Z drugiej: DeepSeek, chiński model językowy wytrenowany za ułamek przewidywanych kosztów, który osiągnął konkurencyjne wyniki wobec gigantów z Doliny Krzemowej.

To zderzenie dwóch różnych modeli biznesowych, świata wartości, systemów politycznych ujawniło fundamentalne napięcie w branży sztucznej inteligencji: czy jesteśmy świadkami największej rewolucji technologicznej w historii, wymagającej bezprecedensowych inwestycji, czy też nadmuchanej bańki spekulacyjnej, która nieuchronnie pęknie?

David Cahn z Sequoia Capital, autor słynnego eseju “pytanie za 600 miliardów dolarów”, dzieli się swoją perspektywę tych dylematów. Jego analiza, przeprowadzona tuż po ogłoszeniu DeepSeek i Stargate, rzuca światło na kluczowe zagrożenia związane z obecną falą inwestycji w AI – i zmusza nas do refleksji, czy pytanie, które postawił, nie jest dziś bardziej aktualne niż kiedykolwiek.

Anatomia pytania o 650 miliardów dolarów

Pytanie Cahna nie było prostym kwestionowaniem wartości inwestycji w AI. Było to precyzyjne ekonomiczne pytanie o zwrot z kapitału: jeśli branża wydaje dziesiątki, a wkrótce setki miliardów dolarów na infrastrukturę, modele i aplikacje AI, to skąd mają pochodzić przychody uzasadniające te nakłady?

Historia technologii pokazuje, że wcale nie jest to pytanie retoryczne. Bańka internetowa z lat 2000., kryzys telekomunikacyjny z lat 90., czy niedawna fala inwestycji w kryptowaluty – wszystkie te przypadki łączy jedno: kapitał napływał szybciej niż powstawały rzeczywiste przypadki użycia generujące przychody.

Obecnie obserwujemy podobny wzorzec. Nvidia osiąga kapitalizację rynkową przekraczającą bilion dolarów, głównie dzięki sprzedaży układów GPU do trenowania modeli AI. Microsoft, Google, Meta i Amazon wydają dziesiątki miliardów rocznie na budowę centrów danych. Tysiące startupów zbierają fundusze na astronomicznych wycenach, obiecując rewolucję w każdej możliwej branży.

Ale kto za to zapłaci? Skąd ma pochodzić zwrot z tych inwestycji?

Stargate – eskalacja wyścigu zbrojeń

Projekt Stargate reprezentuje kulminację przekonania, że przyszłość AI leży w ciągłym skalowaniu. Logika jest prosta: większe modele wymagają więcej mocy obliczeniowej, więcej mocy obliczeniowej wymaga większych centrów danych, a większe centra danych dają przewagę konkurencyjną tym, którzy mogą sobie na nie pozwolić.

Jest to strategia wzorowana na “prawach skalowania” (scaling laws) – obserwacji, że wydajność modeli AI rośnie przewidywalnie wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej, ilości danych treningowych i rozmiaru modelu. Sam Ilya Sutskever, współtwórca OpenAI i jeden z architektów tej filozofii, był jej głównym propagatorem.

Stargate to zakład, że ta strategia będzie dalej działać. To również zakład, że bariera wejścia – koszt budowy tej infrastruktury – stanie się fosą konkurencyjną chroniącą gigantów technologicznych przed nowymi graczami.

DeepSeek – kontratak efektywności

A potem pojawił się DeepSeek. Chiński model wytrenowany przez fundusz hedgingowy, wykorzystujący techniki destylacji i osiągający konkurencyjne wyniki za ułamek przewidywanych kosztów. Wydarzenie to nie było całkowitym zaskoczeniem dla uważnych obserwatorów – było raczej dramatycznym punktem kulminacyjnym trwającego od miesięcy trendu komodytyzacji modeli AI.

Jak zauważa Cahn, to samo Sutskever, który stworzył wyścig skalowania, ogłosił jego koniec. W swoim wykładzie w Stanford w 2024 roku stwierdził, że “pre-training is dead” – era prostego skalowania modeli dobiegła końca. Przyszłość leży nie w coraz większych modelach, ale w bardziej efektywnych metodach treningu, lepszych danych, zaawansowanych technikach wnioskowania i specjalizacji.

DeepSeek potwierdził tę tezę praktycznie. Pokazał, że można osiągnąć wyniki światowej klasy bez budowania własnej infrastruktury za setki miliardów dolarów. Dla rynku był to szok – indeksy giełdowe związane z AI runęły w ciągu jednego dnia.

Microsoft, Meta, Amazon i Alphabet poinformowały łącznie inwestorów, że w 2026 roku przeznaczą na inwestycje kapitałowe około ~ 700 miliardów dolarów. To prawie dwukrotnie więcej niż wydały w 2025 roku. Trzy z czterech firm podniosły prognozy dotyczące nakładów inwestycyjnych w tym tygodniu sprawozdawczym.

Jedynie Amazon utrzymał swoją kwotę wydatków, i to tylko dlatego, że już w lutym 2026 r. opublikował prognozę na poziomie 200 mld dolarów. Część wzrostu nakładów inwestycyjnych wynika z rosnących cen komponentów. Microsoft stwierdził, że około 25 mld dolarów z jego 190-miliardowych nakładów inwestycyjnych na 2026 r. to inflacja cen komponentów.

Pięć kluczowych zagrożeń inwestycyjnych

1. Zagrożenie komodytyzacji

Najpoważniejszym ryzykiem dla inwestorów w AI jest scenariusz, w którym modele językowe stają się standardowym towarem, podobnie jak serwery, usługi chmurowe czy nawet systemy operacyjne.

Historia technologii wielokrotnie pokazywała ten wzorzec. Na początku lat 2000. firmy płaciły fortuny za systemy CRM, ERP i bazy danych. Dziś większość tych funkcjonalności jest dostępna jako tani SaaS lub nawet oprogramowanie open source. Początkowo pamięć komputerowa była luksusem, dziś jest towarem. Podobnie stało się z mocą obliczeniową, przepustowością sieci i przestrzenią dyskową.

DeepSeek sugeruje, że modele AI mogą podążać tą samą ścieżką szybciej niż ktokolwiek się spodziewał. Jeśli tak się stanie, firma, która zainwestowała dziesiątki miliardów w budowę infrastruktury, może odkryć, że jej przewaga konkurencyjna wyparowała w ciągu miesięcy, nie lat.

Cahn zauważa jednak ważny niuans: komodytyzacja na poziomie modeli może być świetna dla warstwy aplikacyjnej. Jeśli dostęp do inteligencji stanie się tani, explozja innowacyjnych zastosowań będzie znacznie łatwiejsza. To dobra wiadomość dla startupów i firm budujących produkty końcowe, ale katastrofalna dla tych, którzy zakładali, że będą pobierać opłaty za sam dostęp do modeli.

2. Zagrożenie niewłaściwej alokacji kapitału

Drugi rodzaj ryzyka dotyczy samej struktury inwestycji. Gdy przemysł kolektywnie wierzy w określoną narrację, powstaje niebezpieczeństwo masowego przepływu kapitału we “właściwym” kierunku według dzisiejszych przekonań, który jutro może okazać się całkowicie błędny.

Cahn opisuje to jako różnicę między “wyglądaniem mądrze” a “byciem w porządku”. W krótkim okresie inwestor może wyglądać mądrze, inwestując w to, w co wszyscy inwestują – nawet jeśli fundamentalnie w to nie wierzy. Przez rok czy dwa będzie uznawany za geniusza. Ale za pięć lub siedem lat, gdy hipoteza się nie sprawdzi, okaże się, że była to tylko popularna mądrość tłumu, nie rzeczywista przezorność.

W kontekście AI widzimy to na każdym poziomie stosu technologicznego. Gigantyczne inwestycje w centra danych mogą się okazać niepotrzebne, jeśli wygra efektywność. Inwestycje w startupy budujące prosty wrapper wokół GPT mogą wyparować, gdy OpenAI wprowadzi podobną funkcjonalność natywnie. Inwestycje w modele proprietarne mogą stracić wartość, jeśli open source dogoni je w ciągu miesięcy.

3. Wyścig z czasem (który możesz nie wygrać)

Trzecie zagrożenie dotyczy temporalności innowacji w AI. Branża porusza się obecnie z zawrotną prędkością. Jak zauważa Cahn: “Dziś AI zmienia się każdego dnia”. Co oznaczało przewagę konkurencyjną miesiąc temu, dziś może być już przestarzałe.

To stwarza paradoks dla inwestorów: musisz inwestować z wyprzedzeniem, przewidując, co będzie ważne za rok, dwa, pięć lat. Ale tempo zmian jest tak szybkie, że Twoje założenia mogą być zdezaktualizowane, zanim jeszcze zamkniesz transakcję.

Microsoft doświadczył tego bezpośrednio. Ich “prawo pierwszego wyboru” (right of first refusal) wobec centrów danych OpenAI było cenną przewagą – dopóki nie przestało być. Cahn zauważa, że Stargate ujawnił coś istotnego: Microsoft przestał realizować swoje prawo do wszystkich nowych centrów. Dlaczego? Być może dlatego, że ich własna analiza pokazała, że te inwestycje nie zwrócą się w przewidywalnym horyzoncie czasowym.

4. Zagrożenie fragmentacji a koncentracji

Branża AI zmaga się obecnie z fundamentalnym pytaniem: czy zwycięży model skoncentrowany (kilka wielkich graczy z masywną infrastrukturą) czy zdecentralizowany (wiele mniejszych, wyspecjalizowanych graczy)?

Model Google’a i Mety sugeruje, że przyszłość może być bardziej rozproszona. Obie firmy inwestują miliardy w budowę infrastruktury, ale jednocześnie publikują modele open source, które mogą być uruchamiane przez kogokolwiek. Ich strategia zakłada, że wartość leży nie w samym modelu, ale w aplikacji, ekosystemie i danych użytkowników.

OpenAI i Anthropic obstawiają odwrotnie: modele proprietarne, ścisła kontrola, stopniowe udostępnianie możliwości. Ich zakład polega na tym, że jakość i bezpieczeństwo uzasadnią premię cenową.

Kto ma rację? Prawdopodobnie obie strony – w różnych kontekstach. Ale dla inwestora oznacza to fundamentalne ryzyko: jeśli postawisz na niewłaściwy model w niewłaściwym momencie, możesz przegapić całą falę wartości.

5. Zagrożenie “wartość vs hype”

Ostatnie, ale być może najważniejsze zagrożenie, dotyczy rozbieżności między hype’m a rzeczywistą wartością biznesową.

AI bezsprzecznie tworzy wartość. Modele językowe poprawiają produktywność programistów. Systemy rekomendacji zwiększają przychody platform e-commerce. Komputerowe widzenie rewolucjonizuje diagnostykę medyczną. To wszystko jest realne i mierzalne.

Problem w tym, że całkowita wartość biznesowa utworzona przez AI może być znacznie mniejsza niż łączna kapitalizacja rynkowa firm AI i rozmiar zainwestowanego kapitału. To jest istota pytania o 600 miliardów dolarów: jeśli przemysł wydaje X, musi generować przychody większe niż X plus oczekiwany zwrot. Jak dotąd matematyka nie jest oczywista.

Cahn zauważa, że obecne wyceny zakładają przyszłość tak transformacyjną, że trudno ją sobie wyobrazić – świat, w którym każdy aspekt każdego biznesu jest fundamentalnie przebudowany przez AI. Możliwe? Tak. Pewne? Absolutnie nie.

Czy pytanie o 650 miliardów jest nadal aktualne?

TL;DR nie, bo teraz w grze jest…. ~ 727 mld $

Po wydarzeniach związanych z DeepSeek i Stargate można by sądzić, że pytanie Cahna zostało definitywnie rozstrzygnięte – w którąś stronę. Ale rzeczywistość jest bardziej złożona.

Z jednej strony, DeepSeek rzeczywiście sugeruje, że niektóre z najdroższych założeń branży mogą być błędne. Nie potrzebujemy może wydawać 500 miliardów na Stargate, jeśli możemy osiągnąć podobne wyniki za znacznie mniej. To zmniejsza presję na generowanie astronomicznych przychodów – jeśli koszty są niższe, próg rentowności też jest niższy.

Z drugiej strony, sama kwestia zwrotu z kapitału pozostaje nierozstrzygnięta. Nawet jeśli koszty spadają, pytanie pozostaje to samo: skąd mają pochodzić przychody? Kto będzie płacił za AI w sposób wystarczający do uzasadnienia nawet tych niższych inwestycji?

Cahn przedstawia interesującą perspektywę: rynek może się mylić co do timing’u. Historia pokazuje, że wielkie transformacje technologiczne często zajmują więcej czasu, niż się spodziewamy, ale gdy w końcu nastąpią, są większe, niż przewidywano. Internet był hype’m w latach 90., a potem bańka pękła. Ale dwadzieścia lat później okazało się, że nawet najbardziej optymistyczne prognozy z tamtych lat były niedoszacowaniem rzeczywistego wpływu internetu.

Może z AI jest podobnie? Może pytanie o te setki miliardów jest ważne dziś, ale stanie się nieistotne za dekadę, gdy AI naprawdę przebuduje gospodarkę?

A może nie. Może to jest właśnie ten moment, w którym kolektywny entuzjazm przekroczył granice rozsądku ekonomicznego i czeka nas długi okres trzeźwienia.

Co to oznacza dla różnych graczy?

Dla gigantów technologicznych

Microsoft, Google, Meta i Amazon stoją w obliczu złożonej kalkulacji. Muszą inwestować – brak inwestycji oznaczałby oddanie przyszłości konkurencji. Ale nadmierne inwestowanie w niewłaściwy rodzaj infrastruktury może być równie katastrofalne.

Zachowanie Microsoftu w kontekście Stargate jest pouczające. Ich decyzja o niewykorzystaniu prawa pierwszeństwa do wszystkich nowych centrów danych OpenAI sugeruje bardziej ostrożne podejście niż wcześniej. Być może przeprowadzili analizę podobną do tej Cahna i doszli do wniosku, że matematyka nie działa przy obecnych założeniach.

Dla startupów

Dla startupów AI obniżka kosztów, którą reprezentuje DeepSeek, jest jednoznacznie dobrą wiadomością. Jeśli dostęp do inteligencji na poziomie GPT-4 będzie kosztował ułamek tego, co kosztował rok temu, bariera wejścia dramatycznie spada.

Ale to też oznacza, że sam dostęp do modelu nie jest już fosą konkurencyjną. Startupy muszą budować wartość na innych poziomach: unikalne dane, specjalistyczna wiedza dziedzinowa, doskonałe UX, silne efekty sieciowe.

Dla inwestorów

Inwestorzy VC znajdują się w najtrudniejszym położeniu. Muszą inwestować dzisiaj w oparciu o przekonania o świecie za pięć, siedem, dziesięć lat. Tempo zmian w AI oznacza, że prawdopodobieństwo fundamentalnego błędu jest wyższe niż w większości innych sektorów.

Cahn proponuje strategię opartą na autentyczności i fundamentalnej analizie zamiast podążania za tłumem. “Wolę wyglądać głupio przez dwa lata, ale mieć rację po siedmiu latach, niż wyglądać mądrze przez dwa lata i okazać się w błędzie po siedmiu.” To trudna strategia do realizacji – wymaga odwagi i niezależności myślenia w środowisku, gdzie presja konformizmu jest ogromna.

Dla nas wszystkich

Wreszcie, istnieje szerszy kontekst społeczny. Te setki miliardów dolarów to nie abstrakcyjne liczby – to rzeczywiste zasoby: energia, materiały, ludzka praca i uwaga. Jeśli branża AI jest w trakcie nadmuchiwania bańki, oznacza to masową niewłaściwą alokację zasobów społecznych.

Z drugiej strony, jeśli AI rzeczywiście okaże się tak transformacyjny, jak twierdzą jego zwolennicy, niedoinwestowanie teraz może mieć trwałe negatywne konsekwencje. Społeczeństwa, które nie zainwestują w AI, mogą zostać w tyle pod względem produktywności, innowacji i dobrobytu.

Pytanie Davida Cahna “o 600 miliardów dolarów” nie tylko pozostaje aktualne po wydarzeniach związanych z DeepSeek i Stargate – stało się być może jeszcze bardziej istotne. Zderzenie tych dwóch narracji ujawnia fundamentalną niepewność co do przyszłości AI i ekonomii leżącej u jej podstaw.

Kluczowe zagrożenia inwestycyjne w AI można streścić następująco:

Ryzyko komodytyzacji: Modele AI mogą stać się tanią usługą znacznie szybciej niż oczekiwano, niszcząc wartość masywnych inwestycji infrastrukturalnych.

Ryzyko niewłaściwej alokacji: Setki miliardów dolarów mogą być inwestowane w oparciu o założenia, które okażą się błędne, prowadząc do masowej destrukcji kapitału.

Ryzyko temporalne: Tempo zmian w AI oznacza, że dziś poprawne założenia mogą być jutro nieaktualne, tworząc nietypowo wysokie ryzyko timing’u.

Ryzyko strukturalne: Fundamentalna niepewność co do tego, czy wygra model scentralizowany czy zdecentralizowany, tworzy “all-or-nothing” scenariusze dla wielu graczy.

Ryzyko wartości: Możliwa jest sytuacja, w której AI tworzy ogromną wartość społeczną, ale nie generuje proporcjonalnych przychodów dla inwestorów.

Co do aktualności samego pytania: wydarzenia ostatnich tygodni nie dały na nie odpowiedzi – raczej podkreśliły jego znaczenie. DeepSeek pokazał, że koszty mogą być niższe niż myśleliśmy, co jest dobrą wiadomością. Ale nie odpowiedział na pytanie, skąd mają pochodzić przychody. Stargate pokazał, że niektórzy gracze nadal wierzą w skalowanie za wszelką cenę. Ale zachowanie Microsoftu sugeruje rosnące wątpliwości nawet wśród najwierniejszych wierzących.

Prawdopodobnie najbliższe kilka lat przyniesie częściową odpowiedź. Zobaczymy, czy AI zacznie generować przychody w skali uzasadniającej inwestycje, czy może rozpocznie się proces konsolidacji i trzeźwienia podobny do tego po pęknięciu bańki internetowej.

W międzyczasie pytanie Cahna pozostaje niezbędną korekcją dla branży zaślepionej własnym entuzjazmem. Przypomina nam, że bez względu na to, jak transformacyjna może być technologia, fundamentalne prawa ekonomii nadal obowiązują. Kapitał musi przynieść zwrot.

Inwestycje muszą generować wartość. A matematyka musi się zgadzać.

Źródło

Artur Kurasiński

Moim gosciem jest Piotr Nowosielski⁠ - przedsiębiorca, założyciel i CEO Just Join IT, jednego z najpopularniejszych portali pracy dla branży technologicznej w Polsce...👇

Rozmawiamy o tym, jak naprawdę wygląda dziś rynek IT, czy programiści nadal mogą liczyć na wysokie zarobki, dlaczego juniorom tak trudno wejść do branży i czy sztuczna inteligencja zabierze nam pracę czy raczej zmusi nas do zupełnie innego myślenia o karierze.

Piotr opowiada też o swojej drodze przedsiębiorcy: od pierwszych biznesów, przez samodzielne dodawanie ogłoszeń do Just Join IT, aż po zbudowanie firmy generującej dziesiątki milionów złotych przychodów bez wsparcia funduszy VC.

Pytam Piotrka o to dlaczego bootstrapuje, jak patrzy na inwestorów, kto dziś jest konkurencją dla Just Join IT i czy jego celem jest pokonanie Grupy Pracuj czy może sprzedaż biznesu.

W tego odcinka dowiesz się też m.in. o:

• końcu „eldorado” dla programistów,

• tym, dlaczego rynek wyprodukował tysiące juniorów, których firmy nie chcą zatrudniać,

• specjalizacjach, które dziś są najbardziej opłacalne w IT,

• pracy zdalnej, benefitach i work-life balance po pandemii,

• B2B, umowach o pracę i planowanych zmianach regulacyjnych,* jawności płac i różnicach wynagrodzeń,

• wpływie AI na zatrudnienie, produktywność i nowe zawody,

• marketingu Just Join IT, współpracy z Kanałem Zero i hakowaniu wzrostu,

• czterodniowym tygodniu pracy i przyszłości rynku pracy w Polsce.

Zapraszam do oglądania albo do słuchania

DLACZEGO TWOJA ORGANIZACJA POTRZEBUJE LIDEREK I LIDERÓW AI?

Każda organizacja potrzebuje lidera / liderki AI, ale nie w sensie stanowiska w strukturze tylko realnej roli w procesie zmiany (sprawczości, dawania przykładu i uczestniczenia w decyzjach i zmianach związanych z AI)…

Transformacje technologiczne rzadko wygrywa się decyzją wydaną w postaci zarządzenia i mailem od zarządu. Samo ogłoszenie strategii, zakup licencji i powołanie komitetu sterującego nie zmienia sposobu pracy zespołów. Zmiana dzieje się tam, gdzie ktoś pokazuje konkretne zastosowanie w realnym procesie.

Dlatego oddolni liderzy AI są tak ważni.

To osoby osadzone w operacji. Znają procesy, wąskie gardła, nieformalne zależności. Wiedzą, gdzie raport powstaje za długo, gdzie dane są niespójne, gdzie powtarzalne czynności pochłaniają czas. Gdy wdrażają AI, nie robią demonstracji technologii. Rozwiązują konkretny problem.

Ich przewaga to wiarygodność. Nie działają z pozycji nakazu, tylko przykładu. Zamiast mówić o „transformacji”, pokazują skrócony czas realizacji zadania, lepszą jakość analizy, bardziej uporządkowany workflow. W organizacjach to działa silniej niż jakikolwiek mailing od zarządu.

Wiem jakie pytanie chcesz zadać. "A jak takich ludzi szukać?"

Bardzo prosto: obserwować, kto naturalnie eksperymentuje z narzędziami. Kto sam usprawnia swoją pracę. Kto zadaje pytania o dane i automatyzację.

Kto zaczyna być pytany przez innych „jak to zrobiłeś?”. To często nie są osoby z najwyższą pozycją w hierarchii. Często to specjaliści lub managerowie średniego szczebla z wysoką ciekawością i odpowiedzialnością.

Jeżeli takich osób nie widać, organizacja musi stworzyć warunki, by się pojawiły.

Nie poprzez nominację „lidera AI” w prezentacji, lecz poprzez rozwój kompetencji. Szkolenia powinny obejmować nie tylko obsługę narzędzi, ale myślenie procesowe, projektowanie workflow, budowę asystentów, kontrolę jakości wyników, liczenie ROI, rozumienie ryzyk prawnych i bezpieczeństwa danych. Dopiero takie połączenie daje realną sprawczość.

Oddolny lider bez wsparcia systemowego szybko się wypali.
Oddolny lider z narzędziami i mandatem do działania staje się multiplikatorem zmiany.

To on tłumaczy strategię na codzienną praktykę. Spina technologię z biznesem. Pokazuje, jak zwiększyć indywidualną produktywność, jednocześnie działając w ramach zasad organizacji.

AI nie zmienia organizacji automatycznie. Zmieniają ją ludzie, którzy potrafią wykorzystać technologię w sposób odpowiedzialny i mierzalny.
Dlatego każda organizacja potrzebuje lidera AI. Najlepiej takiego, który wyrasta z jej wnętrza i rozumie jej realne mechanizmy działania.

I dokładnie o tym będziemy mówili w naszym kursie AI LEADERS wraz z Paula Skrzypecka i Przemek Jurgiel-Zyla.

PEŁNA AGENDA KURSU I ZAPISY »

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii w tym tygodniu:

TRUMP ŁAGODZI PODEJŚCIE DO BEZPIECZEŃSTWA AI

Donald Trump podpisał rozporządzenie wykonawcze, które zachęca firmy technologiczne do dobrowolnego udostępniania najbardziej zaawansowanych modeli AI rządowi nawet 30 dni przed ich premierą. Administracja próbuje pogodzić obawy dotyczące cyberbezpieczeństwa z chęcią utrzymania amerykańskiej przewagi w wyścigu sztucznej inteligencji.

LINK

ILE MUSK OBIECAŁ A ILE ZREALIZOWAŁ?

Elon Musk przez lata przekonywał, że SpaceX pozostanie prywatne aż do realizacji ambitnych celów związanych z Marsem, jednak firma zmierza teraz w kierunku jednego z największych debiutów giełdowych w historii. Interaktywny materiał pokazuje, jak często miliarder składał śmiałe obietnice i w jakim stopniu udawało mu się je realizować w wyznaczonych terminach.

LINK

HASBRO STAWIA NA AI

Hasbro uruchamia nowe studio AI o nazwie Sixth Wall, które pozwoli firmom licencjonować interaktywne wersje kultowych postaci, takich jak Optimus Prime czy Mr. Potato Head. Producent chce w ten sposób przejąć kontrolę nad wykorzystaniem swoich marek w erze generatywnej sztucznej inteligencji i otworzyć nowe źródła przychodów.

LINK

Taki mniej więcej obraz naszego imaginarium dotyczącego AI kreślą Arvind Narayanan i Sayash Kapoor (informatycy z Princeton, którzy w 2024 roku trafili na listę TIME 100 Most Influential People in AI) w swojej książce “Sztuczna inteligencja Złudne obietnice, realne możliwości” (oryginalny tytuł “AI Snake Oil”), która jest jedną z ciekawszych diagnoz tego, dlaczego z dyskusją o AI od kilku lat kręcimy się w kółko.

Teza obu autorów jest banalnie prosta: termin “AI” jest dziś bezużyteczny, bo zlepia w jedno trzy zupełnie różne technologie. Generatywna AI (ChatGPT, Midjourney) co prawda działa, ale jest niedojrzała, za to realna i potencjalnie użyteczna. Predyktywna AI (algorytmy w rekrutacji, kredytach, sądownictwie, opiece zdrowotnej) w przeważającej części nie działają i są właśnie klasycznym „snake oil”, (czyli amerykańskim określeniem dziewiętnastowiecznego sprzedawcy różnej maści „cudownych” produktów sprzedawanych przez obwoźnych sprzedawców). A na końcu moderacja treści - wszystko pomiędzy, w dodatku z ukrytym kosztem ludzkim.

Cały kłopot polega na tym, że marketing (oraz firmy tworzące modele AI) koniecznie chcą nas przekonać, iż triumf jednej z tych kategorii oznacza triumf wszystkich.

Najmocniejszy jest rozdział poświęcony predyktywnej AI. Autorzy pokazują, jak algorytmy mające przewidzieć “jakość pracownika”, “ryzyko recydywy”, “ryzyko sepsy u pacjenta” czy “wartość roszczenia ubezpieczeniowego” systematycznie zawodzą, a ich zawodność uderza w konkretnych ludzi. Sześcioro czarnoskórych Amerykanów zostało aresztowanych przez błędy systemu rozpoznawania twarzy. Allstate od 2013 roku stosuje predyktywne modele wyceny szkód o nieprzejrzystej logice. ShotSpotter i COMPAS mają na koncie tyle samo medialnych sukcesów, co zniszczonych biografii.

Narayanan i Kapoor nie są przy tym romantykami mającymi antykorporacyjne ciągoty, ale argumentują z pozycji osób z IT twierdząc, że granice predykcji to nie kwestia “lepszych danych”, tylko fundamentalnego ograniczenia matematyki.

Drugi mocny fragment to “Ladder of Generality” czyli drabina, na której każdy szczebel reprezentuje bardziej elastyczny sposób obliczeń: od specjalistycznego sprzętu, przez programowalne komputery, uczenie maszynowe, deep learning, modele pretrenowane, aż po obecne instruction-tuned models. Autorzy nie twierdzą, że ta drabina się kończy.

Twierdzą, że nie wiemy, czy kolejny szczebel istnieje, ani czy nie prowadzi w ślepy zaułek. To całkiem rzetelne podejście, którego brakuje w 90% procentach komentarzy o AGI na linkedionowych profilach różnej maści „specjalistów” od AI.

Najciekawszy spór wokół książki rozegrał się jednak nie w „Science News” czy w „Kirkusie” (gdzie recenzje są jednoznacznie pochwalne), tylko w “The New Yorkerze”. Joshua Rothman, opierając się na rozmowie z Geoffreyem Hintonem, zarzuca Narayananowi i Kapoorowi… nadmierny sceptycyzm.

Potencjał AI do replikacji ludzkiej złożoności (jak argumentuje Rothman) już istnieje i będzie się rozwijał, bo pieniądze nie przestają płynąć. To uczciwa polemika, choć łatwo zauważyć, że Rothman myli “skalowanie kapitału” z “postępem technologicznym” czyli popełnia dokładnie ten sam błąd, przed którym ostrzegają autorzy książki. Z kolei recenzentka w „Journalism and Mass Communication Quarterly” krytykuje “Sztuczna inteligencja. Złudne obietnice, realne możliwości “ za przyjęcie perspektywy człowieka z Zachodu.

I moim zdaniem ma rację. Książka prawie w ogóle nie dotyka tego, jak predyktywna AI funkcjonuje w Chinach jako narzędzie kontroli społecznej, ani jak EU AI Act zderza się z amerykańskim modelem laissez-faire.

I tu dochodzimy do tego, czego w książce nie ma, a co jest potencjalnie najciekawsze obecnie interesuje: Narayanan i Kapoor diagnozują problem władzy (wielkie firmy technologiczne kontrolują infrastrukturę, dane i narrację) ale nie schodzą do poziomu analizowania polityki państwowych związanych z AI.

Nie znajdziesz u nich analizy chińskiej strategii półprzewodników, europejskiej walki o suwerenność obliczeniową ani podejścia do AI przez Ukrainę po 2022 roku. Ta bardzo krytyczna wobec hype’u AI książka, jest pisana z pozycji amerykańskiego obywatela-konsumenta, nie obywatela państwa walczącego o resztki autonomii technologicznej.

Powinniśmy bać się nie tego, co AI zrobi sama z siebie, tylko tego, co zrobią z nią ludzie bo albo nauczymy się rozróżniać “pojazdy”, albo wszyscy razem wsiądziemy do TIR-a, sądząc, że to rower elektryczny….

Artur Kurasiński

tekst powstał we współpracy z Wydawnictwem Uniwersytetu Jagiellońskiego.

Amazon “Delivering the Future” 2026

[współpraca reklamowa] Na zaproszenie Amazon Polska (firma opłaciła przelot, hotel i wyżywienie, ale nie miała wpływu na finałowy tekst który czytasz) miałem okazję zobaczyć co ta korporacja przygotowuje pod kątem trendów na najbliższe miesiące. Zaskakująco dużo na evencie w Londynie mówiło się o pracy, zatrudnianiu i podnoszeniu kwalifikacji - widać, że ktoś odrobił lekcje jak odróżnić się od tłumu techbros wieszczących “rzeź białych kołnierzyków i koniec pracy”.

Druga, bardzo często powtarzana kwestia w różnych wystąpieniach “Europa jest ważna, Europa robi super rzeczy, Europa jest niesamowita”. Nie wiem czy to efekt napięć globalnych czy fakt, że event miał miejsce w Londynie, ale miło się tego słuchało ;)

Sercem wydarzenia była robotyka. Amazon zaprezentował nową generację autonomicznego robota Proteus, który potrafi teraz działać w dowolnym miejscu w centrach logistycznych (nie tylko w strefach załadunkowych) i przyjmuje polecenia od pracowników w formie zwykłych, konwersacyjnych komend tekstowych, bez potrzeby programowania. Pracownik werbalnie przekazuje, co trzeba zrobić, a robot sam (dzięki “mózgowi” zasilanemu genAI) ustala priorytet, trasę i timing. Proteus jest obecnie testowany w laboratoriach Amazona, a wdrożenie w Europie zaplanowano na pierwszą połowę 2027 roku.

Oprócze tego Amazon rozszerza dwa systemy: Vulcan (pierwszy robot Amazona z „zmysłem dotyku”) oraz STARK czyli kolaboracyjny system obsługi pojemników, który po pilotażu w Barcelonie ma trafić do 15 lokalizacji w Europie do 2027 roku.

Ciekawostka: na miejscu miałem okazję porozmawiać z Tye Brady (Chief Technologist at Amazon Robotics) o chińskich robotach i o tym jak GenAI zmieniło robotykę. Tye zapytany o to, dlaczego nie widzieliśmy żadnego humanoidalnego robota pracującego w magazynie odparł, że inżynierowie Amazona zaczynają proces projektowania od zidentyfikowania problemu do rozwiązania a nie dopasowania formy i kształtu robota do sytuacji. Kiedy poprosiłem go o skomentowanie filmików z chińskimi robotami robiącymi niesamowite rzeczy skwitował, że on woli projektować maszyny, które rozwiązują realne problemy.

Pracownicy i upskilling

Amazon w trakcie eventu ogłosił 1 miliard dolarów na program Career Choice do 2030 roku (element szerszej inicjatywy Future Ready 2030 o wartości 2,5 mld dolarów). Program (już ponad 300 tys. uczestników globalnie) koncentruje się na szybko rosnących zawodach: cyberbezpieczeństwo, software development, logistyka, energia odnawialna i mechatronika czyli w pełni finansowane szkolenia w deficytowych branżach.

Ciekawostka: Amazon (w kontrze do innych bigtechów, które straszą AI i zwolnieniami) wyraźnie postawił w swojej narracji na kwestie tworzenia miejsc pracy i pomoc w zdobywaniu doświadczenia osobom z problemami z nauką. W magazynach Amazona pracują również ludzie głusi, niewidomi i z autyzmem.

Szybsze dostawy

Kilka ogłoszeń dotyczyło przyspieszania dostaw w Europie. Amazon Now (dostawa artykułów spożywczych i podstawowych w ≤30 minut) jest już dostępny w częściach Londynu, a w tym roku ma objąć Manchester i Birmingham. Rozbudowywana jest też sieć Sub Same-Day Delivery czyli ponad 25 lokalizacji w tym roku (m.in. Coventry i Norymberga), z możliwością zamówienia do 17:00 i dostawą tego samego dnia do 22:00. Do Europy trafi również funkcja „Add to Delivery” (dodawanie produktów do istniejącego zamówienia bez ponownego checkoutu), startująca jeszcze w tym roku w UK, Niemczech, Hiszpanii, Włoszech i Francji.

Ciekawostka: Amazon ma swoje brandy spożywcze (widziałem mleko i ryż brandowany logiem firmy z Seattle). W Polsce po pojawieniu się usługi Amazon Now najbardziej odczułby rodzimy “Lisek”.

Zrównoważony transport

Amazon pochwalił się skalą 50 000 elektrycznych vanów dostawczych globalnie czyli połowę zakładanego celu 100 tys. do 2030 roku (flota Rivian + Mercedes-Benz). Dodatkowo przekroczył 100 mln dostaw w Europie realizowanych mikromobilnością (rowerami cargo, e-motorowerami i pieszo).

Ja sam miałem okazję pojeździć pojazdem Mubea takim kurierskim cargo e-bike czyli “rowerem wspomaganym” (tak, ten pojazd spełnia definicję roweru bo jeździ do 25km/h, waży 650kg i dzięki temu może korzystać np, ze ścieżek).

Ciekawostka: bateria w takim pojeździe (niemieckiego producenta Mubea) starcza na 50km, łatwo się ją wymienia a wewnątrz “budy” jest miejsce na 250 kg ładunku. Jazda? Banalnie prosta. Dzięki wspomaganiu machasz nogami i prostu jedziesz do przodu. Chcesz pojechać do tyłu? Naciskasz przycisk i kręcisz pedałami do tyłu. Wszyscy w polskiej ekipie stwierdziliśmy, że to jest naprawdę fajny pojazd do miasta - gdyby jeszcze otworzyć “budę” albo dać dwa rzędy foteli to można go wykorzystać jako pojazd dla rodziny.

Alexa+ (nowa generacja asystenta)

Amazon mocno zaakcentował też europejski rollout swojego asystenta nowej generacji opartego na generatywnej AI. Alexa+ jest już dostępna w UK, Kanadzie, Meksyku, Włoszech, Hiszpanii, Niemczech, Austrii i (od niedawna) we Francji. Niestety Polska na razie nie pojawia się na liście…

Kluczowa różnica względem starej Alexy to przejście od „asystenta odpowiadającego na pytania” do agenta, który wykonuje zadania. Alexa+ jest zaprojektowana tak, by działać w realnym świecie ma nie tylko podawać informacje o np. pogodzie, ale współpracować z usługami aby realizować zadania od początku do końca (np. od zamówienia prezentu po wysłanie zaproszenia na imprezę).

Można z nią rozmawiać naturalnie, zmieniać tematy bez powtarzania słowa-klucza, a kontekst rozmowy jest zachowywany między urządzeniami (Echo, Fire TV, aplikacją czy przeglądarką).

Ciekawostka: aby zademonstrować działanie “na żywo” Alexy + zapytano się jej “kto zagra nowego Jamesa Bonda” no i oczywiście jak to często ma miejsce w trakcie takich prezentacji wszystko się posypało. Szkoda bo to pokazuje, że technologia którą każdy posiadacz czatbota w telefonie ma na wyciągnięcie ręki w Amazonie po tylu dekadach nadal szwankuje. No, ale Amazon może pocieszyć się, że nie jest sam bo Apple też nie umie w usługi konwersacyjne (Alexa i Siri mogą sobie przybić piątkę…).

Amazon Leo

W trakcie eventu dostaliśmy najświeższy update dotyczy tempa rozbudowy konstelacji: 29 maja United Launch Alliance pomyślnie wyniosło 29 satelitów Amazon Leo w ramach misji LA-07 (siódmego startu na rakiecie Atlas V i dwunastej misji ogółem) co podniosło łączną liczbę rozmieszczonych satelitów do 331. W pierwszym roku operacji Amazon Leo zrealizował 11 misji i wyniósł ponad 330 satelitów, stając się trzecią największą konstelacją na orbicie, a firma planuje zwiększać tempo startów bo zakontraktowano już ponad 100 lotów. Seria startów na Atlas V ma umożliwić szybsze tempo, w ramach przygotowań do przejścia z Atlas V na rakietę Vulcan. Tak, Starlink narzuca konkurencji szybkie tempo.

A jednak...

To nie internet jako całość jest toksyczny, lecz to, co pokazuje nam jego mikroelita (lub też może - mikropatologia?) – deformując nasz obraz rzeczywistości i wpływając na nasze decyzje, emocje i relacje społeczne.

Buty prawdy

“Kłamstwo obiegnie cały świat, zanim prawda zdąży włożyć buty” napisał Terry Pratchett w powieści “Prawda” (dla uczciwości - cytat przypisuje się również Markowi Twainowi oraz Winstonowi Churchillowi). Po raz kolejny, Świat Dysku okazał się krzywym zwierciadłem, w którym czasem widać więcej niż w lustrze. Dane z Massachusetts Institute of Technology wykazały, że fake newsy rozprzestrzeniają się w mediach społecznościowych sześć razy szybciej niż prawdziwe informacje.

Ośrodki dystrybucji prawdy

W przypadku Twittera (dziś X) tylko 10% użytkowników generuje ponad 80% treści, co oznacza, że ogromna większość użytkowników konsumuje treści tworzone przez bardzo wąską grupę ludzi.

Według raportu Center for Countering Digital Hate w czasach pandemii dwanaście kont, tak zwane “disinformation dozen”, było odpowiedzialnych za 65% treści antyszczepionkowych krążących w sieci. Powtórzmy - prawie trzy czwarte wszystkich antyszczepionkowych fake newsów wyprodukowało dwunastu z prawie 560 milionów użytkowników X, co oznacza, że mówimy o grupie stanowiącej 0,00000002 wszystkich użytkowników.

Gdyby wszyscy użytkownicy Twittera (X) odpowiadaliby jednemu metrowi, ta grupa miałaby wielkość parwowirusa, jednego z najmniejszych istniejących wirusów, który u ludzi wywołuje rumień zakaźny.

Dobre środowisko wzrostu

Oznacza to, że niewielka, ale hiperaktywna grupa może nadawać ton globalnej rozmowie i wpływać na zdrowie publiczne, wyniki wyborów i relacje społeczne. Media społecznościowe stanowią wyjątkowo przyjazną platformę dla takich praktyk.

