Miliard dolarów na odkrywanie leków
Największym ogłoszeniem minionego tygodnia pozostaje wspólny projekt NVIDIA i Eli Lilly[3]. Firmy zapowiedziały utworzenie w rejonie zatoki San Francisco laboratorium współtworzonego przez człowieka i sztuczną inteligencję do odkrywania leków[1], z budżetem do 1 miliarda dolarów w ciągu pięciu lat. Platforma NVIDIA Bio. Ne. Mo ma modelować miliardy kombinacji molekuł przed ich syntezą, a Eli Lilly wniesie kompetencje biologiczne i chemiczne. Partnerami technologicznymi zostały spółki Thermo Fisher Scientific i Multiply Labs, odpowiedzialne odpowiednio za aparaturę laboratoryjną i robotykę. Prezes Jensen Huang z NVIDIA oraz prezes David Ricks z Eli Lilly mówili o szansie skrócenia cyklu rozwoju leku z 10–15 lat do około 5–7 lat, przy jednoczesnym ryzyku, że algorytmy będą wskazywać związki trudne do syntezy lub potencjalnie toksyczne, co wymusi kosztowne walidacje kliniczne.
Reklamy w ChatGPT i nowy model przychodów
Równolegle OpenAI ogłosiła wprowadzenie reklam do bezpłatnej wersji ChatGPT[41] oraz nowy plan abonamentowy „Go” za 8 dolarów miesięcznie[5], który również będzie zawierał reklamy. Użytkownicy planów Plus (20 dolarów) i Pro (200 dolarów) pozostaną bez reklam. Komunikaty firmy pokazują, że OpenAI ma przed sobą zobowiązania infrastrukturalne rzędu 1,4 biliona dolarów na osiem lat i szacunkowe roczne wydatki gotówkowe około 14 miliardów dolarów. Spółka celuje w 20 miliardów dolarów rocznego powtarzalnego przychodu do końca 2025 roku i nawet 125 miliardów dolarów do 2030 roku, z założeniem, że około 20% tej kwoty zapewni rynek reklam generatywnej AI. Reklamy w ChatGPT mają pojawiać się pod odpowiedziami, z wyraźnym oznaczeniem jako treści sponsorowane, przy zapewnieniu, że reklamodawcy nie otrzymają bezpośredniego dostępu do danych rozmów.
Meta kupuje Manus i stawia na agentów
Istotny ruch wykonała także Meta Platforms, która zdecydowała się przejąć start‑up Manus[29], specjalizujący się w autonomicznych agentach AI do zadań takich jak rezerwacja lotów, generowanie kodu czy badania rynku. Według zgodnych doniesień mediów, w tym Wall Street Journal i Reuters, wartość transakcji przekracza 2 miliardy dolarów[27], co czyni ją trzecią największą akwizycją w historii Meta po zakupie Whats. App za około 19 miliardów dolarów i Scale AI za około 14,3 miliarda dolarów. Manus dysponuje już sprawdzonym na rynku produktem, dlatego Mark Zuckerberg zyskuje gotową technologię, którą może szybko zintegrować z Whats. Appem, Instagramem i Facebookiem, realizując wizję „osobistej AI” w każdej aplikacji. Taki kierunek może wzmocnić uzależnienie użytkowników od ekosystemu Meta i przyspieszyć kolejne przejęcia w segmencie agentów.
Chiński DeepSeek ścina ceny modeli
Na poziomie infrastruktury modeli uwagę przyciąga chiński system Deep. Seek R1. Ten model, wprowadzony na rynek w styczniu 2025 roku[31], nadal wywołuje presję cenową dzięki znacząco niższym stawkom za obliczenia. Cena wejściowa wynosi około 0,55 dolara za milion tokenów wejściowych[32], a wyjściowa 2,19 tokenów wyjściowych, podczas gdy porównywalny model o1 od OpenAI kosztuje odpowiednio 15 dolarów i 60 dolarów za milion tokenów. Oznacza to nawet około 96% niższe koszty inferencji. Według analiz benchmarków, w tym AIME 2024 dla zadań matematycznych i Codeforces dla programowania, Deep. Seek R1 osiąga wyniki konkurencyjne wobec czołowych modeli z USA przy mniej niż 10% ich kosztu. Może to wymusić dalsze obniżki cen na rynku, a także zaostrzyć spór polityczny wokół ograniczeń eksportu mocy obliczeniowej i narzędzi projektowania układów scalonych do Chin.
Bezpieczeństwo agentów i AI w ochronie zdrowia
W obszarze bezpieczeństwa agentów AI uwagę inwestorów przyciągnęła spółka WitnessAI, która pozyskała 58 milionów dolarów w rundzie Series B[35] prowadzonej przez fundusz Sound Ventures[36] przy udziale Qualcomm Ventures, Samsung Ventures oraz Fin Capital. Według danych spółki roczny powtarzalny przychód wzrósł o 500% rok do roku, co pokazuje rosnące zapotrzebowanie dużych przedsiębiorstw na narzędzia nadzoru nad agentami AI. WitnessAI oferuje wykrywanie tzw. Shadow AI, polityki oparte na intencjach użytkownika oraz szczegółowe logi działań agentów. Analitycy branżowi oceniają, że sektor bezpieczeństwa agentów może stać się dla rynku cyberbezpieczeństwa tym, czym w połowie poprzedniej dekady stały się wyspecjalizowane firmy ochrony chmury. W tle trwa też dynamiczny rozwój AI w ochronie zdrowia: Anthropic ogłosił pakiet Claude for Healthcare[40], obejmujący infrastrukturę zgodną z HIPAA, integracje z elektroniczną dokumentacją medyczną przez partnera Health. Ex oraz beta‑połączenia z Apple Health i Android Health Connect, a także szyfrowanie danych medycznych podczas przechowywania i transmisji.
Prawo, deepfake’i i nowe regulacje prywatności
Równolegle narasta znaczenie regulacji i ryzyk etycznych. W Stanach Zjednoczonych weszły w życie m.in. ustawy California SB 243 dotycząca czatbotów towarzyszących[48], która wymaga wyraźnego informowania użytkowników o charakterze narzędzia i wdrożenia procedur bezpieczeństwa w sytuacjach zagrożenia samobójstwem, oraz California AB 2013, nakazująca ujawnianie ogólnych informacji o danych treningowych modeli, choć bez jasnego mechanizmu egzekwowania. Nowe, kompleksowe przepisy o ochronie danych przyjęły także stany Indiana, Kentucky i Rhode Island, a Wietnam wdrożył pierwszą ogólnokrajową ustawę osobowych PDPL. W tle rośnie ryzyko nadużyć: w Hongkongu doszło do wyłudzenia około 25 milionów dolarów za pomocą deepfake’owego nagrania rzekomego dyrektora finansowego, a wcześniejsze ostrzeżenia FBI przed operacjami Korei Północnej wskazują na wykorzystanie deepfake’ów i kradzieży tożsamości do infiltracji amerykańskich firm. W USA obowiązuje już także prezydenckie rozporządzenie Donalda Trumpa w sprawie AI z 11 grudnia 2025 roku, tworzące federalny zespół ds. sporów sądowych i zapowiadające wytyczne Federal Trade Commission na 11 marca 2026 roku, przy jednoczesnym ograniczaniu możliwości stanowienia odrębnych regulacji przez poszczególne stany, z wyłączeniem m.in. bezpieczeństwa dzieci i zamówień publicznych.