Chińskie modele AI zdobywają rynek niskim kosztem i otwartością

Gdy świat technologii skupia się na ChatGPT, Copilocie i Gemini, w tle rozgrywa się cicha rewolucja. Coraz więcej przedsiębiorstw, szukających efektywności kosztowej i elastyczności, zwraca się ku mniej głośnym, ale niezwykle konkurencyjnym rozwiązaniom. Od końca 2024 roku odnotowano blisko 30-procentowy wzrost wykorzystania przez biznes chińskich modeli sztucznej inteligencji, takich jak DeepSeek czy oferowany przez Alibaba model Qwen. Kluczem do ich sukcesu jest połączenie niskiego kosztu, otwartości kodu i rosnącej jakości, która dorównuje już czołowym, zamkniętym platformom.

Przewaga kosztowa, która przekłada się na realne oszczędności

Podstawowym argumentem za wyborem chińskich alternatyw jest ekonomia. Dla firm działających w skali globalnej rachunek ekonomiczny jest nieubłagany. Wybór modeli takich jak Qwen czy DeepSeek, które są znacząco tańsze lub wręcz darmowe w porównaniu do subskrypcji OpenAI, pozwala osiągnąć spektakularne oszczędności. Niektóre amerykańskie przedsiębiorstwa deklarują, że w ciągu roku udało im się zaoszczędzić nawet 400 tysięcy dolarów dzięki tej zamianie.

Przypadek Airbnb: praktyczna decyzja biznesowa

Nie jest to trend widoczny tylko w niszowych firmach. Brian Chesky, prezes Airbnb, w rozmowie z agencją Bloomberg przyznał, że jego firma początkowo nie zdecydowała się na integrację modelu OpenAI ze swoim chatbotem, uznając, że rozwiązanie nie było jeszcze w pełni gotowe. Obecnie, choć Airbnb korzysta w pewnym stopniu z technologii OpenAI, Chesky wskazuje na inne, bardziej ekonomiczne modele jako podstawę działania.

W dużej mierze polegamy na modelu Qwen od Alibaba. Jest bardzo dobry. Szybki i tani. Korzystamy z najnowszych modeli OpenAI, ale zazwyczaj nie używamy ich zbyt intensywnie w środowisku produkcyjnym, ponieważ istnieją szybsze i tańsze alternatywy – stwierdził szef Airbnb.

Otwartość źródłowa jako motor innowacji i swobody

Poza ceną, drugim filarem atrakcyjności chińskich modeli jest ich charakter open source. W przeciwieństwie do zamkniętych, własnościowych systemów takich jak ChatGPT czy Gemini, modele jak DeepSeek oferują pełny wgląd w kod. Daje to firmom nieograniczoną swobodę modyfikacji, dostosowywania do specyficznych potrzeb wewnętrznych czy integracji z istniejącymi systemami. Ta elastyczność jest bezcenna dla zespołów developerskich.

Zamknięta luka jakościowa

Jeszcze kilka lat temu otwarte modele pozostawały daleko w tyle za możliwościami liderów rynkowych. Próby firm takich jak Bloomberg, by budować na nich zaawansowane narzędzia, nie przynosiły satysfakcjonujących efektów. Obecnie, w 2026 roku, ta luka praktycznie nie istnieje. Otwarte modele nadrobiły zaległości, oferując możliwości porównywalne z komercyjnymi rozwiązaniami. Zdaniem Jerry’ego Liu, założyciela DayFlow, nawet około 40% użytkowników jego platformy wybiera otwarte, chińskie modele zamiast zamkniętych, amerykańskich odpowiedników.

Wyzwania i ryzyka związane z alternatywnymi modelami

Mimo oczywistych korzyści ekonomicznych i technicznych, korzystanie z tych modeli nie jest pozbawione wyzwań. Główną obawą, szczególnie dla instytucji rządowych i firm o wysokich standardach bezpieczeństwa, są kwestie prywatności danych i potencjalnych zagrożeń geopolitycznych. Reakcją na te obawy są konkretne decyzje, takie jak zakaz używania DeepSeek wprowadzony przez Marynarkę Wojenną Stanów Zjednoczonych.

Dylemat bezpieczeństwa versus oszczędności

Dla wielu przedsiębiorstw komercyjnych niższy koszt i większa swoboda działania przeważają nad tymi obawami. Stają one przed strategicznym dylematem: czy wybrać droższe, ale postrzegane jako bardziej „bezpieczne” zachodnie rozwiązanie, czy też postawić na ekonomiczną efektywność i kontrolę technologiczną oferowaną przez modele open source, akceptując związane z nimi ryzyko. To napięcie definiuje obecny rynek narzędzi AI.

Przyszłość rynku: czy otwartość wygra z zamkniętym ekosystemem?

Rosnąca popularność tanich, otwartych modeli z Chin stawia pod znakiem zapytania długoterminową strategię firm takich jak OpenAI czy Anthropic, które pozyskały miliardy dolarów inwestycji. Paradoksalnie, ich własni klienci zaczynają masowo testować tańszą konkurencję. To zjawisko może wymusić zmianę modeli biznesowych i licencjonowania nawet u największych graczy.

Podsumowując, rynek sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej zróżnicowany i konkurencyjny. Dominacja kilku zamkniętych platform zostaje zakwestionowana przez dynamiczny wzrost otwartych, ekonomicznych alternatyw. Dla firm oznacza to więcej wyboru, niższe koszty i większą autonomię. Dla całej branży – przyspieszenie innowacji i potencjalną zmianę paradygmatu z modelu „wszystko w chmurze dostawcy” na model „AI jako infrastruktura”, którą można swobodnie budować i modyfikować. Ostateczny kształt tego rynku zależeć będzie od tego, czy zachodni giganci zareagują na to wyzwanie obniżką cen i większą otwartością, czy też podwoją stawki na unikalne funkcje, których otwarte modele nie będą w stanie łatwo odtworzyć.