Ludzki mózg buduje wyobrażenie społeczeństwa na podstawie dostępnych sygnałów. Gdy sygnały te są ekstremalne (agresywne komentarze, radykalne opinie, kontrowersyjne treści) tworzymy fałszywy obraz, że “wszyscy są tacy”.

Powstaje efekt fałszywej reprezentatywności: zjawisko zdefiniowane w psychologii jako “availability heuristic”, czyli ocenianie częstości zjawisk na podstawie łatwości ich przywołania. W zależności od swoich doświadczeń, różni ludzie mogą te same zjawiska postrzegać zupełnie odmiennie. Jeśli ktoś się struł street foodem, nie da się przekonać do udziału w festiwalu food trucków, choć tego typu wydarzenia przyciągają tłumy smakoszy.

Internetowe ekosystemy wzmacniają ten efekt. Zamknięte bańki informacyjne (echo chambers) filtrują treści tak, by potwierdzały nasze poglądy. Co więcej, boty i farmy klików dodatkowo wzmacniają radykalne przekazy.

Raport NATO StratCom z 2022 roku wykazał, że nawet 15% kont na Twitterze zaangażowanych w debatę polityczną to boty.

Te cyfrowe duchy napędzają ekstremizmy, nadając im pozór masowości. W 2020 roku Facebook usunął 5,4 miliarda fałszywych kont (przy około 8 miliardach ludzi w ogóle), co wskazuje na skalę problemu.

Duchy płoszą ludzi

Skoro internet jest pełen przemocy i nienawiści, po cóż w nim przebywać? Coraz więcej osób się po prostu z niego wypisuje. Z badań przeprowadzonych przez Amnesty International wynika, że 76% kobiet doświadczyło nadużyć w mediach społecznościowych, a 58% z nich ograniczyło aktywność online.

Rośnie samocenzura, maleje jakość debaty publicznej. Co więcej, wiele osób opuszcza media społecznościowe, uznając je za przestrzeń zdominowaną przez przemoc słowną i cynizm.

Przywrócić internet ludowi

Aby internet wrócił do swojej roli medium wymiany myśli i poglądów, kluczowe jest nie tyle globalne ograniczanie treści, co precyzyjne działanie wobec najbardziej wpływowych kont.

Propozycje obejmują: oznaczanie superaktywnych użytkowników, ograniczanie zasięgów treści dezinformacyjnych, zmiany w algorytmach promujących jakość a nie zaangażowanie. Transparency Center Facebooka sugeruje także wprowadzenie systemów punktowych dla kont, które regularnie publikują treści oznaczane jako wprowadzające w błąd.

Wprowadzenie filtrów przezroczystości informacyjnej mogłoby poprawić percepcję internetu jako całości i ograniczyć wpływ cyfrowych manipulacji.

To nie internet jako taki jest zepsuty, lecz nasz odbiór tego, co się na nim dzieje. Kilka tysięcy głośnych kont deformuje rzeczywistość, tworząc świat, w którym ekstremizm zdaje się normą.

Aby przywrócić sensowne proporcje, potrzeba współpracy: regulatorów, platform i samych użytkowników. Dopiero wtedy możliwe będzie odzyskanie internetu jako przestrzeni pluralistycznej, a nie areny krzykliwej mniejszości.

Czy można stworzyć algorytmy bardziej reprezentatywne społecznie, a nie jedynie efektywne reklamowo?

Jakie narzędzia mogą pomóc nam rozpoznać, że jesteśmy ofiarami cyfrowych iluzji? Czy możliwe jest odzyskanie przestrzeni cyfrowej jako miejsca rzeczywistej debaty i społecznego dialogu?

To pytania, które pozostają otwarte, ale są coraz pilniejsze w obliczu rosnącej dominacji cyfrowej elity wpływu. I tak jak parwowirusy wywołują rumień zakaźny, tak nawet dwanaście kont spośród 560 milionów może zatrząść organizmem internetu.

Żródło

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

W czerwcu spotkamy się aby podyskutować o tym jak AI jest wdrażane w organizacjach, jakie są z tym problemy prawne, wyzwania organizacyjne oraz co trzeba zmienić w procesach żeby taka transformacja się udała

​Pojawią się i podzielą się z nami swoją wiedzą:

​Paula Skrzypecka (CEO & co-founder AI LEADERS) która opowie o kwestii:

​“Zamiast zakazu i shadow AI – fast lane dla narzędzi AI w firmie”

• ​Shadow AI – skala zjawiska, pierwsze pozwy, dramy i konsekwencje prawne lub wizerunkowe; dlaczego zakaz to iluzja ochrony.

• ​Jak szybko i legalnie dopuszczać nowe narzędzia AI do użytku?

• ​Twój stack AI za 6 miesięcy - jak zbudować kulturę, w której z AI korzystamy transparentnie?

​Artur Kurasiński (co-founder AI LEADERS), który przedstawi swoją perspektywę na to jak organizacje w Polsce radzą sobie z transformacją AI:

​”Hamulcowi, alchemicy i dekretacja AI czyli cała prawda o wdrażania AI w polskich organizacjach”

• ​Hamulcowi i dekretacja - bloker to nie technologia, lecz ludzie: IT, które przespało Claude Code i boi się o swoją pozycję, oraz zarządy wdrażające AI okólnikiem w intranecie.

• ​Oddolna rewolucja i Shadow AI - liderami zostają „humaniści” z HR i marketingu, którzy sami vibe-codują. Bez procesów rodzi to Shadow AI: wrażliwe dane lądują w zewnętrznych modelach.

• ​Prawidłowe wdrożenie - jedna kolejność: Analiza → Automatyzacja → Robotyzacja. Złe dane = złe wnioski. AI obnaża brak cyfrowej transformacji w Polsce.

​Przemek Jurgiel-Żyła (Movens VC) opowie o:

​“AI wczoraj, dzisiaj i... za kilka minut (bo jutro to daleka przyszłość)”

• ​jak budować firmę i produkty,

• ​jak zatrudniać ludzi w dobie rewolucji, która nas otacza.

• ​...a może to tylko nasza bańka i trzeba robić swoje?

ZAPISY TUTAJ »

JAK AI POMAGA ZWALCZAĆ OTYŁOŚĆ?

Ponad 8 milionów Polaków zmaga się dziś z otyłością. Do 2035 roku ma to być co trzeci z nas. Wśród dzieci nasz kraj jest już europejskim liderem..

I właśnie w tę przestrzeń (między medycyną, psychologią a technologią) wchodzą leki takie jak Ozempic, aplikacje, plany żywieniowe i sztuczna inteligencja, która przypomina ci o posiłku i reaguje na zmianę twojego nastroju.

O tym między innymi rozmawiam z Pawel Seweryn założycielem Holi czyli cyfrowej kliniki, która stawia na model hybrydowy: lekarz podejmuje decyzje i buduje relację, a AI skaluje codzienne wsparcie. Pytam go o granicę: czego sztuczna inteligencja w medycynie absolutnie nie powinna robić sama?

Stawiam też tezę, że AI świetnie skaluje, ale fatalnie rozumie wstyd, kompulsję i samotność, które tak często stoją za otyłością.
⁠
Zapraszam do obejrzenia na YT: https://www.youtube.com/@TechnofobiaYT
albo słuchania na Spotify: https://cutt.ly/sluchaj

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

HOLANDIA BLOKUJE PRZEJĘCIE FIRMY PRZEZ AMERYJANÓW

Holenderski rząd zablokował przejęcie lokalnego dostawcy usług chmurowych przez amerykańską firmę, argumentując decyzję bezpieczeństwem narodowym i ochroną cyfrowej tożsamości obywateli. Sprawa pokazuje, jak strategiczne stają się dziś infrastruktura danych i kontrola nad systemami cyfrowymi w Europie.

LINK

CHINY BLOKUJĄ WYJAZD ZA GRANICĘ SWOICH AI SPECJALISTÓW

Pekin coraz mocniej kontroluje sektor sztucznej inteligencji, ograniczając zagraniczne podróże kluczowych ekspertów pracujących m.in. dla Alibaby i DeepSeek. Władze obawiają się wycieku strategicznych informacji oraz utraty przewagi technologicznej w globalnym wyścigu AI.

LINK

META STAWIA NA AI W URZĄDZENIACH NOSZONYCH

Meta pracuje nad nową kategorią urządzeń ubieralnych współpracujących z AI, w tym nad rozwiązaniem przypominającym inteligentny „pendant”, który ma stale zbierać informacje o otoczeniu użytkownika. Projekt wpisuje się w szerszą strategię firmy zakładającą rozwój osobistych asystentów AI dostępnych poza smartfonem.

LINK

FIRMY ZACZYNAJĄ OGRANICZAĆ ILOŚĆ PALONYCH TOKENÓW

Rosnące koszty korzystania z zaawansowanych modeli AI sprawiają, że coraz więcej przedsiębiorstw wprowadza limity i kontrolę wykorzystania tych narzędzi przez pracowników. Entuzjazm związany z wdrażaniem sztucznej inteligencji zderza się z koniecznością pilnowania budżetów oraz realnego zwrotu z inwestycji.

LINK

ANTHROPIC WYPRZEDZA OPENAI W DRODZE NA GIEŁDĘ

Anthropic poufnie złożyło dokumenty do debiutu giełdowego w USA, stając się pierwszym z gigantów AI, który formalnie ruszył w wyścigu o Wall Street. Firma, wyceniana już na 965 mld dolarów, chce wykorzystać ogromne zainteresowanie sztuczną inteligencją i umocnić swoją pozycję przed spodziewanym IPO OpenAI.

LINK

WYCENY STARTUPÓW “SPRZED CZASÓW CHATGPT” SĄ NISKIE

Jeszcze przed premierą ChatGPT inwestorzy byli skłonni płacić za startupy AI wielokrotnie więcej niż za firmy z innych sektorów, licząc na przełomowy potencjał tej technologii. Tekst pokazuje, że boom na sztuczną inteligencję nie zaczął się w 2022 roku — ChatGPT jedynie znacząco przyspieszył trend, który był widoczny już wcześniej.

LINK

TECHTURYSTYKA PO CHIŃSKU

Coraz więcej przedsiębiorców, inwestorów i inżynierów wybiera Chiny zamiast Doliny Krzemowej, aby na własne oczy zobaczyć rozwój AI, robotyki i elektromobilności. Popularność zdobywają specjalne wyjazdy do fabryk oraz startupów technologicznych, które pomagają uczestnikom śledzić najnowsze trendy i szukać nowych okazji biznesowych.

LINK

UE OGRANICZY CHMUROWYCH GIGANTÓW?

Unia Europejska przygotowuje przepisy, które mogą utrudnić firmom spoza Europy, takim jak Amazon i Google, udział w części strategicznych przetargów na usługi chmurowe. Celem jest zwiększenie kontroli nad kluczową infrastrukturą cyfrową i wzmocnienie europejskiej suwerenności technologicznej.

LINK

STAN FLORYDA POZYWA OPENAI

OpenAI mierzy się z pozwem złożonym na Florydzie, który dotyczy kwestii bezpieczeństwa korzystania z ChatGPT i potencjalnych szkód przypisywanych działaniu systemu. Sprawa może stać się ważnym testem odpowiedzialności prawnej twórców sztucznej inteligencji oraz standardów ochrony użytkowników.

LINK

META AI DAŁ DOSTĘP DO CUDZYCH KONT

Badacze wykazali, że można było skłonić system obsługi oparty na AI do przyznania dostępu do wybranych kont na Instagramie, wykorzystując odpowiednio sformułowane zgłoszenia. Incydent pokazuje, jak ryzykowne może być powierzanie wrażliwych procesów bezpieczeństwa automatycznym systemom bez wystarczających zabezpieczeń.

LINK

W latach 60. komputery okrzyknięto „elektronicznymi czarodziejami”, które miały zastąpić armie urzędników, automatyzować całe biura i doprowadzić do masowego bezrobocia w białych kołnierzykach. Gdy w 1964 roku Wall Street Journal pisał, że jedna maszyna może wykonać pracę setek osób, wielu ekonomistów uznało sprawę za przesądzoną: produktywność wkrótce eksploduje.

Niedługo po premierze ChatGPT badacze z MIT ogłosili, że pracownicy korzystający z AI mogą być nawet o 40% bardziej efektywni. Wiosną 2025 roku Narodowe Biuro Badań Ekonomicznych pokazało zupełnie inny obraz: średni przyrost efektywności wyniósł 3%, a w zadaniach bardziej złożonych (czyli takich, które wymagają refleksji i odpowiedzialności) narzędzia AI nie tylko nie pomagały, ale wręcz pogarszały motywację i jakość pracy.

Idea produktywności (rozumianej jako stosunek wyjścia do nakładów) narodziła się w erze przemysłowej. Reformy zarządzania, instrukcje pracy, „czas i ruch” (time-and-motion study) pozwalały w prosty sposób mierzyć ile towarów (np. sztuk metalu, ton stali) przypadało na jednego pracownika albo jedną maszynę w danym czasie. W takich realiach wzrost produktywności oznaczał jasny, namacalny przyrost wydajności, masy towarów lub godzin pracy skróconych.

Z biegiem dekad model przemysłowy ewoluował: gospodarki przechodziły do usług, potem do software’u, cyfrowych produktów i danych. Według EY, wchodzimy teraz w nową fazę, w której tradycyjne miary (ilość wyprodukowanych jednostek) tracą sens w obecnych czasach.

Już dekady temu badacze zwracali uwagę, że masowe inwestycje w technologie informacyjno-komunikacyjne (IT) nie przekładały się proporcjonalnie na wzrost produktywności. To właśnie na tym zjawisku bazuje Paradoks produktywności.

W uproszczeniu: mimo że firmy kupowały komputery, wdrażały systemy, mechanizowały procesy, mierzalny wzrost efektywności nie było szybko widoczny czy to na poziomie firm, czy całych gospodarek. W 1987 roku ekonomista z MIT Robert Solow, który w tym samym roku otrzymał Nagrodę Nobla za określenie roli innowacji w rozwoju gospodarczym, powiedział w wywiadzie dla New York Timesa, że „erę komputerów widać wszędzie, z wyjątkiem statystyk dotyczących wydajności”

To, co dzieje się obecnie, może być „powtórką z końca lat 80.” (tak przynajmniej twierdzi Erik Brynjolfsson, kolejny ekonomista z MIT), któremu przypisuje się autorstwo pojęcia “paradoksu produktywności”, które odnosi się do spowolnienia wzrostu produktywności w Stanach Zjednoczonych w latach 70. i 80. XX wieku, pomimo szybkiego rozwoju w dziedzinie technologii informacyjnej (IT) w tym samym okresie.

Termin ten został ukuty przez Erika Brynjolfssona w artykule z 1993 roku („The Productivity Paradox of IT”), a zainspirowanym żartobliwą uwagą laureata Nagrody Nobla Roberta Solowa, którą przywołałem powyżej (dlatego czasami mówi się też o “Paradkosie Solowa”).

Gdzie naprawdę ginie produktywność?

W historii „rozczarowań technologicznych” trzy mechanizmy powtarzają się z uporem:

Inwestycje w obietnice i menedżerskie złudzenia:

Organizacje kupują technologie „bo wszyscy kupują”, bez zmiany struktur pracy. AI — jak wcześniej IT — staje się kosztowną nakładką na stare procesy. Technologia rośnie, ale modele działania pozostają niezmienione.

Czasochłonna adaptacja:

Ekonomista Paul A. David zwrócił uwagę na „czasowy paradoks technologii”: prawdziwe zyski pojawiają się dopiero wtedy, gdy świat wokół technologii zostanie przebudowany.
— Elektryfikacja fabryk trwała 40 lat, zanim zaczęła podnosić efektywność.
— W tej dekadzie podobny proces czeka firmy wdrażające AI, bo adaptacja nie dotyczy tylko narzędzi, lecz standardów, regulacji, kultury pracy i strategii.

Efekty uboczne (które zjadają zyski):

Przykład z 1966 roku: komputery zaczęły generować tyle raportów, że menedżerowie nie byli w stanie ich czytać. Dziś odpowiednikiem jest zalew „AI-generated everything”: dokumentów, analiz, pomysłów, draftów, z których niewiele ma realną wartość.

Każda fala technologii przynosi więc nie tylko przyspieszenie, ale i gigantyczny szum informacyjny, który neutralizuje korzyści.

Poniekąd to właśnie pokazuje raport EY i wnioski z niego płynące:

Innymi słowy - technologia lubi się rozpędzać, nie oczekujmy, że pomimo tego, co głoszą media, że “AI jest wszędzie” szybko zobaczymy zmiany na rynku i w produktywności. EY ocenia, że w modelu optymistycznym zmiany wywołane przez AI do roku 2033 może przyczynią się do wzrostu o 3% światowego PKB.

To, co widzimy dzisiaj w kontekście AI, to początek wieloletniego cyklu, nie jego kulminacja. Nowa technologia rodzi nie tylko możliwości, ale też koszty, konflikty i nowe problemy, których nie chcą widzieć najwięksi entuzjaści.

Entuzjazm nie jest problemem. Problemem jest tempo, którego oczekujemy.

AI nie jest bezużyteczne. Ale każdy, kto czeka na cudowny, skokowy wzrost efektywności, będzie rozczarowany.

Artur Kurasiński

Mój projekt TTRPG wyrusza na Kickstartera!

Niezmiernie miło jest mi to napisać, że jest zapis wideo “sesji zero” mojego autorskiego systemu RPG Strigovia poprowadzonej przez Michał Gołkowski z pomocą Maciej Głowacki. Wszystko zaczęło się w zeszłym roku kiedy Hubert Pietruczyk napisał do mnie z propozycją nagrania sesji dziejącej się w uniwersum Strigovii. Udało się to dopiero w kwietniu, kiedy spotkaliśmy się w Szczecinie i przez cały dzień graliśmy (finałowo zostało zmontowanych 4h materiałów z ponad 7 godzinnej sesji).

To niesamowite oglądać teraz to, co działo się wtedy (a emocje były miejscami ogromne). No i rzadko się zdarza taka sesja, która prowadzi jeden z twórców systemu a drugi ją wspomaga.

Dziękuję wszystkim z teamu Gram Przygody (Daniel, Hubert, Sylwia), którzy wzięli udział w tej przygodzie, pomogli nam i finałowo stworzyli tak wspaniały klimat. Kudos!

PS w poniedziałek rusza kampania Strigovii na Kickstarter

W jednym jestem stały od lat. Musk ma mój szacunek za to, co zrobił w temacie komercjalizacji lotów w kosmos i SpaceX. Dzisiaj chciałbym pokazać co dokładnie będzie oznaczać wejście SpaceX na giełdę dla Muska, USA i całego świata bo wszystko wskazuje na to, że to będzie rekordowa oferta publiczna, po której Elon Musk, obecnie najbogatszy człowiek na świecie stanie na czele dwóch odrębnych spółek publicznych wartych (każda z nich) biliony dolarów.

Kiedy Space Exploration Technologies złożyło 300-stronicowy prospekt emisyjny, rynek dostał do ręki dokument, który jest jednocześnie sprawozdaniem finansowym, manifestem quasi filozoficznym i ćwiczeniem z inżynierii finansowej. SpaceX celuje w wycenę 1,75 biliona dolarów (zadebiutuje na Nasdaq z tickerem SPCX), z ofertą sięgającą 75 miliardów dolarów. Byłby to największy debiut giełdowy w historii Stanów Zjednoczonych (a po korekcie o inflację drugi w dziejach świata, zaraz za Saudi Aramco).

SpaceX zamierza przeznaczyć dla indywidualnych nabywców nawet 30 % oferowanych akcji co stanowi mniej więcej trzykrotność standardowej puli rezerwowanej dla detalu w historii debiutów amerykańskich firm.

Jak zauważył Om Malik, SpaceX, OpenAI i Anthropic (gdyby weszły na giełdę razem) zebrałyby więcej kapitału niż cała bańka dot-comów z lat 1995–2000.

Poniżej przeczytasz analizę prospektu emisyjnego SpaceX w rozbiciu na trzy warstwy finansowe: “silnik” (który faktycznie generuje gotówkę w spółce), “architekturę długu” (która została wokół niego zbudowana), oraz lukę (między wyceną a rzeczywistością), którą inwestorzy powinni wypełnić swoją wiarą i marzeniami, że zainwestowane pieniądze faktyczynie kiedyś do nich wrócą z nawiązką .

Zatem…startujemy!

Warstwa pierwsza: jedyny biznes, który naprawdę działa

Jeśli usunąć z dokumentu S-1 temat Marsa, orbitalnych centr danych i cywilizację typu II w skali Kardaszowa, zostaje nam firma sprzedająca internet satelitarny. I to właśnie Starlink jest tą maszynką, która zarabia w SpaceX.

Wyniki za rok 2025 są nie tyle dobre, co astronomiczne jak na branżę telekomunikacyjną:

Dla porównania: Comcast (dostarczający kablowy internet 32 milionom amerykańskich abonentów od dekad), pracuje na marżach EBITDA w okolicach 35%. AT&T podobnie. Starlink, który komercyjnie wystrzelił pierwszego satelitę dopiero w 2020 roku, bije ich obu na głowę.

Tempo akwizycji klientów jest tym, co najbardziej napędza narrację. Baza abonencka rosła z 2,3 mln (koniec 2023) przez 4,6 mln (2024) i 9,2 mln (2025) do 10,3 mln użytkowników na 31 marca 2026 roku w 164 krajach. W listopadzie i grudniu 2025 sieć dokładała po 20 tysięcy klientów dziennie.

Dlaczego marże są tak wysokie?

Odpowiedź leży w strukturze kosztów krańcowych. Roboczy satelita V2 Mini dostarcza ok. 90 Gbit/s pojemności w dół. Falcon 9 wynosi 22 takie sztuki, dokładając do sieci ok. 2 Tbit/s przy koszcie startu rzędu 30 mln USD czyli to mniej więcej daje kwotę 15 mln USD za terabit zainstalowanej przepustowości.

Gdy satelity są już na orbicie, koszt krańcowy przesłania kolejnego gigabajta zbliża się do zera. Każdy nowy abonent to niemal czysty przychód. To tłumaczy marżę i jednocześnie pokazuje, jak ogromny zapas mocy ma sieć: pod koniec 2025 konstelacja przekroczyła 600 Tbit/s przepustowości (tyle, ile cały publiczny internet przenosił globalnie w 2017 roku), przy medianie opóźnień 25,7 ms dla użytkowników w USA. Przy średnim obciążeniu rzędu 1,4 Tbit/s wykorzystanie tej pojemności wynosi jedną czwartą procenta. Sieci projektuje się pod szczyt, nie pod średnią, ale to właśnie ten zapas jest źródłem rentowności.

Rysy na modelu: ARPU

Tutaj zaczyna się problem. W ciągu trzech lat Starlink pozyskał 8 mln abonentów i jednocześnie stracił jedną trzecią przychodu na klienta czyli ARPU spadło ze 99 do 66 dolarów miesięcznie (przychód rośnie tylko dlatego, że wolumen przerasta spadek ceny).

Skąd taki problem z pozyskiwanie klientów i marżą? Wyjaśnia to struktura klientów Starlinka: segmenty premium są bogate, ale rosną wolno: terminale morskie (statki, platformy wiertnicze) płacą od 250 do 5 000 $ miesięcznie, a lotnictwo nawet 12 500–25 000 $ za terminal i to one zbudowały wczesne, wysokie ARPU w biznesie Starlinka. Największy wzrost dziś pochodzi jednak z innego bo najtańszego segmentu czyli konsumenta rezydencjalnego, w dodatku poza Ameryką Północną (coraz bardziej wrażliwego na cenę). Do tego dochodzą do tego użytkownicy „satellite-to-mobile” przez partnerstwa z operatorami, płacący ułamek bezpośredniej subskrypcji.

Kluczowe pytanie inwestorskie brzmi: gdzie ARPU się ustabilizuje? Spora część niepodłączonej populacji świata po prostu nie udźwignie 66 dolarów miesięcznie. Klient w Afryce to nie to samo, co klient w USA.

Warstwa druga: inżynieria długu, czyli jak posprzątano bilans

Druga warstwa to czysty finansowy majstersztyk i tu prospekt emisyjny pokazuje sztuczkę, która najlepiej oddaje logikę całego IPO SpaceX oraz sposób działania Muska.

Tuż przed złożeniem dokumentów SpaceX zaciągnęło kredyt pomostowy na 20 mld $ od konsorcjum największych banków: Goldman Sachs, Bank of America, Citigroup, JPMorgan Chase i Morgan Stanley. Pieniądze posłużyły do spłaty 17,5 mld $ wysokooprocentowanego długu odziedziczonego po X i xAI.

Korzyść jest ogromna bo spłacone obligacje śmieciowe i lewarowane kredyty oprocentowane były nawet na 12,5%. Efektywne oprocentowanie kredytu pomostowego na 31 marca wynosiło 4,58%. Dzięki tej różnicy Musk zetnie łączny roczny koszt odsetkowy mniej więcej o połowę (do kwoty około 900 mln $). Kredyt ma termin zapadalności we wrześniu 2027 a można go spłacić w dowolnym momencie, a SpaceX zobowiązało się przeznaczyć na jego redukcję część wpływów z finansowań dłużnych i z samego IPO w ciągu sześciu miesięcy od oferty.

Ok, ale skąd ten dług?

Tropy wiodą do przejęcia Twittera przez Muska w 2022 roku, które obciążyło spółkę ok. 12,5 mld $ zobowiązań czyniąc ten zakup jednej z najbardziej znanych „zawieszonych” pozycji długu na Wall Street, której banki przez lata nie mogły sprzedać inwestorom. Potem xAI przejęło X (w marcu 2025, transakcja akcyjna warta 33 mld $), dołożyło kolejne 5 mld $ długu, a w lutym 2026 SpaceX wchłonęło xAI. Morgan Stanley zapowiedział wierzycielom spłatę całości poprzez kredyt pomostowy, który jest mechanizmem realizacji tej obietnicy.

Tak więc przepływy gotówkowe Starlinku posłużyły jako dźwignia do refinansowania długu mediów społecznościowych i budowania biznesu AI po znacznie niższym koszcie. Manewr genialny w swojej prostocie bo kto by nie chciał pożyczyć swoje pieniądze najbogatszemu człowiekowi na Ziemi?

Co zostało ukryte w prospekcie między wierszami?

Obraz kondycji biznesu Musla nie jest jednak aż tak prosty. Poza kredytem pomostowym SpaceX wykazało dodatkowe 9 mld $ „innych finansowań”, w tym zobowiązania związane z infrastrukturą AI zaksięgowane jako nieudane transakcje sale-leaseback (czyli “nie po bankowemu” to leasing zwrotny, który dla celów rachunkowych traktuje się jak ukryty dług). Spółka ma też nieuruchomioną linię kredytu odnawialnego na kwotę 5 mld $ (podniesioną z 1,5 mld $.

A na to wszystko nakłada się rentowność całej grupy: SpaceX straciło w 2025 roku około 4,9 mld USD przy przychodach przekraczających 18 mld USD. Sama xAI generuje ok. 6,4 mld USD rocznej straty operacyjnej, a nakłady na infrastrukturę AI sięgnęły 12,7 mld USD capex w 2025. Innymi słowy Starlink jest maszyną drukującą banknoty, którymi Musk płaci za swoje inne zabawki.

Warstwa trzecia: luka między marzeniami a rzeczywistością

Tu robi się naprawdę ciekawie. Przy 7,2 mld $ EBITDA Starlinku i wycenie 1,75 bln $ mnożnik wynosi 243x EBITDA co patrząc na inne wielkie spółki jak Nvidia (29x), Apple (26x) czy Microsoft (16x) pokazuje niesamowitą, wręcz szaleńczą wiarę inwestorów w sukces spółki. Bowiem w praktyce to oznacza, że inwestorzy godzą się z wizją, że pożyczenie funduszy spółce to trzymanie kciuków za przyszły wzrost, dominację rynkową i kolejne biznesy pączkujące na bazie SpaceX, a nie za bieżące zyski operacyjne.

Żeby taki mnożnik się obronił, muszą zajść trzy rzeczy naraz: odbicie ARPU, dalszy wzrost bazy abonenckiej i nowa generacja satelitów tańsza w eksploatacji. Cała więc nadzieja spoczywa na satelitach V3. Każdy ma dostarczać ponad 1 Tbit/s w dół (wobec 90 Gbit/s w V2 Mini) i 200 Gbit/s w górę (czyli 24-krotność obecnej generacji). Starship wynosi ich 60 na raz, dokładając 60 Tbit/s w jednym locie (czyli więcej niż 30 startów Falcona 9 z V2 Mini).

Prędkość wysyłania (dziś 20–40 Mbit/s wobec 225 Mbit/s pobierania) to dokładnie to, czego potrzebują klienci enterprise (transfery wielkich plików, zdalne operacje, produkcja wideo). V3 to prosta droga powrotu do segmentów o wysokim ARPU i do mnożnika.

Problem w tym, że cały ten scenariusz zakłada, iż Starship i V3 będą działać. Analitycy projektują przychody Starlinku na ok. 20 mld USD w 2026 i ok. 12 mld USD EBITDA przy utrzymanych marżach 60%+. To oczywiście możliwe, ale warunkowane technologią, która jeszcze nie jest w pełni operacyjna (i wzrostem na rynkach, gdzie 66 $ miesięcznie to już bariera).

Ryzyko? Elon Musk

Jedną z ciekawszych części prospektu emisyjnego SpaceX jest 38 stron czynników ryzyka w ramach których wymienione zostały takie kwestie jak osobiste zaangażowanie Muska w sprawy polityczne aż po żywotność orbitalnych centrów danych. Z perspektywy finansowej dwa są fundamentalne.

Po pierwsze, kwestia kontroli. Kupując akcje klasy A, inwestor uczestniczy w wynikach całej spółki: Starlink, długi Twittera, straty xAI, capex na AI, ale bez prawa do wyboru zarządu i bez wpływu na to, czyje roszczenie do gotówki Starlinku ma pierwszeństwo. Świetnie prosperujący biznes telekomunikacyjny zostaje opakowany w strukturę, w której mniejszościowy akcjonariusz nie ma realnej kontroli a finałowo o wszystkim decyduje jedna osoba: Elon Musk.

Po drugie - jeśli na giełdę wejdą nowa firma wyceniana tak kosmicznie wysoko, to fundusze będą musiały je kupować (na przykład fundusze pasywne będą musiały ją kupić, bo ich zadaniem jest naśladowanie indeksu). Żeby mieć na to pieniądze, mogą zacząć sprzedawać akcje firm, które do tej pory zapowiadały zyski (np. inne duże spółki technologiczne)…

Plusy i minusy debiutu

Najtrafniejsza diagnoza tego prospektu jest taka, że SpaceX prowadzi biznes rakietowy a a cała reszta to wyobraźnia. Starlink to jeden z najlepszych biznesów infrastrukturalnych ostatniej dekady, z przewagą zbudowaną na fakcie, że SpaceX jest monopolistą w wynoszeniu ładunków na orbitę, licencjach na częstotliwości radiowe, infrastrukturze naziemnej i skali produkcyjnej.

Inżynieria długu pokazuje natomiast, że konglomerat potrafi przekuć przepływy Starlinku w realną przewagę kosztową. Ale przy wycenie 1,75 bln $ inwestor nie kupuje już operatora internetu satelitarnego. Kupuje orbitalne centra danych, misje na Marsa, produkcję chipów i plan budowy infrastruktury poza Ziemią a to wszystko sklejone w jeden wielki, piekielnie ambitny plan, która zasilany będzie przez abonamenty klientów płacących z dostęp do internetu po 66 $ miesięcznie (a pewnie i mniej bo cena będzie spadać).

Dla analityka finansowego konkluzja jest dwojaka. Starlink jako samodzielna spółka byłaby fantastyczną inwestycją. Ale SpaceX jako całość (z 9 mld $ ukrytych „innych finansowań”, 4,9 mld $ straty grupowej, mnożnikiem 243x i strukturą głosów odbierającą akcjonariuszowi kontrolę) jest raczej zakładem o to, że Elon Musk przekuje swoje marzenia w twarde fakty i kasę.

Debiut SpaceX ważny dla innych podmiotów bo będzie testem pod kątem IPO dla spółek technologicznych szukających pieniędzy na rynku publicznym. Czeka nas bowiem w ciągu 12 miesięcy debiut OpenAI, Databricks (spółka wyceniana 134 mld $), Stripe (wycena rzędu 140–160 mld $) czy Anthropic (wycena 850 mld -1 bln $) i Canva (40 mld $).

Jak napisałem na początku jest tylko jedna rzecz za którą Muska szanuję i tym czymś jest nadanie tempa rozwojowi całej branży “new space” bo SpaceX umożliwiło wynoszenie na orbitę (coraz taniej) ogromnej ilości sprzętu (w tym polskich satelit od ICEYE, sprzętu Scanway czy Creotech). Po latach marazmu i uzależnienia od rosyjskiego programu kosmicznego to Zachód ma przewagę technologiczną. I wszystko wskazuje na to, że jeśli ludzkość stanie się “gatunkiem międzyplanetarnym” to dzięki spółkom prywatnym (taki jak SpaceX czy Blue Origin) a nie rządowym agencjom, którymi zarządzają osoby wskazani przez polityków i przez nie rozliczane z efektów.

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

JAK POLSKA FIRMA ZMIENA SPOSÓB W JAKI SIĘ TWORZY KOD?

Rozmawiam z ⁠Przemysławem Ładyńskim⁠ CEO ⁠Graftcode ⁠czyli polskiego deeptechu, który w kwietniu 2026 zamknął rundę 9 mln zł i otwarcie celuje w pułap Dockera i HashiCorp. Ich silnik, Hypertube, powstaje od 2013 roku.

Trzynaście lat budowania binarnego protokołu, który ma wyciąć z architektury IT całą warstwę integracyjną zamiast nią zarządzać, jak robi to dziś REST, gRPC i każda firma od Siemens po IBM.Total. Siemens. Bosch. IQVIA. Premier Bank.

Czterystu klientów enterprise i rentowny biznes po dwóch dekadach pracy. Bracia Przemek i Łukasz Ładyńscy zostawili to wszystko żeby zbudować technologię, która, jeśli zadziała, sprawi, że spora część kodu napisanego w branży IT przez ostatnie 20 lat stanie się bezużyteczna.

Rozmawiamy o tym, jak zostawia się to, co działa, gdy widzi się, że całą branżę można po prostu obejść. O rodzinnym biznesie (bo wspólnikiem jest brat Łukas`).

O tym, dlaczego „Puls Biznesu" nazwał ich platformą no-code, choć w ich oficjalnych materiałach to słowo nie pada ani razu. I o tym, co MCP Anthropica zmienia w wyobrażeniu, czym w ogóle jest „integracja" w epoce agentów AI.

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii w tym tygodniu:

WOJNA Z IRANEM UDERZA W AI

Konflikt na Bliskim Wschodzie zaczyna destabilizować globalny łańcuch dostaw dla branży półprzewodników i AI. Problemy z dostępem do helu, bromu oraz rosnące koszty energii mogą przełożyć się na droższe chipy, opóźnienia produkcji i wyższe ceny technologii dla konsumentów.

LINK

AI POMOŻE ODKRYWAĆ LEKI

Naukowcy coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję do projektowania nowych leków i przewidywania skuteczności terapii jeszcze przed badaniami klinicznymi. Choć technologia znacząco przyspiesza prace laboratoriów, eksperci podkreślają, że nadal potrzebne są rygorystyczne testy i nadzór nad wynikami generowanymi przez modele AI.

LINK

WIDEO PODCASTY NAPĘDZAJĄ RYNEK

Globalny rynek podcastów osiągnął rekordowe 9,2 mld dolarów przychodów, a głównym motorem wzrostu stają się formaty wideo przyciągające reklamodawców i nowych odbiorców. Platformy coraz mocniej inwestują w rozwój treści wizualnych, co zmienia sposób konsumowania podcastów i zaostrza walkę o uwagę użytkowników.

LINK

KAMBODŻAŃSKA PRALNIA KRYPTO NA BARTYCKIEJ

Śledztwo odsłania kulisy procederu, w którym warszawski adres miał stać się elementem międzynarodowej siatki prania pieniędzy (krypto). Sprawa pokazuje, jak łatwo lokalne firmy mogą zostać wciągnięte w globalne działania przestępcze.

LINK

GOOGLE CHCE ŚLEDZIĆ TWOJE ZAKUPY

Google rozwija funkcję „uniwersalnego koszyka”, która ma towarzyszyć użytkownikowi podczas zakupów w różnych sklepach internetowych. Rozwiązanie może uprościć finalizowanie transakcji, ale jednocześnie rodzi pytania o skalę zbierania danych i prywatność konsumentów.

LINK

AMAZON WCHODZI W ERĘ AI NA POWAŻNIE

Andy Jassy stawia Amazon na torze wielkich inwestycji w sztuczną inteligencję, jednocześnie tnąc koszty i porządkując firmę po erze Bezosa. To ryzykowna gra o utrzymanie pozycji AWS i całego imperium w świecie zdominowanym przez modele AI.

LINK

PIRACKIE AUDIOBOOKI ZALEWAJĄ YOUTUBE

Nielegalne kopie bestsellerowych audiobooków coraz częściej trafiają na YouTube, gdzie algorytmy pomagają im zdobywać miliony odsłon zanim zostaną usunięte. Wydawcy i autorzy alarmują, że platformy technologiczne nie nadążają z ochroną praw autorskich w erze taniej dystrybucji audio.

LINK

DOLINA KRZEMOWA LUBI CHINY

Mimo politycznych napięć i rosnącej presji ze strony USA, giganci technologiczni wciąż są mocno uzależnieni od chińskiego rynku i tamtejszych fabryk. Apple, Tesla czy Nvidia próbują balansować między bezpieczeństwem biznesu a geopolitycznym konfliktem, który coraz trudniej ignorować.

LINK

MENADŻEROWIE KLONUJĄ SIĘ DZIĘKI AI

Firmy coraz śmielej wdrażają agentów AI do wykonywania zadań, które do tej pory wymagały udziału pracowników — od analiz po obsługę klientów. Menedżerowie widzą w tym szansę na wzrost produktywności, ale pojawiają się też pytania o kontrolę, odpowiedzialność i wpływ na rynek pracy.

LINK

STAR CITIZEN Z MILIARDEM DOLARÓW

„Star Citizen” przekroczył próg miliarda dolarów finansowania, mimo że pełna wersja gry wciąż nie doczekała się premiery. Twórcy zapewniają jednak, że prace nad kampanią „Squadron 42” nabierają tempa, a projekt nadal pozostaje jednym z najbardziej ambitnych przedsięwzięć w historii gamingu.

LINK

PAPIEŻ LEON XIV I AI

Papież Leon XIV przygotowuje swoją pierwszą encyklikę, która ma wyznaczyć kierunek jego pontyfikatu i odnieść się do najważniejszych wyzwań współczesnego świata. W Watykanie rosną oczekiwania, że dokument mocno zaakcentuje kwestie społeczne, technologiczne i rolę Kościoła w czasach globalnych napięć.

LINK

W ubiegłym roku 48 projektów związanych z budową centrów danych (o wartości co najmniej 156 miliardów dolarów), zostało zablokowanych lub wstrzymanych przez lokalną opozycję, głównie w formie pokojowych protestów.

Z czego to wynika?

Nie wiem, czy zastanawialiście się kiedyś gdzie tak naprawdę powstają odpowiedzi czatbotów na nasze pytania. Oczywiście w centrum danych. Ale jak wygląda proces powstania takiego centrum? Jak wybiera się a potem tworzy miejsca, w których fizycznie dokonywane są obliczenia skutkujące odpowiedzią AI widoczną na naszych ekranach?

Najpierw wybiera się miejsce. Najlepiej tam, gdzie ziemia jest tania, regulacje łagodne, a ludzie zbyt zmęczeni walką, żeby protestować. Tam sprowadza się turbiny gazowe (dziesiątki silników wielkości pociągów) i uruchamia je bez pozwoleń, bo przecież będą działać krócej niż rok. Potem podciąga się prąd. Na koniec wstawia się serwery, a Google, Microsoft, xAI, czy dowolny inny wybrany BigTech ogłasza na wielkiej konferencji prasowej, że buduje przyszłość. Czasami na takiej konferencji pojawiają się politycy, czasem z samorządu, czasem nawet najwyższego szczebla i robią sobie zdjęcia, jak na tle wielkich logotypów wymieniają uściski dłoni z przedstawicielami światowego giganta.

