19 stycznia 2026 | Rewolucja laboratorów, robotyka za miliardy, ekspansja agentów, niezależność chipowa, automatyzacja pracy – Claude, Physical AI, Parloa, GLM-Image, TranslateGemma w 2026
2026-01-19
21 stycznia 2026 | Ochrona nieletnich w AI, inwestycje w infrastrukturę wnioskowania, geopolityka chipów AI i kontrola zachowania modeli – OpenAI, Nvidia, Anthropic oraz narzędzia: Interactpitch, Evernote v11, Dopamine.chat, daily.dev Recruiter
2026-01-2120 stycznia 2026 | Gigawatowa moc, reklamy w AI, chińskie wyceny, tanie bezpieczeństwo, nowe narzędzia - Colossus 2, ChatGPT, Moonshot, DeepMind, Noodle Seed
Ostatni miesiąc przyniósł przełomowe zmiany w świecie sztucznej inteligencji, które bezpośrednio wpływają na sposób prowadzenia biznesu. Elon Musk uruchomił pierwszy gigawatowy superkomputer AI za 18 miliardów dolarów, fundamentalnie zmieniając skalę mocy obliczeniowej dostępnej dla trenowania modeli językowych.
Równocześnie OpenAI testuje reklamy w ChatGPT, sygnalizując koniec ery darmowego AI i nowe możliwości monetyzacji, podczas gdy chińskie startupy AI biją rekordy wycen - Moonshot osiągnął już 4,8 miliarda dolarów. Google DeepMind przedstawił rozwiązanie, które obniża koszty monitorowania bezpieczeństwa AI o 10 000 razy, otwierając drogę do masowego wdrażania kontrolowanych systemów AI.
Dla polskich przedsiębiorców oznacza to nowe narzędzia do automatyzacji procesów, niższe bariery wejścia do zaawansowanych funkcjonalności AI oraz konieczność przemyślenia strategii technologicznej w kontekście rosnących możliwości, ale też kosztów infrastruktury AI.
xAI właśnie uruchomiło supercomputer wielkości małego miasta
Wyobraź sobie komputer AI, który zużywa tyle energii co San Francisco. Brzmi jak science fiction? Elon Musk właśnie to zrobił. Colossus 2, nowy klaster treningowy xAI, pobiera gigawat mocy - to pierwsza instalacja AI w tej skali na świecie.
I nie, to nie są plany na przyszłość. System działa już teraz, w jednej lokalizacji w Memphis w Tennessee. W przebudowanej fabryce Electrolux o powierzchni 1 miliona stóp kwadratowych. Pierwsza faza ruszyła pod koniec lipca 2025 z około 110-130 tysiącami NVIDIA GB200 GPU. Docelowo? 550 tysięcy układów GB200/GB300, z opcją rozbudowy do miliona GPU w kolejnych fazach.
Co mnie zaskoczyło to tempo. Colossus 1 powstał w 122 dni - od zera do uruchomienia ze 100 tysiącami H100. Teraz mają już 200-230 tysięcy GPU w tym klastrze (mix H100, H200 i GB200), pobierającym 150-250 megawatów. A Colossus 2? Budowa od marca 2025, pierwsze stojaki zainstalowane w lipcu, chłodzenie na 200 MW działało w sierpniu. Sześć miesięcy od startu do pierwszych 200 megawatów mocy obliczeniowej.
Skąd ten pośpiech? xAI trenuje Groka 5 i potrzebuje mocy. Pełen gigawat Colossus 2 ma być online w połowie-końcu 2026 roku, z możliwością rozbudowy do 1,5-3 GW. To nie jest eksperyment - to infrastruktura wspierana przez 168 Tesla Megapack, 119 chłodziarek powietrznych (sierpień 2025), turbiny gazowe dostarczające około 460 MW (koniec 2025) i dedykowane linie energetyczne.
Moim zdaniem to punkt zwrotny w wyścigu AI. Kiedy pojedynczy klaster osiąga 50 exaFLOPS mocy obliczeniowej i integruje się z pojazdami Tesli oraz robotami Optimus... no cóż, to już nie są modele językowe do czatu. To infrastruktura do czegoś znacznie większego. Najciekawsze? Wszystko w jednym miejscu, bez rozproszenia po chmurach. Globalne rozmiary batchy są teraz limitowane przez optymalizację, nie przez hardware. Właśnie dlatego xAI kupił ponad 555 tysięcy GPU za około 18 miliardów dolarów i zamknął rundę Series E na 20 miliardów (celem było 15 miliardów). W gronie inwestorów Fidelity, QIA, Stepstone, Valor, MGX, Baron - plus partnerzy NVIDIA i Cisco.
