DeepSeek, Perplexity i nowa fala AI: koniec ery gigantów?

Era drogiego monopolu w świecie sztucznej inteligencji właśnie dobiega końca. Przez ostatnie dwa lata branża żyła w przekonaniu, że najwyższa wydajność wymaga miliardów dolarów na infrastrukturę i ogromnego zużycia energii. DeepSeek i Perplexity udowadniają jednak, że efektywność może wygrać z czystą skalą. DeepSeek zszokował rynek, wypuszczając modele, które dorównują liderom branży przy ułamku kosztów trenowania. Z kolei Perplexity fundamentalnie zmienia sposób, w jaki korzystamy z internetu, zastępując tradycyjne listy linków bezpośrednimi, popartymi źródłami odpowiedziami. Ta zmiana to nie tylko nowe narzędzia – to rewolucja w ekonomii inteligencji. Punkt ciężkości przesunął się z tego, jak wielki może być model, na to, jak tanio można go uruchomić. Gdy ci pretendenci zyskują na znaczeniu, zasiedziali giganci muszą bronić swoich wysokomarżowych modeli biznesowych przed falą lekkich, wyspecjalizowanych konkurentów, którzy przedkładają użyteczność nad marketingowy szum.

Szok wydajnościowy na rynku inteligencji

DeepSeek stanowi punkt zwrotny w rzeczywistości produktów AI. Podczas gdy wiele firm skupia się na budowaniu jak największych sieci neuronowych, ten zespół postawił na optymalizację architektury. Ich model DeepSeek-V3 wykorzystuje podejście Mixture of Experts, które aktywuje tylko niewielką część wszystkich parametrów dla danego zadania. Pozwala to zachować wysoką wydajność przy drastycznym obniżeniu mocy obliczeniowej potrzebnej do wygenerowania każdego słowa. Narracja wokół tej firmy często koncentruje się na niskim budżecie szkoleniowym, który według doniesień wyniósł poniżej sześciu milionów dolarów. Ta liczba podważa przekonanie, że tylko najbogatsze narody i korporacje mogą budować modele klasy frontier. Sugeruje to, że bariera wejścia do zaawansowanego uczenia maszynowego jest niższa, niż wcześniej sądzono.

Perplexity podchodzi do problemu z perspektywy interfejsu użytkownika. To silnik odpowiedzi, a nie tradycyjna wyszukiwarka. Wykorzystuje istniejące duże modele językowe do skanowania sieci w czasie rzeczywistym, wyodrębniania istotnych informacji i prezentowania ich w spójnym akapicie z przypisami. Ten wybór projektowy rozwiązuje główną słabość standardowych modeli AI, czyli tendencję do podawania nieaktualnych lub całkowicie zmyślonych faktów. Opierając każdą odpowiedź na danych z sieci w czasie rzeczywistym, Perplexity stworzyło narzędzie, które wydaje się bardziej wiarygodne w profesjonalnych badaniach niż standardowy chatbot. Produktem nie jest tylko sam model, ale system wyszukiwania i cytowania, który go otacza. Takie podejście wywiera ogromną presję na tradycyjnych dostawców wyszukiwarek, którzy polegają na przychodach z reklam od użytkowników klikających w wiele stron wyników.

Jeśli użytkownik otrzyma odpowiedź za pierwszym razem, nie ma powodu, by przeglądać listę sponsorowanych linków lub nawigować po przeładowanych reklamami stronach. Tworzy to bezpośredni konflikt między użytecznością narzędzia a obecną strukturą ekonomiczną sieci.

Geopolityka tanich mocy obliczeniowych

Globalny wpływ tych pretendentów wynika z demokratyzacji wysokowydajnego wnioskowania. Gdy koszt uruchomienia modelu spada o dziewięćdziesiąt procent, potencjał integracji z codziennym oprogramowaniem rośnie wykładniczo. Deweloperzy na rynkach wschodzących, których wcześniej nie było stać na korzystanie z topowych API, mogą teraz budować zaawansowane aplikacje. To zmienia środek ciężkości dla całej branży. Jeśli najbardziej wydajne modele pochodzą spoza tradycyjnych hubów Doliny Krzemowej, strategiczna przewaga ogromnych krajowych serwerowni zaczyna maleć. Wymusza to dyskusję o suwerenności modeli i o tym, czy kraje powinny polegać na kilku scentralizowanych dostawcach, czy inwestować we własne, wydajne architektury. To sygnał wart obserwacji, ponieważ odsuwa branżę od dynamiki „zwycięzca bierze wszystko” w stronę bardziej rozdrobnionego i konkurencyjnego rynku.