W trzy miesiące od konferencji prasowej centrum danych działa a mieszkańcy okolicznych domów zaczynają kaszleć.

Tak stało się w Memphis, w roku 2024.

Kamuflaż w smogu

Centrum danych Colossus (własność firmy xAI Elona Muska) powstało w dzielnicy Boxtown w południowo-zachodnim Memphis w niebywałym tempie, które do dziś jest wzorem w branży budowy centrów przetwarzania danych. Budowa rozpoczęła się w maju, ogłoszenie nastąpiło w czerwcu, a do dnia Święta Pracy (czyli w niecałe trzy miesiące) kompleks był już “online”. Boxtown to dzielnica historycznie zamieszkała przez czarnoskórych mieszkańców, wybudowana przez dawnych niewolników.

Oczekiwana długość życia jest tam o ponad pięć lat niższa niż średnia krajowa. Ryzyko zachorowania na raka aż czterokrotnie wyższe. Nieopodal działa zakład uzdatniania ścieków, rafineria ropy, elektrociepłownia węglowa. xAI wybrało to miejsce nie mimo tych faktów, lecz (jak sugeruje reportaż The Atlantic) być może właśnie dlatego. Smog z turbin gazowych po prostu wśród istniejącego zanieczyszczenia nie byłby taki widoczny.

Colossus zużywa tyle energii elektrycznej w ciągu roku, ile 200 000 amerykańskich domów. Musk planuje dwa kolejne centra w okolicy czyli łącznie prawie 2 gigawaty mocy (dla porównania: całe miasto Seattle zużywa rocznie mniej).

Ale Colossus to tylko jeden punkt na mapie nowego przemysłowego krajobrazu Ameryki. Bo szaleństwo trenowania AI wymaga olbrzymich zasobów obliczeniowych.

Zakłady produkujące półprzewodniki wytwarzają toksyczne zawiesiny, gazy kwasowe oraz substancje polifluoroalkilowe (PFAS). Te niebezpieczne odpady przedostają się do naszej wody pitnej.

W 2022 roku zakład produkujący półprzewodniki firmy Samsung w Austin w Teksasie spowodował wyciek do rzeki Kolorado setek tysięcy galonów toksycznych odpadów, w tym kwasu siarkowego i solnego.

Największy pobór energii w historii

Jesse Jenkins z Princeton mówi wprost: centra danych AI to największe pojedyncze punkty zużycia elektryczności w historii ludzkości. Prognozy IEA wskazują, że do 2030 roku same amerykańskie data centers będą pobierać więcej prądu niż cały przemysł ciężki USA razem wzięty (czyli cement, stal, chemia, motoryzacja). Połowa tego zapotrzebowania będzie pochodzić od centrów obsługujących generatywne AI.

Całkowite wydatki kapitałowe Amazona, Microsoftu, Mety i Google od momentu premiery ChatGPT w 2022 roku przekroczyły już 600 miliardów dolarów. To więcej (po uwzględnieniu inflacji) niż rząd USA wydał na budowę całego systemu autostrad. OpenAI ogłosiło plany obiektów wymagających łącznie ponad 30 gigawatów, co daje sumę większą niż szczytowe zapotrzebowanie całej Nowej Anglii. OpenAI proponuje też stworzenie “Stref Ekonomicznych AI” czyli specjalnych korytarzy regulacyjnych, gdzie centra obliczeniowe rosłyby bez typowych ograniczeń środowiskowych i planistycznych.

Dominion Energy (główny dostawca prądu w Wirginii), gdzie w hrabstwie Loudoun skupia się 13% globalnych mocy data center świata prognozuje wzrost zapotrzebowania na energię o 5,5% rocznie i podwojenie do 2039 roku. Rzecznik firmy powiedział dziennikarzowi The Atlantic, że firma przygotowuje się do tego skoku, ale przyznał otwarcie: jest to największy wzrost zapotrzebowania na moc od lat powojennych.

Zdążyć przed katastrofą klimatyczną

Jak branża odpowiada na to zapotrzebowanie? Przede wszystkim: gazem ziemnym.

Sam Altman z OpenAI na pytanie o źródła energii dla data centers odpowiada konsekwentnie: “Krótkoterminowo: gaz ziemny.” Louisiańska spółka energetyczna planuje wybudować trzy gazowe elektrownie specjalnie dla centrum danych Mety. Żywotność elektrowni węglowych jest przedłużana, żeby zasilić nowe data centers. Chevron i Exxon negocjują podłączenie swoich instalacji gazowych bezpośrednio do kompleksów serwerowych.

“Meta is boosting its spending commitment on a forthcoming AI data center in West Texas by more than sixfold to $10 billion, with an aim to reach 1 gigawatt of capacity by the time the facility comes online in 2028.”

IEA szacuje, że emisje związane z data centers mogą się do 2030 roku podwoić (lub nawet więcej) stając się jednym z najszybciej rosnących źródeł gazów cieplarnianych na świecie. Scenariusz optymistyczny zakłada, że zanim nowe turbiny gazowe zdążą wystawić nam klimatyczny rachunek, zaawansowane reaktory jądrowe i narzędzia AI rozwiążą kryzys klimatyczny.

Elektrownia Three Mile Island (symbol amerykańskiej atomowej katastrofy, zamknięta w 2019 roku) jest właśnie przygotowywana do ponownego działania przez Constellation Energy po tym, jak Microsoft podpisał umowę na zakup jego energii na 20 lat. To nie jest energetyczna transformacja. To outsourcing przyszłości.

Ciekawą tezę postawił Goldman Sachs: boom na centra danych napędzane przez AI nie jest kosztem, który poniosą wyłącznie Big Techy. Goldman Sachs ocenia, że część rachunku zostanie przerzucona na zwykłych Amerykanów: najpierw przez wyższe rachunki za prąd, a potem także przez droższe towary i usługi. Wartość transakcji dotyczących data center przekroczyła 61 mld dolarów w 2025 roku, a rosnące koszty energii mają podbijać inflację bazową o 0,1 pkt proc. w latach 2026 i 2027 oraz o 0,05 pkt proc. w 2028 roku.

W praktyce chodzi o efekt domina bo rosnące zużycie energii przez centra danych zwiększa presję na sieć energetyczną i ceny prądu. Bank sugeruje, że to uderzy nie tylko w gospodarstwa domowe, ale też pośrednio w firmy, które mają wyższe koszty produkcji i usług. Dlatego drożeć mogą m.in. żywność, transport, odzież, a szczególnie usługi medyczne i gastronomiczne.

Według przywołanych danych ceny energii elektrycznej w USA wzrosły o 6,9% rok do roku w 2025, czyli wyraźnie szybciej niż ogólna inflacja, a Goldman przewiduje utrzymania inflacji energii w okolicach 6% także w latach 2026–2027. Bank szacuje też, że ten wzrost kosztów może obniżyć tempo wzrostu wydatków konsumentów o 0,2 pkt proc. i wzrost PKB o 0,1 pkt proc. w latach 2026–2027.

Pojawiają się pierwsze problemy prawne - organizacja NAACP wniosła pozew przeciwko firmie xAI i jej spółce zależnej MZX Tech w związku z rzekomym eksploatowaniem nielegalnych turbin metanowych do zasilania centrum danych Colossus 2 w południowej części Memphis. Stowarzyszenie zwraca się między innymi do federalnego sądu okręgowego dla Północnego Okręgu stanu Mississippi o stwierdzenie, że firma naruszyła ustawę o czystym powietrzu, o nakazanie jej zaprzestania korzystania z nielegalnych turbin oraz o nałożenie kar finansowych na xAI za złamanie prawa federalnego.

W pozwie stwierdzono, że xAI (startup zajmujący się sztuczną inteligencją założony przez Elona Muska należący obecnie do SpaceX) eksploatuje 27 turbin gazowych bez pozwolenia na emisję zanieczyszczeń w celu zasilania Colossus 2, jednego z coraz większej liczby centrów danych, które xAI utworzyło w celu szkolenia Groka, swojego asystenta AI. Turbiny gazowe emitują zanieczyszczenia, niebezpieczne substancje chemiczne i drobny pył, które są powiązane z takimi problemami jak choroby serca, choroby układu oddechowego, a nawet niektóre nowotwory.

Kwestie te budzą szczególne obawy, biorąc pod uwagę bliskość Colossus 2 do domów mieszkańców. Eksploatacja tych turbin bez pozwolenia na emisję zanieczyszczeń do atmosfery stanowi również naruszenie ustawy o czystym powietrzu, która wymaga uzyskania pozwolenia na źródła zanieczyszczeń przed ich uruchomieniem lub budową.

Nastroje anty-AI zaczynają wpływać na kształtowanie polityk lokalnych: w stanie Maine przedstawiono projekt ustawy mającej na celu całkowity zakaz tworzenia centrów danych, dołączając tym samym do 11 innych stanów, w których trwają prace nad projektami ustaw proponującymi ograniczenia lub całkowite zakazy.

Ciężko nie kibicować mieszkańcom, kiedy dowiadują się, że ich domy w praktyce zostaną pozbawione prądu, który popłynie do farm serwerów. Około 49 tys mieszkańców regionu jeziora Tahoe w maju 2027 roku może zostać bez prądu, ponieważ dostawca energii NV Energy zamierza przekierować przepływ energii właśnie do centr danych…

Chiny vs. USA: kto napędza wyścig czym

Tu pojawia się geopolityczny paradoks, który branża technologiczna woli przemilczeć. Administracja Trumpa ogłosiła “energetyczny stan wyjątkowy” i dereguluje pozwolenia dla gazowych i węglowych elektrowni (w imię mantry, że jakoś trzeba wygrać wyścig AI z Chinami).

Tymczasem Chiny budują przewagę energetyczną właśnie na atomie i słońcu: kraj odpowiada za prawie dwie trzecie nowych globalnych mocy wiatrowych i solarnych. W 2024 roku Chiny wyprodukowały prawie tyle energii elektrycznej, co USA, Europa i Indie łącznie.

Anthropic opublikował raport wzywający do uproszczenia procedur na otwieranie nowych data centers i elektrowni, żeby dotrzymać Chinom kroku. Ale jeśli USA będzie gonić Chiny gazem, a Chiny będą budować przewagę czystą energią — kto tak naprawdę wygrywa ten wyścig?

Europa sceptyczna

Europa patrzy na rozwój centrów przetwarzania danych z rosnącym sceptycyzmem. Dominuje podejście “pozwalać, ale kontrolować i ograniczać gdzie się da”. Najważniejszym kierunkiem jest zwiększenie przejrzystości i efektywności.

Zgodnie z przepisami wynikającymi z Energy Efficiency Directive, obiekty o zapotrzebowaniu IT co najmniej 500 kW muszą corocznie raportować m.in. zużycie energii, wodę, wykorzystanie ciepła odpadowego i wskaźniki typu PUE, WUE, ERF oraz udział energii odnawialnej. To ma skłonić operatorów do projektowania bardziej oszczędnych obiektów, a nie tylko do samej ekspansji.

W Irlandii centra danych konsumują nawet jedną piątą krajowej produkcji energii elektrycznej. Dublin przez lata stosował podejście oparte na ograniczeniu przyłączeń do sieci. Regulator w 2021 roku w praktyce wprowadził moratorium na nowe połączenia dla centrów danych w regionie Greater Dublin, a nowsze zasady mają pozwolić na rozwój tylko wtedy, gdy inwestor zapewni lokalne źródło energii lub magazynowanie pokrywające zapotrzebowanie obiektu. To oznacza przejście od prostego „nie” do modelu „tak, ale z własną infrastrukturą energetyczną”

Amsterdam poszedł najdalej bo władze miasta zdecydowały, że nie dopuszczą nowych centrów danych ani rozbudowy istniejących, z wyjątkiem projektów już wcześniej zgłoszonych lub na zaawansowanym etapie. Władze podają jako powód brak miejsca i ograniczoną przepustowość sieci energetycznej, a ponowną ocenę możliwości zapowiadają dopiero na 2030 rok.

Z podobnymi problemami mierzą się Francja i Niemcy. Norwegia, mająca pod dostatkiem zielonej energii, rozważa wprowadzenie zakazu działalności dla kryptowalutowych kopalni zużywających astronomiczne ilości prądu i pozostawiających olbrzymi ślad węglowy. Ale popyt na infrastrukturę do przechowywania danych rośnie, głównie z powodu potrzeb narzędzi sztucznej inteligencji. Skoro na rynku FLAPD (Frankfurt, Londyn, Amsterdam, Paryż, Dublin) odbito się już od ściany, cyfrowi giganci szukają nowych lokalizacji. Jeśli chodzi o moc i przepustowość sieci energetycznych, jak również skutki uboczne dla mieszkańców, cierpliwość władz się po prostu skończyła.

Uzależnieni od danych

Hrabstwo Loudoun w Wirginii jest przykładem i przestrogą: data centers przynoszą prawie 40% budżetu hrabstwa. To uzależnienie działa w obie strony bo gdy infrastruktura regulacyjna i fiskalna jest zbudowana wokół serwerowni, trudno z tej drogi zawrócić.

Loundoun jest najbogatszym hrabstwem w USA, gdzie centra przetwarzania danych zajmują 45 milionów metrów kwadratowych (około 3% całkowitej powierzchni). Cena energii elektrycznej wzrosła tam o 267 procent w ciągu ostatnich pięciu lat. Ciągłe buczenie wentylatorów oraz instalacji chłodniczych i energetycznych wypłoszyło z okolicy wszystkie ptaki i wiele dzikich zwierząt, przez co mieszkańcy skarżą się na frustrujące połączenie szumu oraz braku innych dźwięków w tle.

Z drugiej strony jednak w kompleksach przetwarzania danych pracę znalazło 75 tysięcy mieszkańców hrabstwa.

Polska vs Świat

Polska, z ambicjami bycia regionalnym hubem AI i poważnymi planami związanymi z cyfrową suwerennością staje przed wyborem: czy budować jak Amerykanie (patrzymy na zyski, nie bierzemy pod uwagę kosztów środowiskowych i horyzontu kilku dekad) czy nauczeni na błędach zza oceanu podejdziemy do problemu jak inne kraje w Europie?

Polski rynek data center podwoił moc w 3 lata (do 200+ MW) i odpowiada za ponad 1/3 mocy w regionie CEE. Prognoza na 2030 to 500 MW. Głównym hamulcem jest dostęp do przyłączy energetycznych — łączna pula wniosków do PSE może przekraczać 10 GW, podczas gdy do 2034 r. zarezerwowano tylko ok. 1,2 GW. Inwestorzy oczekują też przewidywalnych cen energii i dostępu do źródeł niskoemisyjnych.

Polska przetwarza zaledwie 2% europejskich danych czyli nieproporcjonalnie mało jak na 6. gospodarkę UE. Potencjalne lokalizacje nowych centrów to Warszawa, Szczecin, Bełchatów i Bielsko-Biała, często na terenach poprzemysłowych (tzw adaptive reuse).

Region EMEA dysponuje mocą ~10,4 GW wobec ~40 GW w USA. USA kontroluje ok. 75% światowej mocy GPU (prognoza na 2030: >60%), Europa ma poniżej 5% (nawet przy podwojeniu tylko 10%). Chiny z ~15% i agresywnie gonią.

Popyt na centra danych w Europie czwarty rok z rzędu przewyższa podaż. W 2026 szacowane zapotrzebowanie to 848 MW przy podaży 710 MW. Jeśli uznamy, że infrastruktura obliczeniowa stanowi fundament suwerenności technologicznej, to „Fabryki AI” (klastry GPU, duże modele językowe) stają się nowym rodzajem infrastruktury krytycznej. Polska ma atuty: członkostwo w UE/NATO, centralne położenie, konkurencyjne opóźnienia sieciowe, ale bez rozwiązania problemu energetycznego ambicje pozostaną na papierze.

“Polski rynek centrów danych przekroczył pułap 200 MW mocy, w ciągu trzech lat rosnąc o 100 proc. Jak wynika z analiz Polish Data Center Association (PLDCA), nasz kraj odpowiada już za przeszło jedną trzecią mocy takich instalacji w regionie. Eksperci prognozują, iż do 2030 r. łączna moc tego typu obiektów nad Wisłą sięgnie 500 MW.” źródło: Rzeczpospolita.pl

Polska stała się “modna” pod kątem lokowania tutaj centrów przetwarzania danych z prostego powodu: dostępnych rezerw energii elektrycznej (czyli energii pochodzącej ze spalania węgla). A wokół samej Warszawy ulokowanych jest dwie trzecie tego rodzaju krajowych inwestycji.

Polski opór

Zobaczmy to na konkretnym przykładzie. Marcin Piątek z redakcji POLITYKI opisuje sprawę konfliktu w podwarszawskich Regułach gdzie inwestorem jest firma Hillwood (amerykański potentat w inwestycjach wielkopowierzchniowych budujący przeważnie dla któregoś z tzw hyperscalers jak Microsoft czy Amazon). Z inwestycją od czterech lat walczą mieszkańcy zrzeszeni w Stowarzyszeniu Aktywnych Sąsiadów: próbują zablokować projekt, twierdząc, że jego realna skala i wpływ na otoczenie są ukrywane.

Problem, którego boją się mieszkańcy to fakt, że między innymi funkcjonowanie takiej “fabryki danych” podnosi temperaturę otoczenia nawet o 9°C. Obawiają się też wysokiego zużycia wody, przeciążenia sieci energetycznej, hałasu, emisji spalin z agregatów oraz ryzyk związanych z lokalizacją obiektu blisko zabudowy mieszkaniowej, torów, gazociągu i lotniska.

Mieszkańcy zarzucają władzom gminy brak konsekwencji, a wokół inwestycji pojawiła się nawet nielegalnie wydawana gazetka promująca projekt i atakująca jego przeciwników.

Z kolei wójt broni się, że działa w granicach prawa, a inwestor ma formalne zgody na przyłącza wodne i energetyczne. Sam Hillwood twierdzi, że budynki będą oceniane oddzielnie, a wpływy skumulowane zostaną uwzględnione później. Sprawa pozostaje nierozstrzygnięta: decyzji środowiskowej jeszcze nie ma, a jeśli będzie korzystna dla inwestora, to mieszkańcy zapowiadają dalszą walkę sądową.

Jest jeszcze jedna kwestia - zagrożenie wynikające z posiadania takiego obiektu na swoim terenie. Ataki dronów na centra danych Amazon Web Services w Zatoce Perskiej oraz groźby Iranu, że weźmie na cel firmy technologiczne za ich udział w atakach USA, podkreślają rosnące zagrożenia, na jakie narażona jest infrastruktura sztucznej inteligencji w sytuacjach konfliktowych.

Iran wskazał 18 firm, w tym Amazon, Google, Microsoft, Nvidia, Palantir oraz G42 (wiodącą firmę zajmującą się sztuczną inteligencją w Zjednoczonych Emiratach Arabskich) jako „uzasadnione cele”.

Dla firm, które posiadają centra danych w Zatoce Perskiej, ograniczenie ryzyka może oznaczać konieczność szukania innych miejsc na świecie, które nie będą aż tak bardzo narażone na ataki odwetowe.

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii w tym tygodniu:

SZEF DOWIE SIĘ, JAK KORZYSTASZ Z AI

Firmy coraz częściej monitorują sposób, w jaki pracownicy korzystają z narzędzi AI, analizując nie tylko efektywność, ale też potencjalne ryzyka związane z bezpieczeństwem danych. Rosnąca popularność takich praktyk może wywołać kolejną debatę o granicach prywatności w miejscu pracy i kontroli nad cyfrowymi nawykami zatrudnionych.

LINK

SCI-FI UCZY AI ZŁA?

Anthropic uważa, że dystopijna fantastyka naukowa może wpływać na zachowanie modeli AI podczas treningu, ucząc je niepożądanych schematów działania. Firma zwraca uwagę, że ogromne zbiory danych pełne mrocznych wizji przyszłości mogą mieć realny wpływ na sposób, w jaki sztuczna inteligencja interpretuje świat i podejmuje decyzje.

LINK

ANTHROPIC PRZEGONIŁ OPENAI POD KĄTEM ILOŚCI BIZNESÓW

Ramp pokazuje, że firmy coraz szybciej zwiększają wydatki na narzędzia oparte o sztuczną inteligencję, a tempo adopcji AI nadal rośnie mimo niepewnej sytuacji gospodarczej. Raport sugeruje też, że biznes traktuje AI już nie jako eksperyment, lecz element codziennej infrastruktury operacyjnej.

LINK

UE PRZESUWA TERMIN AI ACT – OMNIBUS PRZYJĘTY

7 maja Parlament Europejski i Rada UE osiągnęły polityczne porozumienie ws. nowelizacji AI Act, odraczając stosowanie przepisów o systemach wysokiego ryzyka (HRAIS) z sierpnia 2026 na grudzień 2027, a dla produktów regulowanych (urządzenia medyczne, zabawki, maszyny) do sierpnia 2028.

LINK

MUSK PRZECIWKO ALTMANOWI – PROCES W FAZIE WERDYKTU

14 maja zakończono mowy końcowe w procesie cywilnym o przekształcenie OpenAI w spółkę for-profit; dziewięcioosobowa ława przysięgłych rozpocznie deliberacje w poniedziałek, a werdykt będzie miał charakter doradczy – ostateczną decyzję wyda sędzia Yvonne Gonzalez Rogers. Z procesu dowiedzieliśmy się m.in. , że Amazon, Nvidia i SoftBank włożyły w OpenAI więcej pieniędzy niż Microsoft (którego dodatkowo pozwał Musk), a Altman ujawnił, że OpenAI od początku rozważało fuzję z Cerebras w pogoni za AGI.

LINK

CEREBRAS DEBIUTUJE NA NASDAQ Z WYCENĄ 95 MLD DOLARÓW

Akcje producenta wafer-scale układów AI wystrzeliły o 68% pierwszego dnia notowań 14 maja, dając firmie wycenę bliską 100 mld dolarów i czyniąc IPO największym debiutem amerykańskiej spółki technologicznej od Ubera w 2019 roku.

LINK

ROBOTAKSÓWKOM TESLI NIE UDAŁO SIĘ USTRZEC PRZED KOLIZJAMI

Tesla ujawniła dwa incydenty z udziałem robotaksówek wspieranych przez zdalnych operatorów, co ponownie rozbudziło debatę o bezpieczeństwie autonomicznej jazdy. Problemy pojawiły się mimo obecności teleoperatorów, którzy mieli nadzorować pojazdy w trudnych sytuacjach drogowych.

LINK

AI ZAMIENIA STUDIA W TESTOWANIE EDUKACJI

Coraz więcej studentów korzysta z narzędzi AI do pisania prac i nauki, co zmusza uczelnie do redefinicji sposobu oceniania i samego sensu edukacji. Tekst pokazuje, że szkoły wyższe stoją dziś przed wyborem: walczyć z technologią albo nauczyć się funkcjonować razem z nią.

LINK

MILIONOWY RACHUNEK ZA TOKENY OPENAI

Twórca narzędzia OpenClaw ujawnił, że jego projekt wygenerował rachunek na ponad 1,3 mln dolarów za wykorzystanie tokenów OpenAI, pokazując skalę kosztów rozwijania agentów AI. Historia stała się kolejnym sygnałem ostrzegawczym dla startupów budujących produkty oparte wyłącznie na drogich modelach językowych.

LINK

MUSK PRZEGRYWA SPÓR SĄDOWY Z OPENAI

Sąd odrzucił kluczowe roszczenia Elona Muska przeciwko OpenAI i Samowi Altmanowi, osłabiając jego próbę zatrzymania transformacji firmy w kierunku bardziej komercyjnego modelu działania. Wyrok może mieć ogromny wpływ na przyszłość sporów dotyczących kontroli nad rozwojem sztucznej inteligencji.

LINK

W laboratorium MIT Media Lab naukowczyni Nataliya Kosmyna testuje okulary wyposażone w czujniki EEG i EOG, które pozwalają sterować urządzeniami za pomocą samego wysiłku umysłowego. Gdy testujący skupia się na mnożeniu w myślach, piłka na stole zaczyna się poruszać.

To nie magia.To neurotechnologia.

Apple opatentował prototyp AirPodsów wyposażonych w sensory monitorujące aktywność mózgu. Meta ujawniła nowe inteligentne okulary i “neuronalną opaskę” pozwalającą na sterowanie urządzeniami samymi gestami.

No właśnie, a co z tak niegdyś medialnym projektem Elona Muska jakim był Neuralink? Do dziś Elon wszczepił już swoje urządzenia 12 osobom. “Jesteś swoim mózgiem, a twoje doświadczenia to te neurony, które się aktywują” - powiedział Musk na czerwcowej prezentacji.

Cel jego firmy jest jasny: połączyć sieci neuronowe w naszych mózgach z tymi sztucznymi na zewnątrz, tworząc dwukierunkową ścieżkę między umysłem a maszyną.

Czy to brzmi jak scenariusz prologu Matrixa? Nieco tak, ale przyjrzyjmy się realiom, żeby nie ulec ani nadmiernemu optymizmowi, ani przygniatającemu pesymizmowi. Trzeba jasno powiedzieć: możliwości dzisiejszej neurotechnologii są przerażająco zaawansowane.

Używając sztucznej inteligencji, naukowcy potrafią już obecnie na przykład:

• dekodować “wyobrażoną mowę” - konstruować słowa i zdania przy użyciu danych neuronalnych,

• odtwarzać mentalne obrazy (dekodowanie mózg-obraz),

• śledzić emocje i poziomy energii,

• wykrywać orientację seksualną, ideologię polityczną i kłamstwa na podstawie sygnałów EEG i fMRI.

A to dopiero początek.

Badania nad optogenetyką - techniką wykorzystującą światło do stymulowania lub tłumienia poszczególnych, genetycznie zmodyfikowanych neuronów - mogą wkrótce pozwolić nie tylko na “czytanie”, ale też “pisanie” w mózgu. Eksperymenty laboratoryjne już pokazały, że można wszczepić fałszywe wspomnienia do mózgów ssaków, a także przywracać utracone lub tłumić istniejące.

Branża neurotechnologiczna generuje już miliardy dolarów rocznych przychodów i oczekuje się, że w ciągu dekady podwoi lub potroi swój rozmiar. Dziś BCI obejmują zarówno implanty neuronalne, jak i noszone urządzenia - opaski na głowę, czapki i okulary - swobodnie dostępne w sprzedaży online, gdzie są sprzedawane jako narzędzia do medytacji, koncentracji i redukcji stresu.

Aby zapobiec tej ingerencji w umysły, kilka krajów i stanów już uchwaliło prawa do prywatności neuronalnej. W 2021 roku Chile zmieniło swoją konstytucję, włączając w nią wyraźne ochrony “neuropraw”. Hiszpania przyjęła listę “praw cyfrowych”. Europejskie kraje podpisały Deklarację z León o neurotechnologii. Meksyk, Brazylia i Argentyna debatują nad podobnymi środkami. W USA stany Kalifornia, Kolorado, Montana i Connecticut uchwaliły prawa chroniące dane neuronalne.

Ale to może nie wystarczyć. Rafael Yuste, neuroscientist z Columbia University, który w 2017 roku założył Fundację Neuropraw, przeprowadził badanie 30 konsumenckich firm neurotechnologicznych - wszystkie oprócz jednej nie miały “żadnych znaczących ograniczeń” w pobieraniu lub sprzedawaniu danych neuronalnych użytkowników.

To ważny sygnał dla wszystkich tych, którzy uważają, że ograniczenia czy nadzór nad nowymi technologiami nie jest potrzebny i “hamuje rozwój”. Szczególnie ten drugi argument jest chętnie przytaczany przez sceptyków nowych praw i regulacji, dlatego warto się zapytać - czy nieograniczony rozwój, karmiący się nieskrępowanie i bez żadnych moralnych czy prawnych nadzorów naszymi danymi, emocjami czy nawet informacjami genetycznymi, przyniesie cywilizacji korzystne zmiany?

Ta sytuacja nie jest bezprecedensowa. W latach 50. i 60. XX wieku, gdy José Delgado używał wszczepionej elektrody by zatrzymać szarżującego byka, a CIA prowadziła tajny program MK-Ultra eksperymentujący na nieświadomych więźniach, społeczeństwo zareagowało oburzeniem. Powstały prawa chroniące przed ingerencją w umysł. Rozwój neurotechnologii drastycznie zwolnił.

Dziś jednak, w świecie kapitalizmu nadzoru, gdzie wszystko można zredukować do danych na sprzedaż, gdzie regulacje prywatności oferują tylko odrobinę ochrony, nie mamy odpowiedniego języka, by się przeciwstawić ekspansji gospodarki danych do naszych umysłów.

Jak dużo prywatności jesteśmy jako społeczeństwo gotowi wymienić na ulepszone funkcje poznawcze? Za trzy lata będziemy mieć wieloskalowe modele danych neuronalnych, które firmy mogą umieścić na urządzeniu lub przesłać do chmury, aby próbować przewidywać nasze myśli i zachowania.

Dotychczasowe skandale, jak choćby słynna sprawa Cambridge Analitica, powinny krzyczeć do nas “UWAŻAJMY”. Tu już nie chodzi o prywatność danych, ale o urealniające się możliwości bezpośredniego wpływania na nasze decyzje.

“Zmieniamy ludzi, tak jak media społecznościowe czy duże modele językowe zmieniły ludzi” - mówi Mackenzie Mathis, neuroscientist ze Szwajcarskiego Federalnego Instytutu Technologii w Lozannie.

Musk już wyraził chęć “zniszczenia wirusa woke mind”. Jak zauważają Quinn Slobodian i Ben Tarnoff w nadchodzącej książce, nie wymaga to od nikogo wielkiego logicznego skoku, by podejrzewać, że widzi on Neuralink jako integralną część sposobu na wykonanie tej “groźby”.

Upadek tej pewności może być zaproszeniem do strachu przed przyszłością, w której nieograniczone użycie tych technologii zniszczy społeczeństwo, jakie znamy. Albo odwrotnie - może być okazją do przemyślenia polityki, która nas tu zaprowadziła.

Debata o neuroprawach jest w pewnym sensie ostatnią próbą zapewnienia, że ciężko wywalczona w poprzednim stuleciu ochrona naszego “ja” da radę p -zapobiec zmianom, przez które, wolność myśli, sumienia i opinii zostaną skutecznie stłumione przez coraz bardziej algorytmiczne doświadczanie codziennego życia.

Pytanie brzmi: czy będziemy działać, zanim będzie za późno, czy pozwolimy BigTechom wkroczyć tam, gdzie nigdy nie powinny mieć dostępu - czyli do naszych umysłów?

Źródło

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

JAKĄ KONKRETNĄ WIEDZĘ ZWIĄZANĄ Z AI OTRZYMASZ NA NASZYM KURSIE I JAK ONA MOŻE POMÓC TWOJEJ ORGANIZACJI?

Organizacje nie potrzebują dziś kolejnej subskrypcji do narzędzia AI, ale. ludzi, którzy potrafią przełożyć AI na procesy, decyzje i realne korzyści…

Dlatego stworzyliśmy AI LEADERs czyli kohortowe szkolenie dla osób, które chcą stać się liderami AI w swoich organizacjach. W ciągu 5 tygodni uczestnicy przechodzą przez całość: od fundamentów, prawa i cyberbezpieczeństwa, przez strategię AI i budowę kodeksu korzystania z AI, po prompt engineering, context engineering, tworzenie własnych asystentów, wykorzystanie AI w marketingu, sprzedaży, produkcie, HR i L&D oraz budowę bezpiecznego, minimalistycznego stosu narzędzi.

To nie jest kurs o „sztuczkach z AI” i tworzeniu promptów. Jeśli szukasz przepisów jak za pomocą prostych instrukcji napisać posta czy stworzyć obrazek to nie jest to szkolenie dla Ciebie (zapraszamy do konkurencji).

Z naszego kursu dowiesz się realnie jak:

→ podejmować lepsze decyzje wdrożeniowe w swojej organizacji,
→ ograniczać ryzyka prawne i jakościowe,
→ budować workflow i asystentów AI,
→ pracować na danych, wiedzy i procesach,
→ prowadzić organizację przez realną zmianę.

Na końcu uczestnik nie zostaje tylko z wiedzą, ale kończy kurs z własnym systemem pracy: draftem zasad korzystania z AI, personalnym systemem zarządzania wiedzą i własnym asystentem AI, którego można rozwijać długo po zakończeniu kursu.

Jeśli chcesz nie tylko używać AI, ale naprawdę umieć wdrażać ją w organizacji i inspirować do tego innych to nasz kurs jest właśnie dla Ciebie.

Zapraszam wraz z Przemek Jurgiel-Zyla i Paula Skrzypecka!

PEŁNA AGENDA KURSU I ZAPISY >

Czy w epoce YouTube’a, algorytmów i wielkich platform technologicznych da się jeszcze stworzyć naprawdę niezależne medium? Moim gościem jest Igor Janke - dziennikarz, publicysta, twórca Salon24, prezes Instytutu Wolności i współtwórca nowego projektu medialnego: Kanału Otwartego.

Rozmawiamy o tym, co stało się z tradycyjnymi mediami, dlaczego zaufanie do dziennikarstwa tak mocno się kruszy i czy internet naprawdę dał twórcom wolność czy tylko przeniósł zależność z redakcji na algorytmy Google’a, YouTube’a, TikToka i Mety.

Pytam Igora Janke m.in. o to, czy po odejściu z klasycznych mediów czuje się dziś bardziej wolny, jak wygląda niezależność w praktyce, czy platformy mogą wpływać na demokrację, dlaczego nowe media tak dobrze wykorzystują polityczne skrzydła, a tak słabo centrum, oraz czy projekt „bez polaryzacji” ma szansę wygrać uwagę odbiorców w internecie, który premiuje konflikt.

Rozmawiamy też o kulisach Kanału Otwartego: inwestorach, modelu biznesowym, reklamodawcach, Patronite, technologii, planach stworzenia „mediatechu” i o tym, gdzie kończy się otwartość, a zaczyna odpowiedzialność redakcyjna.

To rozmowa o mediach przyszłości, demokracji, zaufaniu, algorytmach, polityce i cenie niezależności.

Z tego odcinka dowiesz się o:
– czy niezależne media mogą istnieć na cudzych platformach,
– jak algorytmy zmieniają politykę i debatę publiczną,
– dlaczego YouTube stał się nową telewizją,
– czy „normalność” może konkurować z kontrowersją,
– jak zbudować medium, które nie chce być ani prawicowe, ani lewicowe,
– co oznacza odpowiedzialność redakcyjna w epoce viralowych treści,
– czy technologia pomaga rozmawiać ponad podziałami, czy raczej betonuje plemiona.

ZOBACZ📺

POSŁUCHAJ🎙️

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

APPLE CORAZ MOCNIEJ INWESTUJE W AI

Apple przeznacza już około 10% swoich przychodów na badania i rozwój, wyraźnie zwiększając wydatki związane ze sztuczną inteligencją. Firma próbuje nadrobić dystans do konkurencji, stawiając na rozwój własnych modeli i nowych funkcji AI dla użytkowników swoich urządzeń.

LINK

OSCARY ZMIENIĄ ZASADY PRZEZ AI?

Akademia filmowa rozważa zmiany w kategoriach aktorskich po rosnącej liczbie produkcji wykorzystujących sztuczną inteligencję do modyfikacji głosu i wyglądu aktorów. Dyskusja dotyczy tego, gdzie kończy się ludzka kreacja, a zaczyna cyfrowa ingerencja wpływająca na ocenę ról.

LINK

WOJNA O OPENAI NABIERA TEMPA

Konflikt między Elonem Muskiem a Samem Altmanem coraz mocniej wpływa na przyszłość OpenAI, a w tle pojawiają się także napięcia wokół byłych liderów firmy, w tym Miry Murati. Spór dotyczy nie tylko kontroli nad rozwojem AI, ale też kierunku, w jakim zmierza cała branża technologiczna.

LINK

EV OFIARAMI WOJNY EKONOMICZNEJ MIĘDZY USA A CHINAMI

Napięcia między USA a Chinami coraz mocniej uderzają w branżę elektromobilności, prowadząc do technologicznej izolacji obu rynków. Ograniczenia dotyczące oprogramowania, baterii i komponentów mogą znacząco zmienić globalny układ sił w sektorze aut elektrycznych.

LINK

CHINY STAWIAJĄ NA HUMANOIDALNE ROBOTY

Chiny chcą wykorzystać humanoidalne roboty jako kolejny motor swojej dominacji eksportowej, inwestując miliardy w rozwój automatyzacji i AI. Państwo liczy, że nowe technologie pozwolą utrzymać przewagę produkcyjną mimo rosnących kosztów pracy i globalnych napięć handlowych.

LINK

SPACEX Z WIĘKSZYM DOSTĘPEM DO CLAUDE’A

Anthropic zwiększa limity korzystania z modeli Claude dla SpaceX, co może przyspieszyć rozwój wewnętrznych narzędzi AI w firmie Elona Muska. Współpraca pokazuje, jak szybko zaawansowane modele językowe stają się kluczowym elementem dużych projektów technologicznych.

LINK

EVE ONLINE POSŁUŻY DO TESTOWANIA AI

Google DeepMind nawiązało współpracę z twórcami EVE Online, aby wykorzystywać grę jako środowisko do testowania modeli sztucznej inteligencji. Złożona ekonomia i interakcje między graczami mają pomóc w rozwijaniu bardziej zaawansowanych systemów AI zdolnych do podejmowania decyzji w dynamicznych warunkach.

LINK

OKULARY ICE Z ROZPOZNAWANIEM TWARZY

ICE pracuje nad inteligentnymi okularami, które mają współpracować z systemem rozpoznawania twarzy Mobile Fortify używanym już przez agentów w terenie. Technologia ma umożliwiać błyskawiczne identyfikowanie osób na podstawie danych biometrycznych, co wywołuje kolejne pytania o prywatność i skalę nadzoru w USA.

LINK

RAMAGEDDON STRASZY BRANŻĘ AI

Najwięksi gracze technologiczni obawiają się nadchodzącego kryzysu pamięci RAM, który może utrudnić rozwój coraz bardziej wymagających modeli AI i centrów danych. Rosnące zapotrzebowanie na pamięć już wpływa na ceny sprzętu oraz strategie firm inwestujących miliardy w sztuczną inteligencję.

LINK

Tą wyspą jest Tajwan.

Od lat amerykańscy urzędnicy ostrzegają Dolinę Krzemową: jeśli Pekin zdecyduje się na blokadę lub inwazję, skutki będą natychmiastowe. Według raportu zleconego przez Semiconductor Industry Association odcięcie dostaw chipów z Tajwanu oznaczałoby największy wstrząs gospodarczy od czasów Wielkiego Kryzysu – spadek PKB USA o 11 %, czyli dwa razy głębszy niż w 2008 roku.

Tajwan odpowiada za ok. 90 % produkcji najbardziej zaawansowanych chipów. Bez tych chipów nie działają nie tylko iPhone’y i centra danych AI, ale także samochody, sprzęt medyczny, infrastruktura energetyczna i wojskowa. Co więcej – nawet gdy pierwsze wafle AI zaczynają powstawać w Arizonie, finalne pakowanie i łączenie układów nadal odbywa się na Tajwanie.

Amerykańska suwerenność technologiczna okazuje się w praktyce częściowa.

Poufny raport zlecony przez Semiconductor Industry Association w 2022 roku wyliczył, co by się stało, gdyby ten łańcuch dostaw pękł. PKB USA spadłby o 11% — dwa razy więcej niż podczas kryzysu 2008. Chiny straciłyby 16%. Bloomberg szacuje globalne straty na ponad 10 bilionów dolarów. Dla porównania: cała polska gospodarka to około 800 miliardów.

To jest właśnie ta część, która powinna niepokoić wszystkich bo ujawnia głęboki mechanizm myślenia krótkoterminowego w największych firmach świata. Otóż rząd USA ostrzegał - urządzał tajne odprawy, zaprasał wierchuszkę Doliny Krzemowej (Apple, Nvidii, Qualcomm, AMD). CIA i wywiad wojskowy raportowały (a rząd kolportował bardzo aktywnie informacje dalej), że Chiny planują przejęcie Tajwanu do 2027 roku.

Tim Cook po jednej z takich odpraw powiedział, że śpi “z jednym okiem otwartym”.

