Od Chatbotów do Reasoning Engines: Jak Gemini 3 Przedefiniowało Rynek AI

Infografika wizualizująca transformację rynku sztucznej inteligencji w latach 2025-2026. Centralna oś ukazuje przejście od 'Ery Generatywnych Chatbotów' do 'Ery Autonomicznych Agentów (Agentic AI)' z modelem 'Gemini 3: Katalizator Zmiany' jako punktem zwrotnym. Grafika przedstawia również 'Segmentację Rynku Modeli' (USA, Chiny, Open Source), 'Wojnę Infrastrukturalną' (Google TPU vs NVIDIA GPU), 'Bariery Regulacyjne' (DOJ & UE AI Act) oraz końcowe 'Odblokowanie Wartości Ekonomicznej'.

Wstęp

Listopad 2025 roku zapisze się w historii technologii jako moment definitywnego przejścia od ery generatywnych chatbotów do ery autonomicznych systemów wnioskujących (reasoning engines) oraz agentów AI. Centralnym wydarzeniem tego okresu, katalizującym szerokie zmiany rynkowe, była premiera modelu Gemini 3 przez Alphabet Inc., która nie tylko zredefiniowała standardy wydajności w benchmarkach, ale także zasygnalizowała fundamentalną zmianę w strategii dystrybucji i monetyzacji sztucznej inteligencji.¹ Niniejsze opracowanie typu Deep Research, przygotowane z perspektywy analityka rynków Deep Tech, oferuje wyczerpującą analizę techniczną, ekonomiczną i geopolityczną obecnej sytuacji.

Raport identyfikuje trzy kluczowe wektory zmian. Po pierwsze, eskalację konfliktu infrastrukturalnego między Google a NVIDIA, gdzie premiera układów TPU v7 Ironwood oraz potencjalny sojusz Google z Meta Platforms zagrażają hegemonii układów GPU w centrach danych.³ Po drugie, fragmentację rynku modeli, gdzie zachodni giganci (Google, OpenAI, Anthropic) muszą mierzyć się z bezprecedensową efektywnością modeli chińskich (Alibaba Qwen 3 Max, DeepSeek V3), które osiągają parytet wydajności przy ułamku kosztów.⁵ Po trzecie, nadchodzącą rewolucję „Agentic AI” w 2026 roku, która według prognoz banków inwestycyjnych ma odblokować wartość ekonomiczną rzędu biliona dolarów, przekształcając AI z narzędzia konwersacyjnego w siłę roboczą.⁷ Analiza uwzględnia również krytyczny wpływ regulacji antymonopolowych (DOJ) i unijnych (AI Act) na architekturę dystrybucji systemów AI w najbliższych latach.⁹

1. Gemini 3: Architektura Nowej Ery Wnioskowania i Integracji Systemowej

Premiera Gemini 3, ogłoszona 18 listopada 2025 roku, stanowi kulminację dwuletniego cyklu innowacji Google, mającego na celu odzyskanie prymatu technologicznego utraconego na rzecz OpenAI. W przeciwieństwie do poprzednich iteracji, Gemini 3 nie jest pozycjonowane jedynie jako „szybszy” model językowy, lecz jako kompleksowa platforma do głębokiego wnioskowania (Deep Thinking) i operacji multimodalnych, głęboko zintegrowana z tkanką systemową ekosystemu Android.¹

1.1. Technologia „Deep Think” i Sygnatury Myślowe

Sercem innowacji w Gemini 3 jest implementacja trybu „Deep Think”, który fundamentalnie zmienia sposób przetwarzania zapytań przez model. Zamiast natychmiastowej generacji tokenów, model wchodzi w fazę latentnego planowania, weryfikując hipotezy i ścieżki logiczne przed wygenerowaniem odpowiedzi końcowej.¹ Jest to odpowiedź na architekturę „System 2 thinking” (myślenie wolne), która pozwala na rozwiązywanie problemów o wysokiej złożoności abstrakcyjnej.

Kluczowym, technicznym wyróżnikiem Gemini 3 jest wprowadzenie mechanizmu Thought Signatures (Sygnatury Myślowe). Są to zaszyfrowane reprezentacje wewnętrznego procesu decyzyjnego modelu, które są zwracane przez API. Wymuszenie przez Google przesyłania tych sygnatur w kolejnych turach konwersacji (turn-taking) zapewnia, że model utrzymuje spójny łańcuch wnioskowania (Chain of Thought) w długich sesjach interakcji.² Z perspektywy inżynierii systemów agentowych, jest to przełom – pozwala bowiem na audytowalność i determinizm w działaniu autonomicznych agentów, co jest krytyczne w zastosowaniach korporacyjnych (np. analiza prawna, diagnostyka medyczna), gdzie samo „co” (wynik) jest niewystarczające bez transparentnego „dlaczego” (proces).²

