Wyścig o dominację na rynku otwartych modeli AI wchodzi w kolejną fazę. Alibaba zaprezentowała Qwen3.8-27B, model zaprojektowany z myślą o uruchamianiu bezpośrednio na komputerach konsumenckich, w tym laptopach. Chińska firma nieprzypadkowo wykonuje ten ruch właśnie teraz — zaledwie kilka dni temu podobny kierunek obrała Meta.
O debiucie modelu Meta Muse Glimmer pisaliśmy już na PortalTechnologiczny.pl. Model amerykańskiej firmy został zaprojektowany tak, aby wykonywać zadania AI lokalnie, na sprzęcie użytkownika, zamiast wymagać stałego połączenia z centrum danych. Teraz Alibaba pokazuje własną odpowiedź na ten pomysł.
Alibaba wchodzi na teren, który właśnie wybrała Meta
Qwen3.8-27B to model z 27 miliardami parametrów, którego twórcy pozycjonują go jako rozwiązanie do kodowania, pracy biurowej, badań oraz długotrwałych zadań wykonywanych przez agentów AI.
Najważniejsza jest jednak nie sama liczba parametrów, ale sposób wykorzystania modelu. Alibaba chce, aby Qwen3.8-27B mógł działać na urządzeniach użytkowników, a więc poza klasyczną infrastrukturą chmurową.
To dokładnie ten kierunek, który kilka dni wcześniej wybrała Meta, prezentując Muse Glimmer. Reuters opisywał model Mety jako rozwiązanie przeznaczone do mniejszych zadań agentowych, które może działać na urządzeniu wyposażonym w pojedynczy układ graficzny.
Nie jest więc przypadkiem, że najnowsza premiera Alibaba jest przedstawiana jako odpowiedź na ruch amerykańskiego giganta.
Qwen ma być lokalnym AI dla użytkownika
Uruchamianie modeli AI bezpośrednio na laptopach i innych urządzeniach może stać się jednym z najważniejszych kierunków rozwoju sztucznej inteligencji.
Dzisiaj większość najbardziej zaawansowanych modeli działa w centrach danych. Użytkownik wysyła zapytanie do chmury, tam odbywa się obliczenie, a następnie odpowiedź wraca na komputer lub smartfon.
Model działający lokalnie zmienia ten schemat.
Może oznaczać mniejsze opóźnienia, większą kontrolę nad danymi oraz możliwość korzystania z AI również wtedy, gdy dostęp do internetu jest ograniczony. Jednocześnie ciężar obliczeń przenosi się z centrów danych na procesory i układy graficzne znajdujące się w komputerach użytkowników.
Według analityków cytowanych przez CNBC właśnie możliwość skutecznego działania na urządzeniach końcowych może być kolejnym polem rywalizacji producentów modeli AI.
Alibaba otwiera również Qwen3.8 Max
Chińska firma nie ograniczyła się do premiery mniejszego modelu.
Alibaba udostępniła również wagi swojego najmocniejszego modelu Qwen3.8 Max. Oznacza to, że deweloperzy mogą pobrać parametry modelu i uruchamiać go we własnym środowisku.
To istotna różnica względem klasycznych usług AI, w których użytkownik otrzymuje dostęp do modelu za pośrednictwem API, ale nie dostaje jego wag.
Nie oznacza to jednak pełnej otwartości procesu tworzenia modelu. Udostępnienie wag nie musi oznaczać ujawnienia wszystkich danych treningowych, metod ich przygotowania czy kompletnego procesu uczenia. Dlatego w przypadku takich modeli właściwsze jest określenie open-weight, a nie „open-source”.
Meta chciała konkurować z Chinami. Chiny odpowiedziały niemal natychmiast
Ruch Alibaba jest szczególnie interesujący w kontekście strategii Mety.
Mark Zuckerberg w ostatnich dniach ponownie mocno postawił na otwarte modele AI. Wraz z premierą Muse Glimmer przekonywał, że rozwój sztucznej inteligencji nie powinien być kontrolowany wyłącznie przez kilka największych firm technologicznych.
Meta jednocześnie zapowiedziała dalsze otwieranie swoich bardziej zaawansowanych modeli. Muse Glimmer ma być początkiem szerszego powrotu firmy do strategii open-weight po okresie, w którym część najbardziej zaawansowanych modeli Mety była dostępna jako rozwiązania zamknięte.
Problem w tym, że Meta nie wraca na pusty rynek.
Chińskie firmy, przede wszystkim Alibaba, DeepSeek czy Moonshot, przez ostatnie lata bardzo mocno rozwinęły ekosystem otwartych wag. Alibaba z rodziną Qwen stała się jednym z najważniejszych graczy tego segmentu.
Qwen ma już ogromną społeczność deweloperów
O przewadze chińskich modeli może świadczyć również ich obecność w ekosystemie deweloperskim.
Według danych przytaczanych przez CNBC modele bazujące na Qwen miały być powiązane z ponad 151 tys. pochodnymi modelami w serwisie Hugging Face. To około 2,6 razy więcej niż łączny ślad modeli Mety w tym ekosystemie.
W przypadku modeli open-weight liczba pobrań i projektów wykorzystujących dany model jest szczególnie istotna. Im więcej programistów buduje na jego bazie własne rozwiązania, tym większa staje się jego wartość dla całego ekosystemu.
To właśnie tutaj Alibaba ma przewagę, którą Meta będzie musiała teraz odrobić.
Najważniejsza zmiana może dotyczyć nie samego modelu, ale sprzętu
Premiera Qwen3.8-27B pokazuje coś jeszcze ważniejszego.
Rywalizacja AI stopniowo wychodzi poza centra danych.
Przez ostatnie lata najważniejsze pytania dotyczyły tego, kto ma największy model, najwięcej procesorów i dostęp do największych centrów danych. Teraz coraz większe znaczenie może mieć pytanie, który model będzie wystarczająco dobry, aby działać bezpośrednio na laptopie, komputerze czy smartfonie.
To otwiera zupełnie nowy rynek.
Modele lokalne mogą być interesujące dla firm, które nie chcą przesyłać poufnych danych do zewnętrznej chmury. Mogą także znaleźć zastosowanie w komputerach wyposażonych w wyspecjalizowane układy NPU oraz w nowych generacjach urządzeń określanych mianem AI PC.
Alibaba i Meta najwyraźniej uznały, że właśnie tutaj będzie toczyć się kolejna część wyścigu.
Chiny kontra USA, ale tym razem na komputerach użytkowników
Premiera Qwen3.8-27B jest więc czymś więcej niż kolejnym debiutem modelu AI.
Alibaba praktycznie natychmiast odpowiedziała na strategię, którą Meta ogłosiła zaledwie kilka dni wcześniej. Co więcej, chińska firma robi to z pozycji producenta, który ma już bardzo silną społeczność skupioną wokół modeli Qwen.
Meta chce odzyskać pozycję lidera w świecie open-weight AI. Alibaba chce natomiast tę pozycję utrzymać.
A kolejnym polem ich rywalizacji może być już nie centrum danych, lecz laptop stojący na biurku użytkownika.
Jeśli modele takie jak Qwen3.8-27B i Muse Glimmer rzeczywiście okażą się wystarczająco wydajne na konsumenckim sprzęcie, może to być jedna z najważniejszych zmian w sposobie korzystania ze sztucznej inteligencji w najbliższych latach.
Foto: DepositPhotos.