Jeszcze niedawno wybór modelu AI dla firmy był przede wszystkim pytaniem o jakość. Dzisiaj coraz częściej jest również pytaniem o koszty. Najbardziej zaawansowane modele największych amerykańskich dostawców potrafią być bardzo drogie przy dużej skali wykorzystania, dlatego przedsiębiorstwa zaczynają szukać alternatyw. Coraz częściej ich uwagę przyciągają chińskie modele z otwartymi wagami, takie jak DeepSeek czy Qwen.
To może być jeden z ważniejszych trendów na rynku sztucznej inteligencji w 2026 roku. Firmy niekoniecznie chcą korzystać z najlepszego modelu dostępnego na rynku. Chcą korzystać z wystarczająco dobrego modelu, który pozwoli wykonać zadanie znacznie taniej.
AI przestaje być tylko technologią. Staje się pozycją w budżecie
Przez pierwsze lata generatywnej AI przedsiębiorstwa skupiały się przede wszystkim na możliwościach nowych modeli. ChatGPT, Claude czy Gemini pokazywały, że sztuczna inteligencja może pisać teksty, analizować dokumenty, programować czy obsługiwać klientów.
Problem pojawia się wtedy, gdy firma zaczyna wykorzystywać AI na dużą skalę.
Jedno zapytanie do modelu może kosztować niewiele. Miliony zapytań miesięcznie to już jednak zupełnie inna historia. Szczególnie gdy firma chce wykorzystywać modele do automatyzacji procesów, pracy agentów AI, analizy dokumentów czy obsługi klientów.
Wtedy różnica pomiędzy kilkoma centami a ułamkiem centa za określoną ilość tokenów przestaje być ciekawostką z tabeli cenowej. Może oznaczać dziesiątki lub setki tysięcy dolarów różnicy w rocznych kosztach.
I właśnie tutaj chińscy producenci zaczęli naciskać na zachodnich konkurentów.
DeepSeek pokazał, że bardzo dobre AI nie musi być bardzo drogie
Jednym z symboli tej zmiany jest DeepSeek. Chińska firma konsekwentnie rozwija modele, które łączą wysokie możliwości z bardzo agresywną polityką cenową.
Dobrym przykładem jest DeepSeek V4-Flash. Według danych przytaczanych przez Reutersa kosztuje on około 0,14 dolara za milion tokenów wejściowych i 0,28 dolara za milion tokenów wyjściowych. To poziom, który bardzo mocno zmienia ekonomię korzystania z AI.
Nie chodzi przy tym wyłącznie o samą cenę API.
Chińscy producenci coraz częściej udostępniają również wagi modeli, dzięki czemu przedsiębiorstwa mogą uruchamiać je we własnej infrastrukturze i dostosowywać do konkretnych zastosowań.
To fundamentalna różnica w stosunku do klasycznego modelu, w którym firma wysyła dane do zewnętrznego dostawcy i płaci za każde wykorzystanie jego infrastruktury.
Qwen pokazuje, że to nie jest już wyłącznie historia DeepSeek
Drugim ważnym graczem jest Alibaba i rozwijana przez nią rodzina modeli Qwen.
Alibaba w sierpniu 2026 roku zaprezentowała Qwen3.8-Max, swój największy i najbardziej zaawansowany model. Firma postawiła przy tym na architekturę mixture-of-experts, dzięki której model może mieć ogromną liczbę parametrów, ale podczas pojedynczego zapytania aktywowana jest tylko ich część.
To ważne z punktu widzenia kosztów.
W sztucznej inteligencji nie wystarczy bowiem stworzyć potężnego modelu. Trzeba jeszcze sprawić, żeby jego uruchamianie było ekonomicznie uzasadnione.
Dostępne cenniki pokazują skalę konkurencji. Alibaba Cloud oferuje między innymi modele Qwen i DeepSeek w cenach znacząco niższych od najbardziej zaawansowanych modeli klasy premium.
Rynek coraz wyraźniej przesuwa się więc z pytania „który model jest najmocniejszy?” w stronę pytania „który model zapewnia najlepszy stosunek jakości do ceny?”