Nowe API Gemini wprowadza również parametr thinking_level, dający deweloperom granularną kontrolę nad zasobami obliczeniowymi:

Poziom High: Aktywuje pełne, wielościeżkowe wnioskowanie dla zadań strategicznych (np. analiza ryzyk biznesowych, skanowanie kodu).
Poziom Low: Optymalizuje model pod kątem opóźnień (latency) dla zadań takich jak ekstrakcja danych.²

1.2. Dominacja w Benchmarkach: Weryfikacja Empiryczna

Analiza porównawcza wydajności Gemini 3 Pro w trybie Deep Think ujawnia znaczącą przewagę nad konkurencyjnymi modelami z końca 2025 roku, takimi jak GPT-5.1 czy Claude 4.5 Sonnet, szczególnie w domenach wymagających eksperckiej wiedzy i rozumowania wizualnego.

Tabela 1: Zestawienie wyników w kluczowych benchmarkach AI (Stan na Listopad 2025)

Benchmark	Kategoria	Gemini 3 Pro (Deep Think)	GPT-5.1	Claude 4.5 Sonnet	Grok 4.1
Humanity’s Last Exam	Wnioskowanie ogólne (Hard)	41.0%	31.64%	~25%	~31%
GPQA Diamond	Wiedza naukowa (PhD level)	93.8%	88.1%	~85-88%	87.5%
LiveCodeBench	Programowanie (Elo Rating)	2,439	2,243	~2,300	79.3%
ARC-AGI-2	Abstrakcyjne rozumowanie wizualne	31.1%	~5%	~5%	N/A
SWE-bench Verified	Inżynieria oprogramowania	76.2%	74.9%	77.2%	N/A

Źródło: Opracowanie własne na podstawie.¹²

Szczególną uwagę analityków zwraca wynik w teście ARC-AGI-2 (Abstraction and Reasoning Corpus). Skok z poziomu ~5% (typowe dla LLM) do 31.1% w przypadku Gemini 3 Pro sugeruje, że Google dokonało przełomu w zakresie generalizacji „zero-shot” w domenach wizualno-logicznych, co historycznie było piętą achillesową sieci neuronowych.¹³ Jednocześnie, w zadaniach czysto programistycznych (SWE-bench), Gemini 3 nieznacznie ustępuje modelowi Claude 4.5 Sonnet, który nadal dzierży palmę pierwszeństwa w autonomicznym kodowaniu.¹²

1.3. Integracja Systemowa: Android 16 i Usługa AICore

Strategia dystrybucji Gemini 3 wykracza poza tradycyjne aplikacje i API. Wraz z wersją Android 16, Google wprowadza model Gemini Nano bezpośrednio do warstwy systemowej poprzez usługę AICore.¹⁵ Jest to fundamentalna zmiana architektury mobilnej, gdzie model AI staje się komponentem systemu operacyjnego, dostępnym dla innych aplikacji poprzez API ML Kit.

Implikacje tego ruchu są wielopoziomowe:

Prywatność i Bezpieczeństwo: Przetwarzanie wrażliwych danych (np. wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym podczas rozmów telefonicznych) odbywa się lokalnie, bez wysyłania danych do chmury.¹⁶
Odporność na brak sieci: Funkcje takie jak inteligentne odpowiedzi, streszczanie powiadomień czy edycja tekstu działają offline, co jest krytyczne dla rynków wschodzących.
Ekosystem Deweloperski: Deweloperzy Androida mogą wywoływać funkcje generatywne (np. generateContent()) bez konieczności implementacji własnych modeli, co drastycznie obniża barierę wejścia dla tworzenia aplikacji „AI-native”.¹⁷

Dodatkowo, Google wprowadza platformę „Google Antigravity”, która służy do zarządzania flotami autonomicznych agentów AI w środowisku korporacyjnym. Wskazuje to na strategiczne przesunięcie punktu ciężkości z pojedynczych interakcji użytkownika (chatbot) na masowe, zautomatyzowane procesy biznesowe działające w tle.¹⁹

2. Wojna o Krzem: Google, NVIDIA i Rekonfiguracja Łańcucha Dostaw

Listopad 2025 roku przyniósł eskalację napięć na rynku sprzętowym AI. Relacja między Google a NVIDIA, dotychczas oparta na symbiozie, ewoluuje w kierunku otwartej rywalizacji. Google, będąc jednym z największych klientów NVIDII, jednocześnie agresywnie promuje własną infrastrukturę obliczeniową, dążąc do wertykalnej integracji całego stosu technologicznego.³

2.1. Konfrontacja Technologiczna: TPU v7 Ironwood vs. NVIDIA Blackwell

Kluczowym elementem strategii uniezależnienia się Google jest siódma generacja procesorów tensorowych – TPU v7 (kryptonim Ironwood). Analiza specyfikacji technicznej wskazuje, że Google osiągnęło punkt, w którym jego autorskie układy nie tylko dorównują, ale w specyficznych zastosowaniach przewyższają flagowe układy NVIDIA Blackwell.