Dla każdego, kto myśli o wdrożeniu AI w biznesie, to wyraźny sygnał: bariery wejścia w top-tier AI to już dziesiątki miliardów i infrastruktura na skalę elektrowni. Nie da się tego zbudować w garażu. Ale... tempo innowacji? 122 dni od pomysłu do działającego klastra? To redefiniuje możliwości każdej firmy technologicznej i pokazuje, jak szybko można skalować zasoby obliczeniowe przy odpowiednim kapitale i determinacji.
Google i OpenAI poszły w totalnie różne strony z reklamami w AI
OpenAI miało wprowadzić reklamy do ChatGPT. Testowali, planowali, wszystko szło do przodu. I nagle... stop. Sam Altman ogłosił wewnętrzny \"code red\" i zamroził projekt na czas nieokreślony. Dlaczego? Bo Gemini im zmiótł rynek.
Liczby mówią same za siebie. Grudniowe statystyki ruchu: ChatGPT spadł o 5,6% miesiąc do miesiąca, podczas gdy Gemini urósł o 28,4%. Aplikacja ChatGPT ma wprawdzie 910 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie i 5,5 miliarda wizyt webowych w grudniu - wciąż prowadzi rynek. Ale Gemini? 345 milionów aktywnych (wzrost 125% rok do roku) i 1,7 miliarda wizyt. I co najgorsze dla OpenAI - Gemini 3 wyprzedza ChatGPT w benchmarkach kodowania i rozumowania w LMArena.
Więc OpenAI zrobił to, co musiał: wyłączył wszystkie nieistotne inicjatywy i skupił się na produkcie. Reklamy to najbardziej skalowalna ścieżka monetyzacji przy kosztach GPU sięgających 1,4 miliarda miesięcznie. Ale jeśli użytkownicy uciekają przez lagi, problemy z niezawodnością i gorsze rozumowanie... to puszczenie reklam byłoby strzałem w stopę. Szczerze? Straciliby jeszcze więcej ludzi.
A Google? Oni idą full speed ahead. Przedstawiciele Google informowali reklamodawców w styczniu, że reklamy w Gemini wystartują w 2026 roku. Nie ma jeszcze prototypów ani cenników, ale strategia jest jasna - oddzielne od reklam w AI search, wbudowane natywnie w konwersacyjne przepływy. I mają przewagę: własne TPU, własne centra danych, własna optymalizacja. Plus integracja z Maps, Workspace, Androidem - ekosystem, którego ChatGPT po prostu nie ma.
Patrzę na te dwie strategie i widzę fundamentalną różnicę w podejściu. Google ma infrastrukturę pionowo zintegrowaną, co pozwala na wydajność multimodalną i osadzenie w codziennych workflow (sprawdzanie korków, kalendarz, wszystko w jednym miejscu). OpenAI? Standalone narzędzie, które musi być po prostu lepsze. I w tej chwili nie jest.
Istotne jest, że OpenAI wcale nie anulował reklam - tylko je wstrzymał. Plany są na natywną integrację i partnerstwa mediowe, gdy tylko odzyskają przewagę. Ale to pokazuje coś ważnego dla każdego, kto buduje biznes oparty na AI: jakość produktu > tempo monetyzacji. Nawet jeśli projekty strat sięgają 140 miliardów do 2029 roku przez koszty Nvidia, lepiej naprawić fundament niż szybko zarabiać na chybotliwej podstawie. Google ma marketing już rozesłany do klientów i pozycję do skalowania. OpenAI odbudowuje zaufanie. Zobaczymy, kto wygra w 2026.
OpenAI właśnie podzieliło się liczbami i... wow
I są absurdalnie tanie. Porównując z pełnymi monitorami LLM, proby to około 10 000 razy mniejszy koszt na szeroką skalę ruchu. Czemu? Bo activation probes czytają dane, które model i tak już obliczył - to jak podsłuchiwanie myśli AI zanim coś powie, prawie za darmo. Wystarczy mała operacja macierzowa na już przetworzonych informacjach.
A najlepsze? Google już używa tego w Gemini. To nie teoria, to deployed technology. DeepMind zbudował cały stos inteligentnych rozwiązań: MultiMax probes wyłapują silne lokalne sygnały w długich promptach (nawet do miliona tokenów), a Rolling Mean Attention filtruje szum i wykrywa krótkie toksyczne fragmenty w ogromnych kontekstach.
