AI tylko dla Amerykanów? Europa dostała bolesną lekcję. „Suwerenność technologiczna przestała być teorią” [Z pierwszej strony]

Zdaniem Marcina Dąbrowskiego, Chief AI Officera w 3Soft i współtwórcy projektu Obywatel Bielik, wydarzenia ostatnich dni powinny być sygnałem alarmowym dla europejskiego biznesu.
– To nie jest już pytanie, czy takie ograniczenia mogą się pojawić. One właśnie się pojawiły – podkreśla ekspert.

Koniec wiary w całkowicie globalną sztuczną inteligencję

Jeszcze niedawno dominowało przekonanie, że rozwój sztucznej inteligencji będzie miał charakter globalny, a dostęp do najnowocześniejszych modeli pozostanie otwarty dla wszystkich. Tymczasem decyzje podejmowane w Stanach Zjednoczonych pokazują, że AI staje się narzędziem strategicznym, porównywalnym z energetyką czy przemysłem zbrojeniowym.

Jak zauważa Marcin Dąbrowski, dla osób zajmujących się rozwojem sztucznej inteligencji taki scenariusz nie był zaskoczeniem.
– Wielu specjalistów nie zastanawiało się, czy to nastąpi, ale kiedy. Europa dostała bardzo mocną lekcję dotyczącą suwerenności technologicznej – mówi.

Dostęp do modelu można po prostu wyłączyć

Ekspert zwraca uwagę, że uzależnienie firm od zagranicznych modeli językowych niesie znacznie więcej zagrożeń niż tylko możliwość całkowitego odcięcia dostępu.
Ryzykiem jest również gwałtowny wzrost cen usług.

Jeżeli przedsiębiorstwo zbuduje swoje procesy biznesowe na zewnętrznym modelu AI, jego właściciel może w dowolnym momencie zmienić warunki korzystania z usługi. W efekcie firmy stają się zakładnikami decyzji podejmowanych poza Europą.

– Samo posiadanie własnego modelu oznacza niezależność. Nie jesteśmy uzależnieni od zmian cenników ani decyzji politycznych czy biznesowych właściciela technologii – podkreśla Dąbrowski.

Bielik lepiej rozumie Polskę

Choć największe światowe modele AI imponują skalą i liczbą danych, nie zawsze oznacza to przewagę we wszystkich zastosowaniach.
Według eksperta lokalne modele językowe mają ogromną zaletę – znacznie lepiej rozumieją język, kulturę i specyfikę danego kraju.

Model Bielik trenowany jest przede wszystkim na polskich danych, dzięki czemu lepiej interpretuje lokalny kontekst, idiomy czy realia administracyjne i biznesowe.
– Polski często jest w globalnych modelach jedynie tłumaczeniem z angielskiego. Lokalne modele znacznie lepiej rozumieją nasz kod kulturowy – wyjaśnia.

Nie chodzi o rezygnację z ChatGPT

Marcin Dąbrowski zaznacza jednak, że nie należy przeciwstawiać modeli lokalnych globalnym.
Najlepszym rozwiązaniem jest architektura hybrydowa.

Globalne modele mogą obsługiwać mniej wrażliwe zadania, natomiast wszystkie procesy związane z tajemnicą przedsiębiorstwa, własnością intelektualną, danymi klientów czy dokumentami objętymi RODO powinny być realizowane lokalnie.
– Wszystko, co stanowi przewagę konkurencyjną firmy, powinno pozostać w jej infrastrukturze – przekonuje.

AI stanie obok serwera, a nie w odległej chmurze

Jeszcze kilka lat temu lokalne uruchamianie dużych modeli językowych wydawało się nierealne. Dziś sytuacja szybko się zmienia.
Nowe komputery wyposażone w specjalizowane układy AI pozwalają uruchamiać zaawansowane modele bez konieczności korzystania z chmury.

Zdaniem eksperta właśnie taki kierunek będzie dominował w najbliższych latach.
Powód jest prosty.
Koszt korzystania z najbardziej zaawansowanych modeli chmurowych będzie systematycznie rósł.

– Dzisiaj płacimy za dostęp kilkaset złotych miesięcznie. W przyszłości korzystanie z najlepszych modeli może kosztować tyle, ile miesięczna pensja programisty – przewiduje.
Coraz więcej firm zaczyna już zauważać, że przy intensywnym wykorzystaniu AI model rozliczeń „pay as you go” przestaje być ekonomicznie opłacalny.

Rewolucja sprzętowa już trwa

Nowoczesne komputery wyposażone w układy AI umożliwiają instalację modeli językowych bezpośrednio na urządzeniu znajdującym się w biurze.
Ekspert wskazuje, że nowe rozwiązania, takie jak komputery wykorzystujące układy NVIDIA GB10, pozwalają uruchamiać lokalnie nawet bardzo zaawansowane modele językowe oraz modele wizyjne.

Dodatkowo rozwijane technologie przyspieszające generowanie odpowiedzi sprawiają, że różnica pomiędzy lokalnym a chmurowym AI systematycznie się zmniejsza.
To znacząco obniża próg wejścia dla przedsiębiorstw.

Czy Europa ma jeszcze szansę?

Największym wyzwaniem pozostają pieniądze.
Stany Zjednoczone i Chiny inwestują w rozwój sztucznej inteligencji kwoty, z którymi Europa nie jest dziś w stanie konkurować.

Jednak – jak przekonuje Marcin Dąbrowski – nie oznacza to przegranej.

Europa powinna budować własną specjalizację zamiast próbować kopiować amerykańskich gigantów.
Polska już dziś posiada dwa rozwijane modele językowe – Bielika oraz PLLuM – a krajowi inżynierowie należą do światowej czołówki.

Brakuje przede wszystkim większego finansowania oraz konsekwentnej strategii wspierającej rozwój własnych technologii.
– Nie musimy wygrać wyścigu z USA i Chinami. Powinniśmy znaleźć własną drogę, która zapewni europejskim firmom bezpieczeństwo i realną alternatywę – podsumowuje ekspert.

Ostatnie wydarzenia pokazują, że sztuczna inteligencja przestała być wyłącznie narzędziem zwiększającym produktywność. Coraz wyraźniej staje się elementem infrastruktury krytycznej państw i gospodarek. A to oznacza, że pytanie o suwerenność technologiczną nie jest już debatą o przyszłości, lecz o teraźniejszości.