Tabela 2: Analiza porównawcza infrastruktury obliczeniowej AI (2025)

Parametr	Google TPU v7 (Ironwood)	NVIDIA Blackwell (B200)	Implikacje Strategiczne
Wydajność FP8	4.6 PetaFLOPS	4.5 PetaFLOPS	Google osiągnęło parytet w surowej mocy obliczeniowej.³
Pamięć HBM3e	192 GB	192 GB	Identyczna pojemność pamięci niweluje przewagę NVIDII w obsłudze dużych modeli.
Przepustowość Pamięci	7.4 TB/s	8.0 TB/s	Minimalna przewaga NVIDII, pomijalna w skali klastra.
Interkonekt	ICI Links (4x per chip)	NVLink (900 GB/s)	Architektura TPU jest zoptymalizowana pod gigantyczne klastry (Pody), NVIDIA pod gęstość w węźle.³
Efektywność Energetyczna	~2x wyższa wydajność/wat (vs v6)	Wysokie zużycie (wymaga 1000W+)	Krytyczna przewaga Google w kontekście limitów energetycznych data center.²²

Google skutecznie wykorzystuje argument efektywności energetycznej. W dobie rosnących restrykcji energetycznych i konieczności budowy nowych elektrowni dla centrów danych, wyższa wydajność z wata (performance-per-watt) układów TPU staje się kluczowym atutem sprzedażowym. W testach wewnętrznych, TPU v7 wykazują 1.4x lepszy stosunek wydajności do ceny (performance per dollar) w porównaniu do GPU w specyficznych zadaniach.²²

2.2. „Meta Deal” i Reakcja Rynków Finansowych

Pod koniec listopada 2025 roku rynkiem wstrząsnęły doniesienia o zaawansowanych negocjacjach między Google a Meta Platforms. Według raportów, Meta – historycznie jeden z największych nabywców GPU NVIDII – rozważa zakup procesorów TPU od Google oraz wynajem mocy obliczeniowej w Google Cloud na masową skalę, począwszy od 2027 roku.⁴

Implikacje tego potencjalnego sojuszu są sejsmiczne:

Dywersyfikacja Hyperscalerów: Jeśli Meta, dysponująca modelami Llama (trenowanymi na gigantycznych klastrach GPU), zdecyduje się na migrację na TPU, będzie to dowód na dojrzałość ekosystemu Google i sygnał dla innych graczy, że „monopol CUDA” został przełamany.
Reakcja Giełdowa: Informacja ta spowodowała natychmiastową korektę wyceny NVIDII o ok. 2.5-5% i wzrost akcji Alphabetu, zbliżając wycenę tej drugiej do historycznego poziomu 4 bilionów dolarów.²⁵ Inwestorzy zaczynają dostrzegać ryzyko erozji marż NVIDII w starciu z tańszymi i bardziej efektywnymi układami ASIC.
Strategia „TPU@Premises”: Google wychodzi z ofertą poza własną chmurę, proponując instalację TPU w prywatnych centrach danych klientów (np. instytucji finansowych), co jest bezpośrednim atakiem na rynek Enterprise, dotychczas zdominowany przez systemy NVIDIA DGX.²⁴

Mimo tych zagrożeń, NVIDIA zaraportowała w Q3 2025 rekordowe przychody na poziomie 57 miliardów dolarów (+62% r/r), a popyt na układy Blackwell jest określany jako „przekraczający skalę”.²⁷ Wskazuje to, że w krótkim terminie rynek jest w stanie wchłonąć każdą ilość krzemu, jednak długoterminowa trajektoria wskazuje na fragmentację rynku sprzętowego.

3. Krajobraz Konkurencji Zachodniej: Specjalizacja i Segmentacja

Rynek modeli AI w IV kwartale 2025 roku uległ wyraźnej segmentacji. Podczas gdy Google stawia na wszechstronność i integrację, konkurenci obierają strategie specjalizacji.

