Sztuczna inteligencja w 2026 roku: ekonomiczna osobliwość czy normalna technologia?

Rynek zdaje się wierzyć, że sztuczna inteligencja to bezprecedensowy przełom technologiczny, wynosząc Sama Altmana i Jensena Huanga do rangi półbogów, którzy już rządzą światem. Jednak powolny postęp we wdrażaniu AI w przedsiębiorstwach, od projektów pilotażowych do realnej produkcji, sugeruje możliwość mniej wstrząsającej przyszłości. Kto ma rację?

Zamiast przewidywać przyszłość, lepiej jest dostrzegać jej oznaki w teraźniejszości. Każdego dnia pojawiają się nowe informacje, które, czytane z odpowiednią perspektywą, powoli składają się w całość. Trendy to wektory z kierunkiem i siłą, a obserwując kolejne punkty danych, możemy zobaczyć, jak kształtują się możliwe scenariusze przyszłości.

W kontekście AI na rok 2026 i dalej, wyłaniają się dwa fundamentalnie różne scenariusze, które dominują w publicznej debacie.

Scenariusz 1: AI jako ekonomiczna osobliwość

Zwolennicy tego scenariusza, choć odchodzą od prognoz o natychmiastowym pojawieniu się nadinteligentnej AI, wciąż przewidują gwałtowny rozwój systemów zdolnych do wykonywania większości pracy umysłowej, którą dziś wykonują ludzie. Nie idealnie, nie od razu w każdej dziedzinie, ale wystarczająco dobrze i szybko, aby konsekwencje ekonomiczne i społeczne były transformacyjne jeszcze w tej dekadzie.

W tej wizji przyszłości nie doświadczamy zwykłego cyklu technologicznego, ale początku cywilizacyjnej zmiany. Zmienia się natura pracy, a pytanie brzmi nie „które zawody AI przejmie?”, ale „których nie przejmie?”. Udział kapitału w PKB gwałtownie rośnie, a udział pracy spada. Firmy i kraje, które jako pierwsze opanują tę technologię, zyskają przewagę, która będzie się szybko potęgować. Jeśli ten scenariusz jest poprawny, większość naszych dotychczasowych modeli myślenia o technologii jest nieadekwatna.

Scenariusz 2: AI jako normalna technologia

W tym scenariuszu, artykułowanym m.in. przez badaczy z Princeton, AI jest potężną i ważną technologią, ale podlega wszystkim normalnym dynamikom adopcji, integracji i malejących zysków. Nawet jeśli osiągniemy prawdziwą ogólną sztuczną inteligencję (AGI), jej wdrożenie będzie powolnym procesem, trwającym dekady, podobnie jak poprzednie fale automatyzacji.

W tym świecie AI napotyka te same bariery, co każda technologia korporacyjna: koszty integracji, opór organizacyjny, tarcia regulacyjne i złożoność realnych procesów biznesowych. Spektakularne dema nie przekładają się gładko na działające systemy, a zwrot z inwestycji jest realny, ale stopniowy. Jeśli ten scenariusz jest poprawny, bilionowe wyceny firm AI są objawem bańki spekulacyjnej, a nie zwiastunem rewolucji.

Sygnały z przyszłości: na co zwracać uwagę?

Który scenariusz jest bardziej prawdopodobny? Tego jeszcze nie wiemy, ale już teraz możemy obserwować sygnały, które pomogą nam zorientować się, w którą stronę zmierza przyszłość.

Struktura rynku:

• Dopasowanie produktowo-rynkowe: Czy którakolwiek z wiodących firm (OpenAI, Anthropic, Google) znalazła już rentowny model biznesowy, w którym przychody z usług AI przewyższają koszty ich dostarczania? OpenAI zdaje się stawiać wszystko na jedną kartę – scenariusz osobliwości, budując infrastrukturę daleko poza swoje obecne możliwości finansowe. Anthropic, z kolei, podąża bardziej pragmatyczną ścieżką, skupiając się na rentownych rynkach, jak rozwój oprogramowania, co jest silnym sygnałem „normalnej technologii”.

• Wybory deweloperów: Na jakim stosie technologicznym budują nowi przedsiębiorcy? Obecnie wydaje się, że deweloperzy nie są przywiązani do jednego dostawcy i łatwo przełączają się między modelami w zależności od kosztu i możliwości, co osłabia tezę o dominacji jednego gracza.

Trajektorie rozwoju zdolności:

• Przełomy vs. plateau: Czy AI wciąż zaskakuje nas nowymi, nieoczekiwanymi zdolnościami (np. w rozumowaniu o świecie fizycznym), czy też jej postęp zaczyna zwalniać? Czy problemy takie jak bezpieczeństwo, podatność na manipulacje i złożoność domenowa są rozwiązywane, czy pozostają uporczywymi barierami?

• Raporty praktyków: Zamiast ślepo wierzyć w wyniki benchmarków, warto słuchać doniesień od osób, które faktycznie wdrażają AI w swoich firmach. Czy przepaść między demo a produkcją się zmniejsza? Ile ludzkiego nadzoru wymagają wdrożone systemy?

Bańka czy fundament?