A potem... nic. Żadna z firm nic nie zrobiła żeby zmienić tę sytuację.

Powód jest banalny i przerażający jednocześnie: chipy produkowane w USA są o ponad 25% droższe. Kwartalne wyniki ważniejsze niż geopolityczne ryzyko za 5 lat. A poza tym (jak zauważył jeden z konsultantów McKinseya) mentalność branży była prosta: “Jeśli my będziemy w d*pie, to wszyscy będą. Po co się martwić?”

Na zaproszenie ówczesnego Prezydenta USA, Joe Bidena jesienią 2021 roku do Białego Domu trafili najważniejsi szefowie branży półprzewodników z poufnym ostrzeżeniem: Chiny coraz poważniej myślą o inwazji na Tajwan. W tamtym czasie słowa te brzmiały mało przekonująco bo wierzono jeszcze w stary porządek świata i dopiero pełnoskalowa inwazja Rosji na Ukrainę przewartościowała myślenie o ryzyku

Prezydent Biden próbował marchewki: ustawa CHIPS Act, 50 miliardów dolarów dotacji na budowę fabryk w USA. Intel obiecał, Samsung obiecał….Finałowo TSMC otworzyło zakład w Arizonie. Ale firmy technologiczne nadal nie zamawiały tam chipów. Bo były droższe i technologicznie o generację za tymi produkowanymi na Tajwanie (TSMC ma taką nieoficjalną zasadę, że najnowsza technologia zawsze zostaje na wyspie).

Latem kolejnego roku, w lipcu 2023 r., na kolejne tajne spotkanie w Białym Domu zaproszono m.in. Tima Cooka z Apple’a, Jensena Huanga z Nvidii oraz Lisę Su z AMD. Szef CIA William Burns i szefowa wywiadu Avril Haines przekonywali zebranych biznesmenów, że tempo chińskich wydatków zbrojeniowych pozwala prognozować jakiś ruch w kierunku Tajwanu około 2027 r.

Trump zmienił podejście: zagroził cłami 100% dla firm, które nie będą kupować 50% chipów z amerykańskich zakładów. Wywarł też presję na TSMC, żeby budowało więcej w Arizonie (tajwański koncern co prawda stawiał opór, ale ugiął się pod naciskiem własnego rządu. Łączna wartość deklarowanych inwestycji tajwańskich firm w budowę fabryk na terenie USA wyniosła 150 mld $. Do kwoty 100 mld $. zobowiązało się Apple. Wzrost nakładów zadeklarowały też AMD i Qualcomm, a Nvidia wyłożyła 5 mld $ na ratowania Intela).

Branża została uratowana?

Jensen Huang poleciał w październiku 2025 do Phoenix świętować “historyczny moment” czyli “pierwszy chip AI Nvidii wyprodukowany w USA”. Ale nie powiedział publicznie, że ten chip nie był gotowy. Żeby stał się pełnoprawnym chipem AI, musi trafić do fabryki w Tajwanie (tzw. packaging) czyli proces łączenia chipów.

Tak więc faktycznie coś, co zostało wyprodukowane w USA i tak nie może istnieć bez Tajwanu.

Polska nie produkuje chipów. Ale używamy ich wszyscy bo są w każdym smartfonie, każdym laptopie, każdej aplikacji AI, z której korzystamy w pracy. Każda firma korzystająca z chmury, z modeli językowych, z systemów automatyzacji jest zależna od łańcucha dostaw, który zaczyna się na Tajwanie.

Gdyby wyspa Tajwan została odcięty (na przykład w wyniku morskiej blokady przez Chiny), europejskie firmy nie miałyby gdzie kupić chipów. Nie za tydzień, nie za miesiąc. Rezerwy wystarczyłyby na kilka miesięcy. Potem nastąpiłby paraliż znany chociażby z czasów COVID-19 kiedy statki nie pływały do Europy - producenci samochodów dawali opcję klientom “kupujesz samochód bez opuszczanych szyb i radia albo nie dostaniesz wcale” (w autach z silnikiem spalinowym stosuje się zazwyczaj 50-200 chipów półprzewodnikowych. Odpowiadają one za podstawowe funkcje, jak sterowanie silnikiem, ABS czy oświetlenie. Samochody hybrydowe lub elektryczne zawierają około 3000-3500 półprzewodników).

To nie jest scenariusz science fiction. To jest ryzyko, które profesjonalni inwestorzy i menedżerowie powinni uwzględniać w planowaniu strategicznym już dziś.

Technologia nauczyła nas myśleć w kategoriach skalowalności i redundancji. Tymczasem fundament cyfrowej gospodarki Zachodu opiera się dziś na jednym, geopolitycznie kruchym punkcie. To nie jest już tylko kwestia bezpieczeństwa narodowego USA, ale pytanie o przyszłość całego modelu wzrostu opartego na AI, chmurze i półprzewodnikach.

Artur Kurasiński

PS. Trzy lata temu zacząłem myśleć o projekcie własnego systemu RPG, który będzie inny niż te, które znałem i w które grałem. Brakowało mi czegoś, co byłoby związane z naszą słowiańską naturą a jednocześnie nie byłaby to coś, co garściami czerpie z czerpie z uniwersum Wiedźmina.

Na mój apel odpowiedział Maciej Głowacki a potem zaprosił Michał Gołkowski. Razem zaczęliśmy przygodę z tworzeniem świata Strigovia. Po drodze udało mi się nakłonić do współpracy fantastycznych twórców jak Przemysław Truściński TRUST, Tomek Larek czy Michał Ratkowski. W sumie pracowało ponad 50 osób (tłumacze, redaktorzy, graficy, ilustratorzy, rzeźbiarze, animatorzy itd) - lista osób cały czas rośnie bo jest jeszcze mnóstwo pracy przed nami. Niemniej czas wyjść z cienia.

1 czerwca rusza nasza kampania na platformie Kickstarter w trakcie której pokażemy Wam to, co udało nam się przez ten okres stworzyć - autorską mechanikę, unikalny świat w którym Puszcza jest jednocześnie zagrożeniem i jedyną ochroną.

Zapraszam serdecznie!

W 2025 roku trudno już mówić o sztucznej inteligencji jako o eksperymencie czy przyszłości. To teraźniejszość. Miliony ludzi korzystają z narzędzi AI każdego dnia – do pisania maili, generowania grafik, a coraz częściej do zakupów. Choć dziś tylko 2,1% rozmów w ChatGPT dotyczy zakupów, to liczba ta dynamicznie rośnie. AI już teraz przekierowuje ok. 3 miliony użytkowników miesięcznie na stronę Walmartu, co jeszcze rok temu było liczbą zerową.

Ale to dopiero początek.

Sztuczna inteligencja nie tylko zmienia sposób, w jaki kupujemy. Ona redefiniuje całe doświadczenie zakupowe, logistykę, reklamę, a nawet sens posiadania własnego sklepu internetowego, który jeszcze do niedawna był sensownym pomysłem na biznes, a dla wielu - drogą do pierwszego miliona.

Amazon bez pomysłu na buty

Dzisiejsze zakupy z pomocą AI to najczęściej wyszukiwanie produktów i otrzymywanie listy rekomendacji – tzw. product grid. Od kwietnia 2025 roku ChatGPT wyświetla takie wyniki, a od września uruchomiono funkcję Instant Checkout, która pozwala na natychmiastowy zakup (póki co tylko dla Etsy i kilku sklepów Shopify).

To jeszcze nie pełna automatyzacja, ale początek nowego modelu, w którym zakupy są częścią większego procesu: od pytania „jakie buty do maratonu wybrać?” po analizę celów użytkownika, jego stylu życia i planu treningowego. Prawdziwą rewolucją ma być jednak tzw. agentic commerce – handel, w którym AI przejmuje pełną kontrolę nad procesem: kupuje, planuje, zamawia, organizuje.

Przykład? „Przygotuj mnie na maraton w Nowym Jorku” – agent rezerwuje wizyty u fizjoterapeuty, kupuje żele energetyczne, układa plan treningowy i zapisuje użytkownika na bieg. Dziś ten poziom (poziom 5 autonomii) pozostaje w sferze marzeń – aż 99,9% zakupów z użyciem AI kończy się na poziomie wyszukiwania lub porównywania cen.

Zmierzch PPC

Największe firmy – Amazon, Meta, Google – od lat walczą o uwagę użytkownika, bo to ona decyduje, gdzie zaczynają się zakupy. W 2025 roku te trzy firmy odpowiadają za ponad 56% amerykańskiego rynku reklamowego. Jednak do gry dołącza AI. ChatGPT powoli odbiera im udziały w rynku, stając się „nowymi drzwiami wejściowymi” do e-commerce.

Co więcej, użytkownicy przestają klikać w reklamy. AI nie ma potrzeby „klikania” w sponsorowane wyniki – jej celem jest jak najlepsza rekomendacja. A to fundamentalnie zagraża modelowi reklam PPC (pay-per-click), który jest filarem przychodów Amazonu (ok. 70 mld USD rocznie z reklam). Paradoksalnie, AI może zabić najbardziej dochodowy biznes e-commerce, nie niszcząc samego handlu.

Amazon ma wszystko, by kontrolować przyszłość zakupów: dane, infrastrukturę, logistykę. Ale nie chce dzielić się nimi z innymi. W grudniu 2025 roku Amazon blokował już 46 różnych botów AI, by uniemożliwić im korzystanie z jego danych. Działa jak państwo zamknięte – jeśli AI ma być przyszłością handlu, Amazon chce być jego jedynym właścicielem.

Z drugiej strony, ChatGPT (który ma 70-80% udziału w rynku narzędzi AI) nie może stać się Amazonem. Nie zbuduje tysięcy magazynów, nie obsłuży zwrotów, nie zadba o logistykę. Jego przyszłość to platforma, na której zarabiają inni. By zacytować Billa Gatesa: „wartość ekonomiczna użytkowników platformy musi przewyższać wartość samej platformy”.

Dlatego ChatGPT integruje się z Etsy, Walmartem, Shopify. Nie rywalizuje z nimi, ale ich wzmacnia.

Przekierowanie uwagi

Most US shoppers start their shopping search on Amazon or Google. In 2025, ChatGPT started stealing market share. It will only grow bigger and affect areas beyond shopping, too.

Choć uwaga mediów skupia się na tym, jak AI zmienia sposób, w jaki kupujemy, równie istotna (a może ważniejsza) jest zmiana po stronie sprzedawców. AI już teraz wspiera decyzje o zakupie hurtowym, projektuje etykiety, tworzy kampanie reklamowe, generuje zdjęcia produktów, zarządza łańcuchem dostaw i optymalizuje strategie sprzedażowe.

Mark Zuckerberg mówi wprost: celem Meta jest stworzenie świata, w którym sprzedawca podaje tylko cel i budżet, a resztę – od kampanii po sprzedaż – realizuje AI.

Rok 2025 był rokiem fundamentów. Widzimy skalę adopcji AI, ale też ogromne braki. Od niskiej trafności rekomendacji (ChatGPT ma 64% trafności przy dopasowywaniu produktów do wymagań klienta), po brak prawdziwie spersonalizowanego doświadczenia zakupowego. Agentic commerce to nadal wizja. Ale już dziś AI zmienia sposób, w jaki robimy zakupy, planujemy sprzedaż i budujemy biznes.

Nie chodzi więc o to, czy AI zastąpi sklepy internetowe. Chodzi o to, że redefiniuje, czym jest handel. Nie liniowy proces od wyszukiwarki do kasy, ale rozmowa, doradztwo, analiza kontekstu i działania podejmowane za kulisami. A to zmienia wszystko.

Artur Kurasiński

NAUCZ SIĘ AUTOMATYZACJI POBIERANIA DANYCH Z INTERNETU!

Uwaga! Dziś startuje kolejna edycja “Szkolenia z automatyzacji pobierania danych z internetu”. Za szkolenie odpowiada Tomasz Zieliński autor bloga Informatyk Zakładowy...👇

Tomasz nauczy cię, jak pisać niezawodne skrypty i automaty, monitorować ich działanie, wykrywać anomalie w pobieranych danych oraz zarządzać zestawami złożonymi z milionów plików.

Jedyne w tym roku okienko sprzedażowe potrwa tylko tydzień! Szkolenie składa się z przeszło 10 godzin nagrań wideo zorganizowanych w 17 rozdziałach. Nowością edycji 2026 jest “rozdział poświęcony scrapowaniu aplikacji typu SPA” - poznasz nie tylko narzędzie Playwright, ale dowiesz się, w jaki sposób twój ulubiony LLM może współpracować z “Playwright MCP/CLI”.

Pokaż szefowi **ulotkę z opisem szkolenia**[https://scrapowanie.pl/scrapowanie2026.pdf] i wykorzystaj firmowy budżet rozwojowy.

Systematyczne scrapowanie danych pozwala pozyskać wiedzę, której nie zdobędziesz innymi metodami. Autor szkolenia przez wiele miesięcy pozyskiwał dane o wypożyczeniach samochodów elektrycznych Vozilla.

Na podstawie tych informacji był w stanie wyznaczyć rzeczywisty zasięg Nissanów Leaf w jeździe miejskiej, określić zależność zasięgu od temperatury a nawet oszacować dzienne przychody wypożyczalni!

Na podstawie 22 miesięcy danych scrapowanych z Traficara przygotował też predykcyjny model ML przewidujący utylizację floty w zależności od pory dnia, dnia tygodnia i sezonowości rocznej.

“Szkolenie jest dla ciebie, jeśli jesteś programistą odpowiedzialnym za automatyzację procesu przetwarzania, analitykiem znużonym regularnym pobieraniem i ręczną obróbką plików albo ekonomistą agregującym raporty z różnych źródeł”.

Dołącz do 1150 uczestników z poprzednich lat, którzy dziś otrzymali za darmo materiały z edycji 2026.

Niczym nie ryzykujesz! W ciągu 14 dni od zakupu możesz zrezygnować i otrzymać z powrotem 100% wydanych pieniędzy.

Możesz nawet przerobić w tym czasie całe szkolenie - tego nikt nie sprawdza!

https://www.scrapowanie.pl/

TAK, AI MOŻE BYĆ ZAGROŻENIEM DLA TWOJEJ ORGANIZACJI

W wielu firmach AI już działa. W większości przypadków "jakoś działa". Bardzo często poza wiedzą osób w organizacji i przepisów…

Pracownicy używają prywatnych kont, wrzucają do narzędzi fragmenty umów, prezentacji, danych klientów i notatek ze spotkań. Powstaje tzw "Shadow AI" czyli niewidzialna warstwa procesów, decyzji i ryzyk, o której zarząd zwykle dowiaduje się dopiero wtedy, gdy pojawia się błąd, wyciek albo problem prawny.

Do tego dochodzi brak kodeksu praktyk. Nikt nie wie, z czego wolno korzystać. Nikt nie wie, czego nie wolno wpisywać do promptów. Nikt nie wie, kiedy AI jest tylko asystentem, a kiedy zaczyna podejmować działania, które powinny podlegać nadzorowi, audytowi i jasnym zasadom odpowiedzialności.

Brakuje też cyfrowej higieny związanej z AI. Za dużo narzędzi. Za mało procedur. "Brudne" dane. Zero klasyfikacji informacji. Brak walidacji outputów. Zachwyt nad szybkością, ale bez kontroli jakości, źródeł i kosztów. W efekcie AI nie porządkuje organizacji a tylko dokłada jej nowego chaosu.

Ból głowy dla zarządu i menadżerów.

A przecież prawdziwy problem nie polega na tym, że ludzie naprawdę chcą korzystać z AI tylko organizacja nie ma wypracowanych zasad i procesu, by robić to mądrze i bezpiecznie.

Właśnie dlatego powstał AI LEADERS czyli kurs dla osób, które chcą uporządkować wykorzystanie AI w organizacji: od budowy kodeksu i strategii AI, przez bezpieczną pracę z danymi, po praktyczne workflow,
audytowalność, zgodność, minimalizm narzędziowy i realne wdrożenia w marketingu, HR, back-office i finansach.

Program kursu kładzie nacisk właśnie na te obszary: budowę przewodnika AI, rozróżnienie między wymogami prawa a dobrymi praktykami, bezpieczne korzystanie z asystentów i agentów, kontrolę jakości, zarządzanie ryzykiem oraz operacyjne zasady pracy z danymi i dokumentami.

Jeśli dziś w Twojej firmie AI już „jakoś działa”, to najwyższy czas sprawić, żeby zaczęto korzystać z tej technologii świadomie (i co najważniejsze) odpowiedzialnie.

Prowadzący kurs: ja, Przemek Jurgiel-Zyla i Paula Skrzypecka, wiele sesji live z ekspertami oraz 12 miesięcy dostępu do całego materiału (wraz z aktualizacjami).

PEŁNA AGENDA KURSU I ZAPISY 👉

POLSKA SUWERENNA CHMURA

Rozmawiam z Maciejem i Stanisławem Krzyżanowskimi z CloudFerro S.A. o tym, dlaczego cyfrowa niezależność Europy zaczyna się nie od aplikacji, lecz od infrastruktury, danych i łańcuchów wartości.

Pytam, gdzie w technologiach kryją się realne ryzyka odcięcia, jaką rolę powinno odgrywać państwo jako klient pierwszego wyboru, czy dotacje są mniej skuteczne niż kupowanie lokalnych rozwiązań oraz dlaczego wielkie zbiory danych (w tym dane satelitarne) stają się paliwem dla AI, bezpieczeństwa i administracji publicznej.

To jest rozmowa o chmurze, kosmosie, local content, AIi technologicznej suwerenności bez pustych sloganów: praktycznie, konkretnie i z perspektywy firmy, która buduje krytyczną, europejską infrastrukturę cyfrową.

Zapraszam do oglądania albo słuchania.

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii w tym tygodniu:

SPOTIFY WALCZY Z MUZYKĄ AI

Spotify wprowadza oznaczenia zweryfikowanych artystów, aby odróżnić twórców-ludzi od rosnącej liczby utworów generowanych przez sztuczną inteligencję. Nowa funkcja ma zwiększyć przejrzystość platformy i pomóc słuchaczom świadomie wybierać muzykę.

LINK

GEN Z I SZTUCZNA INTELIGENCJA

Młodsze pokolenie coraz częściej traktuje AI jako codzienne narzędzie do nauki, pracy i rozrywki, co zmienia ich podejście do technologii i kreatywności. Jednocześnie pojawiają się pytania o uzależnienie od AI i wpływ na rozwój samodzielnego myślenia.

LINK

SIEMENS: ZBUDUJEMY NASZE AI POZA EUROPĄ

Siemens publicznie zagroził, że nowe inwestycje w AI ulokuje w USA i Chinach, jeśli UE nie złagodzi AI Act i przepisów towarzyszących. Kolejny duży gracz grożący ucieczką w momencie, gdy Bruksela debatuje o przesunięciu kluczowych deadline’ów na 2027–2028.

LINK

AI NIE SPEŁNIA OCZEKIWAŃ ZWIĄZANYCH Z PROJEKTAMI?

Według prognoz Gartnera wiele projektów związanych ze sztuczną inteligencją nie przynosi zakładanych zwrotów z inwestycji, co studzi entuzjazm firm. Eksperci wskazują, że problemem są zbyt wysokie oczekiwania i niedoszacowanie kosztów wdrożeń.

LINK

Wysłał tekst przyjacielowi (dziennikarzowi Hamishowi McKenziemu), który wcześniej pisał dla PandoDaily i pracował w komunikacji Tesli. McKenzie wkurzył a jednocześnie zainspirował Besta następującym zdaniem: “twój esej jest nudny. Każdy potrafi narzekać. Ciekawsze pytanie: co byś z tym zrobił?”

Best nie napisał kolejnego eseju, ale stworzył prototyp skleconym ze Stripe’a, narzędzia do wysyłki maili i kilku linijek kodu. Dołączył do niego trzeci współzałożyciel, Jairaj Sethi, developer z Kik. Potrzebowali tylko jednego: kogoś, kto by zaryzykował i udowodnił światu, że ich pomysł ma sens.

Bill Bishop prowadził newsletter Sinocism o Chinach dla 30 tysięcy czytelników. McKenzie znał go z czasów, gdy pracował jako reporter w Hongkongu. 18 października 2017 roku Bishop wysłał swoim czytelnikom wiadomość: newsletter od dziś będzie za paywallem. Do końca dnia newsletter Sinocism wygenerował sześciocyfrowy przychód.

Od salonu do miliarda

Przez pierwsze dwa lata Substack działał z salonu Besta w San Francisco. Trzech założycieli, zero pracowników, budżet stworzony na bazie oszczędności founderów. W 2018 przeszli przez Y Combinator i zebrali 2 miliony dolarów rundy seed. Rok później Andreessen Horowitz wyłożył 15 milionów w rundę Series A. Wtedy też partner w funduszu AH Andrew Chen (sam autor popularnego newslettera), dołączył do zarządu.

W 2021 roku platforma miała już ponad milion płatnych subskrypcji i wycenę 650 milionów dolarów z rundy Series B, znów prowadzonej przez A16Z. Potem nastąpiło hamowanie: nieudana próba zebrania Series C w 2022 roku przy wycenie 750 milionów do miliarda dolarów, która zakończyła się fiaskiem.

Substack zmienił strategię. Zamiast pędzić za wzrostem, skupił się na rentowności. W 2023 roku otworzył rundę crowdfundingową — pisarze i czytelnicy mogli kupić udziały za 100 dolarów. Zebrali prawie 8 milionów $.

W lipcu 2025 roku przyszedł przełom: 100 milionów dolarów w rundzie Series C od BOND i The Chernin Group, z udziałem A16Z. Wycena imponująca: 1,1 miliarda dolarów. Substack oficjalnie stał się jednorożcem — tylko (aż?) osiem lat po tym, jak Best napisał swój nudny esej.

Musk dzwoni, Best odmawia

W kwietniu 2023 roku, kilka dni po tym jak Substack ogłosił Notes (czyli funkcję krótkich postów wyraźnie inspirowaną Twitterem) Chris Best odebrał telefon od Elona Muska. Musk chciał kupić Substacka i zaproponował Bestowi stanowisko CEO połączonej firmy.

Best odmówił.

To, co wydarzyło się potem, można określić jako wojnę - Twitter zablokował możliwość osadzania tweetów w postach na Substacku. Potem zablokował lajki, retweety i komentarze pod tweetami z linkami do Substacka. Przez kilka godzin nie można było nawet wyszukać słowa “substack” na Twitterze.

Matt Taibbi (dziennikarz, którego Musk osobiście wybrał do publikowania Twitter Files) opuścił platformę na rzecz Substacka. Efekt Streisand zadziałał perfekcyjnie: więcej ludzi dowiedziało się o Notes z Twittera niż z samego Substacka.

Po kilku dniach Musk wycofał się ze wszystkich blokad. Ale sygnał był jasny: Substack stał się wystarczająco duży, żeby najbogatszy człowiek na świecie uznał go za zagrożenie.

Naziści, wolność słowa i cena zasad

W listopadzie 2023 roku dziennikarz Jonathan Katz opublikował w The Atlantic artykuł zatytułowany “Substack Has a Nazi Problem”. Zidentyfikował co najmniej 16 newsletterów z symbolami nazistowskimi — swastykami, sonnenrad — w logach lub grafikach. Dziesiątki kolejnych promowały skrajnie prawicową ideologię.

Odpowiedź Hamisha McKenziego weszła do antologii PR-owych katastrof: “Chcę jasno powiedzieć, że my też nie lubimy nazistów - chcielibyśmy, żeby nikt nie miał takich poglądów. Ale niektórzy ludzie je mają. I nie uważamy, że cenzura (włącznie z demonetyzacją publikacji) sprawia, że problem znika — wręcz przeciwnie, pogarsza go.”

Casey Newton, autor jednego z największych newsletterów technologicznych Platformer, dał Substackowi ultimatum: albo usuniecie nazistowskie treści, albo odchodzę. Substack usunął pięć kont. Newton i tak odszedł, pisząc że to “za mało, za późno”.

Platforma straciła głośnych autorów. Ale też ich zyskała: twórców, którzy cenili brak cenzury wyżej niż komfort. To jest właśnie ten polaryzujący filtr, o którym Best mówi w wywiadzie.

Podczas rozmowy z Andrewem Chenem na konferencji A16Z Chris Best dzieli świat na misjonarzy i najemników przywołując tym samym stare rozróżnienie autorstwa Jeffa Bezosa. I argumentuje, że na szczycie kończą częściej ci pierwsi.

Dlaczego? Bo po drodze zawsze pojawia się moment decyzji — sprzedać firmę, zgarnąć kasę, wyjść. Najemnik sprzedaje. Misjonarz zostaje. Różnica jest ogromna nie tylko dla samego biznesu, ale przede wszystkim dla zbudowanej społeczności wokół niego.

Substack używa kontrowersji jako filtra rekrutacyjnego. Best pyta kandydatów: wyobraź sobie, że przez twoją pracę ktoś, z kim się fundamentalnie nie zgadzasz, odnosi spektakularny sukces. Jego idee trafiają do milionów ludzi, zarabia fortunę — a ty mu w tym pomagasz. Jak się z tym czujesz?

“Są ludzie, których to energetyzuje. Są ludzie, których to odpycha. I o to właśnie chodzi” mówi Best.

Substack zapisał swoje zasady na bazie których działa firma, zanim stały się kontrowersyjne. Kiedy pojawiały się intenetowe g*wnoburze (a było ich kilka, robione przez strony z różnych stron politycznej barykady) cały zespół wiedział co jest ich fundamentem.

Sci-fi wizja i dwutygodniowy plan

Podczas wywiadu pada jedno z najlepszych zdań o budowaniu firm, jakie słyszałem: “Potrzebujesz wizji jak ze science fiction i krótkoterminowego planu. Cały środek zwykle cię wykańcza.”

Best tłumaczy: jeśli masz tylko plan krótkoterminowy, skończysz na losowym spacerze, z którego nie wyjdziesz poza lokalne maksimum. I nie zrekrutujesz nikogo mówiąc “mamy świetny plan na dwa tygodnie, a potem zobaczymy”.

Ale jeśli masz tylko wizję i próbujesz ją realizować linearnie, to najprawdopodobniej się rozbijesz na jakiejś skale, bo świat nie działa tak, jak sobie wyobrażałeś.

Substack miał wizję: świat, w którym pisarze nie zależą od wydawców ani reklamodawców, tylko od czytelników, którzy bezpośrednio za nich płacą. I krótkoterminowe plany: zdobyć Billa Bishopa, przejść przez YC, przekonać Andrew Chena do swojej filozofii działania.

Jak na razie to działa.

Artur Kurasiński

DLACZEGO WARTO ZAPISAĆ SIĘ NA KURS AI LEADERS?

O czym w sumie jest AI Leaders? Bez żadnych złośliwości – to pytanie, które naturalnie pojawia się, gdy widzimy informację o „kolejnym kursie o AI”. No to rozpakujmy ten temat!

Kurs ma 6 głównych modułów i trzy dodatki.

0️⃣ PRE-WORK – Fundament - zanim zaczniemy.
Materiały przygotowawcze, które wyrównują poziom wiedzy przed startem kursu, np. słownik pojęć AI - wizualny, z linkami do najlepszych źródeł,
orientacja w modelach AI: LLM, multimodalność, lokalne vs. chmurowe - co wybrać i kiedy, obalenie mitów o generatywnej AI, które blokują decyzje,
fundamenty prawne i cyberbezpieczeństwa - minimum od dnia pierwszego.

MODUŁ 1️⃣ - AI-driven organization. Jak przestać mówić o AI i zacząć ją wdrażać? Strategia, dane, zarządzanie zmianą i Twój pierwszy draft Kodeksu korzystania z AI.

MODUŁ 2️⃣ - Prompt engineering i context engineering. Od przypadkowego promptowania do systemowego podejścia. Techniki oparte na badaniach naukowych oraz struktury, które działają (powtarzalnie, nie tylko raz na jakiś czas).

MODUŁ 3️⃣ - Budowanie asystentów i knowledge engineering. Przestajesz być użytkownikiem AI - zaczynasz ją konfigurować. Budujesz własnych asystentów, workflow i bazy wiedzy.

MODUŁ 4️⃣ - AI w marketingu, sprzedaży i produkcie. Nie „jak szybciej pisać posty” - a „jak budować lepsze strategie, persony, kampanie i treści, które konwertują”.

MODUŁ 5️⃣ - AI w HR i L&D. Rekrutacja, rozwój, employer branding z AI, która podnosi jakość decyzji personalnych.

MODUŁ 6️⃣ - AI w back-office i finansach. Dokumenty, raporty, Excel, procurement, FP&A - miejsca, gdzie AI daje najszybszy i najbardziej mierzalny ROI.

MODUŁ EKSTRA 🪄- Stos technologiczny lidera AI. Minimalistyczny, bezpieczny zestaw narzędzi oszczędzający godziny pracy tygodniowo.

POST-WORK - Twój system na dalsze lata. Kurs się kończy, ale Twój system AI dopiero startuje. Dwa projekty scalające wszystko: personalny system zarządzania wiedzą - Twój drugi mózg, personalny asystent AI, konsultant biznesowy skonfigurowany pod Ciebie.

A gdzie „,moduł prawny”? Otóż nigdzie i wszędzie, bo w każdym z nich będę i w każdym pokażę jak prawo podąża za biznesem.

Dodatkowo dostajesz:
➡️ listę narzędzi AI dedykowanych konkretnym zadaniom,
➡️ schemat instrukcji systemowej do budowy asystenta AI,
➡️ Prompting Guidebook - PDF z najskuteczniejszymi technikami,
➡️ schemat przenikania się regulacji dotyczących AI (AI Act, RODO, NIS2, DORA i inne tajemnicze 3- i 4-literowce).

PEŁNA AGENDA I ZAPISY NA KURS >

PIERWSZY W POLSCE PROCES O KRADZIEŻ GŁOSU PRZEZ AI!

Czy sztuczna inteligencja może być autorem? Kto ma prawa do obrazu, tekstu, muzyki albo głosu wygenerowanego przez AI? I czy głos człowieka można „ukraść”, nawet jeśli nie użyto oryginalnego nagrania?

W tym odcinku TECHNOFOBII rozmawiam z Wiktoria Stasiewicz i Tomasz Ejtminowicz z Kancelarii Meritum o jednym z najważniejszych sporów naszych czasów: gdzie kończy się inspiracja, a zaczyna naruszenie praw twórców przez sztuczną inteligencję.

Punktem wyjścia jest precedensowa sprawa Jarosława Łukomskiego czyli lektora, który walczy o ochronę własnego głosu w świecie deepfake’ów, syntezatorów mowy i modeli generatywnych.
Rozmawiamy o tym, czy głos może być dobrem osobistym, czy da się go chronić jak znak towarowy, jak udowodnić naruszenie przed sądem i czy polskie prawo nadąża za technologią.

W odcinku poruszamy też temat AI Act, odpowiedzialności Big Techów, trenowania modeli na treściach chronionych prawem autorskim oraz tego, czy indywidualny twórca ma realne szanse w starciu z firmami technologicznymi.

To rozmowa o prawie, technologii i przyszłości twórczości, ale przede wszystkim o tym, czy w epoce AI człowiek nadal ma kontrolę nad własnym głosem, twarzą i dziełem.

ZAPRASZAM DO OGLĄDANIA ALBO SŁUCHANIA »

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii w tym tygodniu:

META I MICROSOFT TNĄ TYSIĄCE MIEJSC PRACY Z POWODU AI

Meta potwierdziła zwolnienia ok. 8 000 osób (10 proc. załogi) plus 6 000 niezapełnionych wakatów; cięcia ruszają 20 maja. Zuckerberg podwaja capex AI z 72 mld USD w 2025 do 115-135 mld w 2026. W tym samym tygodniu Microsoft uruchomił dobrowolny program odejść „Rule of 70” dla ok. 8 750 amerykańskich pracowników.

LINK

ALIBABA: QWEN 3.6 MAX JUŻ NIE OPEN-SOURCE

Alibaba wypuściła Qwen 3.6-Max-Preview - najmocniejszy dotąd model rodziny, z dużymi wzrostami w kodowaniu, rozumowaniu i agentic. Kluczowy szczegół: w odróżnieniu od wcześniejszych Qwenów, ta wersja jest proprietary, nie open-source. To sygnał szerszego trendu - chińskie laby przesuwają się od „darmowego frontier” do monetyzacji, gdy trzeba zwracać capex.

LINK

ZEGAR EU AI ACT TYKA

2 sierpnia 2026 wchodzą w życie rules dla high-risk AI z Annex III, Artykuł 50 (transparency) i pełen reżim kar — do 35 mln EUR lub 7 proc. globalnego obrotu. Pokrywa to praktycznie cały AI używany w HR, rekrutacji, edukacji, zdrowiu, infrastrukturze krytycznej i wymiarze sprawiedliwości. Komisja proponuje wprawdzie „Digital Omnibus”, który mógłby przesunąć Annex III na grudzień 2027, ale rozsądni compliance officers traktują sierpień jako wiążący.

LINK

ANTHROPIC WYDAŁ NA LOBBING WIĘCEJ NIŻ OPENAI

W I kwartale 2026 Anthropic wydał 1,6 mln USD na lobbing federalny w USA (vs 360 tys. rok wcześniej), OpenAI czyli 1 mln (vs 560 tys.). To ich największe kwartalne wydatki w historii. Tematy zgłoszone w raportach: AI procurement, Defense Department, supply chain, „acceptable use policy” (sedno sporu Anthropic z Pentagonem) oraz export controls. Dla porównania Meta wydała 7,1 mln USD.

LINK

ANTHROPIC MYTHOS: MODEL, KTÓRY NIEPOKOI REGULATORÓW

Mythos, najnowszy frontier model Anthropic, wpada w radar regulatorów ze względu na zdolność wykrywania luk w oprogramowaniu na masową skalę. Sam Altman publicznie odniósł się do możliwości modelu, a doniesienia mówią o nieautoryzowanym dostępie podczas testów. To pokazuje pattern, który będzie definiował następną fazę rynku: frontier modele przestają być „produktem konsumenckim”, a stają się aktywem o wrażliwości porównywalnej z bronią cyber.

LINK

AI ZASTĄPI APLIKACJE W SMARTFONACH?

OpenAI i Qualcomm pracują nad agentami AI, którzy mogą całkowicie zmienić sposób korzystania ze smartfonów, eliminując potrzebę tradycyjnych aplikacji. To podejście może uprościć obsługę urządzeń, ale jednocześnie rodzi pytania o kontrolę i zależność użytkowników od jednej technologii.
LINK

CHINY WSTRZYMUJĄ NOWE LICENCJE NA ROBOTAKSÓWKI PO AWARII BAIDU

Po tym jak 31 marca ponad 100 robotaksówek Apollo Go nagle stanęło na ulicach Wuhan zostawiając pasażerów na wiaduktach, trzy chińskie ministerstwa z MIIT na czele zamroziły wydawanie nowych pozwoleń na pojazdy autonomiczne — firmy nie mogą rozbudowywać flot, startować z pilotażami ani wchodzić do nowych miast. Akcje Baidu spadły o 3,9% w Hongkongu, Pony AI i WeRide o ok. 2%, a cios trafia w sektor wyceniany przez Soochow Securities na 83,1 mld juanów (12,2 mld USD) do 2030 roku, ścigający się z amerykańskim Waymo o globalny prymat.

LINK

Szacuje się bowiem, że około 35% plików pobieranych z internetu zawiera treści dla dorosłych, 4% wszystkich wyszukiwań dotyczy pornografii, a 70% ruchu w witrynach określanych po angielsku akronimem NSFW (Not Safe For Work) ma miejsce w godzinach pracy. Największymi konsumentami są Stany Zjednoczone, Wielka Brytania, Niemcy, Francja i Japonia. Serwis Pornhub odnotowuje ponad 3 miliardy odwiedzin miesięcznie. Każdego roku na główne serwisy trafia milion nowych filmów, w których występuje ponad 20 000 amerykańskich aktorów.

Pandemiczny wzrost

Trzy miliardy odwiedzin miesięcznie serwisu Pornhub dają wyobrażenie o skali przychodów z reklam, a popularność kamer na żywo wzrosła do 20% w związku z pandemicznym wzrostem o 25-40%. Szersza oferta rozrywki dla dorosłych stanowi dodatkowy element, ale podstawowym źródłem dochodu branży pornograficznej są reklamy cyfrowe i subskrypcje.

Globalny przemysł pornograficzny i rozrywki dla dorosłych generuje znaczne przychody, których szacunki na rok 2025 wahają się od 62,76 mld USD do 73,62 mld USD. Prognozy wzrostu wskazują na średnią roczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 7–9% do końca lat 20. XXI wieku, napędzaną przez cyfrowe streamowanie, upowszechnianie się VR i coraz większy dostęp do Internetu we wszystkich grupach demograficznych.

W latach 2024 i 2025 głównymi źródłami przychodów globalnej branży pornograficznej będą reklamy (banery i linki partnerskie), plany subskrypcyjne (premium i kamery na żywo) oraz nowe źródła przychodów, takie jak gry online i treści VR. Reklamy stanowią 70% przychodów głównych witryn, takich jak Pornhub, dzięki wysokiemu ruchowi i promocjom krzyżowym za pośrednictwem sieci takich jak TrafficJunky.

Paywalle i mikropłatności, w tym subskrypcje, pay-per-view (PPV), napiwki/tokeny i wideo na żądanie (VOD), napędzają stały wzrost przychodów w branży pornograficznej, przekształcając bezpłatny ruch w płatne interakcje, a same subskrypcje zapewniają platformom takim jak OnlyFans ponad 174 miliony użytkowników miesięcznie.

Coraz większa personalizacja

Modele te zwiększają retencję i personalizację, generując 20-70% przychodów głównych witryn w obliczu odejścia od bezpłatnych serwisów z dużą ilością reklam, choć borykają się one z 30-40% spadkiem konwersji spowodowanym rygorystyczną weryfikacją wieku.

Mikropłatności za pośrednictwem SMS-ów i tokenów kryptograficznych cieszą się popularnością w regionach o słabo rozwiniętej sieci bankowej, obniżając opłaty do 1% w porównaniu z 19% w przypadku tradycyjnych bram płatniczych, jednocześnie zmniejszając liczbę obciążeń zwrotnych, które w sektorze dla dorosłych są 5-7 razy wyższe.

Więcej - czasem wręcz potrafi narzucić swoje wybory reszcie rynku. W latach osiemdziesiątych firma Sony opracowała format Betamax, technologicznie znacznie doskonalszy niż VHS. Firma jednak zabroniła wydawania na nim filmów pornograficznych, które na VHS były powszechnie dostępne. Między innymi z tego powodu kasety VHS uzyskały taką popularność, Betamax pozostał technologiczną ciekawostką.

Kolejne innowacje takie jak streaming, płatności internetowe, wirtualna rzeczywistość i generatywna AI są intensywnie testowane przez branżę pornograficzną, która pozostaje poligonem doświadczalnym dla nowinek technologicznych, wyprzedzając główny nurt o lata.

Innowacje przeciw ograniczeniom

Nie bez powodu. AEI (Adult Entertainment Industry) funkcjonuje pod presją barier prawnych, obyczajowych i ekonomicznych, które wymuszają strategiczną innowacyjność. Brak dostępu do tradycyjnych kanałów reklamy i płatności, wysokie ryzyko chargebacków oraz ograniczenia regulacyjne spowodowały, że już w latach 90. firmy z tej branży wdrażały pierwsze systemy wykrywania oszustw online, walczyły o bezpieczeństwo transakcji i rozwijały modele subskrypcyjne.

Dziś AEI ponownie wyznacza kierunek, tym razem w obszarze generatywnej AI. W 2024 roku wartość globalnego rynku rozrywki dla dorosłych sięgnęła 65,95 mld USD, a prognozy na 2029 mówią o wzroście do nawet 100,97 mld USD. W tym wzroście kluczową rolę odgrywają innowacje napędzane przez AI oraz subskrypcyjne modele monetyzacji.

Generatywna AI pozwala tworzyć obrazy, nagrania wideo oraz głosy na żądanie, często przy użyciu promptów tekstowych. 80,6% analizowanych witryn oferuje generowanie obrazów pornograficznych, 41,7% wideo, a 44,4% interaktywnych agentów AI.