Klienci korporacyjni zaczynają odczuwać tę zmianę w swoich wynikach finansowych. Narracja o niższych kosztach wnioskowania zmienia sposób, w jaki firmy planują swoje długoterminowe stosy technologiczne. Jeśli model taki jak DeepSeek może zapewnić osiemdziesiąt procent użyteczności droższego rywala za dziesięć procent ceny, uzasadnienie biznesowe dla droższej opcji znika w przypadku większości rutynowych zadań. Tworzy to rynek warstwowy, w którym najdroższe modele są zarezerwowane dla wysoce złożonego rozumowania, podczas gdy większość pracy wykonują wydajni pretendenci. Ta rzeczywistość ekonomiczna wpływa również na świat reklamy. Perplexity eksperymentuje z modelem, w którym reklamy są zintegrowane z procesem badawczym, zamiast być odwróceniem uwagi od niego. Może to przedefiniować sposób, w jaki marki docierają do konsumentów w erze, w której ludzie nie odwiedzają już stron głównych ani nie przewijają wyników wyszukiwania. Wpływ ten odczuwa każdy – od inżyniera oprogramowania wybierającego API po dyrektora marketingu próbującego znaleźć odbiorców w świecie natychmiastowych odpowiedzi.

Wtorek z silnikami odpowiedzi

Aby zrozumieć wpływ na świat rzeczywisty, rozważmy dzień z życia analityczki finansowej o imieniu Sarah. W przeszłości Sarah zaczynała poranek od otwarcia dziesięciu różnych kart, aby sprawdzić ruchy na rynku i raporty informacyjne. Spędzała godziny na syntezie danych w poranny brief. Dziś używa silnika odpowiedzi, aby jednocześnie odpytywać konkretne punkty danych z wielu źródeł. Prosi o porównanie trzech różnych raportów kwartalnych i w kilka sekund otrzymuje podsumowanie z cytatami. Pisownia danych, które otrzymała, jest dokładna, ponieważ system pobiera je bezpośrednio z tekstu źródłowego. Nie traci już czasu na szukanie informacji. Spędza czas na ich weryfikacji i podejmowaniu decyzji na ich podstawie. To historia dystrybucji wyszukiwania w praktyce. Interfejs stał się badaczem, a Sarah redaktorem. Jej przepływ pracy jest szybszy, ale też bardziej zależny od dokładności cytatów dostarczanych przez silnik.

Później tego samego dnia Sarah musi napisać niestandardowy skrypt, aby zautomatyzować zadanie wprowadzania danych. Zamiast korzystać z ogólnego asystenta, który może kosztować więcej, używa wyspecjalizowanego modelu kodującego od pretendenta, takiego jak DeepSeek. Model dostarcza kod natychmiast, a ponieważ koszt wnioskowania jest tak niski, jej firma pozwala jej używać go do tysięcy małych zadań w ciągu dnia bez martwienia się o budżet. W ten sposób zmienia się rynek modeli. Staje się on narzędziem w tle, a nie cennym zasobem. Presja na tradycyjne zachowania wyszukiwawcze jest widoczna, gdy Sarah zdaje sobie sprawę, że od trzech dni nie użyła standardowego paska wyszukiwania. Nie potrzebuje listy linków, gdy może mieć ustrukturyzowany dokument. Poniższe punkty ilustrują zmianę w jej codziennej rutynie:

• Sarah zastępuje ręczne agregowanie wiadomości automatycznymi podsumowaniami z cytatami, które aktualizują się w czasie rzeczywistym.
• Wykorzystuje tanie modele do powtarzalnych zadań kodowania, które wcześniej były zbyt drogie do automatyzacji na dużą skalę.
• Jej poleganie na tradycyjnych wyszukiwarkach wspieranych reklamami spada niemal do zera, ponieważ znajduje większą wartość w bezpośrednich odpowiedziach.
• Zaoszczędzony czas pozwala jej skupić się na strategii wysokiego szczebla i relacjach z klientami, zamiast na polowaniu na dane.

Ukryta cena darmowej inteligencji

Sokratejski sceptycyzm wymaga od nas pytania, z czego rezygnujemy w zamian za tę wydajność. Jeśli model jest znacznie tańszy w trenowaniu i uruchamianiu, skąd wzięły się te oszczędności? Musimy zapytać, czy dane użyte do wytrenowania tych wydajnych modeli zostały uzyskane z takim samym poziomem kontroli, jak w przypadku droższych odpowiedników. Istnieje ryzyko, że wyścig do dna w kwestii ceny doprowadzi do wyścigu do dna w kwestii prywatności danych i praw własności intelektualnej. Jeśli firma nie pobiera wysokich opłat za swój model, czy zamiast tego monetyzuje dane, które użytkownicy do niego wprowadzają? Musimy również rozważyć ukryty koszt modelu silnika odpowiedzi. Kiedy Perplexity podsumowuje stronę internetową, ta strona traci odwiedzającego. Jeśli twórcy oryginalnych treści nie są wynagradzani, informacje, na których polegają te silniki, mogą ostatecznie zniknąć. Kto sfinansuje dziennikarstwo i badania 2026, jeśli czytelnicy nigdy nie odwiedzą źródła?

