Zacięta rywalizacja w świecie AI: modele Fable i Kimi jako szansa dla użytkowników

Rywalizacja modeli Fable i Kimi przypomina zeszłoroczną konfrontację
ChataGPT z DeepSeek. Stawka pozostaje wysoka: globalny rynek

W połowie lipca 2026 roku chińska firma Moonshot AI zademonstrowała Kimi K3, największy model sztucznej inteligencji w historii, zawierający 2,8 biliona parametrów. W zestawieniu Frontend Code Arena, które ocenia zdolności tworzenia stron internetowych, nowy model przegonił amerykańskiego lidera, Claude Fable 5. Czy to brzmi znajomo? Podobny scenariusz miał miejsce na początku 2025 roku, gdy DeepSeek stał się najczęściej pobieraną darmową aplikacją w amerykańskim App Store, co sprawiło, że Nvidia straciła prawie 600 miliardów dolarów wartości rynkowej w ciągu jednego dnia. Wtedy wiele osób po raz pierwszy dostrzegło, że rywalizacja o dominację w sztucznej inteligencji toczy się pomiędzy Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Dziś zauważamy coś jeszcze bardziej istotnego: niemal każda tego typu konfrontacja dużych graczy prowadzi do obniżenia cen, poprawy jakości oraz zwiększenia dostępności technologii. Co zaś rywalizacja Fable i Kimi może oznaczać dla firm, szkół i dla nas wszystkich? O tym wypowiada się dr Dominik Skowroński z Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego.

Déjà vu znad Pacyfiku

Historia lubi się powtarzać. W czerwcu 2026 roku Anthropic zaprezentował Claude Fable 5, model uznawany teraz za najpotężniejszą sztuczną inteligencję na świecie. Zaledwie pięć tygodni później Chińczycy odpowiedzieli wprowadzeniem Kimi K3. Analizy niezależnych ekspertów pokazują, że amerykański model wciąż utrzymuje przewagę, wygrywając 22 z 35 wspólnych testów. Kimi jednak triumfuje w zadaniach wymagających długotrwałego, samodzielnego kodowania i jest około 70% tańszy na każdym poziomie cennika. Rok temu podobną strategię z powodzeniem zastosował DeepSeek. Wówczas, rynki zareagowały paniką. Dziś jednak reakcje są bardziej obojętne, gdyż taka wymiana ciosów stała się normą w tej branży.

Z punktu widzenia użytkownika, ta rywalizacja działa jak wojna cenowa pomiędzy dwoma supermarketami. Kto odniesie zwycięstwo, jest na razie niepewne, ale ceny w sklepach maleją dla wszystkich. Po premierze DeepSeek, opłaty za dostęp do modeli AI zaczęły spadać na całym rynku, co dokładnie teraz obserwujemy.

Otwarte wagi, otwarte drzwi

Najciekawszym elementem strategii Chińskiej jest jej otwartość. Moonshot AI udostępnia wagi swojego modelu do pobrania, podobnie jak wcześniej uczynił to DeepSeek. W praktyce oznacza to, że uczelnia, szpital czy instytucja publiczna mogą uruchomić zaawansowaną sztuczną inteligencję na swoich serwerach, unikając przesyłania wrażliwych danych za ocean. To jak różnica pomiędzy wynajmem mieszkania a otrzymaniem projektu domu, który można zbudować u siebie i dostosować do swoich potrzeb. Dla instytucji, które poważnie podchodzą do suwerenności cyfrowej, dostępne modele stają się rzeczywistą alternatywą. Polska również korzysta, ponieważ twórcy krajowych modeli, takich jak Bielik czy PLLuM, mogą korzystać z rozwiązań udostępnianych przez największych graczy.

Polska: potencjał większy niż wykorzystanie

W obliczu tych wydarzeń, polska rzeczywistość wydaje się skromna. Z danych GUS wynika, że w 2025 roku technologie AI stosowało 8,7% firm w Polsce, podczas gdy rok wcześniej było to 5,9%. Wzrost jest zauważalny, ale ciągle ponad 90% przedsiębiorstw nie bierze udziału w rewolucji, która dzieje się przed ich oczami. Bariera nie jest już finansowa. Gdy ceny dostępu do czołowych modeli maleją, a część z nich jest dostępna za darmo, rzeczywistym wąskim gardłem stają się kompetencje związane z AI. W trakcie szkoleń, które prowadzę, regularnie dostrzegam ten sam schemat: ludzie nie potrzebują wykładu na temat parametrów modeli. Potrafią jednak poszukiwać szkoleń, które pokażą, jak przełożyć możliwości sztucznej inteligencji na własne zadania.

Kto naprawdę wygrywa ten wyścig?

O tym, kto zasiądzie na szczycie sztucznej inteligencji, zadecydują laboratoria w Kalifornii i Pekinie. Z kolei to, kto skorzysta z osiągnięć tego wyścigu, zależy od osób i organizacji, które potrafią przekształcić dostęp do technologii w umiejętności jej wykorzystywania. Przewagę zdobędą przedsiębiorstwa i szkoły, które zmienią sposób pracy, a nie te, które po prostu zakupią najwięcej narzędzi. Wspieranie gigantów niewiele przyniesie korzyści. Warto natomiast zrobić trzy rzeczy: przetestować najnowsze modele w kontekście własnych zadań, zaplanować rozwój kompetencji zespołu oraz wskazać obszar, w którym AI może odciążyć ludzi od monotonnych prac. Giganci konkurują o tron, ale nagrody są przeznaczone dla publiczności.