Tego rodzaju personalizacja przekłada się na ogromne zyski. Użytkownicy gotowi są płacić setki, a nawet tysiące dolarów miesięcznie za wirtualnych partnerów AI. Znane są przypadki subskrybentów wydających po 10 tys. USD miesięcznie na utrzymanie wirtualnej dziewczyny stworzonej przez AI. Mieliśmy już nawet przypadki tak potężnego przywiązania do flirtujących chatbotów, że doprowadzały użytkowników do samobójstwa z nieszczęśliwej miłości. W kontekście głębokiej relacji romantycznej kilkaset dolarów miesięcznie dla wielu może się wydawać akceptowalną kwotą nawet jeśli obiekt westchnień jest napędzany modelami AI.

Prawdziwe ciało, sztuczna inteligencja

Równocześnie AI już zautomatyzowała komunikację twórców z fanami. Na platformach typu OnlyFans dotychczas zatrudniano chatterów do prowadzenia rozmów z subskrybentami. Teraz ich miejsce zajmują boty, które personalizują rozmowy, analizują dane i są w stanie obsługiwać dziesiątki tysięcy interakcji dziennie.

Przy tym wszystkim pojawiają się poważne zagrożenia. Aż 96-98% wszystkich deepfake’ów w sieci to “niekonseksualne (utworzone bez zgody osób zaangażowanych) treści intymne” (NCII), a 99-100% ofiar stanowią kobiety. Od 2019 do 2023 roku liczba deepfake pornograficznych wzrosła o 550%. Przypadki cyfrowego molestowania, wykorzystywania wizerunku celebrytów czy zwykłych internautek do generowania pornografii bez zgody są coraz częstsze. W odpowiedzi, regulatorzy wprowadzają nowe prawo:

USA przyjęły “Take It Down Act”, Wielka Brytania uchwaliła Online Safety Act, a Unia Europejska planuje od 2026 roku obowiązek znakowania treści wygenerowanych przez AI.

Z perspektywy ekonomicznej pojawia się kolejna kwestia: zagrożenie wyparcia ludzi z rynku pracy. Modele AI generują treści szybciej i taniej. Stawki aktorów spadają, bo każdy może stworzyć cyfrowego klona znanej aktorki, lub też od zera wygenerować jej doskonalszą (lub po prostu bardziej dopasowaną do swoich preferencji) wersję. Choć wielu widzów wciąż preferuje autentyczność, to z czasem syntetyczne obrazy stają się nieodróżnialne od prawdziwych. Albo po prostu atrakcyjniejsze, bo pozbawione rozmaitych niedoskonałości, które jako ludzie po prostu mamy i mieć będziemy.

Czy ludzie śnią o elektrycznych aktorkach?

Sektor erotyczny od dziesiątek lat udowadnia, że potrafi nie tylko zaadaptować technologię, ale wręcz definiować jej kierunki rozwoju. To tam najwcześniej testuje się nowe modele biznesowe, formy monetyzacji i granice interakcji między człowiekiem a maszyną.

Obserwacja AEI daje wgląd w przyszłość całego ekosystemu cyfrowego: pytania o prywatność, autentyczność, prawa do wizerunku i relacje z AI nie są bowiem wyłącznie domeną pornografii.

Te kwestie są zwiastunem tego, z czym wkrótce zmierzy się każda gałąź przemysłu cyfrowego na świecie. Branża porno najpewniej jako jedna z pierwszych.

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

GDZIE SZUKAĆ LIDEREK I LIDERÓW AI W TWOJEJ ORGANIZACJI?

Zdradzę Ci wielką tajemnicę: nie każda organizacja potrzebuje od razu Chief AI Officera. Ale każda, która poważnie myśli o wykorzystaniu AI, potrzebuje ludzi, którzy będą umieć zmienić ją od środka…

Liderzy (liderki) i ambasadorzy (ambasadorki) AI bardzo rzadko znajdziesz tam, gdzie wydaje Ci się to najlogiczniejsze. To nie zawsze są osoby piastujące najwyższe stanowiska w firmie, ale często po prostu osoby, które po prostu testują nowe narzędzia, usprawniają swoją pracę, zadają dobre pytania o dane, procesy i ryzyka, a potem potrafią pokazać reszcie zespołu, co naprawdę działa.

Zatem jak i gdzie ich szukać?

Szukaj ludzi, którzy nie zachwycają się samym „AI”, tylko widzą konkretne zastosowania. Takich, którzy rozumieją proces, potrafią wskazać wąskie gardła i wiedzą, gdzie automatyzacja albo asystent AI mogą dać realny zwrot.

Szukaj osób, które umieją łączyć biznes, operacje i technologię, bo prawdziwa organizacja AI-driven nie powstaje z samych promptów, tylko z połączenia danych, wiedzy, odpowiedzialności i zarządzania zmianą.

Dobry ambasador AI nie jest też „ewangelistą od slajdów”. To ktoś, kto potrafi budować standardy pracy: wie, kiedy AI przyspiesza, kiedy halucynuje, kiedy trzeba zweryfikować wynik, a kiedy włączyć prawnika albo compliance. Rozumie, że strategia AI to nie dokument „na półkę”, tylko element zarządzania ryzykiem, kulturą organizacyjną i przewagą konkurencyjną.

W praktyce warto szukać 5 typów osób:

→ tych, którzy sami z siebie eksperymentują i dowożą efekty,
→ tych, którzy naturalnie uczą innych,
→ tych, którzy znają krytyczne procesy w firmie,
→ tych, którzy potrafią przełożyć chaos na workflow,

..oraz tych, którzy zadają niewygodne, ale potrzebne pytania o bezpieczeństwo danych, odpowiedzialność i sens wdrożenia. To właśnie z nich najczęściej wyrastają przyszli liderzy AI w organizacji.

Największy błąd? Szukać ambasadorów AI wyłącznie w ramach ról technicznych (IT, CTO itd). Bo czasami prawdziwa zmiana dzieje się w marketingu, sprzedaży, HR, finansach, back-office i operacjach czyli wszędzie tam, gdzie można budować lepsze workflow, asystentów AI i powtarzalne standardy działania.

Właśnie o tym jest AI LEADERS: jak budować organizację AI-driven, jak tworzyć kodeks i strategię AI, jak wybierać właściwe osoby do prowadzenia zmiany i jak przekładać technologię na realną wartość biznesową.

Prowadzący kurs: ja, Przemek Jurgiel-Zyla i Paula Skrzypecka, wiele sesji live z ekspertami oraz 12 miesięcy dostępu do całego materiału (wraz z aktualizacjami).

PEŁNA AGENDA SZKOLENIA I ZAPISY TUTAJ 👉

RAPORT - JAK SPRZEDAJE POLSKA BRANŻA IT?

Trzy czwarte firmy IT w Polsce zdobywa klientów przez polecenia; 40% firm IT wydaje na marketing mniej niż 5 tys. PLN miesięcznie; żadna nie reklamuje się na LinkedIn.

Te oraz inne intrygujące dane udało się zebrać w raporcie "Jak sprzedaje polskie IT". Dane uzupełnione są o komentarze kilkunastu ekspertów w tym Margaret Sikora, Łukasz Kosiuniak czy Krzyszfot Pawlak.

Nowy raport Growthgency pokazuje, że sektor technologiczny rośnie, ale zdaje się być skoncentrowany na jednym kanale.

Więcej szczegółów w tym raporcie do pobrania stąd »>

Zapraszam na wywiad z Rafałem Bauerem, ex-prezesem Vistula & Wólczanka i twórcą pierwszego wrogiego przejęcia w Polsce po 1989 roku...

Rafał był pierwszym w Polsce menedżerem, który zbudował biznesowe imperium na giełdowej inżynierii finansowej, hollywoodzkim marketingu i narracji rodem z najlepszych podręczników marketingu. I przekonał się, że w czasie 6 tygodni ktoś może skutecznie to wszystko storpedować.

To jest wywiad z człowiekiem, który opowiada swoją historę stania się jednocześnie bohaterem i antybohaterem jednej z najgłośniejszych historii polskiego biznesu czyli fuzji Vistuli z Wólczanką, kampanii z Brosnanem za 300 tys. dolarów, wrogiego przejęcia W. Kruka i spektakularnego zakończenia całego procesu (nie chcę zdradzać dokładnie co się stało - będziecie musieli posłuchać sami ;).

Rozmawiamy o technologii wpływu: jak działa czarny PR, czym różni się rozmowa z dziennikarzem od rozmowy “off the record”, jak w 2008 roku ktoś “majstrował przy kursie” z komputera w biurze maklerskim i dlaczego młody CEO z czerwonym Ferrari był łatwiejszym celem niż ten sam CEO z restrukturyzacyjnym CV.

ZOBACZ albo POSŁUCHAJ! »

Kolejne spotkanie z serii #TheFoundation już 7 maja! W trakcie majowej edycji będziemy rozmawiali o AI w przemyśle kreatywnym (filmie, serialu, reklamie czy grach).

​Pojawią się i podzielą się z nami swoją wiedzą:

Karol Zbikowski (CEO Platige Image) - Platige ma na swoim koncie ponad 5000 filmów reklamowych i współpracuje z największymi agencjami reklamowymi w Polsce i na świecie: BBDO, DDB, Grey, Havas, JWT, Saatchi & Saatchi, PZL, Publicis, Young and Rubicam a także Acitivison, Ubisoft, SEGA, Creative Assembly, CD Projekt Red.

Krzysztof Hrycak (CEO NOLABEL) - Krzysiek tworzył VFXy między innymi dla netfliskowych hitów jak "Heweliusz" i "Wielka woda". NoLabel pracowało również przy tak znanych projektach, jak nominowany do Oscara Twój Vincent czy Powidoki Andrzeja Wajdy.

Max Salamonowicz (CEO Aimmersive) - Max opowie o Omea™ (interactive narrative gaming platform).

Zapisy i szczegóły tutaj: https://luma.com/21lwjry6

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

BIG TECHY ŚLEDZĄ NAS POMIMO REZYGNACJI?

Niezależny audyt sugeruje, że Google, Microsoft i Meta mogą nadal zbierać dane użytkowników nawet po wyłączeniu opcji śledzenia. Wnioski budzą poważne pytania o skuteczność narzędzi prywatności i realną kontrolę nad danymi w sieci.

LINK

INTERFEJSY MÓZG-KOMPUTER - JAK TO JEST MIEĆ IMPLANT W GŁOWIE?

Rozwój technologii BCI pokazuje, że sama precyzja odczytu sygnałów to za mało — kluczowe staje się doświadczenie użytkownika i komfort korzystania z systemu. Inżynierowie coraz częściej skupiają się na tym, jak uczynić interfejsy bardziej intuicyjnymi i mniej obciążającymi dla mózgu.

LINK

ROSJANIE PODDAJĄ SIĘ ROBOTOM NA FRONCIE

Ukraińskie siły informują, że rosyjscy żołnierze coraz częściej kapitulują przed bezzałogowymi systemami bojowymi, co pokazuje rosnącą rolę technologii w konflikcie. Zjawisko to może zmienić sposób prowadzenia działań wojennych i wpłynąć na morale obu stron.

LINK

ROSNĄCE OBAWY WOKÓŁ AI I CENTRÓW DANYCH

Opinia publiczna coraz bardziej obawia się wpływu sztucznej inteligencji i rozbudowy centrów danych na środowisko oraz społeczeństwo. Jednocześnie firmy takie jak Anthropic i OpenAI mierzą się z presją przed potencjalnymi debiutami giełdowymi.

LINK

ALLBIRDS STAWIA NA AI, BY RATOWAĆ SPRZEDAŻ

Producent butów Allbirds próbuje wykorzystać sztuczną inteligencję do poprawy wyników i odbudowy zainteresowania marką na rynku. Firma liczy, że nowe technologie pomogą jej odzyskać konkurencyjność w trudnym otoczeniu biznesowym.

LINK

META DOMINUJE NA RYNKU REKLAM SOCIAL MEDIÓW

Meta odpowiada za aż 70% przychodów z reklam w mediach społecznościowych, umacniając swoją pozycję dzięki Facebookowi i Instagramowi. Skala tej dominacji pokazuje, jak trudno konkurencji zagrozić jej modelowi biznesowemu.

LINK

AI POGORSZY GLOBALNY KRYZYS ELEKTROŚMIECI

Rosnąca ilość zużytej elektroniki na świecie obnaża brak skutecznych systemów recyklingu i pogłębia problemy środowiskowe w krajach rozwijających się. Artykuł pokazuje, jak globalne przepływy odpadów elektronicznych napędzają nierówności i narażają lokalne społeczności na poważne zagrożenia zdrowotne.

LINK

TIM COOK ODCHODZI Z APPLE

Po latach kierowania Apple Tim Cook ustępuje ze stanowiska CEO, kończąc jedną z najbardziej wpływowych er w historii firmy. Decyzja rodzi pytania o przyszłość giganta i kierunek, jaki obierze jego następca w czasach rosnącej konkurencji technologicznej.

LINK

Mydło, Miasto, Maszyna

W połowie XIX wieku amerykańska gospodarka przeżywała boom na olej wielorybi. Stosowano go do oświetlenia miast, produkcji mydeł i przemysłowych smarów. Szczególnie udana wyprawa pozwalała również uzyskać ambrę, której kilkukilogramowe bryły nawet dziś kosztują setki tysięcy dolarów.

Zorganizowanie wyprawy wielorybniczej wymagało ogromnego kapitału: statku, załogi, zapasów na kilka lat. Wysłanie pojedynczego statku byłoby głupotą, bo ryzyko było ekstremalne. Około dwóch trzecich ekspedycji kończyło się stratami lub mizernym zyskiem. Jednak te nieliczne udane wracały z ładowniami pełnymi cennego surowca, generując zwroty rzędu kilkudziesięciu, a nawet kilkuset procent.

Załoga nie dostawała pensji, lecz tzw. “lays” – ułamkowe udziały w przyszłym zysku, np. 1/175 czy 1/300. Model ten przypomina dzisiejsze opcje na udziały w startupach. Centralną rolę odgrywali „whaling agents” czyli organizatorzy i dystrybutorzy kapitału, którzy dzielili ryzyko pomiędzy wielu inwestorów i pobierali prowizję (średnio aż 39% zysków).

Ich praca polegała na selekcji kapitanów, logistyce i maksymalizowaniu szans sukcesu tak jak współczesne fundusze VC wspierają swoje portfelowe spółki. Jeśli spośród setki wysłanych statków tylko kilka przywoziło ładownie pełne oleju, (niemal) wszyscy odchodzili od stołu zadowoleni. Inwestorzy, bo dzięki rozłożeniu ich wkładu na wiele statków i tak wychodzili na swoje. Załogi, bo wracali bardzo bogaci. Agenci, bo ich prowizje były niemal tak tłuste jak olej wielorybi.

Najmniej zadowolone były załogi wypraw, które nie odniosły sukcesu.

Od wielorybów do jednorożców

Ten archaiczny system opierał się na fundamentalnej zasadzie, którą dziś nazywamy Power Law (prawie potęgi). To zjawisko, w którym zdecydowaną większość wartości generuje niewielki odsetek przypadków.

W kontekście VC oznacza to, że 1–2 inwestycje z portfela pokrywają straty poniesione na pozostałych 8–9. Dane z branży pokazują, że 65–70% startupów finansowanych przez VC nie przynosi zysku, lub też zysk ten jest niewystarczający. Natomiast pojedyncze “jednorożce” (firmy warte ponad 1 mld USD) generują 10–100x zwrot na zainwestowanym kapitale (Cambridge Associates, 2023).

VC nie działa więc jak tradycyjny bank czy fundusz inwestycyjny – to gra o wysoką stawkę, w której średnia nie ma znaczenia, a cała strategia opiera się na rozłożeniu ryzyka na wiele ekstremalnie nieprzewidywalnych projektów. Dlatego tak ważna jest dywersyfikacja: fundusze zazwyczaj inwestują w 20–30 firm w jednym cyklu, licząc, że choć jedna lub dwie “upolują wieloryba”. Albo okażą się jednorożcem.

Rok po wojnie

Za narodziny współczesnego venture capital uznaje się rok 1946, kiedy Georges Doriot (profesor Harvardu i były oficer wojskowy) założył ARDC (American Research and Development Corporation).

Fundusz ten jako pierwszy zebrał publiczne środki i zainwestował w spółki oparte na technologii i badaniach naukowych. Najsłynniejszym sukcesem ARDC była inwestycja w Digital Equipment Corporation (DEC), która przyniosła ponad 70-krotny zwrot!

Lata 70. i 80. przyniosły eksplozję VC w Kalifornii. Fundusze takie jak Sequoia Capital czy Kleiner Perkins Caufield & Byers sfinansowały rozwój Apple, Intel, Genentech czy Cisco - firm, które zdefiniowały nowoczesną gospodarkę. Kluczową innowacją było nie tylko dostarczanie pieniędzy, ale też aktywna pomoc w rekrutacji, strategii i skalowaniu firm.

W chwili założenia Apple Steve Jobs miał 21 lat. Z pewnością był wizjonerem, być może geniuszem, jednak musiało mu zwyczajnie brakować doświadczenia związanego z codziennym prowadzeniem rosnącej firmy, czy rozwiązywaniem problemów z urzędami. To podejście określono mianem smart money - zanim fundusz wysyłał statek w pogoni za wielorybami, doglądał czy kadłub nie przecieka oraz czy kapitan nie kłamał o swoich umiejętnościach.

Podstawowe parametry typowego VC

Współczesny fundusz VC działa zazwyczaj według kilku standardowych zasad:

• Model 2/20: 2% rocznej opłaty za zarządzanie + 20% „carried interest” od zysków ponad próg zwrotu.

• Horyzont inwestycyjny: 7–10 lat – z czego 3–5 lat to aktywne inwestowanie, reszta to okres wychodzenia z inwestycji.

• Rozmiar portfela: od 10 do 50 spółek, w zależności od wielkości funduszu.

• Etap inwestycji: seed, early stage (Series A–B), later stage – każdy poziom wiąże się z innym profilem ryzyka i oczekiwanym zwrotem.

• Zwroty: tylko top 25% funduszy osiąga średni roczny zwrot powyżej 20% – większość plasuje się poniżej tego progu.

Fundusz VC nie inwestuje po to, żeby zarobić „trochę” na każdej spółce. VC inwestuje wiedząc, że wiele startupów upadnie albo odda słaby zwrot. Dlatego pojedynci zwycięzcy muszą zarobić tak dużo, żeby pokryć straty na reszcie portfela i jeszcze dać dobry wynik całemu funduszowi.

Najprościej wygląda to tak:

Fundusz VC inwestuje w 20 startupów. I teraz załóżmy, że:

• 10 z nich upada i daje zerowy zwrot

• 5 zwraca tylko kapitał włożony albo niewiele więcej

• 3 daje umiarkowany zwrot z inwestycji

• tylko 1–2 inwestycje robią naprawdę dobry wynik (zwrot typu x10)

To oznacza, że fundusz nie może szukać firm, które „może kiedyś zarobią 2x albo 3x”. To za mało. On potrzebuje spółek, które mają szansę urosnąć bardzo szybko i bardzo mocno.

Globalnie rok 2025 był dla branży VC raczej rokiem ostrożnego odbicia niż pełnego boomu. Inwestycje rosły kwartalnie, ale rynek pozostawał bardzo selektywny, a kapitał koncentrował się głównie wokół AI i kilku dużych rund. W III kwartale 2025 globalne inwestycje VC osiągnęły 120,7 mld USD w 7 579 transakcjach, a aktywność rosła czwarty kwartał z rzędu. Jednocześnie liczba transakcji lekko spadła, co sugeruje mniejszą liczbę, ale większy rozmiar finansowań.

Rynek był mocno skoncentrowany na AI: niemal połowa globalnych inwestycji VC w 2025 r. trafiła do firm AI, około 211 mld USD.

Europa też poprawiała wyniki, choć wolniej niż USA, a kilka dużych rund w AI napędzało cały rynek. Największe transakcje w regionie obejmowały m.in. Mistral i Nscale po 1,5 mld USD każda.

Mimo rosnącej konkurencji, podstawy pozostają te same: odwaga w podejmowaniu ryzyka, zaufanie do nieoczywistych wizji i cierpliwość w oczekiwaniu na “wieloryba”.

Być może dlatego historia venture capital tak dobrze wpisuje się w analogię z XIX-wiecznymi ekspedycjami a branża startupowa wciąż opiera się na tym samym archetypie: małej grupie śmiałków, być może szaleńców, która stawia wszystko na jedną kartę.

Artur Kurasiński

Jeśli szukasz wiedzy związanej z rynkiem VC to polecam rozważyć lekturę następujących książek:

Tajemnice Sand Hill Road Zasady venture capital

Venture Deals

Mastering the VC Game

The Hard Thing about Hard Things

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

AI W ORGANIZACJI: PRZYJACIEL CZY REALNE ZAGROŻENIE?

Większość firm wrzuca dziś wszystko do jednego worka z napisem „AI”:
asystent, workflow, agent, agentic AI.

Bo to wszystko brzmi bardzo podobnie, prawda? Ale biznesowo i prawnie to są zupełnie różne poziomy dojrzałości organizacji, odpowiedzialności i ryzyka.

Asystent pomaga wykonać zadanie. Workflow porządkuje sekwencję działań. Agent podejmuje decyzje w ramach określonego celu a agentic AI zaczyna działać bardziej autonomicznie, często łącząc wiele kroków, narzędzi i źródeł wiedzy.

I właśnie tutaj zaczyna się problem.

Bo jeśli organizacja nie rozumie, z czym naprawdę ma do czynienia, to bardzo łatwo pomylić „sprytne narzędzie” z systemem, który realnie wpływa na procesy, dane, odpowiedzialność i bezpieczeństwo. Dlatego dojrzałość AI w firmie nie zaczyna się od kolejnej subskrypcji.

Zacznijmy się od nazwania rzeczy po imieniu (bo najpierw trzeba wiedzieć):
co budujemy, po co to budujemy, na jakich danych to działa, kto odpowiada za wynik, i gdzie kończy się wygoda, a zaczyna ryzyko.

Najgorsze, co można dziś zrobić, to zachwycić się „agentami”, nie mając poukładanych podstaw: kontekstu, zasad pracy, repozytorium wiedzy i kontroli nad tym, co AI wie, czego nie wie i czego robić nie powinna.
Firmy nie potrzebują więcej chaosu pod hasłem AI.

Twoja organizacja potrzebuje lepszych definicji, lepszych procesów i lepszych decyzji - nie dlatego, że to jest modne tylko dlatego, że to oznacza lepsze określenie czego brakuje w Twojej organizacji i co musisz poprawić (dlatego tak ważne jest rozróżnienie: asystent vs workflow vs agent vs agentic AI).

Właśnie dlatego stworzyliśmy nasz kurs kohortowy - w pięć tygodni poznasz wszystko co jest niezbędne aby w twojej organizacji poukładać procesy, stworzyć kodeks praktyk AI i co najważniejsze: znaleźć i wyszkolić liderki i liderów, którzy sami będą szkolili kolejne osoby.

Prowadzący kurs: ja, Przemek Jurgiel-Zyla i Paula Skrzypecka, wiele sesji live z ekspertami oraz 12 miesięcy dostępu do całego materiału (wraz z aktualizacjami).

Pełna agenda i zapisy tutaj 👉

SZUKAMY STARTUPÓW AI-FIRST!

Zapraszam na kolejną serię spotkań otwartych w ramach #AIStartupsHunt przed nami! Już 16 kwietnia zapraszamy na panel dyskusyjny poświęcony przyszłości sektora technologii finansowych.

Zaproszeni eksperci przeanalizują kluczowe trendy, szanse oraz ryzyka strukturalne, przed którymi stoją założyciele w perspektywie 2030 roku. Porozmawiamy o tym, jak pozycjonować startupy w obliczu dynamicznych zmian regulacyjnych, rosnących wymagań w zakresie rezyliencji AI oraz ewoluujących oczekiwań cyfrowego konsumenta.

W pierwszym spotkaniu udział wezmą:

👉 Artur ✨ Kurasiński - Prowadzący i współtwórca cyklu spotkań #AIStartupsHunt,
👉 Bartosz Narzelski - Ekspert Fintech Poland / FFvLab
👉 Michal Miszulowiczł - Dyrektor ds. Współpracy ze Startupami i Scaleupami w BNP Paribas Polska
👉 Adam Bartkiewicz - Partner Zarządzający w hasztag#DOVStarter
👉 Jakub Derulski – Counsel w zespole Regulatory w PwC Legal, z 10-letnim doświadczeniem w doradztwie regulacyjnym dla sektora finansowego
👉 Aneta Girdwoyń (Kmoch) – Founderka regAlly, ekspertka w obszarze RegTech

ZAPISZ SIĘ NA EVENT TUTAJ »

ANATOMIA STARTUPOWEGO EXITU

Zapraszam na wywiad z Anna Lankauf, współzałożycielką i wieloletnią CEO Callstack, a dziś inwestorką i aktywną business angel…

Rozmawiamy o budowaniu globalnej firmy technologicznej z Polski, skalowaniu biznesu bez klasycznego technicznego backgroundu, szukaniu klientów na zagranicznych rynkach i tworzeniu organizacji, która rośnie szybko, ale nie traci swojego kręgosłupa. Pytam też o to jak wyglądała droga Callstack od specjalistycznej spółki technologicznej do jednej z najbardziej rozpoznawalnych firm na świecie w obszarze React Native.

Rozmawiamy o pieniądzach, motywacji, dywidendach, inwestowaniu w startupy na etapie pre-seed i seed, a także o tym, czy po zbudowaniu jednej dużej firmy chce się jeszcze raz wejść do tej samej rzeki. Zapraszam!

ZOBACZ

POSŁUCHAJ

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

MUSK CHCE USUNIĘCIA ALTMANA Z OPENAI

Elon Musk domaga się usunięcia Sam Altman ze stanowiska szefa OpenAI w ramach pozwu sądowego, co zaostrza konflikt wokół kierunku rozwoju organizacji. Spór ujawnia głębokie napięcia dotyczące kontroli nad jedną z najważniejszych firm AI na świecie.

LINK

ICE PRZYZNAŁA SIĘ, ŻE KORZYSTA ZE SZPIEGOWSKICH NARZĘDZI

Amerykańska agencja U.S. Immigration and Customs Enforcement wykorzystuje zaawansowane technologie inwigilacyjne do śledzenia osób, co budzi poważne obawy o prywatność. Eksperci ostrzegają, że skala i sposób użycia tych narzędzi mogą wykraczać poza dotychczasowe standardy kontroli.

LINK

GRECJA ZABLOKUJE SOCIAL MEDIA DLA DZIECI

Greece planuje wprowadzić zakaz korzystania z mediów społecznościowych dla osób poniżej 15. roku życia od 2027 roku, aby chronić młodszych użytkowników przed negatywnym wpływem platform. Propozycja może wywołać debatę o granicach regulacji internetu i skuteczności egzekwowania takich przepisów.

LINK

KLIENCI CHCĄ KUPOWAĆ ZA POMOCĄ CZATBOTÓW

Badanie Kantar pokazuje, że już co trzeci konsument jest otwarty na kupowanie produktów bezpośrednio przez narzędzia AI, choć większość nadal traktuje je raczej jako pomoc w wyszukiwaniu i porównywaniu ofert niż finalizacji transakcji.

LINK

GEN Z UFNIEJSZE WOBEC AI NIŻ INNE GENERACJE

Młodsze pokolenie znacznie częściej niż starsi użytkownicy deklaruje pozytywne nastawienie do sztucznej inteligencji i widzi w niej realne wsparcie w codziennym życiu oraz pracy. Jednocześnie badanie pokazuje wyraźny podział pokoleniowy – starsi pozostają bardziej sceptyczni i ostrożni wobec rosnącej roli AI.

LINK

HUAWEI WCHODZI DO GRY O USŁUGI CLOUD

Chiński gigant technologiczny wykorzystuje napięcia geopolityczne i ograniczenia wobec zachodnich firm, by rozwijać swoje usługi chmurowe na rynkach Zatoki Perskiej. W obliczu problemów takich graczy jak AWS, Huawei stawia się jako alternatywa, budując cyfrową niezależność regionu.

LINK

CLAUDE DLA FIRM ZYSKUJE AUTONOMIĘ

Anthropic wprowadza nową funkcję: agenty Claude, które mogą wykonywać złożone zadania biznesowe w imieniu użytkowników, wykraczając poza zwykłe generowanie treści. To krok w stronę bardziej autonomicznych systemów AI, które realnie wspierają operacje firm.

LINK

AI ZAMIAST ZUCKERBERGA?

Mark Zuckerberg i Meta rozwijają realistycznego awatara AI, który może rozmawiać z pracownikami i przekazywać im wskazówki, odtwarzając styl i sposób myślenia założyciela. Projekt wpisuje się w ogromne inwestycje firmy w sztuczną inteligencję, choć budzi pytania o granice wykorzystania takich technologii i ich wpływ na kulturę pracy.

LINK

FRANCJA PORZUCA WINDOWS NA RZECZ LINUXA

Francuski rząd planuje stopniowe odejście od systemu Windows, stawiając na rozwiązania open source, by uniezależnić się od amerykańskich gigantów technologicznych. Decyzja wpisuje się w szerszą strategię cyfrowej suwerenności i może wpłynąć na inne kraje UE.

LINK

AI REWOLUCJONIZUJE MATEMATYKĘ

Sztuczna inteligencja przestaje być tylko pomocą do rozwiązywania łamigłówek i coraz częściej wspiera matematyków w formułowaniu przypuszczeń oraz dowodzeniu nowych wyników. Tekst dobrze pokazuje, że przełom już się zaczął, ale równie mocno wybrzmiewa w nim pytanie o to, jak ta zmiana przekształci samą kulturę uprawiania matematyki.

LINK

W roku 1983 Prezydenta Ronald Reagan roku ogłosił powstanie “Inicjatywy Obrony Strategicznej” (“Strategic Defense Initiative” w skrócie SDI), zwanej potocznie „Gwiezdnymi Wojnami”. Był to bardzo ciekawy jak na tamte czasy i niesamowicie ambitny program obrony przeciwrakietowej USA, który zakładał użycie naziemnych i kosmicznych laserów oraz systemów satelitarnych do niszczenia radzieckich rakiet uniemożliwiając im dotarcie na teren USA. Pomimo wydania ~30 mld dolarów na rozwój programu nigdy nie został zrealizowany, ale pozwoliły rozwinąć technologie pocisków antybalistycznych (ang. Anti Ballistic Missile, ABM) używanych współcześnie.

Poza chwytliwą nazwą nikt w Pentagonie nie wierzył w ten program ani też nie widział sensu w wydawaniu pieniędzy podatnika na walkę w kosmosie. ZSRR i cały blok komunistyczny powoli kładł się do grobu, Chiny nie aspirowały jeszcze jako światowy gracz a wizja starć w przestrzeni kosmicznej była domeną filmowców a nie wojskowych.

I z takim nastawieniem w zasadzie doszliśmy do naszych czasów bo jeszcze dekadę temu wojna w kosmosie była domeną science fiction. Dziś stała się scenariuszem operacyjnym (z którym liczą się największe mocarstwa i nie chodzi już tylko o ryzyko a o planowanie operacji, rozwijanie broni i koordynację sojuszników) a domena “space” jest kolejną (po lądzie, morzu, powietrzu, cyberprzestrzeni) z którą wojskowi muszą się liczyć

Konflikty w przestrzeni kosmicznej przestały być hipotetyczne a są realnym elementem współczesnej geopolityki. Punktem zwrotnym dla Pentagonu było ćwiczenie z końca 2024 roku, w którym amerykański i francuski satelita przeprowadziły tzw. rendezvous and proximity operation (czyli manewr bliskiego podejścia do innego obiektu w orbicie).

Co ciekawe, celem był „nieokreślony” satelita (zapewne rosyjski, biorąc pod uwagę wcześniejsze skargi Francji na jego manewry). To pierwsza taka operacja z państwem spoza sojuszu Five Eyes, przeprowadzona nie w reakcji na zagrożenie, ale z premedytacją. To stanowi bardzo jasny sygnał dla całego świata i potencjalnych wrogów: Stany Zjednoczone nie tylko umieją działać w kosmosie ale chcą pokazać, że potrafią to robić wspólnie z sojusznikami.

Znaczenie przestrzeni kosmicznej dla działań wojennych stale rośnie. W czerwcu 2025 roku USA przeprowadziły precyzyjne uderzenie na cele w Iranie, które (jak mówi jeden z urzędników) było „w większości wspierane z orbity”.

Tymczasem nie tylko Amerykanie rozwijają zdolności orbitalne. Od 2015 roku Chiny zwiększyły liczbę startów satelitarnych ośmiokrotnie, a armia tego kraju wyspecjalizowała się w wojnie elektronicznej w kosmosie. Rosja testowała uzbrojone satelity, Indie – broń anty-satelitarną. USA oskarżają Moskwę o opracowywanie broni orbitalnej z ładunkiem nuklearnym, zdolnej zniszczyć tysiące satelitów na niskiej orbicie. Zderzenie strategicznych interesów w orbicie jest nieuniknione. Jeszcze kilka lat temu Space Command unikało mówienia o ofensywnych zdolnościach w przestrzeni kosmicznej. Dziś ton jest inny.

W ramach planu „Golden Dome”, inspirowanego wizją Donalda Trumpa, USA rozwijają koncepcję kosmicznej tarczy obronnej, opartej na interceptorach gotowych niszczyć zarówno rakiety, jak i satelity.

W działaniach tych nie są osamotnieni. W ramach inicjatywy Operation Olympic Defender, USA współpracują z sześcioma państwami – Australią, Kanadą, Wielką Brytanią, Francją, Niemcami i Nową Zelandią by wspólnie odstraszać działania agresywne w kosmosie. W kwietniu 2025 wszystkie te kraje podpisały plan wspólnej kampanii, której szczegóły zostaną dopracowane latem.

Strategia techniczna opiera się na trzech filarach: zwiększeniu ilości paliwa na pokładzie satelitów, wdrożeniu technologii tankowania w orbicie której skuteczność zademonstrowały już Chiny oraz budowie rozproszonych konstelacji, składających się z tanich, wymienialnych satelitów, które trudniej zniszczyć jednocześnie.

Równocześnie rozwijane są technologie sztucznej inteligencji. W przyszłości satelity nie będą już jedynie pasywnymi narzędziami, ale autonomicznymi jednostkami zdolnymi do oceny sytuacji i samodzielnego reagowania.

Generał Whiting marzy o systemach, które automatycznie wykrywają niebezpieczne obiekty i zmieniają orbitę bez ingerencji człowieka. Na razie sztuczna inteligencja wspiera działania naziemne w postaci „SpaceBot”, dużego modelu językowego przeszkolonego na danych wywiadowczych, który pozwala planistom analizować scenariusze ataków z niespotykaną wcześniej szybkością.

Wszystkie te zmiany (od ćwiczeń RPO po plany orbitalnej tarczy) świadczą o jednym: wojna w kosmosie nie jest już potencjalną możliwością, ale elementem realnego planowania strategicznego. Mocarstwa nie pytają już „czy”, ale „jak i kiedy” zabezpieczyć swoją obecność ponad atmosferą.

Czy to wyścig, który można jeszcze zatrzymać? A może właśnie obserwujemy narodziny nowej, permanentnej sfery konfliktów, ale też niesamowicie

Z tej perspektywy nie dziwi, że planowane IPO SpaceX może dać spółce Muska astronomiczną wycenę prawie 1,5 biliona dolarów bo SpaceX jest dominującym graczem na największym rynku, jaki kiedykolwiek istniał czyli kosmosie. SpaceX kontroluje 2/3 wszystkich satelitów krążących wokół Ziemi i odpowiadało za 85% wszystkich amerykańskich startów kosmicznych w zeszłym roku i działa za jedną piątą kosztów swojego najbliższego krajowego konkurenta.

W 2025 roku SpaceX osiągnęła 8 miliardów dolarów zysku przy przychodach wynoszących około 16 miliardów dolarów, a analitycy przewidują, że w 2026 roku sprzedaż wzrośnie o 25%. Wycena na poziomie 2 bilionów dolarów oznaczałaby wskaźnik ceny do sprzedaży na poziomie 125. Dla porównania wskaźnik P/S NVIDIA to raptem 25. Kiedy Google weszła na giełdę, jej akcje były wyceniane na 10-krotność ostatnich przychodów przy wzroście przychodów wynoszącym 240%.

SpaceX wchodzi na giełdę przy wycenie na poziomie 125-krotności ostatnich przychodów, przy wzroście przychodów wynoszącym 25%. Wzrost przychodów SpaceX jest więc prawie 10 razy niższy niż w przypadku Google, a mimo to wycena tej firmy jest ponad 10 razy wyższa.

Kosmos.

Źródło

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

O AI I ROBOTYKA DUAL-USE JUŻ 20 KWIETNIA!

AI przestaje być tylko tematem prezentacji i raportów. Coraz częściej staje się narzędziem wpływającym na bezpieczeństwo, infrastrukturę, automatykę i sposób działania firm.

Już 20 kwietnia w ramach cyklu THE FOUNDATION spotkamy się, żeby porozmawiać o AI z praktykami, przedsiębiorcami i naukowcami, którzy budują realne zastosowania tej technologii. Tym razem skupimy się na AI i robotyce w zakresie dual-use i zastosowania militarnych.

Porozmawiamy o:
* Physical AI i autonomii wykraczającej poza hype na humanoidy
* projektowaniu voice agentów: od chaosu w mailach i procedurach do działających wdrożeń
* AI w ochronie infrastruktury krytycznej, systemach dronowych i obszarze defence-tech

Liczba miejsc jest ograniczona, a udział wymaga akceptacji organizatora.

Zarejestruj się tutaj:
https://luma.com/kmlogkk5

Wstęp wolny.

ZAPRASZAM DO ZAPISÓW!

OSZCZĘDZANIA MOŻNA SIĘ NAUCZYĆ

W tym odcinku TECHNOFOBII rozmawiam z Przemysławem Barankiewiczem - szefem Finax w Polsce, członkiem zarządu CFA Society Poland, byłym redaktorem naczelnym Bankier.pl i jednym z ludzi, którzy przeszli całą cyfrową rewolucję w mediach i finansach.

Czy technologia naprawdę pomaga nam lepiej zarządzać pieniędzmi — czy tylko daje złudzenie kontroli? Rozmawiamy o tym i innych tematach jak:

• pęknięciu bańki dotcomów i początkach polskiego internetu,
• cyfrowej transformacji mediów i końcu epoki papieru,
• tym, jak powstawały pierwsze biznesowe produkty mobilne,
• robodoradcach, pasywnym inwestowaniu i ETF-ach,
• przyszłości emerytur w Polsce,
• AI w dziennikarstwie i inwestowaniu,
• finansowych błędach Polaków i stanie edukacji ekonomicznej,
• tym, czy technologia realnie zwiększa nasze bezpieczeństwo finansowe.

To nie jest rozmowa o „gorących tipach inwestycyjnych”. To odcinek o tym, jak technologia przebudowuje nasze relacje z pieniędzmi, ryzykiem, pracą i przyszłością.

ZOBACZ📺

POSŁUCHAJ🎙️

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

GOOGLE OSTRZEGA PRZED KWANTOWĄ APOKALIPSĄ

Google alarmuje, że rozwój komputerów kwantowych może w przyszłości złamać obecne standardy szyfrowania, zagrażając globalnemu bezpieczeństwu danych. Firma podkreśla pilną potrzebę wdrażania kryptografii odpornej na ataki kwantowe, zanim technologia stanie się realnym zagrożeniem.

LINK

WYROK META VS YOUTUBE MOŻE WSTRZĄSNĄĆ SOCIAL MEDIÓW

Rozstrzygnięcie sporu między gigantami może stworzyć precedens wpływający na sposób działania platform cyfrowych na całym świecie. Decyzja sądu może przełożyć się na nowe regulacje, modele biznesowe i relacje między twórcami a technologicznymi firmami.

LINK

NASA PRZYSPIESZA PLANY BAZY NA KSIĘŻYCU I LOTU NA MARSA

NASA intensyfikuje przygotowania do budowy stałej bazy na Księżycu, traktując ją jako kluczowy etap w drodze na Marsa. Nowe projekty statków kosmicznych i infrastruktury pokazują, że agencja coraz poważniej podchodzi do długoterminowej obecności człowieka poza Ziemią.