AT&T pokazuje, jak duża może być skala oszczędności
Dobrym przykładem tego trendu jest amerykański operator telekomunikacyjny AT&T. Firma wykorzystuje AI na ogromną skalę — według jej własnych danych przetwarza średnio około 45 miliardów tokenów dziennie. Przy takiej liczbie nawet niewielka różnica w koszcie pojedynczego zapytania może przekładać się na miliony dolarów.
AT&T nie zdecydowało się jednak po prostu wymienić wszystkich drogich modeli na tańsze.
Firma stworzyła własny AI Gateway, który wykorzystuje inteligentny routing do kierowania poszczególnych zadań do modelu najlepiej dopasowanego pod względem kosztu i jakości. System może nawet zmienić model w trakcie wieloetapowej rozmowy, jeśli uzna, że nie ma potrzeby korzystania z droższego rozwiązania.
Efekt jest bardzo konkretny. AT&T twierdzi, że w niektórych zastosowaniach takie podejście pozwala ograniczyć koszty AI nawet o 90 proc., a firma już oszczędza dzięki temu miliony dolarów.
Co ważne, AT&T zwiększa również wykorzystanie modeli z otwartymi wagami. Firma rozwija własne modele przeznaczone specjalnie dla telekomunikacji, które mogą być uruchamiane na odpowiednio dobranym sprzęcie, zarówno lokalnie, jak i w chmurze.
To pokazuje, że przyszłość AI w przedsiębiorstwach może wyglądać zupełnie inaczej niż obecny model „jedna firma, jeden dostawca, jeden najlepszy model”.
AT&T nie próbuje znaleźć jednego idealnego systemu. Buduje ekosystem modeli, w którym droższe rozwiązania są wykorzystywane tylko wtedy, gdy rzeczywiście są potrzebne.
Firmy zaczynają dobierać model do zadania
To może być ważniejsza zmiana niż sama wojna pomiędzy konkretnymi modelami.
Przedsiębiorstwo nie potrzebuje przecież najdroższego modelu do każdego zadania.
Do prostego podsumowania dokumentu, klasyfikowania wiadomości, generowania odpowiedzi na często zadawane pytania czy przetwarzania dużych ilości danych wystarczy często mniejszy i tańszy model.
Najbardziej zaawansowane rozwiązanie można zostawić do zadań wymagających skomplikowanego rozumowania.
W praktyce oznacza to rozwój tak zwanego model routing — automatycznego kierowania poszczególnych zadań do różnych modeli.
AT&T jest bardzo dobrym przykładem takiego podejścia. Firma sama wskazuje, że tylko niewielka część wykonywanych zadań wymaga najbardziej zaawansowanych modeli. Pozostałe mogą być obsługiwane przez tańsze rozwiązania bez zauważalnego pogorszenia jakości.
To pozwala połączyć jakość najdroższych systemów z kosztami znacznie tańszych modeli.
Otwarte wagi mają jeszcze jedną przewagę
Cena API to tylko jedna strona całej historii.
Drugą jest możliwość kontroli nad modelem.
Firma, która uruchamia model z otwartymi wagami we własnej infrastrukturze, może mieć większą kontrolę nad sposobem przetwarzania danych. Może również dostosować model do własnych potrzeb i zintegrować go z wewnętrznymi systemami.
Dla dużych przedsiębiorstw może to być szczególnie atrakcyjne.
Jeżeli organizacja posiada własne dane, dokumentację, kod źródłowy czy specyficzne procesy biznesowe, możliwość dostosowania modelu może być bardziej wartościowa niż korzystanie z uniwersalnego rozwiązania dostępnego przez API.
Andrew Dudum, CEO Hims & Hers, mówił niedawno, że firmy posiadające duże zbiory własnych danych mogą dzięki modelom z otwartymi wagami obniżyć koszty AI nawet o 80 proc. Nie oznacza to oczywiście, że każda firma osiągnie takie oszczędności, ale pokazuje skalę potencjalnej zmiany.
To może być problem dla OpenAI, Anthropic i Google
Rosnąca popularność tanich modeli z otwartymi wagami jest szczególnie interesująca z punktu widzenia największych amerykańskich laboratoriów AI.
