deweloperzy na całym świecie nagle dostali dostęp do modelu, który pod wieloma względami dorównuje zachodnim rozwiązaniom, ale za ułamek ceny.
Krok ku niezależności
Kluczowa jest tu nie tylko sama obniżka, ale fakt, że V4-Pro działa w pełni na chińskim sprzęcie. Firma nie potwierdziła oficjalnie, czy decyzja o cięciu cen wynika z większej dostępności procesorów Huawei Ascend 950, ale eksperci wskazują właśnie tę przyczynę. Do tej pory większość zaawansowanych modeli AI na świecie opierała się na architekturze Nvidii. DeepSeek pokazał, że da się osiągnąć wysoką efektywność także na układach Ascend, co otwiera drzwi dla masowej produkcji i dalszego obniżania kosztów.
- Czytaj także: Chiński postrach Doliny Krzemowej znów na ustach wszystkich
Po cięciu cenowym analitycy z Artificial Analysis umieścili DeepSeek V4-Pro na szczycie rankingu „intelligence per dollar”, który mierzy wydajność modeli w przeliczeniu na wydane pieniądze. Dla startupów, firm programistycznych i korporacji, które liczą każdy grosz na rachunkach, to bardzo ważny parametr. Zamiast płacić premium za „zachodnią jakość”, można teraz uzyskać bardzo zbliżoną wydajność za cenę, która sprawia, że AI staje się naprawdę dostępna masowo.
Chińskie znaczy tanie
Strategia DeepSeek jest klarowna i brutalnie skuteczna: cena jako argument konkurencyjności, czyli coś, czym Chińczycy wygrywali już na wielu frontach — od pierwszych smartfonów po telewizory i samochody.
Firma jednocześnie rezygnuje z wysokich marż na rzecz ogromnej skali i szybkich cykli iteracji. W Chinach cykle rozwoju modeli mierzy się w miesiącach, a nie kwartałach, a destylacja wiedzy z większych modeli na mniejsze oraz zaawansowana optymalizacja inferencji pozwalają utrzymywać jakość przy dramatycznie niższych kosztach obliczeniowych.
Już teraz widać migrację deweloperów. Projekty agentyczne, aplikacje o wysokim wolumenie zapytań czy narzędzia wewnętrzne firm są dziś przejmowane przez chińskie rozwiązanie. Analitycy ostrzegają, że jeśli trend się utrzyma, zachodnie laboratoria stracą nie tylko przychody, ale też dostęp do ogromnych ilości danych treningowych generowanych przez globalną społeczność programistów.
Podczas gdy DeepSeek uderzył w rynek ceną, Alibaba pokazało, że chińskie laboratoria nie ograniczają się wyłącznie do obniżek. W maju firma ta zaprezentowała Qwen 3.7-Max. To model agentyczny, który zaskoczył nawet zagranicznych deweloperów. Model ten był w stanie prowadzić jedną, nieprzerwaną, autonomiczną sesję przez ponad 35 godz. W tym czasie wykonał ponad 1158 wywołań narzędzi zewnętrznych i przeprowadził aż 432 pełne ewaluacje jądra w ramach jednego złożonego zadania. To nie jest zwykłe „generowanie tekstu”, to prawdziwa praca agenta, który samodzielnie planuje, koryguje błędy, korzysta z API, analizuje wyniki i kontynuuje misję przez czas dłuższy niż dobę.
- Czytaj także: Stan gry w AI: Europa stała się memem na tle USA i Chin [OPINIA]
W dobie boomu na agentyczne rozwiązania oczy świata tym bardziej patrzą na Chiny. Agentyczne AI to systemy, które nie czekają na kolejne polecenie człowieka, lecz same podejmują decyzje, łączą różne narzędzia i realizują wieloetapowe cele. Niezależnie, czy mowa o programowaniu, optymalizacji całego kodu aplikacji, analizie danych finansowych czy nawet prowadzeniu procesu zakupu z użyciem przeglądarki internetowej.
Do tej pory zachodnie modele (nawet te najmocniejsze) zazwyczaj „zapominały” kontekst lub traciły spójność po kilku godzinach intensywnej pracy. Qwen 3.7-Max przełamał tę barierę dzięki głębokiej optymalizacji mechanizmu uwagi — algorytmu odpowiedzialnego za to, które fragmenty kontekstu model traktuje jako najważniejsze. Efekt? Dziesięciokrotne przyspieszenie w przetwarzaniu bardzo długich sekwencji.