LINK

UBER STAWIA NA ROBOTAKSÓW W EUROPIE

Uber rozwija współpracę z firmami technologicznymi, by wprowadzić autonomiczne taksówki na europejskie ulice. Partnerstwa z Pony.ai i Verne pokazują, że wyścig o dominację w transporcie bez kierowców nabiera tempa także poza USA.

LINK

GOOGLE AI PROMUJE WŁASNE TREŚCI

Nowe dane pokazują, że tryb AI od Google znacznie częściej odwołuje się do własnych zasobów niż jeszcze rok temu, co może wpływać na widoczność zewnętrznych wydawców. Zmiana ta budzi pytania o konkurencyjność i neutralność wyszukiwarki w erze rosnącej roli sztucznej inteligencji.

LINK

TWÓRCA THE SIMS WRACA Z NOWĄ GRĄ

Will Wright zapowiada Proxi czyli projekt, który ma być duchowym następcą The Sims i skupi się na symulowaniu wspomnień oraz osobistych historii gracza. Ambitna koncepcja może zrewolucjonizować gatunek, ale rodzi też pytania o to, jak bardzo gra będzie angażować emocjonalnie użytkowników.

LINK

REKLAMY DAJĄ ZAROBIĆ OPENAI

Pilotowy program reklamowy OpenAI osiągnął ponad 100 mln dolarów ARR w mniej niż dwa miesiące, pokazując ogromny potencjał monetyzacji AI. Dynamiczny wzrost sugeruje, że reklamy mogą stać się jednym z kluczowych filarów biznesu firmy.

LINK

WYCIEK KODU CLAUDE UJAWNIA PLANY ANTHROPIC

Wyciek kodu narzędzia Claude Code rzuca światło na kierunek rozwoju produktów Anthropic i ich podejście do agentów AI oraz pracy programistów. Materiały sugerują większy nacisk na integrację AI z codziennymi workflowami, co może zaostrzyć rywalizację na rynku.

LINK

ANTHROPIC BLOKUJE OPENCLAW

Anthropic zaczęło blokować użytkowników korzystających z Claude w sposób naruszający zasady, szczególnie przy próbach omijania ograniczeń modeli AI. Decyzja pokazuje rosnącą presję firm na kontrolowanie wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji i zapobieganie jej nadużyciom.

LINK

ANTHROPIC NIE UDOSTĘPNI MYTHOS WSZYSTKIM

Anthropic rozwija projekt Glasswing, który ma wykorzystywać sztuczną inteligencję do identyfikowania i analizowania zagrożeń cybernetycznych na dużą skalę. Narzędzie może znacząco przyspieszyć reakcję na ataki, ale rodzi też pytania o potencjalne nadużycia tej technologii.

LINK

Jednocześnie aż 80% Polaków deklaruje posiadanie oszczędności, ale tylko jedna trzecia ma ich tyle, by przetrwać ponad pięć miesięcy bez dochodu. To kluczowy kontekst dla BNPL (płatności odroczonych albo BNPL czyli “Buy Now, Pay Later”): społeczeństwo, które ma podstawowe nawyki finansowe, lecz operuje przy relatywnie niskim buforze bezpieczeństwa.

W Polsce z usług BNPL skorzystało już 3,1 miliona klientów. Łączna wartość transakcji BNPL w samych pierwszych dziesięciu miesiącach 2025 roku wyniosła 11,2 miliarda złotych to wzrost o ponad 30% rok do roku. Sam PayPo obsłużył transakcje warte 6,6 miliarda złotych.

Globalnie branża generuje 12,5 miliarda dolarów przychodów rocznie. Klarna (szwedzki lider rynku) osiągnęła w 2024 roku 2,8 miliarda dolarów przychodu i po raz pierwszy od pięciu lat wyszła na zysk. Zadebiutowała na giełdzie w Nowym Jorku, otwierając się 30 procent powyżej ceny emisyjnej. Affirm urósł o 46 procent rok do roku, dobijając do 2,3 miliarda dolarów. Cały globalny rynek BNPL wycenia się na 560 miliardów dolarów w 2025 roku a do roku 2030 ma przekroczyć 900 miliardów.

Jest o co walczyć.

Zakupy w modelu BNPL zwiększają ilość transakcji online, pozwalając nabyć produkty bez natychmiastowej zapłaty, co podnosi konwersję sprzedaży i satysfakcję bo aż 70% konsumentów ufa bardziej sprzedawcom oferującym taką opcję. Jest ona wygodniejsza niż karty kredytowe (bez odsetek przy terminowej spłacie i bez wpływu na historię kredytową). W Polsce firmy jak Klarna czy PayPo umożliwiają np. 30-dniowe odroczenie, co odpowiada oczekiwaniom klientów e-commerce.

Płatności odroczone zyskały szczególną popularność po pandemii. Według badania z sierpnia 2025 r. przeprowadzonego przez firmę CRIF (Center of Research in International Finance) już co piąty Polak korzysta z płatności odroczonych.

W ciągu ostatnich 12 miesięcy 18 proc. Polaków zadeklarowało skorzystanie z tej formy finansowania zakupów online. To znacznie przewyższa średnią we Włoszech, Niemczech, Francji i Wielkiej Brytanii, która wynosi 11 proc. - takie są wnioski z raportu “Dekada transformacji w usługach finansowych”.

Usługi BNPL w Polsce obsługiwane są przez banki, ale najbardziej znanymi firmami są takie podmioty jak PayPo, Klarna, Allegro Pay czy Twisto. Według informacji Biura Informacji Kredytowej (BIK) do do końca 2025 roku skorzystało z opcji BNPL ponad 3 mln klientów w Polsce. W roku 2024 roku wartość finansowania wyniosła ~10,8 mld zł, natomiast w I kwartale 2025 roku 2,9 mld zł, co stanowiło wzrost o 24,5% rok do roku.

Co ciekawe BIK zbiera informacje o transakcjach i zadłużaniu się poprzez korzystanie z usług BNPL, ale nie uwzględnia ich w swoim scoringu.

“Przyjęto postulat czasowego nieuwzględniania transakcji BNPL w operacyjnie funkcjonujących modelach scoringowych. Rozwiązanie to zapewnia, że transakcje BNPL nie wpłyną negatywnie na ocenę wiarygodności kredytowej konsumentów.”

Co to oznacza? Jeśli skorzystamy z usług płatności odroczony, to mogą (ale nie muszą) pojawić się w raporcie BIK na nasz temat. Co więcej informacje z nimi związane nie będą miały wpływu na ocenę punktową.

Według firmy Empower, świadczącej usługi finansowe, liczba użytkowników usług typu „kup teraz, zapłać później” tylko w USA wzrosła do 91,5 mln, a według danych ankietowych opublikowanych pod koniec października przez platformę pożyczkową Lending Tree, 25% z nich korzystało z tych usług w celu sfinansowania zakupów spożywczych na początku tego roku. Co gorsze - aż 42% użytkowników BNPL w USA dokonało co najmniej jednej spłaty z opóźnieniem w 2025 roku (co jest wzrostem z 34% w 2023 roku).

Branża BNPL stosuje mechanizmy znane z aplikacji społecznościowych: dynamiczny limit kredytowy rośnie wraz z częstotliwością transakcji, co nagradza kolejne zakupy. Firmy budują systemy lojalnościowe, karty płatnicze z odroczeniem (PayPo wydało już ponad 300 tysięcy takich kart w Polsce), a DoorDash i Klarna uruchomiły w 2025 roku wspólny produkt umożliwiający wzięcie raty na... dostawę jedzenia.

Prezes UOKiK Tomasz Chróstny ostrzegał publicznie, że łatwa dostępność BNPL może być “konsumpcyjną pułapką” prowadzącą do nadmiernego zadłużenia i obniżenia zdolności kredytowej. Raport CFPB (amerykańskiego regulatora rynku finansowego) klasyfikuje teraz firmy BNPL jak wystawców kart kredytowych. A administracja Trumpa w 2025 roku te regulacje cofnęła. W efekcie mamy do czynienia z rynkiem, na którym branża intensywnie rośnie, klienci coraz częściej spóźniają się ze spłatami, a nadzoru jest mniej niż rok temu.

BNPL to nie zło absolutne. Dla kogoś, kto w październiku chce rozłożyć zakup pralki na dwie wypłaty, to rozsądne narzędzie. Problem zaczyna się tam, gdzie produkt wychodzi poza logikę zarządzania przepływem gotówki i wchodzi w rolę kreowania potrzeb. Kiedy płacisz ratą za benzynę lub kanapkę to nie zarządzasz budżetem, ale właśnie wpadłeś w spiralę zadłużenia.

Branża BNPL w Polsce jest warta dziś ponad 11 miliardów złotych rocznie i rośnie w tempie 30 procent. Dla jej akcjonariuszy (a Klarna po IPO wyceniana jest na prawie 20 miliardów dolarów) każdy nowy użytkownik to przychód.

Najlepiej taki, który nie spłaci na czas.

Dotychczas bezpieczeństwo oznaczało posiadanie zasobów. W modelu cyfrowym coraz częściej oznacza sprawne zarządzanie zobowiązaniami. Przesuwamy się od kultury kapitału do kultury przepływu. Nie chodzi już o to, ile mamy, lecz o to, czy jesteśmy w stanie obsłużyć swoje zobowiązania w najbliższych tygodniach.

BNPL jest technologią, która tę zmianę przyspiesza. Wygodną, elastyczną i często bezkosztową przy terminowej spłacie. Ale każda technologia finansowa kształtuje nawyki. A nawyki budują normy społeczne. Jeżeli kolejne pokolenia dorastają w świecie, w którym konsumpcja nie wymaga natychmiastowego pokrycia środkami, to naturalnym stanem staje się model życia “na pożyczkę”.

Dziś dane pokazują umiarkowany optymizm: konsumenci planują, porównują, ustalają limity jednak w kraju takim jak Polska, w którym oszczędzanie i inwestowanie są najsłabszym elementem finansowego portretu społeczeństwa , każda technologia ułatwiająca konsumpcję szybciej niż akumulację powinna budzić czujność.

BNPL jest narzędziem finansowym jak wiele innych. Pytanie brzmi, czy używamy go jako wsparcia stabilności, czy jako wygodnej protezy braku kapitału. Bo ostatecznie przyszłość finansowa nie zależy od tego, jak sprawnie odraczamy płatności, lecz od tego, czy potrafimy budować realne bezpieczeństwo ekonomiczne.

META TRENUJE AI NA WZÓR LUDZKIEGO MÓZGU

Meta rozwija model Tribe V2, który przewiduje aktywność mózgu i uczy się na jej podstawie, zbliżając AI do biologicznych mechanizmów poznania. Technologia może przyspieszyć badania nad inteligencją i otworzyć drogę do bardziej „ludzkich” systemów sztucznej inteligencji.

LINK

CZAS NA AI W GASTRONOMII!

W tym odcinku TECHNOFOBII moim gościem jest Fryderyk Szydłowski: przedsiębiorca, współtwórca Embargo, były zawodowy koszykarz, najmłodszy head of marketing w jednym z topowych londyńskich klubów i współtwórca marki modowej The Crack.

Rozmawiamy o nietypowej drodze od sportu i eventów premium do budowy technologii dla gastronomii oraz o tym, czego startupy mogą nauczyć się z dyscypliny, presji i odwagi do podejmowania nieoczywistych decyzji.

Rozmawiamy też o tym jak zbudować startup technologiczny bez przepalania pieniędzy? Czy AI w gastronomii naprawdę pomaga, czy zaczyna sterować klientem? I co dzieje się z człowiekiem, kiedy ambicja przez lata wygrywa z odpoczynkiem?

To rozmowa o technologii, która wchodzi do branży gastro, o lojalności klientów w epoce algorytmów, o modelu cash-efficient growth, o skalowaniu firmy na wiele rynków i o tym, czy da się rozwijać biznes szybko, nie tracąc ludzkiego czynnika. Pojawia się też temat AI, samotności, autentyczności marek, wypalenia, zdrowia psychicznego founderów i ceny, jaką czasem płaci się za sukces.

W odcinku usłyszysz między innymi:
– dlaczego sama idea nie wystarcza i kiedy produkt jest naprawdę gotowy na rynek,
– czy technologia w gastronomii wzmacnia relacje z klientem, czy je spłaszcza,
– jak zmienia się rola lidera, gdy mały startup staje się międzynarodową firmą,
– czy lojalność da się „zaprogramować”,
– i czy sukces smakuje tak, jak wyobrażamy go sobie na początku drogi.

To odcinek dla tych, którzy interesują się startupami, AI, gastronomią, biznesem, psychologią pracy i wpływem technologii na codzienne życie.

ZAPRASZAM!

OBEJRZYJ TUTAJ ALBO POSŁUCHAJ TUTAJ

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

META TRENUJE AI NA WZÓR LUDZKIEGO MÓZGU

Meta rozwija model Tribe V2, który przewiduje aktywność mózgu i uczy się na jej podstawie, zbliżając AI do biologicznych mechanizmów poznania. Technologia może przyspieszyć badania nad inteligencją i otworzyć drogę do bardziej „ludzkich” systemów sztucznej inteligencji.

LINK

OPENAI ZAMYKA SORĘ

OpenAI niespodziewanie ogłosiło zamknięcie aplikacji Sora, generatora wideo AI, zaledwie sześć miesięcy po jej głośnym debiucie. Firma argumentuje koniecznością realokacji zasobów obliczeniowych w stronę robotyki i badań nad symulacją świata. Umowa z Disney na licencjonowanie postaci Marvela i Pixara oraz miliardowa inwestycja ze strony giganta rozrywki zostały anulowane.

LINK

META I YOUTUBE PRZEGRYWAJĄ PROCES O UZALEŻNIENIE

Ława przysięgłych w Los Angeles uznała Meta i YouTube winnymi zaniedbań w projektowaniu platform społecznościowych. Sąd orzekł, że firmy świadomie tworzyły uzależniające funkcje i nie ostrzegały użytkowników o ryzyku. To przełomowy wyrok, który może wpłynąć na ponad 2000 podobnych pozwów i być “momentem Big Tobacco” dla branży tech.

LINK

MUSK OGŁASZA TERAFAB — FABRYKĘ CHIPÓW ZA 25 MLD USD

Elon Musk zaprezentował Terafab — joint venture Tesla, SpaceX i xAI, które ma być “najbardziej epickim projektem produkcji chipów w historii”. Zakład w Austin ma produkować chipy dla robotów Optimus, pojazdów autonomicznych i satelitarnych centrów danych. Plan zakłada 1 terawat mocy obliczeniowej rocznie — 80% ma trafić w kosmos. Eksperci są sceptyczni wobec możliwości realizacji.

LINK

TOKENY AI JAKO NOWA FORMA WYNAGRODZENIA

Jensen Huang (CEO Nvidia) zaproponował na GTC 2026 rewolucyjny pomysł: tokeny AI jako część pakietu kompensacyjnego inżynierów. Według VC Tomasza Tunguz’a top inżynierowie mogą rocznie spalić 250 tys. USD w compute AI — to już 20% całkowitego wynagrodzenia. Agentowe AI typu OpenClaw napędza trend “tokens as compensation” w Dolinie Krzemowej.

LINK

ATLASSIAN ZWALNIA 1600 PRACOWNIKÓW Z POWODU AI

Australijski gigant oprogramowania Atlassian ogłosił redukcję 10% globalnej załogi (około 1600 osób) aby sfinansować inwestycje w AI i sprzedaż enterprise. CEO Mike Cannon-Brookes przyznał, że “AI zmienia mix umiejętności, których potrzebujemy”. Decyzja wpisuje się w trend “SaaSpocalypse” — masowych zwolnień w sektorze software pod pretekstem transformacji AI.

LINK

CENY ELEKTRYKÓW PODNOSI WOJNA IRAN

Nawet samochody elektryczne nie uciekły od geopolityki, bo ich produkcja w dużej mierze zależy od aluminium z Zatoki Perskiej. Tekst dobrze pokazuje, jak blokada cieśniny Hormuz podnosi koszty, zaburza łańcuchy dostaw i może odbić się na cenach aut elektrycznych.

LINK

POLACY NIE WIEDZĄ, ŻE TO ALGORYTMY DECYDUJĄ ZA NICH

Polacy wciąż mają ograniczoną świadomość tego, jak algorytmy wpływają na treści, które widzą w sieci, co ujawnia pierwsze takie badanie w kraju. Wyniki pokazują, że choć korzystamy z platform codziennie, rzadko rozumiemy mechanizmy stojące za ich działaniem.

LINK

OPENAI POZYSKUJE 122 MLD $ I WYCENIANE JEST NA 850 MLD$

OpenAI przyciąga ogromne zainteresowanie inwestorów, co może otworzyć drogę do debiutu giełdowego w niedalekiej przyszłości. Dynamiczny rozwój firmy i rosnące znaczenie AI wzmacniają spekulacje o jej potencjalnej wycenie.

LINK

Teorie spiskowe przestały być domeną niszowych for internetowych a stały się zjawiskiem społecznym, które ma realny wpływ na życie rodzin, firm i wspólnot. Często rodzą się w okresach niepewności (jak pandemia) a rozwijają w izolacji informacyjnej, napędzanej przez media społecznościowe, które skutecznie podsycają „alternatywne” narracje. Napędzają je algorytmy, balansujące między utrzymywaniem użytkownika w komforcie, a podsycaniu u niego emocji.

Co robić, gdy bliska nam osoba zaczyna wierzyć w coraz bardziej radykalne teorie? Jak pomóc, nie pogarszając sytuacji?

Profilaktyka i leczenie

Wydostanie kogoś z pułapki myślenia spiskowego to proces długotrwały, oparty na empatii, zrozumieniu psychologii dezinformacji i zastosowaniu konkretnych strategii komunikacyjnych. MIT Technology Review, we współpracy z psychologiem społecznym Sanderem van der Lindenem, opisało pięć kluczowych podejść, które rzeczywiście działają.

Pre-bunking: szczepionka przeciw manipulacji

Zamiast czekać, aż ktoś wpadnie w sidła teorii, warto stosować metodę prewencji – tzw. pre-bunking. Polega ona na uświadamianiu, jak działają mechanizmy manipulacyjne zanim ktoś stanie się ich ofiarą. Badania pokazują, że osoby uprzednio zaznajomione z technikami manipulacji (np. fałszywe dychotomie, emocjonalne narracje, granie na strachu) są znacznie mniej podatne na dezinformację.

Wersje praktyczne tej metody są już wdrażane: m.in. Google Jigsaw wypuścił grę „Bad Vaxx”, uczącą rozpoznawania technik dezinformacyjnych w tematach antyszczepionkowych. Skuteczność tej gry potwierdziło badanie opublikowane w Nature Scientific Reports.

Walidacja przekonań a nie walka z faktami

Zaskakujące? Tylko pozornie. Osoby wierzące w teorie spiskowe często odrzucają fakty jako „część spisku”. Zamiast prostować informacje, warto najpierw zaakceptować część ich światopoglądu, np. uznać, że niektóre spiski istniały (jak Watergate czy zmowy firm farmaceutycznych).

To tworzy tzw. „bramę poznawczą” czyli miejsce, w którym możemy powiedzieć: „tak, istnieją spiski, ale ta konkretna teoria nie trzyma się faktów”. Wzbudza to większe zaufanie niż frontalna krytyka.

Pokazuj, gdzie leży konsensus naukowy

Ludzie rzadko chcą być outsiderami. Dlatego jednym ze skutecznych narzędzi jest pokazanie, jak bardzo dana teoria odbiega od naukowego konsensusu. Przykład: 99% klimatologów uznaje zmiany klimatyczne za efekt działalności człowieka. Uświadomienie komuś, że jego pogląd jest skrajny, może, choć nie zawsze, skłonić go do refleksji.

Uwaga: ten krok działa głównie na osoby jeszcze niecałkowicie „wciągnięte” w teorię. Twardzi wyznawcy często czują dumę z bycia „innym niż reszta”, z czego zresztą wzięła się używana w memach fraza “włącz myślenie”.

Historie „nawróconych” są bardziej przekonujące niż fakty

Silne działanie mają przykłady osób, które wyszły ze świata teorii spiskowych. Brent Lee, były „poszukiwacz prawdy o spisku 9/11”, dziś pomaga innym zrozumieć, jak wygląda manipulacja w takich środowiskach. Cytaty byłych wyznawców są często bardziej skuteczne niż argumenty naukowców. Dlaczego? Bo niosą autentyczność i emocje, a nie tylko dane. A to, o ironio, bardzo skuteczna metoda wpływu, przed którą ostrzega punkt pierwszy tego wyliczenia.

Utrzymuj kontakt i przeciwdziałaj izolacji

Ludzie podatni na teorie spiskowe często się izolują – najpierw mentalnie, potem fizycznie. Tracą zaufanie do oficjalnych źródeł, mediów, bliskich. W takiej sytuacji relacja staje się jedyną nicią, która może ich trzymać przy rzeczywistości.

Van der Linden podkreśla: samo regularne utrzymywanie kontaktu, rozmowy niezwiązane z teorią, wspólne aktywności offline to potężne narzędzia profilaktyczne. Pokazują, że istnieje świat poza ekranem, a w nim są ludzie, którzy nadal się troszczą. Wyznawcy teorii płaskiej ziemi mogą być wspaniałymi partnerami do rozmowy o ogrodnictwie. Dla krzewów róży kształt ziemi ma mniejsze znaczenie niż jej kwasowość. Zachowanie kontaktu jest szczególnie istotne, jeśli teorie spiskowe łapią w swoje macki kogoś bliskiego, na przykład starzejącego się rodzica lub burzliwie dorastające dziecko.

Nie ma cudów, są spiski

Nie istnieje jedno zdanie, które „otworzy oczy” osobie wierzącej w spiski. Nie pomogą memy z demaskacjami ani agresywna irytacja. Pomaga za to cierpliwość, zrozumienie mechanizmów poznawczych i strategia komunikacyjna, która łączy empatię z edukacją.

W erze cyfrowych baniek informacyjnych, każdy z nas może odegrać rolę „cyfrowego immunologa” czyli kogoś, kto zamiast walczyć z ofiarą dezinformacji, próbuje uodpornić bliskich na manipulację.

A może znasz kogoś, komu możesz zaproponować: „Porozmawiajmy. Nie o tym, czy to prawda, ale jak o tym myślisz”?

Źródło

Źródło

JAK WYBRAĆ IDEALNEGO PARTNERA OD SPRZĘTU FIRMOWEGO?

W wielu małych i średnich firmach problemem nie jest dziś brak dostępu do sprzętu czy budżet na jego zakup, ale brak strategii. I wbrew pozorom to jest naprawdę poważny problem…

Sprzęt kupowany ad hoc (bo komuś spodoba się kolor obudowy), bez ustalanego standardu (potem w biurze pałętają się kable i ładowarki). Bardzo często w organizacji nie ma wyznaczonej osoby, która spina temat serwisu, pomaga w instalacji softu albo rozbudowy (nie mówiąc o sytuacji, w której sprzęt się psuje i pracownik nie ma na czym działać).

Generowany jest chaos, rosną koszta, trudno pilnować co i gdzie jest leasingowane. A najgorsze okazuje się wtedy, kiedy sprzęt został kupiony z uwagi na niską cenę, a ty potrzebujesz “na już” odpowiedzialnego i szybkiego serwisu.

No dobra, a jak to wszystko uporządkować, żeby zespół mógł po prostu pracować, a nie myśleć: „gdzie mam dokumenty?” czy „kto zawiezie laptopa do odległego punktu napraw?”

Potrzebujesz partnera, który pomoże ogarnąć cały proces: dobrać sprzęt, wybrać model finansowania, wdrożyć urządzenia, zadbać o serwis, bezpieczeństwo i dalsze zarządzanie urządzeniami w twojej organizacji. Tak właśnie do firm podchodzi iMad – Apple Business Partner and Authorized Service Provider.

To nie tylko miejsce, w którym można dobrać wymarzonego MacBooka, ale przede wszystkim partner, który szybko pomoże rozwiązać problemy w krytycznym momencie. Do wyboru są różne modele finansowania: najem, leasing albo zakup, w ramach którego otrzymujesz 3-letnią gwarancję w cenie.

Do tego wsparcie we wdrożeniu, serwisie i uporządkowaniu środowiska pracy.

Jeśli prowadzisz firmę i chcesz mieć sprzęt, która po prostu działa (zamiast generować kolejne problemy) to kliknij i sprawdź.

Organizacje nie potrzebują dziś kolejnej subskrypcji do narzędzia AI, ale. ludzi, którzy potrafią przełożyć AI na procesy, decyzje i realne korzyści.

Dlatego stworzyliśmy AI LEADERs czyli kohortowe szkolenie dla osób, które chcą stać się liderami AI w swoich organizacjach. W ciągu 5 tygodni uczestnicy przechodzą przez całość: od fundamentów, prawa i cyberbezpieczeństwa, przez strategię AI i budowę kodeksu korzystania z AI, po prompt engineering, context engineering, tworzenie własnych asystentów, wykorzystanie AI w marketingu, sprzedaży, produkcie, HR i L&D oraz budowę bezpiecznego, minimalistycznego stosu narzędzi.

To nie jest kurs o „sztuczkach z AI” i tworzeniu promptów. Jeśli szukasz przepisów jak za pomocą prostych instrukcji napisać posta czy stworzyć obrazek to nie jest to szkolenie dla Ciebie (zapraszamy do konkurencji).

Z naszego kursu dowiesz się realnie jak:

→podejmować lepsze decyzje wdrożeniowe w swojej organizacji,
→ograniczać ryzyka prawne i jakościowe,
→budować workflow i asystentów AI,
→pracować na danych, wiedzy i procesach,
→prowadzić organizację przez realną zmianę.

Na końcu uczestnik nie zostaje tylko z wiedzą, ale kończy kurs z własnym systemem pracy: draftem zasad korzystania z AI, personalnym systemem zarządzania wiedzą i własnym asystentem AI, którego można rozwijać długo po zakończeniu kursu.

Jeśli chcesz nie tylko używać AI, ale naprawdę umieć wdrażać ją w organizacji i inspirować do tego innych to nasz kurs jest właśnie dla Ciebie.

Program całego kursu

NIE DAJMY SIĘ OSZUKAĆ AI!

Czy prywatność już się skończyła? A może oddaliśmy ją platformom społecznościowym i firmom technologicznym znacznie wcześniej, niż byliśmy gotowi to zauważyć? C W tym odcinku rozmawiam z Michałem Kosińskim — psychologiem społecznym, badaczem psychometrii i analizy osobowości w sieci, związanym m.in. z Cambridge i Stanfordem…

Punktem wyjścia do naszej rozmowy są jego głośne badania pokazujące, jak wiele można wyczytać o człowieku na podstawie pozornie błahych danych: polubień, cyfrowych śladów, historii zachowań i aktywności w internecie.

Rozmawiamy o kulisach afery Cambridge Analytica, o tym, jak dane milionów użytkowników Facebooka mogły zostać wykorzystane do profilowania psychologicznego i politycznej manipulacji, a także o granicy między naukowym odkryciem a jego niebezpiecznym zastosowaniem. Pytam też, czy twórca narzędzi ujawniających skalę zagrożenia może poczuć się jak Oppenheimer cyfrowej epoki. Ale to dopiero początek.

Wspólnie zastanawiamy się, jaką wiedzę mają o nas platformy technologiczne, czy jesteśmy bardziej przewidywalni, niż chcielibyśmy wierzyć, i co dzieje się ze społeczeństwem, gdy algorytmy zaczynają rozumieć nasze emocje, preferencje, lęki i poglądy lepiej niż inni ludzie. Rozmawiamy także o autorytaryzmie wspieranym przez technologię, o Chinach jako laboratorium cyfrowej kontroli oraz o tym, czy Zachód naprawdę różni się od tych praktyk, czy tylko wdraża je wolniej i bardziej dyskretnie.

Duża część rozmowy dotyczy też sztucznej inteligencji: modeli językowych, ich wpływu na język, kulturę i sposób myślenia. Pytam Michała Kosińskiego o to, czy AI ogłupi ludzi, czy uzależni nas od siebie, czy można ufać modelom wykorzystywanym do terapii, tłumaczenia emocji i podejmowania strategicznych decyzji. Zastanawiamy się również, kto dziś naprawdę kontroluje komunikację — państwa, korporacje, a może twórcy modeli fundamentalnych.

ZAPRASZAM!

OBEJRZYJ TUTAJ ALBO POSŁUCHAJ TUTAJ

CIEKAWY WYKRES - PARADOKS SOLOWA W PRAKTYCE

Robert Solow ironicznie mówił, że „erę komputerów widać wszędzie poza statystykami produktywności” co miało odzwierciedlać problem, że "wszystkomająca" (a mówimy o pierwszej fali komputerów osobistych technologia jakoś nie wypiera ludzi z zawodów. Ten paradoks ("rozwój technologii nie idzie w parze ze wzrostem produktywności"). Mówił się nawet o tym, że przeszacowujemy wpływ rozwoju IT na postęp technologiczny.

Wystarczyło złapać większą perspektywę i okazuje się, że wszystko nagle zaczęło się zgadzać - komputeryzacja po prostu musiała się "zadomowić" a rynek nauczyć się z niej korzystać. Co ciekawe na tym poniższym wykresie widać jak coraz szybciej technologie przechodzą od momentu "to będzie mega potrzebne" do "umiemy to wdrażać i widzimy korzyści".

Pytanie - jak szybko pójdzie nam z AI?

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

PIONIERZY KRYPTOGRAFII KWANTOWEJ Z NAGRODĄ TURINGA

Laureaci zostali docenieni za przełomowe prace nad kryptografią kwantową, która może zrewolucjonizować bezpieczeństwo komunikacji w erze komputerów kwantowych. Ich osiągnięcia stanowią fundament dla przyszłych systemów odpornych na ataki wykorzystujące potężne obliczenia kwantowe.
LINK

RZĄDOWA DOMENA DLA “OBCYCH”

Amerykańska administracja uruchomiła nietypową, rządową domenę z końcówką “gov” do rejestracji Obcych (aliens), co wywołało to spekulacje, że Trump wkrótce ujawni informacje o UFO.
LINK

OPENCLAW PODBIJA CHINY

Moda na naukę agentic AI pod nazwą OpenClaw ogarnia w Chinach zarówno uczniów, jak i emerytów, stając się nieoczekiwanym trendem edukacyjno-biznesowym. Zjawisko łączy naukę, zarabianie i pasję, pokazując, jak szybko nowe pomysły mogą zdobywać popularność.
LINK

NVIDIA PRZENOSI AI DO ŚWIATA FIZYCZNEGO

Nvidia wraz z liderami robotyki rozwija koncepcję „physical AI”, która ma umożliwić maszynom lepsze rozumienie i interakcję z rzeczywistością. Inicjatywa pokazuje rosnące znaczenie połączenia sztucznej inteligencji z robotyką w praktycznych zastosowaniach.
LINK

CHINY STAWIAJĄ NA JEDNOOSOBOWE FIRMY AI

Chiny zamieniają niewykorzystane biura i centra danych w inkubatory dla jednoosobowych startupów AI, kusząc założycieli darmową przestrzenią, tańszą mocą obliczeniową i preferencyjnymi pożyczkami. To ciekawy obraz państwowo napędzanego boomu, który jednocześnie pokazuje, jak sztuczna inteligencja staje się planem awaryjnym dla specjalistów wypychanych z rynku pracy przez zwolnienia i automatyzację.

LINK

45 PLANET DO SPRAWDZENIA POD KĄTEM ŻYCIA

Naukowcy zawęzili listę najbardziej obiecujących światów do 45 skalistych egzoplanet położonych w strefie sprzyjającej istnieniu ciekłej wody. To konkretny krok w stronę bardziej precyzyjnych obserwacji i szukania życia poza Układem Słonecznym, zamiast przeszukiwania tysięcy kandydatów na ślepo.

LINK

OPENAI ZAOSTRZA WALKĘ O KASĘ

OpenAI podnosi atrakcyjność swojej oferty dla inwestorów private equity, próbując umocnić pozycję w rywalizacji z Anthropic na rynku rozwiązań dla firm. Rosnąca konkurencja między gigantami AI pokazuje, jak kluczowy staje się segment enterprise w dalszym rozwoju branży.
LINK

Kiedy w 2006 roku Anne Wojcicki, absolwentka biologii z Yale i partnerka Sergeya Brina z Google, zakładała firmę 23andMe, kryła się za nią wspaniała obietnica. Miała spowodować aby dostęp do danych zawartych w naszych genach był powszechny (przynajmniej dla tych, których było stać za niego zapłacić).

Każdy człowiek miał poznać swoje DNA, odkryć przodków, potencjalne choroby, predyspozycje.

W szczytowym momencie popularności firmy Wojcicki sama królowa telewizji czyli Oprah Winfrey umieściła skorzystanie z usług 23andMe na swojej liście “rzeczy, które absolutnie trzeba mieć”. Media kochały historię bizneswoman, której udało się odnieść sukces i zbudować firmę wartą nawet sześć miliardów dolarów.

Dwie dekady później ta historia na pewno nie skończy się happy endem bowiem 23andMe ogłasza upadłość.

Komu geny, komu

W sądzie federalnym w Kalifornii toczy się sprawa o sprzedaż aktywów spółki, a jednym z najcenniejszych z nich jest… baza danych, bagatela 15 milionów ludzi.

Zgromadzone próbki, profile DNA, informacje o chorobach i pochodzeniu etnicznym czyli wszystko, co jeszcze niedawno miało być częścią naukowego przełomu, stało się pozycją w tabeli „assets for sale”.

Od śliny do złota danych

A jak to wszystko wyglądało na samym początku? Pierwsze lata działalności 23andMe były pasmem sukcesów. Założycielką była Anne Wojciki, córka Stanleya Wojcickiego, profesora fizyki pochodzącego z Polski, oraz dziennikarki i edukatorki rosyjsko-żydowskiego pochodzenia Esther Wojcicki.

W 2013 roku magazyn Time uznał test genetyczny firmy za „Invention of the Year”. Wynik sprzedaży był imponujący, bo opiewający na setki tysięcy zamówień miesięcznie. Każdy test nie tylko generował przychód, ale i zasilał rosnącą bazę danych.

Genetyczna kopalina

W 2018 roku firma ogłosiła, że sprzedała dostęp do zagregowanych danych genetycznych koncernowi farmaceutycznemu GlaxoSmithKline za 300 milionów dolarów.

To był moment przełomowy.

23andMe nie zarabiało już na testach, ale na danych. Jak zauważył Nature, „at-home DNA testing is no longer in high demand — and critics have raised concerns about unreliable tests and privacy”. Jednorazowy zakup testu nie gwarantował powrotu klienta, więc spółka zaczęła traktować użytkowników jako źródło surowca – genetycznej ropy XXI wieku.

W 2023 roku doszło do wycieku danych obejmującego miliony kont. Wyciek obejmował dane o pochodzeniu etnicznym i powiązaniach rodzinnych. The Guardian pisał wówczas, że „the company’s security practices were dangerously outdated”. Pieczołowicie budowana opinia bezpiecznego i zaufanego pośrednika między nauką a konsumentem runęła.

W kolejnych miesiącach spółka traciła płynność, a jej akcje na Nasdaq spadły o ponad 90 %. Wojcicki próbowała ratować sytuację, ogłaszając „restrukturyzację strategiczną” i zwolnienia. Ale było już za późno. Jak stwierdził Wired, „the market for consumer genomics dried up - and investors lost patience”.

Genetyka jak krzesło i drukarka

W tym momencie pojawił się fundamentalny problem: czyje są dane gromadzone latami przez spółkę? Czy baza stanowi własność firmy, która ją stworzyła, czy osób, które te dane przekazały?

Eksperci z Harvardu przypominają, że amerykańskie prawo zdrowotne (HIPAA) nie obejmuje firm takich jak 23andMe. „You are not covered by HIPAA when you deal with a direct-to-consumer company like 23andMe,”. W praktyce oznacza to, że dane genetyczne użytkowników mogą zostać sprzedane razem z pozostałymi aktywami, jak sprzęt biurowy czy domena internetowa.

Co raz w sieci, na zawsze w sieci

Wielu klientów próbowało w panice skasować konta i zażądać usunięcia danych. Tyle że – jak stwierdził CNN – „data already sold to research partners may not be deleted”.

To, co raz trafiło do projektów badawczych, kopii zapasowych czy współdzielonych repozytoriów, pozostanie w obiegu. Nawet jeśli próbka biologiczna zostanie zniszczona, to zsekwencjonowane dane genetyczne wciąż będą istnieć. W praktyce więc „usunięcie konta” staje się aktem symbolicznym i tak naprawdę pusttym gestem bez żadnego znaczenia.

Jeśli więc dane genetyczne zostaną wchłonięte przez innego właściciela (laboratorium, koncern farmaceutyczny, albo firmę AI) ich użycie może wykraczać poza to, na co zgodził się pierwotny użytkownik. Dane genetyczne niosą informacje także o rodzinie osoby testowanej: o jej dzieciach, kuzynach, rodzeństwie. Zgoda jednostki staje się więc zgodą zbiorową, nieświadomie udzieloną w imieniu całego rodu.

Granice etyki danych

W Europie dane genetyczne są objęte szczególną ochroną w ramach RODO, ale brak dedykowanych przepisów dotyczących komercyjnych testów DTC (direct-to-consumer) pozostawia furtki. W polskim kontekście problem jest niemal nieobecny chociaż rynek testów genetycznych rośnie dynamicznie, a próbki często wysyłane są za granicę.

Bardzo dobrze całą sytuację podsumował prof. dr hab. med. Michał Witt (członek Polskiej akademii umiejętności, przewodniczący Komitetu Genetyki Człowieka i Patologii Molekularnej PAN) “czy będziemy traktować dane genetyczne jako zwykły komercyjny towar, którym można handlować bez ograniczeń, czy jako fundamentalny aspekt naszej wyjątkowości, wymagający szczególnych zabezpieczeń prawnych, etycznych i informatycznych?”

Historia 23andMe powinna być punktem zwrotnym w dyskusji o własności danych. Nie wystarczy mówić o „zgodzie”, ale o potrzebie modelu, który gwarantuje, że dane genetyczne nie staną się towarem bez kontroli.

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

REKLAMA

Zbuduj strategię e-commerce w oparciu o rzetelne dane z Base Analytics

Sprzedajesz na wielu platformach e-commerce, zamówienia spływają, magazyn pracuje pełną parą… a mimo to trudno jednoznacznie Ci stwierdzić, które produkty generują zysk, a które tylko zajmują miejsce na półce. Marża? Trendy sprzedażowe? To wszystko ginie w gąszczu danych, których analizowanie jest czasochłonne.

Słowo analityka u wielu sprzedawców wywołuje ciarki na plecach - zebranie tych wszystkich danych sprzedażowych, ich wyliczenie i finalna interpretacja zajmuje wiele czasu… a na koniec zawsze czegoś brakuje i excel się nie spina. Właśnie po to powstało Base Analytics! Finalnie przecież chodzi o to, żeby wiedzieć, co i gdzie sprzedawać online, aby zmaksymalizować zyski.

Czym jest Base Analytics?

Base Analytics daje Ci pełną kontrolę nad wynikami Twojego e-commerce. Narzędzie jest bezpłatne w ramach Twojego konta Base.

Dzięki modułowi zyskujesz:

• Codziennie odświeżane raporty sprzedaży oparte na danych z Twojego konta w Base.

• Pełny wgląd w marżowość - sprawdź, które kanały sprzedaży przynoszą zysk, a które tylko generują koszty.

• Kluczowe metryki sprzedażowe do podejmowania decyzji na podstawie faktów, nie intuicji.

• Dane na żywo - usiądź wygodnie i patrz jakie wyniki generujesz minuta po minucie.

• Analizę na poziomie produktu - monitoruj wyniki każdego SKU osobno.

Jakie widoki analityczne znajdziesz w Base Analytics?