Firmy takie jak OpenAI, Anthropic czy Google inwestują ogromne środki w rozwój modeli frontier. Koszty ich trenowania i uruchamiania są bardzo wysokie, a jednocześnie muszą one przekonywać klientów, że warto płacić za dostęp do najbardziej zaawansowanych systemów.
Tymczasem chińscy producenci próbują przesunąć punkt ciężkości.
Nie zawsze chcą wygrać poprzez stworzenie modelu zdecydowanie lepszego od konkurencji. Czasami wystarczy model, który jest wystarczająco dobry i wielokrotnie tańszy.
To bardzo niebezpieczna konkurencja ekonomiczna.
Jeżeli model kosztuje pięć czy dziesięć razy mniej, klient może zaakceptować niewielką różnicę w jakości. Jeżeli natomiast różnica w cenie staje się kilkudziesięciokrotna, argument „nasz model jest trochę lepszy” może przestać wystarczać.
Chińska strategia może mieć konsekwencje wykraczające poza AI
Ważny jest także wymiar geopolityczny.
Chiny coraz mocniej promują modele z otwartymi wagami jako sposób na zwiększenie globalnego wykorzystania własnych technologii. To może być dla nich sposobem na budowanie wpływów poza tradycyjnym rynkiem amerykańskich usług AI.
Model z otwartymi wagami można bowiem wdrożyć również w krajach, które nie chcą albo nie mogą korzystać z najdroższych amerykańskich usług chmurowych.
To sprawia, że wojna o AI przestaje być wyłącznie wojną o najlepszy model.
Staje się również wojną o to, czy przyszła sztuczna inteligencja będzie dostarczana jako droga usługa z chmury, czy jako model, który można pobrać i uruchomić praktycznie wszędzie.
Nie oznacza to końca drogich modeli
Nie należy jednak wyciągać z tego wniosku, że firmy masowo porzucą OpenAI, Anthropic czy Google.
Najbardziej zaawansowane modele nadal będą potrzebne do złożonych zadań, programowania, zaawansowanego rozumowania czy pracy agentów.
Zmienić może się jednak sposób ich wykorzystania.
Zamiast jednego modelu obsługującego wszystko przedsiębiorstwo może korzystać z całej floty modeli: jednego bardzo dobrego, kilku tańszych oraz kilku uruchamianych lokalnie.
Najdroższy model będzie wtedy specjalistą, a nie domyślnym silnikiem całej organizacji.
Najważniejsza zmiana może dopiero nadejść
Rynek AI wchodzi więc w kolejną fazę.
Pierwsza faza polegała na pokazaniu, że generatywna sztuczna inteligencja działa.
Druga była wyścigiem o coraz większe i bardziej zaawansowane modele.
Teraz zaczyna się faza, w której przedsiębiorstwa będą pytać o zwrot z inwestycji.
I właśnie tutaj chińskie modele z otwartymi wagami mogą okazać się wyjątkowo groźnym konkurentem dla największych amerykańskich dostawców.
DeepSeek, Qwen, GLM czy Kimi nie muszą pokonać swoich zachodnich konkurentów w każdym benchmarku. Wystarczy, że będą wystarczająco dobre, znacznie tańsze i łatwiejsze do wdrożenia.
Dla firm może to być argument ważniejszy niż kilka punktów różnicy w rankingu.
AT&T pokazuje zresztą, że podobna logika działa nawet bez uzależniania się od jednego konkretnego dostawcy. Firma łączy modele komercyjne, rozwiązania z otwartymi wagami, własne modele oraz inteligentny routing. W efekcie koszt staje się jednym z parametrów decydujących o tym, który model zostanie użyty.
W świecie, w którym AI zaczyna obsługiwać miliardy tokenów dziennie, cena pojedynczego zapytania przestaje być detalem. Staje się jednym z najważniejszych parametrów technologii.
I właśnie dlatego wojna modeli AI może wkrótce zostać rozstrzygnięta nie tylko przez to, kto stworzy najmądrzejszą sztuczną inteligencję, ale również przez to, kto będzie potrafił dostarczyć ją najtaniej.
Foto: ChatGPT Image/AI.