3.1. OpenAI: GPT-5.1 i Walka o Konsumenta

OpenAI, odpowiadając na presję ze strony Google i Anthropic, 13 listopada 2025 roku wydało model GPT-5.1.³⁰ Firma przyjęła strategię bifurkacji modelu na dwa warianty:

GPT-5.1 Instant: Model zoptymalizowany pod kątem szybkości i „osobowości”. Jest „cieplejszy”, bardziej konwersacyjny i tańszy w obsłudze. Celuje w rynek masowy (B2C), gdzie kluczowe jest doświadczenie użytkownika (UX) i niskie opóźnienia.³¹
GPT-5.1 Thinking: Model rezonujący, który dynamicznie alokuje czas na „myślenie”. Jest to bezpośrednia odpowiedź na tryb Deep Think w Gemini 3, jednak benchmarki (np. GPQA Diamond: 88.1% vs 93.8% dla Gemini) wskazują, że OpenAI traci palmę pierwszeństwa w domenie czysto naukowego wnioskowania.¹²

OpenAI silnie inwestuje również w narzędzia deweloperskie, takie jak GPT-5.1 Codex Max, starając się utrzymać pozycję lidera w generowaniu kodu poprzez partnerstwa ze startupami takimi jak Cursor czy Cognition.³⁰

3.2. Anthropic: Claude 4.5 Opus i „Rozwiązanie Inżynierii Oprogramowania”

Anthropic kontynuuje strategię budowania modeli dla profesjonalistów. Wydany 24 listopada 2025 roku Claude 4.5 Opus jest pozycjonowany jako najinteligentniejszy model na rynku, szczególnie w zadaniach programistycznych.33

Z wynikiem 77.2% w SWE-bench Verified, Anthropic deklaruje, że „inżynieria oprogramowania została rozwiązana” (software engineering is solved).35 Model jest zdolny do autonomicznej pracy nad złożonymi zadaniami koderskimi przez 20-30 minut, samodzielnie naprawiając błędy i refaktoryzując kod.

Jednakże, wysoka cena Claude 4.5 Opus ( $15 za milion tokenów wejściowych) stawia go w segmencie premium, podczas gdy Gemini 3 Pro ($ 2.00) oferuje zbliżoną wydajność (76.2% w SWE-bench) za ułamek ceny, co może ograniczyć adopcję modelu Anthropic do niszowych zastosowań wysokiego szczebla.¹²

3.3. Meta: Llama 4 i Ofensywa Open Source

Meta, pod wodzą Marka Zuckerberga, kontynuuje strategię „spalonej ziemi” cenowej, udostępniając potężne modele w formule source-available. Rodzina modeli Llama 4, w tym warianty Scout i Maverick, oferuje wydajność porównywalną z modelami zamkniętymi przy zerowym koszcie licencji.37

Największym zagrożeniem dla konkurencji jest nadchodzący model Llama 4 Behemoth (288B parametrów), który ma przewyższać GPT-4.5 i Claude Sonnet 3.7 w benchmarkach STEM.38 Dostępność takich modeli za darmo wywiera ogromną presję deflacyjną na ceny API Google i OpenAI, zmuszając te firmy do szukania wartości dodanej poza samym modelem (np. w ekosystemie narzędzi i integracji).

4. Front Wschodni: Chińska Dominacja w Efektywności

Rok 2025 ostatecznie obalił tezę o technologicznym zacofaniu Chin w dziedzinie AI. Modele z Państwa Środka nie tylko dorównują zachodnim, ale w aspektach efektywności i kosztów często je przewyższają.

4.1. Alibaba Qwen 3 Max: Przekroczenie Bariery Biliona

Model Qwen 3 Max od Alibaba Cloud to technologiczny majstersztyk – pierwszy chiński model o skali ponad 1 biliona parametrów (MoE), trenowany na gigantycznym korpusie 36 bilionów tokenów.⁵ W testach takich jak LMArena czy Tau2-Bench (użycie narzędzi), Qwen 3 Max zajmuje miejsce w ścisłej czołówce światowej (Top 3), wyprzedzając standardowe wersje GPT-5.

Wariant „Thinking” modelu Qwen 3 osiąga 100% skuteczności w benchmarkach matematycznych AIME 25 i HMMT, co sugeruje, że chińscy inżynierowie opanowali techniki Reinforcement Learning (RL) niezbędne do zaawansowanego wnioskowania na poziomie równym lub wyższym niż Google DeepMind.⁴⁰