Pełen wgląd w sezonowość i trendy sprzedażowe

Sprzedajesz artykuły sezonowe? Base Analytics pozwoli Ci szybko wyłapać trendy i określić najbardziej gorące okresy sprzedażowe. Jeden z naszych użytkowników sprzedający sprzęt narciarski chciał sprawdzić, czy zimowe kampanie marketingowe rzeczywiście się opłaciły. Po prześledzeniu historycznych poziomów swojej marży w Base Analytics okazało się, że listopad, tuż przed Black Friday był prawdziwym hitem jeśli chodzi o rentowność sprzedaży, ale później firma odnotowała stopniowy spadek. Dane pokazały nie tylko sezonowość, ale też zasugerowały, że warto powtórzyć akcje promocyjne w okresach niższego zainteresowania. Nasze narzędzie dostarczy Ci cennych wskazówek do planowania rabatów i lepszego zarządzania cyklem sprzedażowym.

Od sprzedaży do marży - gdzie ucieka Twój zysk?

Base Analytics dostarczy Ci cennych wskazówek do planowania rabatów i lepszego zarządzania cyklem sprzedażowym, w szczególności w ramach strategicznego przygotowania na kolejny rok. Jeden z naszych użytkowników prowadzący sklep internetowy z odzieżą damską przeprowadził ostatnio “audyt” rentowności miesiąc po miesiącu. W P&L zauważył, że sprzedaż netto w Q4 wzrosła, ale marża na sprzedaży wyraźnie spadła. Kategorie, które „zjadły” zysk to: Anulowane & zwrócone brutto (bo klientki zamawiały po kilka rozmiarów i odsyłały większość), wyższe Koszty wysyłki (bo darmowa dostawa w obie strony była ustawiona zbyt nisko) oraz rosnące Koszty prowizji marketplace (bo duża część ruchu szła z kanału o wyższych opłatach). Na tej podstawie sprzedawca wprowadził trzy szybkie korekty: podniósł próg darmowej dostawy, wyłączył najmniej rentowne promocje na produkty o niskiej marży bazowej oraz przeniósł część budżetu z platformy marketplace na sklep własny. Dzięki takiej reakcji marża wróciła do zdrowego poziomu, a kolejne decyzje zostały oparte o twarde dane z P&L.

Trzymaj rękę na pulsie podczas wiosennych wyprzedaży z danymi na żywo.

Wiosenne wyprzedaże trwają w najlepsze. Przygotuj Twój sklep na prawdziwe oblężenie - zobacz jak Twoja sprzedaż bije rekordy na żywo i reaguj błyskawicznie na każdy ruch klientów. Wyobraź sobie, że decydujesz się na wprowadzenie promocji typu flash sale. Jest to na pewno szybki test strategii cenowej i kanałów, ale tylko wtedy, gdy możesz reagować w trakcie akcji, a nie następnego dnia. Załóżmy, że od godziny 15:00 do 17:00 uruchamiasz rabat na cały asortyment. W zakładce Dane na żywo obserwujesz sprzedaż i liczbę zamówień w krótkich interwałach, dzięki czemu już po pierwszych 10-15 minutach widzisz, czy promocja „zaskoczyła”. Jeżeli zamówienia rosną, ale koszyki są mniejsze niż zakładałeś, możesz w trakcie flash sale dodać komunikację typu „darmowa dostawa od 100 zł” albo dołożyć zachętę do większych koszyków (np. dodatkowe -5% od 2 sztuk na wybrane grupy produktów). Jeśli natomiast ruch i zamówienia nie rosną mimo obniżek, to sygnał, że rabat jest źle dobrany albo promocja nie jest wystarczająco widoczna.

Co wyróżnia Base Analytics na tle konkurencji?

Większość rozwiązań ogranicza się do ogólnych wykresów i sum. My działamy szerzej. Base Analytics łączy w jednym miejscu dane ze wszystkich kanałów sprzedaży, pokazując nie tylko wyniki sprzedaży, ale też koszty zakupu towaru, prowizje marketplace’ów, zwroty oraz realną marżę.

Nasza najnowsza funkcja to prawdziwy przełom. Wreszcie możesz prześledzić swoje wyniki minuta po minucie i wyprzedzić konkurencję z danymi na żywo. Zapewniamy Ci też automatycznie wygenerowany rachunek zysków i strat - koniec żmudnego raportowania w excelu! Do tego dochodzi pełna swoboda pracy z danymi: filtrowanie po kraju, kategorii, kanale czy przewoźniku. W efekcie Base Analytics to nie zwykły raport, lecz osobisty analityk e-commerce.

Jak zacząć korzystać z Base Analytics?

Base Analytics jest już dostępne bezpłatnie w Twoim systemie Base! Zaloguj się do swojego konta Base, przejdź do zakładki Analityka i wybierz opcję Base Analytics. Praktyka czyni analityka, wyciśnij maksymalne korzyści z narzędzia!

MASZ KONTO W BASE? PRZEJDŹ DO BASE ANALYTICS.

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

JAK ZHACKOWANO AI MCKINSEY’A?

Opis ujawnia luki w zabezpieczeniach platformy AI używanej przez McKinsey, pokazując jak stosunkowo proste metody mogą doprowadzić do wycieku danych. Całość podkreśla, że nawet zaawansowane systemy korporacyjne nadal są podatne na podstawowe błędy w konfiguracji i ochronie.

LINK

META WYŁĄCZY HORIZON WORLDS NA VR

Meta planuje zakończenie dostępu do Horizon Worlds na urządzeniach VR już w czerwcu, co sugeruje zmianę strategii wobec metaverse. Firma najwyraźniej koncentruje się na innych formach rozwoju AR/VR, ograniczając mniej udane projekty.

LINK

NVIDIA GTC 2026: JENSEN STAWIA NA AGENTÓW I FIZYCZNĄ AI

Na corocznej konferencji GTC Jensen Huang ogłosił wzrost popytu na infrastrukturę AI Nvidii do biliona dolarów do 2027 roku — dwukrotnie więcej niż szacował rok temu. Firma zaprezentowała nowe chipy Vera Rubin NVL72, koalicję Nemotron z Mistral, Cursor i Perplexity do budowy otwartych modeli frontierowych, oraz rozszerzenie ekosystemu fizycznej AI z partnerami w robotyce (Figure, ABB, FANUC) i autonomicznych taksówkach z Uber w 28 miastach do 2028 r.

LINK

ATLASSIAN ZWOLNIŁ 1600 OSÓB. SAASPOCALYPSE TRWA

Australijski gigant (Jira, Confluence) ogłosił 11 marca zwolnienie 10% załogi, czyli 1 600 pracowników, głównie z działów R&D i inżynierii. Restrukturyzacja ma kosztować 225-236 mln USD. Akcje straciły ponad połowę wartości w 2026 roku w ramach szerszej wyprzedaży sektora SaaS napędzanej obawami, że agenci AI mogą zastąpić tradycyjne narzędzia kolaboracyjne. Bezpośrednio przed cięciami CEO Mike Cannon-Brookes obiecywał zwiększanie zatrudnienia inżynierów.

LINK

YANN LECUN AMI LABS: 1 MLD USD NA ALTERNATYWĘ DLA LLM

AMI Labs, nowe laboratorium Yanna LeCuna (byłego Chief AI Officer Meta), zebrało 1,03 mld USD — największa runda seedowa w historii Europy. Firma stawia na architekturę world models (JEPA) jako alternatywę dla autoregresywnych modeli językowych. Za inwestycją stoją Bezos, Nvidia, Samsung i Temasek. To najgłośniejszy dotychczas zakład przeciwko paradygmatowi, który zbudował ChatGPT, Claude i Gemini.

LINK

ALIBABA PODNOSI CENY CHIPÓW AI O NAWET 34%

Alibaba zwiększyła ceny swoich chipów obliczeniowych T-Head (w tym Zhenwu 810E) o 5-34% oraz ceny chmurowego Cloud Parallel File Storage o 30% — po tym jak popyt znacząco wzrósł. To sygnał, że presja podażowa na chińskim rynku infrastruktury AI jest realna, mimo sankcji eksportowych USA ograniczających dostęp do chipów NVIDIA.

LINK

OPENAI I ANTHROPIC BLIŻEJ DO IPO

OpenAI przekroczył 25 mld USD przychodu rocznego i rozważa wejście na giełdę w drugiej połowie 2026 roku. Anthropic zbliża się do 19 mld USD ARR. Tempo wzrostu obu firm sprawia, że rynek modeli frontierowych staje się jednym z najszybciej rosnących segmentów w historii technologii, co nakłada presję na tradycyjnych graczy SaaS.

LINK

MISTRAL FORGE: EUROPEJCZYCY CHCĄ ZBUDOWAĆ WŁASNE AI

Mistral zaprezentował podczas GTC platformę Mistral Forge, pozwalającą przedsiębiorstwom i rządom tworzyć modele AI trenowane na własnych danych. CEO Arthur Mensch potwierdził, że firma jest na trajektorii przekroczenia 1 mld USD ARR w tym roku, skupiając się na klientach korporacyjnych. Jednocześnie Mistral wypuścił model Small 4 (119B parametrów, 6B aktywnych) — hybrydę zoptymalizowaną pod czat, coding i zadania agentyczne z obsługą tekstu i obrazów.

LINK

W grudniu 2025 roku Reuters ujawnił informacje, które mogą fundamentalnie zmienić globalną równowagę technologiczną. W laboratorium w Shenzhen chińscy naukowcy zbudowali prototyp maszyny EUV (extreme ultraviolet lithography) – technologii, której opanowanie Zachód uważał za niemożliwe dla Chin przez kolejną dekadę.

Żeby zrozumieć wagę tego, co się stało w Shenzhen (jeśli oczywiście to jest prawdziwa informacja), trzeba najpierw wyjaśnić, czym są nowoczesne półprzewodniki i dlaczego stały się areną najintensywniejszego technologicznego starcia od czasów zimnej wojny. Półprzewodniki (potocznie nazywane chipami lub procesorami) bowiem to w istocie mózgi wszystkich urządzeń elektronicznych, od smartfonów i pralek po superkomputery sztucznej inteligencji, od systemów rakietowych po autonomiczne pojazdy.

Ale nie wszystkie chipy są sobie równe i kluczowa jest tutaj ich miniaturyzacja, mierzona w nanometrach. Im mniejsze są tranzystory umieszczone na krzemowej płytce, tym większa moc obliczeniowa i efektywność energetyczna. Najnowsze procesory NVIDIA, które napędzają rewolucję AI, wykorzystują technologię 5-nanometrową, a wkrótce przejdą na 3 nm. Dla skali - komórka parwowirusa wywołującego u ludzi rumień zakaźny ma około 20 nanometrów wielkości. Oznacza to, że jeden wirus może wziąć “na plecy” cztery nowoczesne tranzystory.

Jeden, by wszystkie grawerować

Problem w tym, że produkcja tak zaawansowanych chipów wymaga maszyn litograficznych EUV – i tylko jedna firma na świecie potrafi je wyprodukować: holenderski ASML.

ASML z Veldhoven to firma, o której większość ludzi nigdy nie słyszała, ale która de facto kontroluje globalną produkcję najnowocześniejszych chipów. Jej maszyny EUV to cuda inżynierii: ważą 180 ton, kosztują około 250 milionów dolarów za sztukę i wymagają precyzji, która wykracza poza możliwości niemal wszystkich innych producentów na świecie.

Jak działa maszyna litograficzna? Wystrzeliwuje wiązkę światła 50 000 razy na sekundę, generując plazmę o temperaturze 200 000 stopni Celsjusza. Powstające dzięki temu światło ultrafioletowe (o długości fali zaledwie 13,5 nanometra), jest następnie skupiane przez system niesamowicie drogich luster, których produkcja zajmuje miesiące. To właśnie tym światłem “wypalane” są mikroskopijne obwody na krzemowych płytkach.

Od 2018 roku Stany Zjednoczone wywierały presję na rząd holenderski, by ten zablokował eksport maszyn EUV do Chin. W 2022 roku administracja Bidena rozszerzyła kontrole eksportowe, tworząc kompleksową barierę technologiczną. Cel był jasny: utrzymać Chiny co najmniej jedną generację technologiczną w tyle, uniemożliwiając im dostęp zarówno do maszyn EUV, jak i starszych systemów DUV (deep ultraviolet).

Jak dotąd strategia działała. Ani jedna maszyna EUV nigdy nie trafiła do chińskiego klienta. ASML może sprzedawać swoje najnowocześniejsze systemy tylko sojusznikom USA: na Tajwan (TSMC), do Korei Południowej (Samsung) i Japonii. To efektywnie odcięło Chiny od możliwości produkcji chipów najnowszej generacji – przynajmniej teoretycznie.

Imperium kontratakuje

Ale Pekin nie zamierzał się poddać. To, co Reuters odkrył w Shenzhen, to efekt sześcioletniego, ściśle tajnego programu rządowego, który źródła porównują do amerykańskiego Projektu Manhattan czyli programu budowy bomby atomowej podczas II wojny światowej. Podobnie jak tamten projekt, chiński program EUV łączy olbrzymie zasoby państwowe, najlepsze umysły naukowe i bezwzględną determinację do osiągnięcia przewagi strategicznej.

Kluczem okazali się ludzie a konkretnie byli inżynierowie ASML chińskiego pochodzenia. Chińskie władze uruchomiły agresywną kampanię rekrutacyjną, oferując bonusy podpisowe od 3 do 5 milionów juanów (420 000 - 700 000 dolarów) oraz subsydia mieszkaniowe. Celami byli niedawno przeszli na emeryturę specjaliści, którzy posiadali krytyczną wiedzę techniczną, ale już nie byli związani zawodowymi ograniczeniami.

Środki ostrożności były ekstremalne. Według źródeł Reutersa jeden z weteranów ASML był zaskoczony, gdy otrzymał hojny bonus wraz z dokumentem tożsamości wystawionym na fałszywe nazwisko. Wewnątrz zabezpieczonego obiektu rozpoznał innych byłych kolegów z ASML, którzy również pracowali pod pseudonimami. Każdego uczono używać fałszywych nazwisk współpracowników. Instrukcje były jasne: projekt objęty jest tajemnicą państwową, nikt poza kompleksem nie może wiedzieć, co budują – ani nawet, że tam są.

To nie były pojedyncze przypadki. Dwóch obecnych pracowników ASML chińskiego pochodzenia w Holandii potwierdziło Reutersowi, że byli kontaktowani przez rekruterów z Huawei już od 2020 roku.

Smok rekrutuje, RODO nie blokuje

Problem polega na tym, że europejskie przepisy o ochronie danych ograniczają możliwość ASML w monitorowaniu byłych pracowników. Choć wszyscy podpisują umowy o zachowaniu poufności, ich egzekwowanie za granicą okazuje się niezwykle trudne. ASML wygrał wprawdzie w 2019 roku wyrok na 845 milionów dolarów przeciwko byłemu chińskiemu inżynierowi oskarżonemu o kradzież tajemnic handlowych, ale pozwany ogłosił upadłość i nadal działa w Pekinie z chińskim wsparciem państwowym.

To, co powstało w Shenzhen, to coś znacznie większego niż po prostu kopia maszyny ASML. Po nieudanych próbach replikacji oryginalnych wymiarów, chiński prototyp stał się wielokrotnie większy – zajmuje niemal całą halę fabryczną. Jest to rozwiązanie prymitywne w porównaniu z maszynami od ASML, ale działające.

Przełomem było osiągnięcie Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics przy Chińskiej Akademii Nauk (CIOMP), które rozwiązało problem integracji światła EUV z systemem optycznym. To właśnie ta instytucja w marcu 2025 ogłaszała rekrutację naukowców z doktoratem z “nielimitowanymi” wynagrodzeniami i grantami badawczymi do 4 milionów juanów (560 000 dolarów) plus milion juanów (140 000 dolarów) osobistych dotacji.

Chiński prototyp wciąż znacząco odstaje od maszyn ASML, głównie dlatego, że naukowcy mają trudności z uzyskaniem systemów optycznych porównywalnych z tymi od niemieckiego Carl Zeiss AG, kluczowego dostawcy ASML.

Łowcy używanych skarbów

Aby zdobyć potrzebne komponenty, Chiny wykorzystują kilka strategii. Po pierwsze, odzyskują części ze starszych maszyn ASML dostępnych na rynku wtórnym. Po drugie, pozyskują komponenty od dostawców ASML przez rynki używane, czasem wykorzystując sieci firm pośredniczących, by zamaskować prawdziwego nabywcę. Używają też części objętych ograniczeniami eksportowymi z japońskich firm Nikon i Canon.

Międzynarodowe firmy regularnie organizują aukcje starszego sprzętu do produkcji półprzewodników. Jeszcze w październiku 2025 roku aukcje w Chinach sprzedawały starsze urządzenia litograficzne ASML, według przeglądu ofert na Alibaba Auction, platformie należącej do Alibaba.

Około 100 absolwentów uniwersytetów koncentruje się na inżynierii wstecznej komponentów zarówno z maszyn EUV, jak i DUV. Każde biurko pracownika jest filmowane przez indywidualną kamerę, dokumentującą ich wysiłki w demontażu i montażu części. Pracownicy, którzy z powodzeniem złożą komponent, otrzymują premie.

Niezwykłe osiągnięcie Chinom się uda

Chociaż projekt EUV jest prowadzony przez chiński rząd, za kulisami niemal każdego aspektu stoi Huawei – firma, która sama jest symbolem amerykańsko-chińskiej wojny technologicznej.

Huawei (której nazwa może zostać przetłumaczona zarówno jako “niezwykłe osiągnięcie” jak i “Chinom się uda”), umieszczone na amerykańskiej liście podmiotów zabronionych w 2019 roku, jest zaangażowane w każdy etap łańcucha dostaw: od projektowania chipów i sprzętu do produkcji, po wytwarzanie i końcową integrację w produktach takich jak smartfony.

CEO Ren Zhengfei osobiście raportuje wyższym chińskim przywódcom o postępach projektu. Huawei rozmieściło pracowników w biurach, fabrykach i ośrodkach badawczych w całym kraju. Pracownicy często śpią na miejscu i nie mogą wracać do domu w ciągu tygodnia. Zespoły zajmujące się najbardziej wrażliwymi zadaniami mają ograniczony dostęp do telefonów.

Cały program podlega pod narodową strategię półprzewodnikową, którą według państwowych mediów prowadzi Ding Xuexiang, bliski współpracownik prezydenta Xi Jinpinga, stojący na czele Centralnej Komisji Nauki i Technologii Komunistycznej Partii Chin. “Celem jest to, by Chiny w końcu mogły produkować zaawansowane chipy na maszynach całkowicie chińskiej produkcji” – powiedział jeden z informatorów. “Chiny chcą, żeby Stany Zjednoczone były w 100% wyrzucone z ich łańcuchów dostaw”.

Chronić wiedzę

Rząd holenderski od kilku lat wiedział o problemie i alaramował opinię publiczną. W odpowiedzi na doniesienia wywiadu, Ministerstwo Obrony Holandii zapowiedziało rozwijanie polityk wymagających od “instytucji wiedzy” przeprowadzania kontroli bezpieczeństwa personelu, by zapobiec dostępowi do wrażliwych technologii “przez osoby mające złe intencje lub narażone na presję”.

Problem w tym, że w demokratycznym państwie prawa możliwości są ograniczone. Nie można zakazać byłym pracownikom podjęcia pracy za granicą. Europejskie przepisy o prywatności chronią dane osobowe a umowy o zachowaniu poufności są trudne do wyegzekwowania. ASML może “czujnie strzec” swoich tajemnic handlowych (jak zapewnia w oświadczeniu) ale gdy kluczowa jest wiedza zgromadzona w głowach pracowników, niewiele można zrobić.

ASML próbuje zabezpieczać wiedzę o EUV poprzez ograniczenie dostępu. Nawet wewnątrz firmy tylko wybrani pracownicy mogą uzyskać informacje o tej technologii. Ale wygląda na to, że jest już za późno bowiem dziesiątki, jeśli nie setki chińskich inżynierów, którzy przez lata pracowali przy technologii EUV, już wrócili do ojczyzny z wiedzą (a niektórzy nawet z podwójnym obywatelstwem, mimo że Chiny oficjalnie zabraniają takiej praktyki).

Przykład Lin Nana, byłego szefa technologii źródeł światła w ASML, pokazuje skalę “wycieku mózgów”. Jego zespół w Instytucie Optyki w Szanghaju przy Chińskiej Akademii Nauk złożył osiem patentów dotyczących źródeł światła EUV w ciągu zaledwie 18 miesięcy.

Teraz dochodzimy do kluczowego pytania: co będzie, jeśli Chinom się uda? Jeśli do 2028 roku (cel rządowy) lub 2030 roku (bardziej realistyczna ocena źródeł) Pekin będzie w stanie produkować zaawansowane chipy AI na własnych maszynach?

Apetyt smoka

Konsekwencje dla takich firm jak NVIDIA mogą być monumentalne. Obecna wycena NVIDIA (która w szczytowych momentach 2024 i 2025 roku przekraczała 3 biliony dolarów i była najcenniejszą firmą na Ziemi) opiera się na kilku kluczowych założeniach:

Po pierwsze: monopol technologiczny. NVIDIA dominuje w chipach AI (GPU) z 80-90% udziałem w rynku centrów danych. Jej układy H100 i nowsze H200 są de facto standardem dla trenowania dużych modeli językowych i innych systemów AI. Ale ten monopol jest częściowo chroniony przez zachodnie kontrole eksportowe. Chiny, największy potencjalny rynek (oraz rywal technologiczny), są odcięte od najnowszych chipów NVIDIA.

Po drugie: bariery wejścia. Projektowanie zaawansowanych GPU wymaga lat doświadczenia i ogromnych inwestycji. Ale co ważniejsze, ich produkcja wymaga dostępu do najnowocześniejszych fabryk chipów, przede wszystkim tajwańskiego TSMC, który sam jest zależny od maszyn ASML. Jeśli Chiny opanują technologię EUV, ta bariera wejścia dramatycznie spada.

Po trzecie: geopolityka jako fosa. Amerykańskie sankcje to dodatkowa “fosa” chroniąca NVIDIA przed konkurencją. Ale jeśli Chiny osiągną niezależność półprzewodnikową, mogą nie tylko zaspokoić własny ogromny popyt na chipy AI bez kupowania ich od NVIDIA, ale potencjalnie stać się eksporterem konkurencyjnych rozwiązań.

Chiny odcięte, a Chiny zamknięte

Wyobraźmy sobie zatem taki scenariusz w roku 2030: Chiny produkują własne 5-nanometrowe lub 3-nanometrowe chipy AI w krajowych fabrykach, używając krajowych maszyn litograficznych. Huawei, SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corporation) i inne chińskie firmy mogą wtedy oferować GPU konkurencyjne z NVIDIA i robić to bez ograniczeń eksportowych, potencjalnie po niższych cenach dzięki wsparciu państwowemu.

Nagle rynek dla NVIDIA kurczy się dramatycznie. Chiny, które mają około 20-25% globalnego rynku półprzewodników i są największym pojedynczym rynkiem dla elektroniki konsumenckiej, stają się niedostępne. Co więcej, chińskie firmy mogą zacząć konkurować z NVIDIA na rynkach trzecich, na przykład w Azji Południowo-Wschodniej, Afryce, Ameryce Łacińskiej.

Jest jeszcze jeden, potencjalnie bardziej niepokojący scenariusz.

Pierwsza wojna chipowa

Około 90% najnowocześniejszych chipów na świecie produkuje TSMC na Tajwanie. Jeśli Chiny rozwiążą problem technologiczny (własne maszyny EUV), następnym krokiem może być rozwiązanie “problemu tajwańskiego” siłą. Z zaawansowanymi krajowymi możliwościami produkcji chipów, Pekin ma znacznie mniej do stracenia w przypadku konfliktu.

Dla NVIDIA, której cała produkcja najnowocześniejszych chipów odbywa się w TSMC, to scenariusz egzystencjalnego zagrożenia. Jakikolwiek konflikt wokół Tajwanu (nawet krótkotrwała blokada morska) mógłby całkowicie zatrzymać produkcję. Ubezpieczenie geopolityczne w postaci kontroli eksportowej i zależności Chin od zachodnich chipów zniknęłoby.

W grudniu 2025 USA uruchomiły przegląd sprzedaży zaawansowanych chipów AI NVIDIA do Chin, sygnalizując dalsze zaostrzenie kontroli. Administracja Trumpa, według Departamentu Stanu, wzmocniła egzekwowanie kontroli eksportowych i pracuje z partnerami nad “zamykaniem luk, jak technologia się rozwija”.

Ale to może być wyścig zbrojeń, którego nikt tak naprawdę nie wygra.

Dla inwestorów i firm to oznacza fundamentalną zmianę paradygmatu. Założenie, które dominowało przez ostatnie trzy dekady – że globalizacja technologii będzie postępować, że łańcuchy dostaw będą się integrowały, że jeden standard technologiczny będzie dominował – jest teraz poważnie zagrożone.

NVIDIA i inne firmy półprzewodnikowe mogą więc czekać lata dramatycznej zmienności. Jeśli Chiny naprawdę osiągną swój “projekt Manhattan”, zobaczymy jedną z największych przecen w historii sektora technologicznego.

Jeśli natomiast napotka na nieprzezwyciężalne bariery techniczne (a optyka precyzyjna to wciąż ogromne wyzwanie), obecny monopol NVIDIA może się nawet umocnić.

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

JAK POLSKIE FIRMY PODBIJAJĄ KOSMOS?

Gościem tego odcinka TECHNOFOBII jest dr hab. Grzegorz Brona — fizyk, współzałożyciel i prezes Creotech Instruments, były prezes POLSA, współautor setek publikacji naukowych i jedna z osób, które od lat patrzą na kosmos nie jak na science fiction, tylko jak na strategiczny obszar rozwoju państwa, przemysłu i technologii.

Czy Polska może zbudować realną pozycję w sektorze kosmicznym? Czy Europa ma jeszcze szansę dogonić USA i Chiny w wyścigu o orbitę, Księżyc i technologie przyszłości? I najważniejsze: gdzie w tym wszystkim jest miejsce na biznes, bezpieczeństwo i polskie ambicje?

Rozmawiamy o tym i o innych kwestiach:

• na czym naprawdę da się zarabiać w kosmosie?

• dlaczego sukces SpaceX tak trudno skopiować?

• czy Polska i Europa mają jeszcze szansę dołączyć do pierwszej ligi sektora space?

• jaką rolę odgrywają dziś satelity w wojsku, gospodarce i geopolityce,

• czy polscy politycy rozumieją wagę new space,

• po co wracać na Księżyc,

• co może nam dać większa obecność w Europejskiej Agencji Kosmicznej,

I dlaczego technologie kosmiczne i kwantowe zaczynają coraz mocniej się przenikać?

To rozmowa nie tylko o rakietach, satelitach i orbitalnych przewagach. To także odcinek o tym, jak technologia zmienia układ sił na świecie, jak rodzą się nowe rynki i dlaczego kosmos przestaje być domeną wyłącznie supermocarstw.

Jeśli interesuje Cię przyszłość technologii, geopolityka, przemysł kosmiczny, bezpieczeństwo i to, czy Polska może zbudować własny „space moment” to ten odcinek jest dla Ciebie.

ZOBACZ📺 albo POSŁUCHAJ🎙️

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

YOUTUBE NAJWIĘKSZĄ FIRMĄ MEDIALNĄ NA ŚWIECIE

YouTube wyprzedził Disneya pod względem przychodów i oglądalności, stając się największą firmą medialną na świecie. Rosnąca dominacja platformy pokazuje, jak bardzo internetowi twórcy i treści cyfrowe zmieniły globalny rynek rozrywki.
LINK

MÓZG Z LABORATORIUM ROZWIĄZAŁ PROBLEM LOGICZNY

Naukowcy stworzyli miniaturowy mózg z komórek hodowanych w laboratorium, który potrafił rozwiązać klasyczny dylemat etyczny znany jako problem wózka. Eksperyment pokazuje, że biologiczne sieci neuronowe mogą podejmować decyzje w symulowanych sytuacjach moralnych.
LINK

JAK ANTHROPIC STAŁ SIĘ NAJWAŻNIEJSZĄ SPÓŁKĄ DLA US ARMY?

Firma Anthropic została uznana za jedną z najbardziej przełomowych spółek, m.in. dzięki współpracy z Pentagonem przy rozwoju technologii sztucznej inteligencji. Rosnące znaczenie modeli AI w sektorze obronnym pokazuje, jak szybko ta technologia wchodzi do strategicznych obszarów państwa.
LINK

JAK UKRAINA TWORZY DRONY BEZ CHIŃSKICH CZĘŚCI?

Ukraina osiągnęła ważny etap w produkcji wojskowej, opracowując drony zbudowane bez komponentów pochodzących z Chin, aby uniezależnić się od zagranicznych dostaw. Choć całkowite odcięcie od chińskiego łańcucha dostaw wciąż jest trudne i droższe, kraj intensywnie rozwija własne technologie oraz produkcję kluczowych elementów.

LINK

KTO STWORZY LOGO „AI-FREE”?

Projektanci i organizacje technologiczne pracują nad stworzeniem uniwersalnego znaku, który potwierdzałby, że dany materiał powstał bez udziału sztucznej inteligencji. Wraz z rosnącą liczbą treści generowanych przez AI pojawia się potrzeba jasnego oznaczania pracy wykonanej wyłącznie przez ludzi.

LINK

TESLA I PRZYSZŁOŚĆ SAMOCHODÓW

Tesla rozwija wizję w pełni autonomicznego auta, które w ogóle nie będzie wyposażone w kierownicę ani pedały. Firma liczy, że taki pojazd stanie się podstawą przyszłej sieci robotaksówek i zmieni sposób korzystania z transportu.

LINK

CHINY DOPUSZCZAJĄ IMPLANT MÓZGOWY DO SPRZEDAŻY

Chiny zatwierdziły pierwszy komercyjny implant mózgowy (brain-computer interface BCI), wyprzedzając globalną konkurencję w wyścigu neurotechnologicznym. To przełom, który może przyspieszyć rozwój interfejsów mózg–komputer i zmienić podejście do leczenia chorób neurologicznych.

LINK

Robiąc zdjęcia ciężko było nie trafić na któryś z produktów firmy Kodak.

Gdy jednak okołosto lat później, w 1973 roku, do firmy dołączył 23-letni Steve Sasson, czuł się tam obco. Nie był chemikiem opracowującym nowe typy filmów, ani inżynierem mechanicznym projektującym kolejne aparaty.

Był inżynierem elektrykiem. Coś w tradycyjnym procesie fotograficznym wyraźnie mu nie odpowiadało. W grudniu 1975 roku, w niepozornej sali laboratoryjnej firmy Eastman Kodak w Rochester, młody inżynier Sasson wcisnął przycisk na dziwacznym urządzeniu przypominającym skrzyżowanie tostera i kamery filmowej.

Urządzenie ważyło ponad 3 kilogramy, zbudowane było z pożyczonych części i własnoręcznie lutowanych kabli. W tej chwili nie narodził się jeszcze przemysł cyfrowy, nie istniały komputery osobiste, a zdjęcia oglądało się na papierze fotograficznym, nie na ekranach.

A jednak to właśnie wtedy rozpoczęła się rewolucja, która zmieniła nie tylko fotografię, ale całą globalną kulturę wizualną, gospodarkę i nasze codzienne życie.

Podróż poza granice poznania

Pomysł na cyfrowy aparat narodził się z frustracji. Sasson, z wykształcenia inżynier elektryk, nie mógł zaakceptować żmudnego procesu wywoływania filmu, złożonego z chemikaliów, czekania na odbitki, niepewności efektu. Wychowany na „Star Treku”, zaczął się zastanawiać: a gdyby obraz dało się zapisać i odtworzyć wyłącznie elektronicznie? Gdy firma Fairchild Semiconductors wypuściła w 1974 roku pierwszą komercyjną matrycę CCD o rozdzielczości 100x100 pikseli, Sasson wiedział, że to jego szansa.

Z braku oficjalnego budżetu, dosłownie „ukradł” potrzebne komponenty z działu technicznego Kodaka. Obiektyw z kamery filmowej, przetwornik z taniego woltomierza, system zapisu oparty na kasecie magnetofonowej. Do podglądu zdjęcia potrzebny był cały osobny odtwarzacz, który konwertował zapis cyfrowy na sygnał telewizyjny. Pierwsze zdjęcie zajęło 1/20 sekundy... i kolejne 23 sekundy na zapis i wyświetlenie na ekranie. Obraz był zamazany i zniekształcony, ale rozpoznawalny. Przy rozdzielczości 100 na 100 pikesli zdjecie byłoby ostre na znaczku pocztowym, a nie na telewizorze. Jednak od strony badawczo-rozwojowej - sukces.

Fajne, ale nie rób tego więcej

Reakcja firmy Kodak na przełomowy wynalazek? Ambiwalentna. Kierownictwo zrozumiało potencjał technologii, ale... nie wiedziało, co z nim zrobić. Głównym źródłem przychodów Kodaka były filmy, papier fotograficzny, chemikalia i aparaty. Cały model biznesowy oparty był na fizycznej, jednorazowej konsumpcji. Cyfrowy aparat, który mógł wykonać tysiące zdjęć bez żadnego z tych produktów, był dla korporacyjnych strategów groźbą egzystencjalną. Jak się okazało - mieli sporo racji. W 2012 roku firma ogłosiła bankructwo i związaną z nim restrukturyzację, która pozwoliła się podnieść z trudnej sytuacji. Obecnie przedsiębiorstwo skupia się na usługach związanych z drukiem cyfrowym oraz produkcji taśmy filmowej. W 2020 roku, wraz z pandemią Covid-19 firma ogłosiła, że wykorzysta swoje zaplecze i doświadczenie chemiczne do wejścia w branżę farmaceutyczną.

Po wynalezieniu cyfrowego aparatu fotograficznego w 1975 roku Sason spędził resztę swojej kariery w firmie Kodak, pracując nad urządzeniami cyfrowymi. (źródło: Getty Images)

Zamiast przejąć rynek, Kodak zwlekał. Chociaż firma opatentowała pierwszy aparat cyfrowy już w 1978 roku i zarobiła miliardy dolarów na licencjach, jej konsumencka kamera (model DC40) pojawiła się dopiero w 1995 roku. Osiemnaście lat po prototypie Sassona i w momencie, gdy rynek już zagospodarowały konkurencyjne marki, takie jak Sony czy Canon.

Sasson uważał, że technologia potrzebna do stworzenia aparatu bezkliszowego już istnieje, wystarczy tylko złożyć ją we właściwą formę. „Jedyne, czego potrzebuję, to kilka dżuli energii, aby zapisać wzór ładunku, wzór optyczny. Pomyślałem, że to proste. Pomyślałem, że to eleganckie. Pomyślałem, że to nowoczesne.”

Technologia ze świadectwem dojrzałości

Dziedzictwo tamtego prototypu trudno przecenić. Sasson szacował, że potrzeba będzie „15 do 20 lat”, by rozdzielczość kamer cyfrowych dorównała najgorszej jakości filmowi 110. Trafił idealnie. Przełom nastąpił dokładnie po 18 latach, a w 2000 roku cyfrowa fotografia zaczęła wypierać analogową z rynku masowego. W 2010 roku ponad 90% zdjęć na świecie było wykonywanych cyfrowo.

Dziś nosimy w kieszeni aparaty o rozdzielczości 50 megapikseli, z natychmiastowym dostępem do edycji, udostępniania i publikowania. Media społecznościowe (od Instagrama po TikToka) opierają się na kulturze obrazów, której fundamentem jest technologia stworzona przez Sassona. Ale ten przełom ma też swoją ciemną stronę. Jak zauważa BBC Future, miliony zdjęć z pierwszej dekady ery cyfrowej zaginęły bezpowrotnie na uszkodzonych dyskach i zapomnianych kartach pamięci. Tymczasem stare filmy, odnajdywane od czasu do czasu na stychach i w zakamarkach bibliotek, mogą stanowić prawdziwy wehikuł czasu.

Nie naprawiać czegoś, co działa

Historia Sassona to opowieść o tym, jak rewolucyjne pomysły często pojawiają się „zbyt wcześnie”. Technologia nie tylko musi działać. Musi też trafić na odpowiedni moment rynkowy i społeczny. Kodak nie był gotowy, rynek nie był gotowy, ale idea już istniała. To przestroga dla dzisiejszych gigantów technologicznych: innowacje nie pytają, czy komuś jest z nimi wygodnie.

W 1978 roku firma Kodak uzyskała patent na aparat cyfrowy. Szacuje się, że patent ten przyniósł firmie Eastman Kodak miliardy dolarów z tytułu opłat licencyjnych i odszkodowań za naruszenie praw autorskich, zanim w 2012 roku, w obawie przed bankructwem, sprzedano prawa do niego.

Ciekawe ile jeszcze takich „tosterów z obiektywem” czeka gdzieś w szufladach inżynierów, niezauważone przez korporacyjne radary, ale gotowe zmienić świat?

Źródło

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

Hiszpański jednorożec bierze na cel polski rynek

Do Polski wchodzi europejski startup, który w mniej niż dekadę osiągnął status jednorożca i przekroczył 100 mln dolarów rocznego przychodu.

Factorial, obecny już w ponad 120 krajach i obsługujący tysiące firm, chce uporządkować rozdrobniony rynek narzędzi HR w Polsce, zastępując dziesiątki systemów jednym, zintegrowanym rozwiązaniem SaaS z natywną AI.

To nie jest tylko kolejna ekspansja zagranicznej firmy. To test dojrzałości polskiego rynku MŚP i sygnał, że cyfryzacja procesów kadrowych wchodzi w nową fazę — bardziej zautomatyzowaną, bardziej analityczną i bardziej konkurencyjną.

Co to oznacza dla lokalnych graczy HR Tech i dla firm, które wciąż operują na Excelu? W najnowszym tekście rozkładam to na czynniki pierwsze.

PRZECZYTAJ WIĘCEJ »

START MOJEGO PROJEKTU (GRY) AI

No więc jest (po dłuuugim czasie), udało się nam złożyć cały tech do kupy i można zagrać - pierwsza na świecie platforma gier AI oparta o autorski silnik (nie wrappujemy, tylko sami napisaliśmy coś swojego - i to nie jest transofmer!) Zasadniczo mamy wszystkie zabawki swoje (albo open-source) spędziliśmy masę czasu na optymalizacji voice i teraz jesteśmy gotowi do startu.

Zapraszam! https://omea.ai/

OMEA: Unprecedented Freedom of Choice

Written by humans. Lived by you. The Future of Narrative Gaming.

Palo Alto, USA - March 10th, 2026 - AImmersive Inc. today announced OMEA, a groundbreaking new gaming medium where human imagination and AI power converge to create experiences never before possible. Every choice you make. Every lie you tell. Every promise you break. The story tracks it all - and consequences emerge when you least expect them.

OMEA is an interactive narrative gaming platform where you play through illustrated, fully voiced adventures by saying or typing what your character does. No dialogue wheels. No predetermined options. No invisible walls. You shape your choices in natural language - negotiate, lie, run, fight, seduce, betray, try something the writers never anticipated - and the AI narrates what happens next. Think text adventure meets visual novel, powered by an AI that actually understands the story.

OMEA is not another chatbot wearing a costume. OMEA runs on proprietary Narrative Intelligence - an OMEA model trained on our own. It understands story structure, pacing, and character like no other system on the market. This is the only technology that can truly run narrative games the way they were meant to be played.

The system maintains persistent memory across your entire adventure, creating cause-and-effect chains that feel organic rather than scripted. Betray an ally in chapter one; watch it resurface hours later in ways no one explicitly programmed. Characters stay consistent, remembering your history and reacting accordingly. Your story. Your consequences. No two playthroughs alike.

Every adventure is built by professional storytellers and game designers who create the worlds, characters, and dramatic stakes. The AI handles what humans simply cannot: tracking every thread, every relationship, every small decision across hours of play - and weaving them into a story that belongs to you alone.

But why wait?
Today, AImmersive Inc. is pulling back the curtain. Starting now, anyone can experience this new medium for themselves - completely free. Head to

https://omea.ai/

and step into a brand new OMEA adventure. No downloads. No signup walls. Just you, your choices, and a story that listens.
Play it. Break it. See what happens when you do something unexpected. We dare you.

The full OMEA platform - packed with adventures across genres - is coming soon to Steam, App Store, and Google Play.

About AImmersive Inc.
AImmersive Inc. combines expertise in AI research, game design, and professional storytelling to build what interactive fiction was always meant to be - not another chatbot with a theme, but an entirely new medium. The future of narrative gaming starts now.