Model Qwen 3.7-Max jest w pełni zamknięty, ale jego wyniki pokazały światu, że chińskie AI agentyczne już dziś radzi sobie z zadaniami długoterminowymi i daje szansę na planowanie zadań nie na godziny, ale już na całe dni.
Xiaomi — od smartfona do ekosystemu AI
Równolegle do postępu w modelach Alibaba, inny chiński gigant — Xiaomi — realizuje strategię, która łączy oprogramowanie ze sprzętem na poziomie, jakiego Zachód jeszcze nie osiągnął. Firma wlewa miliardy dolarów w projektowanie własnych procesorów AI, traktując je nie jako dodatek do smartfonów czy samochodów elektrycznych, lecz jako rdzeń całego ekosystemu.
Strategia ta nosi nazwę „Human x Car x Home” („człowiek — samochód — dom”) i zakłada, że sztuczna inteligencja będzie łączyć człowieka, samochód i dom w jedną, inteligentną całość. AI ma w tej układance decydować o tym, jak samochód komunikuje się z domem, jak telefon podpowiada optymalne trasy na podstawie nawyków domownika, a wszystko to dzieje się lokalnie, szybko i… tanio.
Miliardy centralnie rozplanowane
Obecna sytuacja na rynku AI i cała ta „chińska ofensywa” nie byłyby możliwe bez potężnego wsparcia systemu państwowo-prywatnego ChRL. W 2026 r. chińskie startupy AI zebrały w samym tylko pierwszym kwartale ponad 110 mld juanów, czyli około 60 mld zł, czyli o 185 proc. więcej niż rok wcześniej.
- Czytaj także: Tanie chińskie modele AI podbijają globalny rynek. To nowa strategia Pekinu
Rząd uruchomił także fundusz kapitałowy do wspierania „trudnych” w rozwoju technologii, jak właśnie AI czy tworzenie własnych półprzewodników i chipów. Dzięki temu cykle rozwoju modeli skróciły się do poniżej trzech miesięcy, a firmy takie jak DeepSeek, Moonshot AI czy StepFun otrzymują kapitał na skalę, która pozwala im eksperymentować i obniżać koszty bez presji natychmiastowego zysku.
Zachód w defensywie. Jak Copilot podnosi ceny
Podczas gdy Chiny konsekwentnie obniżają koszty dostępu do najnowocześniejszej sztucznej inteligencji, Zachód idzie w zupełnie przeciwnym kierunku. W maju 2026 r. Microsoft ogłosił fundamentalną zmianę w modelu rozliczania GitHub Copilot, swojego najpopularniejszego narzędzia wspomagającego programistów.
Do tej pory Copilot działał w oparciu o prosty system subskrypcji lub rozliczania za liczbę zapytań. Teraz przechodzi na rozliczanie tokenowe, czyli płacenie za każdy pojedynczy token — najmniejszą jednostkę tekstu, którą model przetwarza.
Co oznacza tokenowe rozliczanie w praktyce? W typowym zadaniu programistycznym, takim jak generowanie dłuższych fragmentów kodu, analiza dużego pliku czy praca agenta, liczba tokenów rośnie lawinowo. Microsoft wprowadził dodatkowo mnożniki cenowe, nawet 7,5-krotne dla najdroższych modeli, oraz drastycznie zaostrzył limity zapytań. Tańsze warianty modeli zostały usunięte z oferty, a koszty obliczeniowe samego Copilota, według wewnętrznych szacunków Microsoftu, prawie się podwoiły od stycznia 2026 r.
Efekt dla użytkowników jest natychmiastowy i bolesny. Programiści i firmy, które intensywnie korzystają z Copilota — zwłaszcza przy projektach agentycznych, dużych codebase’ach czy automatyzacji — otrzymują prognozy rachunków wyższe o setki, a w skrajnych przypadkach nawet o kilka tysięcy procent. To nie jest drobna korekta. To koniec ery „subskrypcyjnej AI”, w której zachodnie firmy celowo utrzymywały niskie ceny, by przyciągnąć jak najwięcej użytkowników i zebrać dane. Teraz, gdy koszty chipów i energii rosną, a marże trzeba chronić, ciężar przerzucany jest bezpośrednio na klienta.