4.2. DeepSeek: Innowacja Kosztowa i Ryzyka Bezpieczeństwa

Startup DeepSeek stał się symbolem chińskiej efektywności. Ich model DeepSeek V3 (oraz wariant wnioskujący R1) oferuje wydajność klasy GPT-4o przy koszcie rzędu $0.20 za milion tokenów wejściowych</strong> - to dziesięciokrotnie taniej niż Gemini 3 Pro.<sup>6</sup> Osiągnięto to dzięki nowatorskiej architekturze Mixture-of-Experts (MoE) i treningowi w precyzji FP8, co pozwoliło wytrenować model za zaledwie 6 milionów dolarów.<sup>41</sup>   Jednakże, raport CrowdStrike z listopada 2025 rzuca cień na te osiągnięcia. Wykryto krytyczne podatności w modelu DeepSeek R1 związane z cenzurą polityczną. Wprowadzenie do promptów tematów wrażliwych dla KPCh (np. Tybet, Ujgurzy) zwiększa prawdopodobieństwo wygenerowania przez model kodu z lukami bezpieczeństwa (np. hardcoded credentials, brak haszowania haseł) aż o <strong>50%</strong>.<sup>43</sup> Odkrycie to stawia pod znakiem zapytania przydatność chińskich modeli w zachodnich systemach korporacyjnych o wysokim rygorze bezpieczeństwa (tzw. security compliance).   <hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>   <h2 class="wp-block-heading"><strong>5. Ekonomika AI i Perspektywy na 2026 Rok</strong></h2>   <h3 class="wp-block-heading"><strong>5.1. Wojna Cenowa i "Race to the Bottom"</strong></h3>   Rynek tokenów AI doświadcza gwałtownej deflacji. Wejście DeepSeek z cenami$ 0.20/1M oraz darmowa dostępność Llama 4 wymuszają na gigantach obniżki. Google pozycjonuje Gemini 3 Pro ( $2.00/1M) jako "złoty środek" - znacznie tańszy od Claude Opus ($ 15.00), ale oferujący wsparcie enterprise i bezpieczeństwo, którego brakuje modelom chińskim.⁶

Tabela 3: Porównanie ekonomiki modeli (Input/Output per 1M tokenów)

Model Cena Input ( $)</strong></td><td><strong>Cena Output ($ ) Wskaźnik SWE-bench Stosunek Jakość/Cena
DeepSeek V3 $0.20</td><td>$ 0.80 ~70% Ekstremalnie Wysoki
Llama 4 Maverick $0.14</td><td>$ 0.68 ~72% Bardzo Wysoki (wymaga hostingu)
Gemini 3 Pro $2.00</td><td>$ 12.00 76.2% Zbalansowany
GPT-5.1 $1.25</td><td>$ 10.00 74.9% Średni
Claude 4.5 Opus $15.00</td><td>$ 75.00 77.2% Niski (Premium)

5.2. Era Agentów (Agentic AI) i Prognozy Bankowe

Raporty Goldman Sachs i Morgan Stanley na rok 2026 zgodnie wskazują, że rynek AI wchodzi w fazę „Agentic AI”. Oczekuje się, że wartość ekonomiczna przesunie się z prostych interfejsów czatowych na autonomiczne agenty wykonujące pracę.

Morgan Stanley prognozuje, że wdrożenie agentów AI przyniesie firmom z indeksu S&P 500 oszczędności i przychody rzędu 920 miliardów dolarów rocznie do 2026 roku.⁷

Goldman Sachs wskazuje na ograniczenia energetyczne jako główne ryzyko. Popyt na energię centrów danych ma wzrosnąć o 160% do 2030 roku, co faworyzuje Google (z ich efektywnymi TPU) w wyścigu o skalowalność.⁴⁵

6. Regulacje Prawne: Antymonopolowa Pętla Zaciska Się

Rozwój Gemini 3 napotyka na bezprecedensowe bariery prawne, które mogą zniwelować przewagi technologiczne Google.

6.1. Departament Sprawiedliwości USA (DOJ) i Demontaż Monopolu Dystrybucji

W listopadzie 2025 roku zakończyła się faza środków zaradczych (remedies phase) w procesie US et al. v. Google. Sąd orzekł, że Google nie może zawierać umów na wyłączność dotyczących dystrybucji swoich produktów AI. Oznacza to zakaz wymuszania na producentach smartfonów (Samsung, Xiaomi) preinstalacji aplikacji Gemini jako domyślnego asystenta.9

Jest to cios w serce strategii Google, która historycznie polegała na domyślnej obecności na miliardach urządzeń. Gemini będzie teraz musiało konkurować jakością, a użytkownicy będą mieli swobodę wyboru (np. ustawienia ChatGPT jako domyślnego asystenta systemowego na Androidzie).

Dodatkowo, nakaz udostępniania danych z indeksu wyszukiwania konkurentom („Qualified Competitors”) może wzmocnić rywali takich jak Perplexity czy OpenAI (SearchGPT), niwelując „fosę” (moat) Google w postaci unikalnych danych treningowych.⁹

6.2. EU AI Act: Europa Hamuje Innowacje?

W Unii Europejskiej wdrażanie AI Act powoduje opóźnienia w dostępności najbardziej zaawansowanych funkcji. Rygorystyczne wymogi dotyczące transparentności i oceny ryzyka dla „modeli ogólnego przeznaczenia” (GPAI) sprawiają, że funkcje takie jak „Deep Think” mogą trafiać na rynek europejski z opóźnieniem. Komisja Europejska, pod presją przemysłu, rozważa pewne poluzowania (grace periods), ale niepewność regulacyjna pozostaje wysoka.¹⁰

Wnioski i Rekomendacje Strategiczne

Koniec 2025 roku to moment, w którym rynek AI dojrzewa i ulega profesjonalizacji. Google Gemini 3 jest potężną odpowiedzią technologiczną, która dzięki trybowi „Deep Think” i integracji z Androidem 16 przywraca Google do gry jako lidera innowacji. Jednakże, przewaga ta nie jest już gwarantowana przez monopol dystrybucyjny, który został skutecznie podważony przez działania DOJ.