Problem, który to rozwiązuje, jest realny. Każda firma wdrażająca AI do produkcji musi jakoś moderować to, co użytkownicy robią z modelem. Czy ktoś nie próbuje generować szkodliwych treści? Czy nie wyciąga poufnych danych? Tradycyjne systemy LLM-based safety kosztują fortunę - tokeny, czas, compute. Nie możesz pytać \"Czy to bezpieczne?\" przy każdym pojedynczym zapytaniu użytkownika na skalę. Po prostu się nie opłaca.
Activation probes zmieniają tę ekonomię. DeepMind łączy je z prompted classifiers dla optymalnej wydajności i używa AlphaEvolve do automatycznego ulepszania architektury probe i red teamingu. Deployment nastąpił na początku 2026, informując o mitygacji nadużyć w obszarach cyber, CBRN i innych zagrożeń. Proby generalizują się do produkcji pomimo zmian dystrybucji (shift z krótkich do długich kontekstów).
Są ograniczenia - proby mogą zawodzić przy generalizacji bez adaptacji, a modele mogą próbować obfuskować intencje. Ale to wciąż ogromny krok naprzód. DeepMind pokazał też szerszy ekosystem monitoringu na 2026: temporal activation monitors wykrywają długoterminowe planowanie w aktywacjach LLM, automated circuit analysis używa agentów do real-time analizy obwodów dla wykrywania niebezpiecznych zachowań, a human-AI complementarity wzmacnia wykrywanie szkód w konwersacjach.
Dla polskich firm wdrażających AI - szczególnie w regulowanych sektorach jak finanse czy healthcare - to zmienia podejście do bezpieczeństwa i kosztów. Compliance i bezpieczeństwo przestają być barierą kosztową. Możesz monitorować modele na produkcji bez palenia budżetu na infrastrukturę safety. Ryzyko prawne spada, bo masz mechanizm wykrywania niewłaściwego użycia przez użytkowników. I co najważniejsze - to działa już teraz, nie jest to proof of concept. Gemini używa tego na żywo. Jeśli myślisz o własnym wdrożeniu AI w 2026, upewnij się, że twój vendor ma podobne mechanizmy. Bo bez nich skalujesz nie tylko wartość, ale też ryzyko.
"DeepMind pokazał jak monitorować AI 10 000 razy taniej
Jak Google planuje pilnować, żeby AI nie robiło głupot, nie płacąc fortuny za każdy sprawdzony prompt? DeepMind właśnie opublikowało odpowiedź – sondy aktywacyjne. To małe klasyfikatory, które skanują "mózg" modelu w momencie, gdy odpowiada na pytanie, i wyłapują podejrzaną aktywność. W porównaniu do pełnych monitorów opartych na LLM, sondy są 10 tysięcy razy tańsze przy szerokim skanowaniu ruchu. I wciąż dokładne, szczególnie gdy są dostrojone do wyłapywania szkodliwych fragmentów w długich kontekstach.
Jak to działa? Sonda to po prostu mały odczyt macierzy z już przetworzonymi danymi. Jak podsłuchiwanie myśli modelu, zanim zacznie mówić – i prawie darmowe. DeepMind nie stawia na jedną sondę, tylko na cały stos sprytnych rozwiązań. MultiMax wybiera silne lokalne sygnały nawet w zapytaniach do miliona tokenów. Rolling Mean Attention filtruje szum i wyłapuje krótkie toksyczne fragmenty. Technologia jest już wdrożona w Gemini, więc to nie teoria – to działa w produkcji.
Dlaczego to ważne? Monitorowanie AI jest drogie. Systemy bezpieczeństwa oparte na LLM pochłaniają kasę, tokeny i czas. Nie możesz uruchamiać "Czy to bezpieczne?" na każdym pojedynczym zapytaniu użytkownika w skali milionów żądań dziennie. Sondy to zmieniają. Działają na aktywacjach, które model i tak generuje podczas wnioskowania – zero dodatkowych kosztów obliczeniowych. Możesz sprawdzić każdy prompt bez spalania budżetu.
I jest jeszcze lepiej – sondy sprawdzają się mimo zmian w dystrybucji danych. Przejście z krótkich do długich kontekstów? Nie problem, nowe architektury i parowanie z klasyfikatorami opartymi na zapytaniach dają optymalną dokładność przy niskim koszcie. To właśnie pozwoliło na udane wdrożenie w Gemini 2.5 Flash i innych wersjach produkcyjnych.