Nadchodzą wyższe rachunki za AI
To nie jest ruch tylko Microsoftu. OpenAI, Anthropic i inne zachodnie laboratoria idą podobną ścieżką. Wszyscy kończą okres, w którym sztuczna inteligencja była sprzedawana poniżej realnych kosztów obliczeniowych, by budować rynek. Dzisiaj, zamiast inwestować w radykalną optymalizację algorytmów, taką jak destylacja modeli, kwantyzacja czy bardziej efektywne architektury, firmy wolą podnosić ceny i ograniczać dostęp. Efekt? Deweloperzy, start-upy i mniejsze firmy zaczynają patrzeć na wschód.
- Czytaj także: Cztery dni pracy i brak podatku dochodowego. Snują piękną opowieść o przyszłości z AI
Tam, gdzie DeepSeek oferuje podobną lub tylko nieznacznie niższą jakość za ułamek ceny, Copilot staje się luksusem, na który nie każdego stać. To jeden z symptomów głębszego problemu. Zachodnie laboratoria nadal dysponują najlepszymi modelami pod względem bezpieczeństwa, etyki i integracji z systemami popularnych aplikacji i platform. Jednak w momencie, gdy chińskie modele oferują dramatycznie lepszy stosunek możliwości do kosztów, te atuty przestają być decydujące dla milionów deweloperów i klientów na świecie.
Dlaczego Zachód ma problem?
Sytuacja, w której Chiny jednocześnie tną ceny o 75 proc. i prezentują modele agentyczne pracujące autonomicznie przez ponad dobę, nie jest przypadkowym zrywem. To wynik świadomej strategii, która odsłania strukturalne słabości zachodniego podejścia do AI. Problem nie leży już wyłącznie w jakości modeli. Pod tym względem OpenAI, Anthropic czy Google nadal często wygrywają benchmarki. Kluczowa różnica pojawia się w relacji między możliwościami a kosztem.
Na poziomie sprzętowym następuje kolejna zmiana. Chiny pokazują swoją niezależność, a czarny scenariusz Nvidii się sprawdza. Amerykańskie embargo sprawiło z jednej strony, że Nvidia nie zarobi na klientach z Chin, a z drugiej strony zmusiło Chińczyków do pilnego rozwoju własnych rozwiązań.
DeepSeek V4-Pro działa w pełni na chińskich procesorach Huawei Ascend, a Xiaomi inwestuje miliardy w projektowanie własnych układów scalonych dedykowanych AI. Zachodnie laboratoria nadal opierają się na architekturze Nvidii, której ceny i dostępność są ściśle kontrolowane. W efekcie każdy wzrost zapotrzebowania na obliczenia przekłada się bezpośrednio na wyższe rachunki dla klientów.
Drugi problem leży w modelu biznesowym. Zachód od lat sprzedawał AI jako produkt premium z naciskiem na bezpieczeństwo, etykę, zgodność z regulacjami i możliwości integracji. To słuszna strategia, ale w erze agentów i masowego użycia cena staje się barierą wejścia. Deweloperzy i startupy nie pytają już tylko o to, czy model jest „bezpieczny”. Pytają, czy jest na tyle tani, by mogli go używać w tysiącach zadań dziennie. Chińskie firmy sprzedają dostępność i skalę. Geopolityka pogłębia problem. Restrykcje USA na eksport zaawansowanych chipów do Chin miały spowolnić Pekin. Zamiast tego przyspieszyły chińską samowystarczalność.
Zachód musi działać już
Co zatem Zachód musi zrobić? W perspektywie krótkoterminowej kluczowe jest natychmiastowe cięcie marż i agresywna optymalizacja modeli. Laboratoria takie jak OpenAI czy Anthropic powinny wprowadzić tańsze warianty modeli i powszechną destylację wiedzy do jeszcze lżejszych (i tańszych) wariantów. Zamiast przerzucać rosnące koszty pamięci i chipów na klienta, trzeba inwestować w software’owe triki, które obniżają zużycie energii i pamięci o rzędy wielkości, co Google już aktywnie realizuje, ale do adaptacji na szeroką skalę jeszcze nie doszło.
