Inwestycje w AI — 285,9 mld USD i co z tego wynika dla firm

Dobra konsekwencja: narzędzia tanieją i jest ich więcej

Skala inwestycji przekłada się na konkurencję między dostawcami, a konkurencja na ceny i tempo pojawiania się funkcji. To ta sama mechanika, która stoi za 280-krotnym spadkiem kosztu wnioskowania opisanym w edycji 2025 raportu — omawiamy go w artykule o koszcie wnioskowania.

• Funkcje dostępne rok temu tylko w drogich pakietach trafiają do planów podstawowych
• Rośnie liczba dostawców, więc łatwiej porównać oferty i wynegocjować warunki
• Modele otwarte doganiają komercyjne w części zadań — patrz otwarte modele językowe
• Ekosystem narzędzi wokół modeli rośnie szybciej niż same modele

Mniej oczywista konsekwencja: koncentracja i zależność

Raport 2026 podaje, że ponad 90% znaczących modeli granicznych powstało w 2025 r. w firmach, a USA mają 5 427 centrów danych — ponad dziesięć razy więcej niż jakikolwiek inny kraj. Autorzy zwracają też uwagę, że niemal wszystkie wiodące układy do AI wytwarza TSMC. To rynek silnie skoncentrowany.

Dla firmy oznacza to konkretne ryzyko operacyjne: proces oparty w całości na jednym dostawcy jest tak stabilny jak jego cennik i regulamin. Nie jest to argument przeciw korzystaniu z komercyjnych modeli — jest to argument za projektowaniem wdrożenia tak, żeby zmiana dostawcy nie oznaczała budowy wszystkiego od nowa.

Pytanie nie brzmi „którego dostawcę wybrać”, ale „ile kosztowałaby nas zmiana dostawcy za dwa lata”.

Jak ograniczyć zależność od jednego dostawcy?

1. Krok 1 — trzymaj wiedzę firmy po swojej stronie

   Dokumenty, procedury i dane zostają u Was, a model tylko z nich korzysta. Taką architekturę daje baza wiedzy AI oparta o RAG: zmiana modelu nie oznacza utraty wiedzy.

2. Krok 2 — zapisuj instrukcje i zapytania poza narzędziem

   Zestaw sprawdzonych promptów i szablonów to majątek firmy. Trzymany wyłącznie w interfejsie jednego dostawcy przestaje istnieć wraz z rezygnacją z abonamentu.

3. Krok 3 — testuj alternatywę raz na pół roku

   Nie po to, żeby zmieniać dostawcę, a po to, żeby wiedzieć, ile taka zmiana by kosztowała. Kryteria opisaliśmy w artykule jak wybrać model AI dla firmy.

4. Krok 4 — rozważ model otwarty tam, gdzie dane są wrażliwe

   Nie wszędzie i nie od razu, ale w procesach o najwyższej poufności warto znać koszt wdrożenia lokalnego.