Co to oznacza dla firm? Zgodność z regulacjami i bezpieczeństwo przestają być barierą kosztową przy wdrażaniu AI. Jeśli planujesz używać dużych modeli w aplikacjach klienckich – chatboty, asystenci, narzędzia do tworzenia treści – monitoring ryzyka nie musi pochłaniać dziesiątek procent budżetu. Możesz skalować systemy AI bez strachu, że kontrola jakości zje cały zysk. Technologia z DeepMind pokazuje, że da się to zrobić tanio i skutecznie. Jak Google'owi się uda, inni pójdą tym tropem – a to oznacza tańsze rozwiązania dla wszystkich dostawców modeli. Już warto pytać potencjalnych partnerów technologicznych, czy mają podobne mechanizmy, zanim podpiszesz wieloletni kontrakt.
Nowe narzędzia AI, które zmienią sposób pracy twojego zespołu
Rynek narzędzi AI rozwija się tak szybko, że co tydzień pojawia się coś nowego. Wybrałem cztery rozwiązania, które warto sprawdzić – nie jako zabawki, ale jako konkretne narzędzia do oszczędzania czasu i usprawnienia procesów.
Noodle Seed to platforma no-code, która pozwala firmom tworzyć i wdrażać konwersacyjne aplikacje bezpośrednio w asystentach AI jak ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity. Automatycznie importuje szczegóły z twojej strony internetowej – produkty, usługi, branding – w kilka minut, bez pisania kodu. Klienci mogą zostawiać kontakty, umawiać spotkania czy zadawać pytania bezpośrednio w chatach AI, gdzie spędzają czas (ponad 800 milionów użytkowników ChatGPT tygodniowo). Obsługa wieloplatformowa przez Model Context Protocol oznacza, że raz stworzysz aplikację, a będzie działać wszędzie. Jeśli konkurencja nie jest widoczna w wyszukiwarkach AI, a ty tak – masz przewagę.
OS Ninja to zintegrowany asystent AI, który łączy zadania typu research, pisanie, generowanie kodu, tworzenie obrazów, analiza plików i planowanie w jednym workspace. Używa compound AI – miesza LLM od OpenAI, Anthropic, Google i innych, żeby zoptymalizować wydajność pod konkretne zadania. Jego agenci AI wykonują pełne wieloetapowe przepływy pracy – budują strony, analizują dane, automatyzują raporty – na dedykowanych maszynach wirtualnych zasilanych przez Cerebras z prędkością do 3000 tokenów na sekundę. To eliminuje przełączanie między aplikacjami i ręczną robotę. Praktyczna wartość? Przyspieszenie złożonych projektów od pomysłu do wdrożenia bez fragmentacji narzędzi. Integruje się z ponad 50 serwerami MCP, API i konektorami do Salesforce, HubSpot, Slack, GitHub, Jira, Snowflake, BigQuery – wszystko co używasz na co dzień.
FlowGenie to platforma no-code do automatyzacji przepływów pracy i budowania formularzy przez wizualny interfejs. Integruje duże modele językowe bezpośrednio w procesy – opisujesz zadanie zwykłym językiem, AI wykonuje je automatycznie dla każdego przypadku użycia. FlowGenie Studio to środowisko treningowe, gdzie testujesz, przeglądasz i dopasowujesz odpowiedzi AI bez wiedzy technicznej. Wspiera integracje z popularnymi narzędziami przez API i webhooks, a logika warunkowa pozwala tworzyć złożone scenariusze bez kodu. Dla zespołów operacyjnych to przełom – zamiast godzin na ręczne przetwarzanie danych czy rutynowe procesy, AI robi to w tle, a ty skupiasz się na strategii.
Tofu Maps to lekkie narzędzie webowe do tworzenia i udostępniania interaktywnych map osobistych bez zakładania konta. Głównie do użytku indywidualnego – planowanie podróży, oznaczanie miejsc, szybkie dzielenie się linkiem. Nie ma tutaj zaawansowanych funkcji biznesowych ani skalowalności dla dużych organizacji, ale dla małych zespołów czy freelancerów szukających prostego sposobu na mapowanie lokalizacji bez zgody na kolejną subskrypcję, to solidna opcja. Uruchomione na Product Hunt, bez barier wejścia – otwierasz, tworzysz, udostępniasz.
Wspólny mianownik tych narzędzi? Niska bariera wejścia i koszt. Możesz przetestować każde szybko, bez dużych nakładów developerskich czy wielomiesięcznych wdrożeń. To pozwala prototypować rozwiązania w firmie i sprawdzić, co działa, zanim zainwestujesz poważne pieniądze. W świecie AI to kluczowe – technologia zmienia się zbyt szybko, żeby stawiać na jedną kartę bez testów.