- Czytaj także: „Różnice w wydajności głównych modeli maleją”. Boom na AI trwa, ale reguły gry zmieniają się na naszych oczach. Zyskuje jedna firma
Jeżeli Europa i USA chcą konkurować z Chinami, potrzebują własnego wielkiego funduszu, celującego w tanie, efektywne AI. Mistral we Francji, EleutherAI w Stanach czy nowe inicjatywy unijne powinny otrzymać dziesiątki miliardów dolarów na badania nad architekturami agentycznymi i pamięcią długoterminową. Niestety, spółki giełdowe nastawione na szybki zysk będą miały utrudnione zadanie w walce z chińskim segmentem AI, dotowanym częściowo przez centralnie sterowaną gospodarkę.
Moja opinia? Chiny pokazują, że w AI liczy się już nie tylko inteligencja, lecz inteligencja dostępna dla milionów. Zachód ma nadal przewagę w wielu aspektach, ale jeśli nie zejdzie z piedestału „premium AI”, te atuty staną się luksusem dla nielicznych. Historia zna takie zwroty: Japończycy w elektronice konsumenckiej lat 80. czy Chińczycy w samochodach elektrycznych. Sztuczna inteligencja może być następna. Różnica polega na tym, że AI nie jest zwykłym produktem — to technologia, która będzie decydować o konkurencyjności całych gospodarek, bezpieczeństwie narodowym i kształcie rynku pracy w najbliższych dekadach.
Pytanie nie brzmi już „czy Zachód zareaguje”. Pytanie brzmi, czy zrobi to wystarczająco szybko i odważnie. Czas na ruch jest teraz.
Wyniki Biznes Fakty:
- Spadek kosztów AI w Chinach: DeepSeek V4-Pro oferuje obniżkę cen o 75%, co czyni zaawansowane modele AI znacznie bardziej dostępne. Cena za bilion parametrów i milion tokenów okna kontekstowego jest drastycznie niższa niż u zachodnich konkurentów.
- Niezależność sprzętowa Chin: Modele takie jak DeepSeek V4-Pro działają na chińskich procesorach Huawei Ascend 950, co świadczy o rosnącej niezależności technologicznej i możliwości dalszego obniżania kosztów produkcji AI.
- Autonomia agentów AI: Qwen 3.7-Max firmy Alibaba demonstruje zdolność do prowadzenia autonomicznych sesji przez ponad 35 godzin, co wyznacza nowy standard dla agentów AI w realizacji złożonych zadań.
- Ekosystem AI Xiaomi: Xiaomi inwestuje w rozwój własnych chipów AI, integrując je w ekosystemie „człowiek-samochód-dom”, co pokazuje strategiczne podejście do tworzenia spójnych, inteligentnych rozwiązań.
- Finansowanie chińskiego AI: W pierwszym kwartale 2026 r. chińskie startupy AI pozyskały ponad 110 mld juanów (ok. 60 mld zł), co świadczy o ogromnym wsparciu państwowym i prywatnym dla rozwoju tej technologii.
- Wzrost cen na Zachodzie: GitHub Copilot przechodzi na rozliczanie tokenowe z mnożnikami cenowymi sięgającymi 7,5x, co prowadzi do prognozowanych drastycznych wzrostów kosztów dla użytkowników.
- Przesunięcie ciężaru kosztów: Zachodnie firmy AI, w tym Microsoft, przenoszą rosnące koszty obliczeniowe na klientów, rezygnując z modelu subskrypcyjnego na rzecz bardziej kosztownych modeli rozliczeniowych.
- Przewaga konkurencyjna Chin: Połączenie niskich cen, wysokiej wydajności i rosnącej autonomii modeli AI daje Chinom przewagę konkurencyjną, zmuszając zachodnie firmy do redefinicji strategii.
- Ryzyko utraty rynku: Jeśli Zachód nie zareaguje na chińską ofensywę obniżkami cen i optymalizacją algorytmów, grozi mu utrata rynku deweloperów i strategicznej pozycji w dziedzinie AI.
- Potrzeba inwestycji w Europie i USA: Sugerowane jest utworzenie funduszy na skalę dziesiątek miliardów dolarów, wspierających rozwój tanich i efektywnych architektur AI w Europie i Stanach Zjednoczonych.
Źródło wiadomości : businessinsider.com.pl