W sferze sprzętowej, Google wyrasta na najgroźniejszego rywala NVIDII, oferując alternatywę (TPU), która jest nie tylko wydajna, ale i bardziej ekologiczna – co w obliczu kryzysu energetycznego może okazać się decydujące.

Dla decydentów biznesowych i inwestorów kluczowe wnioski są następujące:

Inwestować w Agenty, nie Chatboty: Rok 2026 będzie należał do systemów autonomicznych. Wartość leży w integracji modeli z procesami biznesowymi (jak robi to Gemini w Workspace), a nie w samej generacji tekstu.

Dywersyfikacja Sprzętowa: Dominacja NVIDII słabnie. Strategia infrastrukturalna powinna uwzględniać układy ASIC (TPU, Trainium) jako sposób na optymalizację kosztów i energii.

Ostrożność wobec Chin: Modele takie jak DeepSeek i Qwen oferują kuszącą cenę, ale ryzyka bezpieczeństwa (CrowdStrike report) dyskwalifikują je w wielu zastosowaniach o krytycznym znaczeniu (critical infrastructure, finance).

Monitoring Regulacyjny: Zmiany w prawie antymonopolowym otwierają rynek na nowe wyszukiwarki i asystentów. To szansa dla challengerów i ryzyko dla incumbentów (zasiedziałych graczy).

Rynek AI przestał być wyścigiem jednej firmy. Stał się złożonym, wielobiegunowym systemem, w którym technologia, geopolityka i regulacje są nierozerwalnie splecione.

Cytowane prace

Gemini 3: Introducing the latest Gemini AI model from Google, otwierano: listopada 26, 2025, https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

New Gemini API updates for Gemini 3 – Google Developers Blog, otwierano: listopada 26, 2025, https://developers.googleblog.com/new-gemini-api-updates-for-gemini-3/

Google’s Ironwood TPUs represent a bigger threat than Nvidia would have you believe, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.theregister.com/2025/11/06/googles_ironwood_tpus_ai/

Nvidia and AMD: Maintain Fair Value Estimate Amid Reports of Meta’s Negotiations to Buy Google TPUs, otwierano: listopada 26, 2025, https://global.morningstar.com/en-nd/stocks/nvidia-amd-maintain-fair-value-estimate-amid-reports-metas-negotiations-buy-google-tpus

Qwen 3 Max vs Gemini vs ChatGPT vs Claude: How Alibaba’s new AI stacks up against the competition | Mint, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.livemint.com/technology/tech-news/qwen-3-max-vs-gemini-vs-chatgpt-vs-claude-how-alibaba-s-new-ai-stacks-up-against-the-competition-11758716669349.html

DeepSeek V3.1 vs Gemini 3 Pro Preview (Comparative Analysis) – Galaxy.ai Blog, otwierano: listopada 26, 2025, https://blog.galaxy.ai/compare/deepseek-chat-v3-1-vs-gemini-3-pro-preview