• Krążenie kapitału: Obecny model inwestycyjny, w którym Nvidia inwestuje w firmy, które następnie kupują jej chipy, a Microsoft inwestuje w OpenAI, które płaci Microsoftowi za chmurę, przypomina bańki spekulacyjne z przeszłości.

• Wartość trwała: Jednak każda transformacyjna budowa infrastruktury (kolej, elektryczność, internet) zaczynała się od spekulacyjnej bańki. Pytanie brzmi, co wartościowego zostanie po pęknięciu tej bańki? Czy będzie to, jak po bańce dot-comów, użyteczna infrastruktura (tańsze centra danych, światłowody), czy raczej, jak po kryzysie mieszkaniowym, głównie straty finansowe?

10 pytań „Co jeśli?” i strategie na niepewną przyszłość

Scenariusze nie służą do przewidywania, ale do przygotowania. Oto 10 hipotetycznych pytań na rok 2026 i „solidne strategie”, które pomogą przetrwać niezależnie od tego, która przyszłość się zmaterializuje.

Podsumowanie: przyszłość, którą tworzymy

Najważniejszą strategią jest przestać pytać „co się wydarzy?”, a zacząć pytać „jaką przyszłość chcemy zbudować?”. Zamiast czekać, aż przyszłość AI nam się przydarzy, możemy aktywnie ją kształtować.

Dogłębna analiza tych scenariuszy, identyfikacja kluczowych sygnałów i opracowywanie solidnych strategii adaptacyjnych dla różnych sektorów gospodarki mogłaby stanowić fascynujący temat interdyscyplinarnego projektu doktorskiego na styku futurologii, zarządzania strategicznego i ekonomii innowacji.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

1. Czym jest „osobliwość ekonomiczna”?
   To hipotetyczny moment, w którym postęp technologiczny, napędzany przez AI, staje się tak szybki, że prowadzi do fundamentalnej i nieodwracalnej zmiany w strukturze gospodarki i społeczeństwa, czyniąc dotychczasowe modele ekonomiczne przestarzałymi.

2. Na czym polega różnica między „konkurencją o rynek” a „konkurencją na rynku”?
   „Konkurencja na rynku” to typowa rywalizacja w ramach ustalonej struktury (np. dwie sieci supermarketów walczące o klienta). „Konkurencja o rynek” to dynamiczny wyścig, w którym zwycięzca definiuje i zdobywa cały nowy rynek (np. walka o dominację w systemach operacyjnych dla smartfonów na początku ich istnienia).

3. Czy „bańka AI” jest nieunikniona?
   Wiele sygnałów, takich jak krążenie kapitału i ogromne inwestycje bez jasnego modelu biznesowego, wskazuje na cechy bańki spekulacyjnej. Jednak historycznie, wiele transformacyjnych technologii (kolej, internet) przechodziło przez fazę bańki, która, mimo strat, pozostawiała po sobie cenną infrastrukturę.

4. Co to jest „vibe coding”?
   To potoczne określenie nowego sposobu programowania, w którym deweloper, zamiast pisać precyzyjny kod, opisuje w języku naturalnym pożądaną funkcjonalność („vibe”), a narzędzia AI generują odpowiedni kod. Zmniejsza to barierę wejścia do tworzenia oprogramowania.

5. Dlaczego efektywność energetyczna AI jest tak ważna?
   Trening i działanie dużych modeli AI zużywają ogromne ilości energii elektrycznej. Już teraz centra danych stanowią poważne obciążenie dla sieci energetycznych. W przyszłości dostępność energii może stać się kluczowym czynnikiem ograniczającym dalszy rozwój i skalowanie AI.

Publikacje wykonane przez nas w podobnej tematyce

1. Planowanie scenariuszowe jako narzędzie zarządzania strategicznego w warunkach niepewności.

2. Historia baniek technologicznych: od tulipanów do dot-comów i AI.

3. Ekonomia uwagi w erze cyfrowej: jak zmieniają się modele biznesowe mediów i agregatorów.

4. Zdolności dynamiczne i odporność organizacyjna w obliczu przełomów technologicznych.

5. Polityka publiczna a innowacje: jak rządy mogą wspierać (lub hamować) rozwój kluczowych technologii.

Pomysł na doktorat

Temat: Opracowanie i walidacja modelu „wskaźników wczesnego ostrzegania” (Early Warning Indicators) do identyfikacji scenariuszy przyszłości rozwoju sztucznej inteligencji.

Opis: Projekt doktorski mógłby skupić się na stworzeniu ustrukturyzowanego, opartego na danych modelu do śledzenia i analizy sygnałów, które pozwalają ocenić, który ze scenariuszy rozwoju AI (np. „osobliwość ekonomiczna” vs. „normalna technologia”) staje się bardziej prawdopodobny. Praca obejmowałaby: 1) identyfikację kluczowych wektorów zmian (technologicznych, rynkowych, regulacyjnych); 2) zdefiniowanie mierzalnych wskaźników dla każdego wektora; 3) stworzenie modelu, który agreguje te wskaźniki i wizualizuje trajektorie rozwoju. Taki system mógłby stać się cennym narzędziem dla decydentów politycznych i liderów biznesu do podejmowania bardziej świadomych, strategicznych decyzji w obliczu niepewności.