Mentionsy
Raport o stanie świata Dariusza Rosiaka
Raport o stanie świata Dariusza Rosiaka
14.05.2026 15:00

Raport o sztucznej inteligencji - Kto prowadzi w wyścigu AI?

🔵 Kto dziś prowadzi w wyścigu o sztuczną inteligencję? A może zwycięży nie ten, kto zbuduje najlepszy model, ale ten, kto zapewni prąd, wodę i infrastrukturę? I czy rewolucja, po miesiącach zachwytu i gigantycznych inwestycji, zaczyna właśnie łapać zadyszkę? Coraz częściej pojawiają się pytania o rosnące koszty, ograniczenia generatywnej AI i fizyczne granice dalszego rozwoju.


👨‍💼 W nowym odcinku „Raportu o sztucznej inteligencji” sprawdzamy, co naprawdę napędza rewolucję AI. Nie tylko algorytmy, modele językowe i wielkie firmy technologiczne, ale także centra danych, sieci energetyczne i polityka państw. Na końcu (a może i na początku) są jednak zwykli ludzie, którzy coraz częściej zabierają głos i pytają: kto ponosi koszty tej rewolucji?


🏭 W New Brunswick w stanie New Jersey niedawno doszło do wielkiego protestu przeciwko planom budowy centrum danych. Zamiast zapowiadanego parku, obok szkoły podstawowej, miała powstać infrastruktura dla prywatnego kapitału. Dlaczego dla wielu mieszkańców ta sprawa stała się symbolem starcia Dawida z Goliatem? Czy wielkie firmy technologiczne mogą dziś bez pytania zaglądać nam w okna i decydować o tym, co znajdzie się w bliskim sąsiedztwie?


🌍 O globalnym wyścigu AI w rozmowie z Samem Winter-Levym z Carnegie Endowment for International Peace. Czy przewaga w sztucznej inteligencji zależy dziś bardziej od modeli, czy od państwowej strategii, energii i zdolności budowania infrastruktury? I czy świat AI naprawdę ogranicza się tylko do Doliny Krzemowej czy Pekinu?


🧠 Czy generatywna AI oparta na coraz większym skalowaniu danych jest jedyną możliwą drogą rozwoju? A może branża złapała zadyszkę i trzeba szukać także alternatywy? Czy świat wytrzyma koszty budowy centrów danych i coraz większe nakłady na energię?


💻 W „Rubryce aktualnościowej” o sztucznej inteligencji, która coraz częściej przestaje być wyborem, a staje się przymusem. Największe firmy po cichu instalują na naszych telefonach i komputerach programy AI, o których nie mamy nawet pojęcia. Czy za chwilę nikt już nas nie będzie pytał o jakąkolwiek zgodę w cyfrowym świecie?


Goście odcinka:


🟢 Ben Dziobek – aktywista i mieszkaniec New Brunswick w stanie New Jersey, jeden z liderów protestu przeciwko planom budowy centrum danych

🟢 Sam Winter-Levy – badacz z Carnegie Endowment for International Peace, zajmujący się technologią i stosunkami międzynarodowymi

🟢 Maciej Rudziński – praktyk AI i specjalista od neurokognitywistyki

🟢 Wojciech Darłowski – przedstawiciel firmy Beyond.pl, operatora infrastruktury AI i superkomputera F.I.N. w Poznaniu

🟢 Mateusz Chrobok – ekspert ds. cyberbezpieczeństwa i AI, współautor „Rubryki aktualnościowej” Prowadzenie: Adrian Bąk


Realizacja: Andrzej Bogucki


Lektorzy: Dariusz Rosiak, Marcin Żyła


Partnerem tego odcinka jest Kulczyk Investments


Rozkład jazdy: 

() Ben Dziobek: o protestach w sprawie centrum danych w New Jersey

() Zapowiedź reportażu o fabrykach AI w Poznaniu

() Sam Winter-Levy: kto wygrywa w wyścigu AI?

() Maciej Rudziński: czy AI złapała zadyszkę?

() Mateusz Chrobok: jak firmy potajemnie instalują nam AI?

() Zakończenie: zaproszenie na Podcast Roku - Inspiration Day!


---------------------------------------------

Raport o stanie świata to audycja, która istnieje dzięki naszym Patronom, dołącz się do zbiórki ➡️ ⁠https://patronite.pl/DariuszRosiak⁠

Subskrybuj newsletter Raportu o stanie świata ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠➡️ ⁠https://dariuszrosiak.substack.com⁠

Koszulki i kubki Raportu ➡️ ⁠https://patronite-sklep.pl/kolekcja/raport-o-stanie-swiata/⁠ [Autopromocja]

AI LLM Ben Dziobek Jan Lekun Microsoft Altmana Maciej Rudziński Chinami Nvidia Adrian Bąk NVD Miliarderzy OSI NVIDII AGI

Rozdziały (9)

1. Wstęp
2. Reklama Kulczyk Investments

Partnerem tego odcinka raportu o sztucznej inteligencji jest Kulczyk Investments.