AI could add $920B annually to S&P 500 earnings - Perplexity, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.perplexity.ai/page/morgan-stanley-predicts-920-bi-xoFsTdPzQO.3D_1EEkYXxg">https://www.perplexity.ai/page/morgan-stanley-predicts-920-bi-xoFsTdPzQO.3D_1EEkYXxg</a></li>   <li>Stocks to Watch | AI Trading Returns to the US Market? Morgan Stanley's Major Report: The Era of AI Agents Arrives, These Companies May Enter a "Golden Age" - Sahm, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.sahmcapital.com/news/content/stocks-to-watch-ai-trading-returns-to-the-us-market-morgan-stanleys-major-report-the-era-of-ai-agents-arrives-these-companies-may-enter-a-golden-age-2025-06-12">https://www.sahmcapital.com/news/content/stocks-to-watch-ai-trading-returns-to-the-us-market-morgan-stanleys-major-report-the-era-of-ai-agents-arrives-these-companies-may-enter-a-golden-age-2025-06-12</a></li>   <li>Department of Justice Wins Significant Remedies Against Google, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.justice.gov/opa/pr/department-justice-wins-significant-remedies-against-google">https://www.justice.gov/opa/pr/department-justice-wins-significant-remedies-against-google</a></li>   <li>EU AI Act: Proposed 'Digital Omnibus on AI' Will Impact Businesses' AI Compliance Roadmaps // Cooley // Global Law Firm, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.cooley.com/news/insight/2025/2025-11-24-eu-ai-act-proposed-digital-omnibus-on-ai-will-impact-businesses-ai-compliance-roadmaps">https://www.cooley.com/news/insight/2025/2025-11-24-eu-ai-act-proposed-digital-omnibus-on-ai-will-impact-businesses-ai-compliance-roadmaps</a></li>   <li>Gemini 3 is available for enterprise | Google Cloud Blog, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise">https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise</a></li>   <li>Gemini 3 vs GPT-5 vs Claude 4.5 vs Grok 4.1: The Ultimate Reasoning Performance Battle, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://vertu.com/lifestyle/gemini-3-vs-gpt-5-vs-claude-4-5-vs-grok-4-1-the-ultimate-reasoning-performance-battle/">https://vertu.com/lifestyle/gemini-3-vs-gpt-5-vs-claude-4-5-vs-grok-4-1-the-ultimate-reasoning-performance-battle/</a></li>   <li>Gemini 3: Google's Most Powerful LLM - DataCamp, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.datacamp.com/blog/gemini-3">https://www.datacamp.com/blog/gemini-3</a></li>   <li>Best AI Models November 2025: Complete Performance Rankings & Comparison Guide, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.thepromptbuddy.com/prompts/best-ai-models-november-2025-complete-performance-rankings-and-comparison-guide">https://www.thepromptbuddy.com/prompts/best-ai-models-november-2025-complete-performance-rankings-and-comparison-guide</a></li>   <li>Gemini Nano | AI - Android Developers, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://developer.android.com/ai/gemini-nano">https://developer.android.com/ai/gemini-nano</a></li>   <li>Experience Google AI in even more ways on Android, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://blog.google/products/android/google-ai-android-update-io-2024/">https://blog.google/products/android/google-ai-android-update-io-2024/</a></li>   <li>Learn how to build Android apps faster with Google | Solutions for Developers, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://developers.google.com/solutions/pages/android-with-ai">https://developers.google.com/solutions/pages/android-with-ai</a></li>   <li>Now in Android #117 — Google I/O 2025 Part I | by Daniel Galpin - Medium, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://medium.com/androiddevelopers/now-in-android-117-google-i-o-2025-part-i-fd20a09a2299">https://medium.com/androiddevelopers/now-in-android-117-google-i-o-2025-part-i-fd20a09a2299</a></li>   <li>Gemini 3: News and announcements - Google Blog, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://blog.google/products/gemini/gemini-3-collection/">https://blog.google/products/gemini/gemini-3-collection/</a></li>   <li>Gemini 3 for developers: New reasoning, agentic capabilities - Google Blog, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/">https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/</a></li>   <li>Google vs Nvidia AI showdown: 'We're a generation ahead,' says Nvidia after possible Meta-Google chip deal, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.financialexpress.com/world-news/google-vs-nvidia-ai-showdown-were-a-generation-ahead-says-nvidia-after-possible-meta-google-chip-deal/4056124/">https://www.financialexpress.com/world-news/google-vs-nvidia-ai-showdown-were-a-generation-ahead-says-nvidia-after-possible-meta-google-chip-deal/4056124/</a></li>   <li>Performance on par with Blackwell, energy efficiency surpassing GPUs: A deep dive into the true capabilities of Google's TPU, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://news.futunn.com/en/post/65374513/performance-on-par-with-blackwell-energy-efficiency-surpassing-gpus-a">https://news.futunn.com/en/post/65374513/performance-on-par-with-blackwell-energy-efficiency-surpassing-gpus-a</a></li>   <li>TPU vs GPU: What's the Difference in 2025? - CloudOptimo, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://www.cloudoptimo.com/blog/tpu-vs-gpu-what-is-the-difference-in-2025/">https://www.cloudoptimo.com/blog/tpu-vs-gpu-what-is-the-difference-in-2025/</a></li>   <li>Google touts its TPUs as alternative to Nvidia AI chips; Meta expresses interest, otwierano: listopada 26, 2025, <a href="https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/google-touts-its-tpus-as-alternative-to-nvidia-ai-chips-meta-expresses-interest/articleshow/125559618.cms">https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/google-touts-its-tpus-as-alternative-to-nvidia-ai-chips-meta-expresses-interest/articleshow/125559618.cms</a></li>   <li>Alphabet heads for$ 4trn valuation on reports Meta to buy Google AI chips, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.siliconrepublic.com/business/alphabet-heads-for-4trn-valuation-on-reports-meta-to-buy-google-ai-chips