Media Contact

AImmersive Inc.,
Aleksandra Wójcik
awojcik@aimmersive.ai

JAK SIĘ NAPRAWDĘ LOBBUJE W BRUKSELI?

W nowym odcinku TECHNOFOBII moim gościem jest Krzysztof Bulski — ekspert od komunikacji strategicznej, od lat działający w samym sercu unijnej „bańki brukselskiej”. Rozmawiamy o tym dlaczego Polska "nie umie" w lobbing w Brukselu i dlaczego ogranicza się tylko do komentowania decyzji podejmowane przez innych.

Dyskutujemy też o tym, jak naprawdę działa lobbying w UE, dlaczego polskie firmy i instytucje wciąż są w Brukseli zaskakująco słabo obecne i ile kosztuje realny wpływ na europejskie regulacje.

To rozmowa o kulisach władzy, ale bez teorii spiskowych — za to z konkretem: think tanki, rejestr transparentności, spotkania z Komisją Europejską, budżety lobbingowe największych graczy i pytanie, czy Polska w ogóle ma dziś strategię na budowanie swojej pozycji w Europie.

Zastanawiamy się też, czym mogłoby być „smart power po polsku”, jak powinniśmy ustawić się wobec cyfrowej suwerenności Europy i czy polska prezydencja cokolwiek realnie zmieniła w naszej obecności przy unijnym stole.

Rozmawiamy między innymi o:

* Jak naprawdę działa lobbying w Brukseli - bez mitów, za to z perspektywy praktyka.
* Dlaczego Polska jest słabo obecna w unijnym ekosystemie wpływu - mimo że decyzje z UE mocno wpływają na nasz biznes i życie.
* Jak firmy, organizacje i państwa budują wpływ na europejskie regulacje - przez relacje, think tanki, konsultacje i komunikację strategiczną.
* Cyfrowa suwerenność Europy i miejsce Polski w tej układance - czyli technologia, interesy i geopolityka.
* Czy Polska ma strategię na budowanie swojej pozycji w UE - i co mogłoby oznaczać „smart power po polsku”.

ZOBACZ📺

POSŁUCHAJ🎙️

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

SZEJK SZPIEG KUPIŁ 49% FIRMY KRYPTO TRUMPA

Tahnun bin Zajed, emiracki doradca ds. bezpieczeństwa narodowego i szef funduszu majątkowego wartego ponad 1,3 bln dolarów, zainwestował $500 mln w kryptowalutową spółkę Trumpów World Liberty Financial — cztery dni przed inauguracją prezydenta. Z pierwszej transzy $187 mln trafiło bezpośrednio do podmiotów rodziny Trumpa. Kilka miesięcy po transakcji Biały Dom zatwierdził eksport 500 tys. zaawansowanych chipów AI do ZEA, mimo wcześniejszych obaw o powiązania firmy G42 szejka z Chinami.

LINK

DLACZEGO NETFLIX ODPUŚCIŁ PRZEJĘCIE WARNER BROS.?

Netflix wycofał się z licytacji o Warner Bros. Discovery, oddając pole Paramount Skydance — akcjonariusze nagrodzili tę decyzję 14-procentowym wzrostem kursu, który od ogłoszenia dealu zdążył spaść o 30%. Według Bloomberga CEO Ted Sarandos miał powiedzieć Trumpowi “posłuchałem twojej rady”, gdy ten wcześniej ostrzegał go przed przepłaceniem.

LINK

TIKTOK PODBIJA ECOMMERCE

Mimo rosnącej presji politycznej i obaw o bezpieczeństwo danych, chińskie aplikacje – z TikTokiem na czele – wciąż dynamicznie rosną na amerykańskim rynku. Popularność napędzają algorytmy, agresywna ekspansja oraz zdolność przyciągania młodych użytkowników.

LINK

W USA PODCASTY WYPRZEDZAJĄ RADIO

Nowe badanie pokazuje, że Amerykanie częściej sięgają po podcasty niż po tradycyjne talk radio, co potwierdza rosnącą zmianę w sposobie konsumowania treści audio. Format na żądanie i ogromna różnorodność tematów sprawiają, że podcasty coraz mocniej dominują w codziennych nawykach słuchaczy.

LINK

PRZYSZŁOŚĆ HORRORU JEST NA YOUTUBIE

Nowe pokolenie twórców grozy coraz częściej buduje swoją publiczność na YouTubie, gdzie krótkie formy i viralowe serie przyciągają miliony widzów. Internet daje im swobodę eksperymentów i omijania tradycyjnego systemu produkcji filmowej.

LINK

AI ZASTĘPUJE GURU ROZWOJU OSOBISTEGO

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji zaczynają wchodzić w przestrzeń zarezerwowaną dotąd dla celebrytów od samorozwoju, oferując użytkownikom spersonalizowane porady i coaching. Rosnąca popularność takich narzędzi rodzi pytania, czy cyfrowi mentorzy mogą konkurować z ludzkimi autorytetami i jak wpłynie to na cały rynek motywacyjny.

LINK

UŻYTKOWNICY OKULARÓW META SĄ PODGLĄDANI

Inteligentne okulary Meta wzbudzają obawy nie tylko o prywatność osób nagrywanych, ale również samych użytkowników urządzenia. Eksperci zwracają uwagę, że technologia może gromadzić ogromne ilości danych o tym, co widzą i robią noszący je ludzie.

LINK

ZDJĘCIA SATELITARNE AMERYKAŃSKIEJ FIRMY POMOGŁY W ATAKU IRANU

Firma zajmująca się obrazowaniem satelitarnym wstrzymała publikację części zdjęć po tym, jak ujawniły one skutki irańskich ataków na amerykańskie bazy wojskowe. Sprawa pokazuje napięcie między transparentnością danych z prywatnych satelitów a presją polityczną i bezpieczeństwem militarnym.

LINK

Użytkownicy Venmo nie mogli wykonywać płatności, Snapchat, Reddit, Instagram i Hulu przestały odpowiadać, a inteligentne urządzenia IoT, takie jak łóżka Eight Sleep, zachowywały się nieprzewidywalnie emitując światła stroboskopowe lub gwałtownie się chłodząc. Nawet ChatGPT na pewien czas przestał odpowiadać. Ta awaria, jedna z kilku w ciągu ostatnich pięciu lat, unaoczniła coś więcej niż tylko problem techniczny: ujawniła systemowe ryzyko wynikające z nadmiernej koncentracji danych i mocy obliczeniowej w rękach kilku prywatnych firm.

Podczas tej samej awarii AWS świat obiegły zdjęcia i relacje użytkowników inteligentnych łóżek Eight Sleep, którzy (dosłownie) obudzili się w pułapce własnych urządzeń. Ich materace, sterowane zdalnie przez chmurowe API Amazona, zablokowały się w pozycji pionowej lub rozgrzały do ponad czterdziestu stopni. Przez kilka godzin nie dało się ich wyłączyć ani ręcznie, ani lokalnie, bo wszystkie funkcje sterowania wymagały połączenia z serwerami AWS.

To anegdota, która powinna wejść do podręczników inżynierii systemów: gdy „inteligencja” urządzenia znajduje się wyłącznie w chmurze, każda awaria sieci staje się fizycznym zagrożeniem. W tym przypadku cyfrowy błąd zamienił się w realne ciepło, światło i ruch – w efekty odczuwalne w najbardziej prywatnej przestrzeni człowieka.

Pokazuje to, że nie chodzi już tylko o utratę danych czy chwilową niedostępność usług, lecz o utratę kontroli nad światem fizycznym, w którym funkcjonujemy. Wraz z rosnącą liczbą inteligentnych urządzeń – od samochodów po systemy ogrzewania i sprzęty medyczne – każda awaria infrastruktury chmurowej może mieć skutki nie tylko ekonomiczne, ale i egzystencjalne.

Internet kojarzy się z przestrzenią wolną od granic, z metaforyczną siecią połączeń unoszącą się w „chmurze”. W rzeczywistości jednak jego serce bije w kilku punktach na ziemi czyli w centrach danych takich firm jak Amazon, Microsoft czy Google. Każdy z tych ośrodków to konkretne miejsce, w którym energia elektryczna, chłodzenie i sprzęt tworzą materialny fundament globalnej sieci. Gdy któryś z tych elementów zawiedzie, skutki odczuwalne są na całym świecie.

Eksperci cytowani przez Wired zwracają uwagę, że przy tak gigantycznej skali infrastruktury błędy są nieuniknione bo kluczowy staje się czas reakcji i przejrzystość komunikacji. Jednak AWS, podobnie jak inni „hiperskalerzy”, nie ma obowiązku ujawniać wszystkich szczegółów awarii, a jego klienci często nie mają pełnej wiedzy o tym, jak ich dane i aplikacje są faktycznie zarządzane.

W przeszłości każda firma, chcąc działać w sieci, musiała inwestować we własne serwery, oprogramowanie i ludzi do ich utrzymania. To było kosztowne, ale rozproszone. Dziś „chmura” oferuje prostsze rozwiązanie: wynajmij infrastrukturę zamiast ją budować. To genialne w swojej prostocie i niebezpieczne w konsekwencjach.

Amazon kontroluje około 30% globalnego rynku usług chmurowych, Microsoft 20%, a Google 13%. Oznacza to, że trzy korporacje zarządzają większością przepływów danych w świecie cyfrowym. Co więcej, fizyczne centra danych nie są własnością społeczeństwa, jak drogi czy sieci energetyczne, lecz prywatnych korporacji, które budują i utrzymują je zgodnie z własnymi interesami biznesowymi.

Jak zauważył były amerykański regulator antymonopolowy Jonathan Kanter, takie incydenty pomagają „społeczeństwu zrozumieć skalę władzy i zasięgu, jakie mają te firmy”. To już nie tylko kwestia biznesu bo awaria Amazona wpływa na funkcjonowanie całych państw, na ich finanse, służbę zdrowia i komunikację.

Internet jest siecią połączeń, ale wiele z nich kończy się w jednym miejscu: w chmurze Amazona. Nawet jeśli firma nie korzysta bezpośrednio z AWS, często współpracuje z kimś, kto to robi. To tworzy efekt domina: awaria jednego komponentu, takiego jak DynamoDB, wpływa na dziesiątki innych usług i tysięcy aplikacji, które z pozoru nie mają z Amazonem nic wspólnego.

To właśnie dlatego wczorajsze problemy w Wirginii sparaliżowały również Coinbase, giełdę kryptowalutową, która miała być symbolem zdecentralizowanego świata finansów. Paradoksalnie, branża, która powstała w sprzeciwie wobec centralizacji, dziś jest całkowicie zależna od scentralizowanej infrastruktury chmurowej.

Jak zauważa Wired, problemem nie jest tylko sama awaria, ale jej „długi ogon” — łańcuch opóźnień, błędów i mikrousterek, które utrzymują się jeszcze długo po oficjalnym komunikacie „problem rozwiązany”. Nawet po przywróceniu usług użytkownicy często doświadczają nieprzewidywalnych efektów: wolnego ładowania stron, utraty danych, niestabilnych integracji API.

To pokazuje, że współczesna infrastruktura cyfrowa jest nie tylko wrażliwa, ale również złożona w sposób, który utrudnia pełne zrozumienie skutków awarii. Nawet sami operatorzy nie zawsze potrafią przewidzieć, które usługi zostaną dotknięte przez lokalny błąd.

Rozwiązaniem teoretycznym byłaby decentralizacja — przeniesienie danych na wiele niezależnych węzłów i mniejszych dostawców. Jednak próby stworzenia alternatywnych modeli, takich jak Rumble czy Urbit, pokazują, że to trudne nie tylko technicznie, ale i społecznie. Rumble jest utożsamiane z ideologiczną prawicą, a Urbit z kontrowersyjnym twórcą o autorytarnych poglądach.

Tymczasem Amazon, dzięki gigantycznym nakładom i skali działania, pozostaje praktycznie nie do dogonienia. Nowi gracze po prostu nie są w stanie rywalizować z kosztami, jakością usług i globalną siecią połączeń AWS. W efekcie (mimo rosnącej świadomości ryzyka) wszyscy nadal wybierają najłatwiejsze rozwiązanie: korzystanie z chmury Amazona.

Chmura to uosobienie wygody: płacisz miesięczną subskrypcję i masz dostęp do infrastruktury klasy światowej. Nie musisz niczego kupować, niczego instalować, nie musisz zatrudniać specjalistów. Ale ta wygoda ma swoją cenę — utraciliśmy kontrolę nad infrastrukturą, od której zależy nasza gospodarka i codzienne życie.

W erze danych suwerenność przestaje oznaczać wyłącznie terytorium. Obejmuje także kontrolę nad infrastrukturą cyfrową. Państwa, przedsiębiorstwa i obywatele muszą zrozumieć, że suwerenność danych to nowa forma bezpieczeństwa narodowego.

Awaria w Wirginii nie była tylko technicznym błędem. Była ostrzeżeniem. Pokazała, że internet nie jest ani wolny, ani niezniszczalny. Jest fizyczny, skoncentrowany i podatny na błędy — a dopóki nie nauczymy się dywersyfikować cyfrowych fundamentów naszej cywilizacji, dopóty jeden zbłąkany pakiet danych w serwerowni Amazona może zatrzymać świat.

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

Hiszpański jednorożec bierze na cel polski rynek

Do Polski wchodzi europejski startup, który w mniej niż dekadę osiągnął status jednorożca i przekroczył 100 mln dolarów rocznego przychodu.

Factorial, obecny już w ponad 120 krajach i obsługujący tysiące firm, chce uporządkować rozdrobniony rynek narzędzi HR w Polsce, zastępując dziesiątki systemów jednym, zintegrowanym rozwiązaniem SaaS z natywną AI.

To nie jest tylko kolejna ekspansja zagranicznej firmy. To test dojrzałości polskiego rynku MŚP i sygnał, że cyfryzacja procesów kadrowych wchodzi w nową fazę — bardziej zautomatyzowaną, bardziej analityczną i bardziej konkurencyjną.

Co to oznacza dla lokalnych graczy HR Tech i dla firm, które wciąż operują na Excelu? W najnowszym tekście rozkładam to na czynniki pierwsze.

PRZECZYTAJ WIĘCEJ »

BUDOWA STARTUPU TO ULTRAMARATON

Ze Stefanem znamy się od czasów tworzenia portalu Ahoj (Stefan był w ekipie technicznej a ja zajmowałem się kwestiami contentu). Potem Stefan stworzył software house, aplikację do zamawiania taksówek i zniknął mi na kilka lat z radaru…

Pewnego dnia zadzwonił i poprosił o spotkanie w warszawskich Złotych Tarasach i w jego trakcie pokazał makietę aplikacji do umawiania się na wizyty w salonie fryzjerskim. Dziś wiem, że byłem jedną z pierwszych osób, które widziały jak rodziło się Booksy - jeden z polskich startupowych jednorożców (firm wartych co najmniej miliard dolarów)...

Jak wygląda budowanie globalnej firmy technologicznej z Polski, kiedy zaczynasz od spania na kanapie z psem w San Francisco i czekania, aż ktoś zechce z Tobą porozmawiać?

Stefan jest seryjny przedsiębiorca, ultramaratończyk i współzałożyciel Booksy, jednej z nielicznych polskich firm technologicznych, które realnie podbiły rynek USA. Z wykształcenia matematyk (Politechnika Warszawska), wcześniej twórca m.in. iTaxi, dziś buduje globalną platformę do rezerwacji usług beauty, z której korzystają dziesiątki milionów użytkowników .

Ze Stefanem rozmawiam między innymi o:

+ tym, czy w Dolinie Krzemowej naprawdę „wystarczy pomysł i determinacja”, podczas gdy w Polsce oczekuje się Excela i przychodów od pierwszego dnia,

+ podboju USA i o tym, czy trudniej przekonać inwestora z Silicon Valley czy stylistkę paznokci w Miami,

+ ambicjach – czy miliard dolarów to sufit, czy dopiero przystanek w drodze po więcej,

+ metrykach, które naprawdę mają znaczenie, gdy firma rośnie globalnie,

+ kulturowych różnicach w budowaniu technologii na różnych rynkach,

+ stereotypach o polskich founderach i o tym, czy „skromność” pomaga czy przeszkadza w grze o wielką skalę,

+ ultramaratonach, zdrowiu, kryzysach prywatnych i cenie, jaką płaci się za budowę firmy o globalnym zasięgu.

ZOBACZ📺

POSŁUCHAJ🎙️

MODELE UCZĄ SIĘ NA NASZYCH DANYCH!

Powtarzam to na każdym szkoleniu, za każdym razem jeśli ktoś się mnie zapyta czy wierzę w to, że klikniecię w modelu opcji “nie ucz się na moich danych” coś daje. Ja twierdzę, że nic bo każda z tych firm (OpenAI, Anthropic, Google, MS, Meta, Amazon) wkalkulowała sobie koszt procesów sądowych (za kilka lat) vs stworzenie przewagi konkurencyjnej tu i teraz.

To jak to wygląda AD 2026? Odpowiada na to badanie: “User Privacy and Large Language Models: An Analysis of Frontier Developers’ Privacy Policies”, King, Klyman et al., Stanford University, AAAI/AIES 2025.

Nasze dane są używane, dopóki aktywnie się nie wypiszemy się (opt-out). Większość użytkowników nigdy tego nie robi, bo nie wie, że ma taką możliwość, albo ścieżka opt-out jest celowo ukryta głęboko w ustawieniach modelu.

A dlaczego zapisy z czatów między Tobą a AI jest tak ważne? Bo firmy trenujące AI ścigają się o dane treningowe a angielskojęzyczne zasoby internetowe są już w większości wyeksplorowane.

Twoje codzienne, prywatne rozmowy z chatbotem to dla nich zasób, którego jeszcze nie mają.

Przez miesiące badacze z Stanford Law School przebrnęli przez 28 dokumentów — polityki prywatności, sub-polityki, FAQ-i i komunikaty onboardingowe — sześciu największych deweloperów chatbotów w USA: Amazon (Nova), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta AI, Microsoft (Copilot) i OpenAI (ChatGPT). To firmy odpowiadające szacunkowo za ~90% udziału w rynku chatbotów LLM w Stanach Zjednoczonych. Tylko ChatGPT ma dziś 700 milionów użytkowników.

Oto co znaleźli:

Wszystkie sześć firm używa twoich danych (historii czatów) do trenowania modeli domyślnie (!).

Nie ma wyjątków. Jedyna różnica między nimi to to, czy i jak możesz się z tego wypisać.

Google i Meta - trenują na Twoich rozmowach i nie oferują jasnej ścieżki opt-out.

OpenAI i Microsoft - trenują domyślnie, ale opt-out technicznie istnieje.

Amazon - jej główna polityka prywatności w ogóle nie wspomina o trenowaniu AI. Informację o tym znajdziesz tylko w drobnym komunikacie w interfejsie Novy.

Anthropic - przez lata działał w modelu opt-in (najlepszy standard). W sierpniu 2025 ogłosił przejście na opt-out. Potem, przed publikacją badania, ogłosił powrót do opt-in. Zmienność polityki firmy w tym zakresie jest bardzo złym sygnałem.

4 z 6 firm prawdopodobnie trenuje modele na danych dzieci (!!!)

Badanie obejmowało wyłącznie dorosłych użytkowników, ale polityki prywatności tych czterech firm nie wykluczają wyraźnie danych nieletnich z procesów treningowych. Ta luka w dokumencie prawnym tej klasy jest bardzo groźna.

Część firm przechowuje Twoje dane bezterminowo.

Nie ma ustawowych granic retencji. Rozmowy, które dziś prowadzisz (np. o zdrowiu, finansach, relacjach, pracy) mogą być archiwizowane latami i wielokrotnie wykorzystywane w kolejnych rundach treningu. Trenują nie tylko na rozmowach. Trenują na wszystkim.

Amazon, Google i OpenAI - mogą trenować na plikach, które wysyłasz.

Microsoft i Google - mogą trenować na nagraniach głosowych.

OpenAI, Google i Microsoft - mogą trenować na przesłanych przez Ciebie zdjęciach.

Microsoft i Meta - mogą łączyć dane z chatbota z danymi z innych swoich produktów (Bing, MSN, Instagram, Facebook, reklamy).

Tylko Microsoft zadeklarował aktywne usuwanie danych wrażliwych przed treningiem. Pozostałe firmy albo milczą, albo stosują ogólnikowe sformułowanie “możemy”.

+ Polityki prywatności są celowo skomplikowane.

OpenAI wymaga przeczytania co najmniej 6 oddzielnych dokumentów (!), żeby zrozumieć, co firma robi z Twoimi danymi. Badacze przeanalizowali łącznie 28 dokumentów dla 6 firm. Przeciętny Kowalski może i przeczyta, ale na pewno nie zrozumie nic z tego.

Co możesz zrobić jako użytkownik:Pierwsze kroki to wypisanie się z trenowania tam, gdzie to możliwe:

ChatGPT → Settings → Data Controls → wyłącz “Improve the model for everyone”

Microsoft Copilot → ustawienia prywatności konta Microsoft

Claude → według badania obecnie działa na opt-in, więc jesteś domyślnie chroniony

Gemini i Meta AI → brak jasnej ścieżki opt-out. Tu jedyną realną ochroną jest niepisanie rzeczy wrażliwych.

I BARDZO WAŻNE! Traktuj okno czatu jak kartkę pocztową, nie jak zapieczętowaną kopertę.

Cokolwiek wpisujesz, zakładaj że ktoś może to przeczytać. Dane klientów, strategie firmy, dokumenty prawne, wyniki finansowe itd. to wszystko nie powinno trafiać do publicznych chatbotów bez weryfikacji polityki prywatności danego narzędzia.

Jeśli używasz AI w kontekście firmowym to sprawdź czy Twoja organizacja ma wykupiony plan enterprise (np. ChatGPT Enterprise, Copilot for Microsoft 365). Te plany zazwyczaj wyłączają trenowanie na danych firmowych z definicji, ale to wymaga potwierdzenia w umowie (czyli zapytaj się działu IT / prawnego w swojej organizacji).

Link do badania: arxiv.org/abs/2509.05382

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

OPENAI ZAMYKA RUNDĘ $100 MLD PRZY WYCENIE PONAD $850 MLD

OpenAI finalizuje największą w historii tech prywatną rundę finansowania — ponad 100 miliardów dolarów od Amazona, SoftBanku, Nvidii i Microsoftu. Wycena firmy może przekroczyć 850 mld USD. Jednocześnie firma rozpoczęła testowanie reklam w ChatGPT dla darmowych użytkowników, co budzi obawy o przyszłość platformy.

LINK

IBM ZWIĘKSZA ZATRUDNIENIE JUNIORÓW

IBM zapowiada potrojenie rekrutacji na stanowiska entry-level w 2026 roku, przeciwstawiając się narracji, że AI eliminuje juniorskie role. Firma przeprojektowuje stanowiska tak, aby młodsi pracownicy skupili się na relacjach z klientami i rozwoju produktów zamiast powtarzalnego kodowania. To kontrprzykład wobec fali zwolnień w branży tech.

LINK

STUDIA INFORMATYCZNE TRACĄ POPULARNOŚĆ

Tradycyjne kierunki informatyczne (Computer Science) notują spadki zapisów na amerykańskich uczelniach. System UC odnotował 6% spadek w 2025 roku. Studenci masowo przenoszą się na dedykowane programy AI. MIT, UC San Diego i inne uczelnie uruchamiają nowe wydziały AI, a rodzice kierują dzieci ku specjalizacjom odpornym na automatyzację, jak inżynieria mechaniczna i elektryczna.

LINK

APPLE STAWIA NA AI I BUDŻETOWEGO MACBOOKA

Apple szykuje ofensywę sprzętową z naciskiem na urządzenia wearables wspierane przez funkcje AI oraz tańszego MacBooka, który ma zostać zaprezentowany podczas marcowego tygodnia premier. W planach są także nowe iPady i przystępniejszy cenowo iPhone, co sygnalizuje szeroką strategię odświeżenia portfolio na 2026 rok.
LINK

FARMERZY KONTRA CENTRA DANYCH

Amerykańscy rolnicy coraz częściej sprzeciwiają się budowie energochłonnych centrów danych w pobliżu ich gospodarstw, wskazując na rosnące zużycie wody i prądu. Konflikt pokazuje, jak rozwój AI i infrastruktury cyfrowej zderza się z interesami lokalnych społeczności i bezpieczeństwem żywnościowym.

LINK

AI NIE RADZI SOBIE Z PDF-AMI

Najnowsze testy pokazują, że modele AI wciąż mają poważne problemy z poprawnym odczytywaniem i interpretacją plików PDF, co prowadzi do błędnych analiz i halucynacji danych. To kolejny dowód, że mimo szybkiego rozwoju sztucznej inteligencji, podstawowe zadania związane z dokumentami nadal stanowią wyzwanie.

LINK

SZEFOWEJ BEZPIECZEŃSTWA AI METY AGENT AI SKASOWAŁ MAILE

Dyrektorka ds. bezpieczeństwa AI w Mecie pozwoliła testowanemu agentowi sztucznej inteligencji na dostęp do swojej poczty, co skończyło się przypadkowym usunięciem całej skrzynki odbiorczej. Incydent pokazuje, jak ryzykowne może być powierzanie autonomicznym systemom realnej kontroli nad kluczowymi narzędziami pracy, nawet w firmie rozwijającej zaawansowane modele AI.

LINK

ROBOODKURZACZ PODGLĄDA CIĘ? SZOKUJĄCA LUKA W DJI ROMO

DJI mierzy się z informacjami o podatności, która mogła umożliwiać zdalny dostęp do podglądu z kamery przez nieautoryzowane osoby. Problem dotyczył mechanizmu komunikacji i wywołał pytania o bezpieczeństwo użytkowników oraz zabezpieczenia urządzeń.

LINK

W ciągu zaledwie trzech lat powstało ponad 12 tysięcy aplikacji opartych na dużych modelach językowych, z czego zdecydowana większość korzysta z modeli zbudowanych przez kilku graczy – głównie OpenAI, Anthropic i Mistral.

To pokazuje rosnącą koncentrację infrastruktury, zasobów i wpływu w rękach nielicznych firm technologicznych.

AI staje się fundamentem w sektorze enterprise: wspiera obsługę klienta, analizę danych, generowanie dokumentów i automatyzację decyzji. Zmienia nie tylko sposób pracy, ale też strukturę organizacji.

Jednocześnie rośnie zainteresowanie modelami specjalistycznymi, trenowanymi lokalnie, na prywatnych danych.

Głowy w chmurach

Raport podkreśla, że dostęp do mocy obliczeniowej, danych i chmur to dziś strategiczny zasób – bardziej niż sam kod źródłowy. Nawet modele open source nie gwarantują niezależności, jeśli działają na infrastrukturze należącej do globalnych korporacji.

Europa jako jedyna wdrożyła systemowe regulacje (AI Act), ale stoi przed dylematem: jak chronić użytkowników, nie wypychając innowacji poza kontynent. Regulacja wyprzedza zdolności wdrożeniowe i może kosztować Europę rolę współtwórcy tej technologii.

Raport nie pozostawia złudzeń: AI to nie tylko technologia, ale narzędzie kształtowania świata, tak samo jak maszyna parowa, czy elektryczność.

To, kto będzie kontrolował modele, dane i reguły ich działania, zdecyduje o tym, kto pisze przyszłość. Europa stoi dziś przed pytaniem, czy będzie projektantem tej rzeczywistości, czy jedynie jej użytkownikiem. To europejska technologia parowa wywróciła świat do góry nogami. Teraz jednak nowa rewolucja technologiczna dzieje się gdzie indziej.

W 2023 roku na całym świecie powstało ponad 12 tysięcy aplikacji z wykorzystaniem generatywnej AI. Ale aż 81% z nich zostało zbudowanych na trzech modelach: OpenAI, Anthropic i Mistral. Choć Mistral jest firmą europejską, to sama struktura rynku AI pozostaje silnie zdominowana przez USA.

Kolonizacja zatacza koło

To właśnie ten fragment raportu powinien niepokoić europejskich decydentów najbardziej: Europa ma talenty, ma kapitał ludzki, ale nie ma suwerenności technologicznej.

Korzystamy z amerykańskich baz danych, API, modeli i chmur. Budujemy „europejskie” produkty w oparciu o nieeuropejską infrastrukturę.

Jak wskazuje raport, Generative AI redefiniuje podstawy interakcji człowiek - maszyna. Od customer service przez kodowanie po generowanie dokumentów, algorytmy nie tylko wspierają, ale coraz częściej zastępują pracę człowieka.

W wersji optymistycznej to podniesienie produktywności i demokratyzacja dostępu do wiedzy. W wersji pesymistycznej to ogromna koncentracja władzy w rękach kilku firm i regres kompetencji społecznych.

W kontekście europejskim to oznacza jeszcze jedno: uzależnienie nie tylko od technologii, ale od narracji, które one produkują.

“Dobre” nie znaczy “dobre dla wszystkich”

W jaki sposób modele są uczone? Na jakich danych? Kto decyduje, które odpowiedzi są „dobre”?

Jeśli Europa nie stworzy własnych modeli, to nie tylko nie będzie mogła konkurować, ale również nie będzie mogła się bronić, choćby przed subtelną manipulacją i propagandą, które zewnętrzne modele mogą mniej lub bardziej dyskretnie podsuwać. Mało wyrafinowanym acz dobitnym przykładem mogą być odpowiedzi chińskiego modelu Deepseek na pytania o wydarzenia na placu Niebiańskiego Spokoju w 1989.

Raport pokazuje bardzo wyraźnie: regulacja AI w Europie jest postrzegana jako najbardziej zaawansowana na świecie, ale jednocześnie – jako największe ryzyko dla lokalnych startupów.

AI Act, choć postępowy i konieczny, może doprowadzić do paradoksu: to nie Chiny, lecz Bruksela przypadkowo odetnie europejskie firmy od szansy na globalną konkurencję.

Model amerykański („build fast, regulate later”) pozwala dziś gigantycznym firmom inwestować dziesiątki miliardów dolarów rocznie w rozwój modeli. W tym czasie europejskie firmy próbują pogodzić innowacyjność z compliance. Efekt? Europa może stać się konsumentem AI, a nie jej architektem.

Raport odnotowuje eksplozję narzędzi open-source. Jednak prawdziwa bariera nie leży w kodzie, lecz w infrastrukturze i danych.

Nasza inteligencja, choć sztuczna

Modele typu open weight (jak Mistral) mają potencjał demokratyzujący, ale bez europejskich serwerów, baz danych, frameworków i mocy obliczeniowej nawet „otwarta” AI nie będzie w pełni nasza.

Jeśli Europa chce zachować niezależność cyfrową, potrzebuje:

• Własnych foundation models szkolonych na lokalnych, wielojęzycznych danych.

• Publicznych chmur i infrastruktury obliczeniowej, niezależnych od AWS, Azure i Google Cloud.

• Zintegrowanego ekosystemu open source z finansowaniem na poziomie państwowym i UE.

• Współpracy publiczno-prywatnej, która nie opiera się tylko na „grantach dla startupów”, ale buduje rzeczywistą strategiczną zdolność produkcyjną AI.

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

SZUKAMY LIDEREK I LIDERÓW AI!

“PRZED WYRUSZENIEM W DROGĘ NALEŻY ZEBRAĆ DRUŻYNĘ...” tak dokładnie brzmi kultowa fraza z gry “Baldur’s Gate” w interpretacji Piotra Fronczewskiego...

Głosu Franka Kimono możecie posłuchać w aplikacji Eleven Labs, a ja tym cytatem pozwoliłem sobie zwrócić tylko uwagę jak bardzo ważne jest aby mieć na pokładzie odpowiednie osoby.

W wypadku naszego kursu AI LEADERS tak dokładnie jest.

dr Maciej Chrzanowski - wnosi do AI LEADERS połączenie solidnego zaplecza naukowego z praktyką biznesową. Jako doktor nauk ekonomicznych od lat bada wpływ innowacji i nowych technologii na organizacje, a jednocześnie pracuje bezpośrednio z firmami nad zwiększaniem ich efektywności poprzez mądre wykorzystanie AI i automatyzacji. Perspektywa Maćka pozwoli wam spojrzeć na AI nie w kontekście „narzędzia”, lecz realnej zmiany modelu pracy, procesów i podejmowania decyzji.

Maciek bedzie pokazywał przede wszystkim metodykę działania: uporządkowane podejście do wdrażania AI, budowania kompetencji oraz przekładania technologii na konkretne rezultaty biznesowe. Będzie też pokazywał jak łączyć techniczne możliwości modeli z twardym myśleniem o produktywności, organizacji pracy i KPI. Dzięki temu nie tylko nauczycie się, jak korzystać z AI, ale przede wszystkim dowiecie się jak wdrażać AI odpowiedzialnie, skutecznie i w zgodzie ze stworzoną strategią organizacji.

Paula Skrzypecka - czyli absolutny fundament w obszarze prawnym i regulacyjnym. Od blisko trzech lat czytałem jej posty na Linkedin i uczyłem się z nich podejścia do aspektów prawnych związanych z AI. To ona będzie dzielić się z wami wiedzą na temat compliance, AI Act, odpowiedzialności czy pracy z danymi zgodnymi prawem polskim i europejskim.

Paula w ramach kursu odpowiada za warstwę prawną, ale napisanie, że „tylko” za nią, byłoby dużym uproszczeniem. Jej wiedza i doświadczenie pozwala sprawnie łączyć aspekty prawne, technologiczne i praktykę biznesową.

Przemek Jurgiel-Zyla-Żyła wnosi do projektu coś, czego często brakuje w rozmowach o AI – twarde myślenie produktowe i finansowe. Ogromne doświadczenie w pracy z produktami, modelami biznesowymi i liczeniem opłacalności w ramach wiodącego funduszu Movens Capital. Jestem przekonany, że to właśnie połączenie Przemka fascynacji technologią (a AI w szczególności) z chłodnym liczeniem ROI jest bezcenne.

Last but not least - ja zajmę się kwestiami narzędzi i marketingu (co robić aby “wycisnąć” jak najwięcej z różnych narzędzi i modeli AI). Jakie rozwiązania stosować w biurze i w domu.

Jak widzicie AI LEADERS nie jest kursem jednowymiarowym. To nie jest weekendowe “szkolenie z promptowania” ale połączenia wiedzy i doświadczenia praktyków z zakresu strategii, marketingu, prawa, budowy produktów cyfrowych, biznesu i realnego wykorzystania narzędzi AI.

Dlatego taki skład ma sens. Bo wdrażanie AI w organizacji to nie jest jedno zagadnienie ale to jest system naczyń połączonych i gra na wielu instrumentach na raz.

Brzmi ciekawie?

Kliknij tutaj

Hiszpański jednorożec bierze na cel polski rynek

Do Polski wchodzi europejski startup, który w mniej niż dekadę osiągnął status jednorożca i przekroczył 100 mln dolarów rocznego przychodu.

Factorial, obecny już w ponad 120 krajach i obsługujący tysiące firm, chce uporządkować rozdrobniony rynek narzędzi HR w Polsce, zastępując dziesiątki systemów jednym, zintegrowanym rozwiązaniem SaaS z natywną AI.

To nie jest tylko kolejna ekspansja zagranicznej firmy. To test dojrzałości polskiego rynku MŚP i sygnał, że cyfryzacja procesów kadrowych wchodzi w nową fazę — bardziej zautomatyzowaną, bardziej analityczną i bardziej konkurencyjną.

Co to oznacza dla lokalnych graczy HR Tech i dla firm, które wciąż operują na Excelu? W najnowszym tekście rozkładam to na czynniki pierwsze.

PRZECZYTAJ WIĘCEJ »

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

AI BY ODPALIŁA ATOMÓWKĘ

Naukowcy z King’s College London przeanalizowali, jak modele sztucznej inteligencji zachowują się w symulowanych sytuacjach kryzysu nuklearnego, ujawniając ich skłonność do eskalacji decyzji pod presją. Badanie rzuca nowe światło na ryzyko związane z wykorzystaniem AI w strategicznych i militarnych kontekstach.

LINK

JACK DORSEY ZWOLNIŁ POŁOWĘ LUDZI Z POWODU AI

Block kierowany przez Jack Dorsey redukuje zatrudnienie o 40%, co oznacza około 4 tysiące osób mniej w firmie. Powodem są rosnące inwestycje w sztuczną inteligencję i zmiana priorytetów operacyjnych, które mają zwiększyć efektywność organizacji.

LINK

ANTHROPIC ODPOWIADA PENTAGONOWI

Anthropic odnosi się do pojawiających się narracji wokół „Department of War”, wyjaśniając swoje stanowisko i kontekst wypowiedzi. Firma podkreśla swoje podejście do bezpieczeństwa oraz odpowiedzialnego rozwoju AI, starając się przeciąć spekulacje i nieporozumienia.

LINK

KOSMICZNE CENTRA DANYCH I WALKA O SUWERENNOŚĆ AI

Rosnące ambicje państw w zakresie suwerenności cyfrowej napędzają pomysły budowy orbitalnych centrów danych, które miałyby uniezależnić infrastrukturę AI od ziemskich ograniczeń politycznych i środowiskowych. Koncepcja brzmi futurystycznie, ale ujawnia realne napięcia geopolityczne wokół kontroli nad danymi i technologią.

LINK

CHINY KONTROLUJĄ RYNEK PRODUKCJI EV Z POWODU SUROWCÓW

Dominacja Chin w wydobyciu i przetwarzaniu metali ziem rzadkich sprawia, że producenci aut elektrycznych mają ograniczone pole manewru w uniezależnianiu łańcuchów dostaw. Nawet przy rosnących inwestycjach w alternatywne źródła, globalny rynek wciąż pozostaje silnie uzależniony od Pekinu.
LINK

TAJWAN, CHINY I WALKA O KRZEM

Napięcia między Tajwanem a Chinami coraz mocniej wpływają na globalny rynek półprzewodników i strategię firm z Doliny Krzemowej, w tym TSMC. Stawka jest ogromna – chodzi nie tylko o technologię, lecz także o bezpieczeństwo gospodarcze i geopolityczną równowagę sił.

LINK

PHONK PODBIJA YOUTUBE I TIKTOKA

Mroczny, basowy phonk wyrasta z internetowej niszy na globalny fenomen napędzany algorytmami YouTube’a i TikToka. Viralowe fragmenty utworów zmieniają sposób, w jaki młodzi słuchacze odkrywają muzykę i budują jej popularność poza tradycyjnym przemysłem.

LINK

ANTHROPIC OSKARŻA CHIŃSKĄ KONKURENCJĘ

Firma opisuje, jak wykrywa i ogranicza tzw. ataki destylacyjne, w których konkurenci próbują odtwarzać działanie modeli poprzez masowe zapytania. To kolejny etap wyścigu o ochronę własności intelektualnej w świecie szybko rozwijającej się sztucznej inteligencji.

LINK

AI ZMIENIA ŚCIEŻKI AWANSU W ACCENTURE

Accenture modyfikuje zasady awansów, premiując kompetencje związane ze sztuczną inteligencją, przez co część starszych pracowników może stracić szanse na promocję. To wyraźny sygnał, że korporacje coraz mocniej uzależniają rozwój kariery od adaptacji do rewolucji AI.

LINK

INWESTORZY: AI UDERZY W RYNEK PRACY W 2026

Kapitał wysokiego ryzyka coraz otwarciej zakłada, że nadchodzący rok przyniesie realne cięcia etatów napędzane wdrożeniami AI, a nie tylko eksperymenty z chatbotami. Według inwestorów firmy będą zmuszone do automatyzacji całych działów, by utrzymać konkurencyjność i marże.

LINK

JAK UKRAINA STAŁA SIĘ FABRYKĄ DRONÓW?

Ukraina w krótkim czasie przekształciła się w potężne zaplecze produkcji dronów, które zmienia oblicze współczesnego pola walki. Innowacyjne podejście do tanich, masowych konstrukcji pokazuje, jak wojna przyspiesza technologiczne przełomy i wyznacza nowe standardy konfliktów zbrojnych.

LINK

MIKRODRAMY PODBIJAJĄ MOBILE

Aplikacje z krótkimi, serialowymi formami wideo dynamicznie rosną, generując miliony pobrań i imponujące przychody z mikropłatności. Dane wskazują, że użytkownicy coraz chętniej sięgają po kilkuminutowe odcinki, co otwiera nowe możliwości monetyzacji dla twórców i marketerów.

LINK