3. Ben Dziobek: o protestach w sprawie centrum danych w New Jersey
4. Zapowiedź reportażu o fabrykach AI w Poznaniu
5. Sam Winter-Levy: kto wygrywa w wyścigu AI?
6. Maciej Rudziński: czy AI złapała zadyszkę?
7. Mateusz Chrobok: jak firmy potajemnie instalują nam AI?
8. Zakończenie: zaproszenie na Podcast Roku - Inspiration Day!
9. Reklama Incredibles, program mentoringowy Sebastiana Kulczyka

Partnerem tego odcinka raportu o sztucznej inteligencji jest Incredibles, program mentoringowy Sebastiana Kulczyka.

Sponsorzy odcinka (2)

Kulczyk Investments pre-roll

"Partnerem tego odcinka raportu o sztucznej inteligencji jest Kulczyk Investments."

Incredibles, program mentoringowy Sebastiana Kulczyka post-roll

"Partnerem tego odcinka raportu o sztucznej inteligencji jest Incredibles, program mentoringowy Sebastiana Kulczyka."

Szukaj w treści odcinka

Wyczyść
Znaleziono 24 wyników dla "LLM"

Co więcej, on twierdzi, że to jest ślepa uliczka, że nie tylko generatywna sztuczna inteligencja, że nie tylko LLM-y, ale że powinniśmy...

Bo nam się właściwie wkłada do głowy taką narrację, że tylko LLM-y to jest jedyna droga.

Znaczy z punktu widzenia teorii LLM-y są słabe i mamy masę innych ciekawszych technik, które są bardziej ogólne, są w stanie lepiej sobie radzić w nietypowych sytuacjach.

Natomiast jedną z największych absolutnie zalet LLM-ów jest to, że one są idealnie dopasowane do obecnego hardware'u i hardware, który jest obecnie produkowany, czyli te karty graficzne są specjalnie dopasowywane do konstrukcji LLM-ów.

Jego modele nie są aż różne od tego, co LLM robią.

Pytanie, czy dojdziemy tam poprzez zupełnie egzotyczną technikę na egzotycznym sprzęcie, czy może LLM-y, które cały czas bardzo się zmieniają.

Jakby współczesne LLM-y nie przypominają tego, co pamiętamy sprzed

To, czego nie widzimy, o czym się dużo rzadziej mówi, to są różne zmiany technologiczne, które są w samej architekturze LLM-u.

Więc powolutku, bardzo powoli, ale widać jak same LLM-y zaczynają konstrukcyjnie coraz bardziej przypominać mózg.

LLM-y w tej chwili to jest w dużej mierze hardware.

Serwery, na których żyją LLM-y zaczynają być dużo bardziej biologiczne niż nam się wydaje.

Mamy rozdzielenie, mamy bardzo dużą ilość współpracujących w bardzo skomplikowany sposób elementów, które współpracują z konstrukcją samego software'u, który mamy w ramach LLM-a.

Natomiast w praktyce zarówno dane, na których operują LLM-y, hardware, na które operuje, sama ich konstrukcja, to wszystko przestało być już prostym skalowaniem.

To jest tak, że w tej chwili, ze względu na to, że mamy LLM-y, które są całkiem niezłe w pomaganiu, w tworzeniu nowych algorytmów dla LLM-ów,

Większość danych, na których uczymy LLM-y, to nie są dane z internetu.

W tej chwili większość danych, na których uczy się LLM-y, to są dane wytworzone przez LLM-y.

Czy to jest tak, że czegoś brakuje LLM-om, czy może nam, ludziom, brakuje czegoś, żeby je zrozumieć?

LLM-y w tej chwili w ramach systemów agentowych osiągnęły częściowo umiejętność naprawiania własnych błędów, wykonywania akcji, sprawdzania, gdzie są błędy, naprawiania swoich instrukcji itd.

W tym roku powinniśmy zobaczyć zwiększającą się ilość systemów, które dosłownie zmieniają wagi samego LLM-a na podstawie doświadczeń, które LLM miał.

Świadomość nie, ale dosłownie jeżeli LLM wykonał jakąś akcję źle, a potem dobrze, to się nauczy tego, nie w ten sposób, że zmieni sobie instrukcję, tylko jego własne wagi zostaną zmienione na podstawie tego, co się stało.

To, czego nie ma, są te wszystkie metaprocesy, ale myśmy po prostu nigdy nie próbowali nawet uczyć LLM-ów korzystania z tego.

Natomiast jak testuje się LLM pod tym względem, one fizycznie posiadają informacje na ten temat,

To z czasem widać, że jeżeli budujemy jakieś systemy zewnętrzne DLLM-ów, to da się wciągnąć tą wiedzę po czasie z powrotem do nich, do środka, żeby one same były w stanie to wykonywać.

Więc wbudowanie tego wszystkiego w LLM zajmie nam lata.

Ostatnie odcinki