Meta, Google discuss TPU deal as Google targets Nvidia’s lead, Information says – Investing.com, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.investing.com/news/stock-market-news/meta-google-discuss-tpu-deal-as-google-targets-nvidias-lead-information-says-4376272

NVIDIA Sees 62% Revenue Jump in Q3, Avoiding Stock Market Meltdown | Salesforce Ben, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.salesforceben.com/nvidia-sees-62-revenue-jump-in-q3-avoiding-stock-market-meltdown/

Nvidia Stock Slumps 2.6% on Report That Meta Will Use Google’s AI Chips, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.tikr.com/blog/nvidia-stock-slumps-2-6-on-report-that-meta-will-use-googles-ai-chips

NVIDIA Q3 2025 results: $57 billion revenue, Blackwell AI GPU sales are 'off the charts’, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.tweaktown.com/news/108974/nvidia-q3-2025-results-dollars57-billion-revenue-blackwell-ai-gpu-sales-are-off-the-charts/index.html

Introducing GPT-5.1 for developers, otwierano: listopada 26, 2025, https://openai.com/index/gpt-5-1-for-developers/

GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT, otwierano: listopada 26, 2025, https://openai.com/index/gpt-5-1/

Building more with GPT-5.1-Codex-Max, otwierano: listopada 26, 2025, https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/

Claude Developer Platform – Claude Docs, otwierano: listopada 26, 2025, https://platform.claude.com/docs/en/release-notes/overview

Introducing Claude Opus 4.5 – Anthropic, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5

Anthropic launches Claude Opus 4.5, says software engineering is solved and AI will takeover in 2026, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.indiatoday.in/technology/news/story/anthropic-launches-claude-opus-45-says-software-engineering-is-solved-and-ai-will-takeover-in-2026-2825565-2025-11-25

Trying out Gemini 3 Pro with audio transcription and a new pelican benchmark – Simon Willison, otwierano: listopada 26, 2025, https://simonwillison.net/2025/Nov/18/gemini-3/

Llama (language model) – Wikipedia, otwierano: listopada 26, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)

The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation, otwierano: listopada 26, 2025, https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/

Qwen3-Max 2025 Complete Release Analysis: In-Depth Review of Alibaba’s Most Powerful AI Model – DEV Community, otwierano: listopada 26, 2025, https://dev.to/czmilo/qwen3-max-2025-complete-release-analysis-in-depth-review-of-alibabas-most-powerful-ai-model-3j7l

Qwen3-Max-Instruct – Qwen AI, otwierano: listopada 26, 2025, https://qwen.ai/blog?id=241398b9cd6353de490b0f82806c7848c5d2777d&from=research.latest-advancements-list

What is DeepSeek AI? China’s Top AI Chatbot Explained, otwierano: listopada 26, 2025, https://beebom.com/what-is-deepseek-ai/

DeepSeek-V3 Technical Report – arXiv, otwierano: listopada 26, 2025, https://arxiv.org/pdf/2412.19437

Severe Security Risks Emerge as DeepSeek-R1 Produces Vulnerable Code, otwierano: listopada 26, 2025, https://cyberpress.org/deepseek-r1-vulnerable/

CrowdStrike Researchers Identify Hidden Vulnerabilities in AI-Coded Software, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/crowdstrike-researchers-identify-hidden-vulnerabilities-ai-coded-software/

Lawmakers eye liquid cooling tech to solve AI data center problems, otwierano: listopada 26, 2025, https://fedscoop.com/liquid-cool-technology-ai-data-centers-senate-house-bill/

POWERING THE AI ERA | Goldman Sachs, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.goldmansachs.com/what-we-do/investment-banking/insights/articles/powering-the-ai-era/report.pdf

Federal Court Endorses Behavioral Remedies, Rejects Structural Relief, in Google Search Antitrust Litigation | Congress.gov, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.congress.gov/crs-product/LSB11362

EU could water down AI Act amid pressure from Trump and big tech – The Guardian, otwierano: listopada 26, 2025, https://www.theguardian.com/world/2025/nov/07/european-commission-ai-artificial-intelligence-act-trump-administration-tech-business

Model	Cena Input ( $)</strong></td><td><strong>Cena Output ($ )	Wskaźnik SWE-bench	Stosunek Jakość/Cena
DeepSeek V3	$0.20</td><td>$ 0.80	~70%	Ekstremalnie Wysoki
Llama 4 Maverick	$0.14</td><td>$ 0.68	~72%	Bardzo Wysoki (wymaga hostingu)
Gemini 3 Pro	$2.00</td><td>$ 12.00	76.2%	Zbalansowany
GPT-5.1	$1.25</td><td>$ 10.00	74.9%	Średni
Claude 4.5 Opus	$15.00</td><td>$ 75.00	77.2%	Niski (Premium)