Kolejne trudne pytanie dotyczy niezawodności tych lekkich architektur. Czy podejście Mixture of Experts wprowadza nowe rodzaje błędów, które są trudniejsze do wykrycia? Musimy zapytać, czy nie poświęcamy głębi na rzecz szybkości. Istnieje niebezpieczeństwo, że użytkownicy staną się zbyt zależni od podsumowanych cytatów, nigdy nie sprawdzając oryginalnego kontekstu. Może to prowadzić do powierzchownego zrozumienia złożonych tematów, gdzie niuanse są tracone w pogoni za zwięzłą odpowiedzią. Powinniśmy również być sceptyczni wobec zapewnień dotyczących kosztów szkolenia. Czy te liczby są w pełni przejrzyste, czy może pomijają koszt ludzkiej pracy i wpływ sprzętu na środowisko? W miarę jak zmierzamy do świata taniej inteligencji, musimy zachować czujność co do jakości i etyki systemów, które integrujemy z naszym życiem. Szum związany z premierą nowego produktu często potrafi zagłuszyć sygnał jego długoterminowych konsekwencji.

Pod maską nowych pretendentów

Dla zaawansowanego użytkownika atrakcyjność tych pretendentów leży w ich elastyczności technicznej i możliwościach integracji. DeepSeek-V3 wykorzystuje framework szkoleniowy, który optymalizuje precyzję FP8, co pozwala na szybsze obliczenia bez znaczącej utraty dokładności. To ważny kamień milowy techniczny, który pomaga wyjaśnić ich efektywność kosztową. Ich mechanizm Multi-head Latent Attention zmniejsza ślad pamięciowy modelu podczas wnioskowania, co jest kluczowym czynnikiem dla programistów, którzy chcą hostować te modele na własnym sprzęcie. Wiele z tych nowych modeli jest udostępnianych z otwartymi wagami, co oznacza, że można je uruchamiać lokalnie lub na prywatnych instancjach cloud. Jest to ogromna zaleta dla przedsiębiorstw, które nie mogą ryzykować wysyłania wrażliwych danych do zewnętrznego API. Możliwość dostrajania tych modeli na konkretnych zbiorach danych dodatkowo zwiększa ich wartość dla niszowych zastosowań w sektorach prawnym, medycznym czy finansowym.

Masz historię, narzędzie, trend lub pytanie dotyczące sztucznej inteligencji, które Twoim zdaniem powinniśmy omówić? Prześlij nam swój pomysł na artykuł — chętnie go poznamy.

Perplexity oferuje inny rodzaj wartości technicznej poprzez swoje API, które pozwala programistom budować możliwości wyszukiwania bezpośrednio we własnych aplikacjach. Omija to potrzebę posiadania osobnego indeksu wyszukiwania i osobnego modelu językowego. System automatycznie zajmuje się ugruntowaniem odpowiedzi i cytowaniem. Istnieją jednak ograniczenia, które należy wziąć pod uwagę. Limity API i opóźnienia wyszukiwania w sieci w czasie rzeczywistym mogą być wąskim gardłem dla aplikacji o dużym natężeniu ruchu. Użytkownicy muszą również zarządzać kompromisem między szybkością wyszukiwania a głębią analizy. Lokalne przechowywanie tych wyników wyszukiwania to kolejna kwestia dla zaawansowanych użytkowników, którzy muszą prowadzić ścieżkę audytu tego, skąd pochodzą ich informacje. Poniższe czynniki techniczne obecnie definiują przewagę konkurencyjną tych narzędzi:

• Zastosowanie Multi-head Latent Attention w celu zmniejszenia zużycia pamięci podręcznej KV podczas zadań z długim kontekstem.
• Wsparcie dla szkolenia i wnioskowania FP8 w celu maksymalizacji przepustowości nowoczesnego sprzętu GPU.
• Integracja potoków RAG w czasie rzeczywistym, które mogą obsługiwać tysiące jednoczesnych zapytań internetowych.
• Dostępność otwartych wag do lokalnego wdrożenia w bezpiecznych środowiskach.

Przyszłość selektywnej inteligencji

Wzrost DeepSeek i Perplexity wyznacza początek bardziej dojrzałego rynku AI. Odchodzimy od nowości modeli, które potrafią rozmawiać, w stronę użyteczności modeli, które potrafią wydajnie pracować. Środek ciężkości przesuwa się w stronę dostawców, którzy potrafią dostarczać wysokiej jakości wyniki w zrównoważonej cenie. To nie tylko trend na obecny 2026, ale długoterminowa zmiana w sposobie budowania i konsumowania usług cyfrowych. Presja na tradycyjne wyszukiwarki i dostawców drogich modeli będzie tylko rosła, gdy ci pretendenci będą udoskonalać swoje produkty. Dla użytkownika oznacza to większy wybór i lepsze narzędzia. Dla branży oznacza to odnowione skupienie na doskonałości inżynieryjnej zamiast na brutalnej sile obliczeniowej. Prawdziwymi zwycięzcami będą ci, którzy potrafią odróżnić szum cyklu hype’u od sygnału prawdziwej zmiany strukturalnej w gospodarce technologicznej.

Uwaga redakcji: Stworzyliśmy tę stronę jako wielojęzyczne centrum wiadomości i przewodników na temat sztucznej inteligencji dla osób, które nie są komputerowymi maniakami, ale nadal chcą zrozumieć sztuczną inteligencję, używać jej z większą pewnością i śledzić przyszłość, która już nadchodzi.

Znalazłeś błąd lub coś, co wymaga poprawy? Daj nam znać.