Chiński gigant technologiczny Alibaba ujawnił RynnBrain – otwartoźródłowy model sztucznej inteligencji zaprojektowany do sterowania robotami w świecie fizycznym. To ruch, który sygnalizuje rosnącą determinację Chin w wyścigu o dominację w sektorze robotyki, gdzie dotychczas prym wiodły amerykańskie firmy takie jak Nvidia, Google czy Tesla.
Kiedy chatboty to za mało
RynnBrain to odpowiedź Alibaby na rosnące zapotrzebowanie na AI, które nie tylko generuje tekst czy obrazy, ale rzeczywiście działa w świecie fizycznym. Model należy do kategorii vision-language-action (VLA), co oznacza, że integruje widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego oraz kontrolę motoryczną. W praktyce? Robot wyposażony w RynnBrain może rozpoznawać obiekty, rozumieć polecenia i wykonywać precyzyjne zadania fizyczne – od układania owoców w koszach po bardziej złożone operacje produkcyjne.
Demonstracje opublikowane przez Alibaba DAMO Academy pokazują roboty identyfikujące różne rodzaje owoców i umieszczające je w odpowiednich pojemnikach. To może wydawać się proste, ale wymaga niezwykle skomplikowanej koordynacji między rozpoznawaniem obiektów a precyzyjnymi ruchami.
HUGE: Alibaba just launched "RynnBrain" an open-source AI model that lets robots see, think, and act in the real world, with the aim to steal market share from Google and Nvidia. pic.twitter.com/ULe3VcFlcE
— AI Flash ⚡️ (@aiflash_) February 10, 2026
Decyzja Alibaby o udostępnieniu RynnBrain jako projektu open-source jest szczególnie interesująca – i potencjalnie przełomowa. To strategia znana już z rodziny modeli językowych Qwen, które należą do najbardziej zaawansowanych systemów AI w Chinach. Otwierając kod, Alibaba stawia na szybką adopcję technologii przez deweloperów i przemysł, co może znacząco przyspieszyć rozwój całego ekosystemu robotyki w regionie. Pytanie jednak brzmi: czy otwarty dostęp do tak zaawansowanej technologii nie stworzy przewagi dla Chin, z której Zachód będzie mógł tylko biernie obserwować kolejne implementacje? – Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Demograficzny imperatyw
Timing tego ogłoszenia nie jest przypadkowy. Chiny – podobnie jak wiele innych rozwiniętych gospodarek w Azji Wschodniej – konfrontują się z nieuniknionym problemem: starzejącym się społeczeństwem i kurczącą się siłą roboczą. OECD prognozuje, że populacja w wieku produkcyjnym w większości rozwiniętych krajów będzie stagnować lub spadać w nadchodzących dekadach.
To właśnie te czynniki demograficzne napędzają inwestycje w robotykę. Nie jest to już kwestia technologicznych fantazji – to ekonomiczna konieczność. Produkcja, logistyka, infrastruktura – wszystkie te sektory wymagają coraz więcej rąk do pracy, których po prostu nie ma.
Wyścig o bilionowy rynek
Według szacunków UBS, do 2035 roku w miejscach pracy będzie działać około 2 milionów robotów humanoidalnych – czyli takich, które przypominają ludzką sylwetkę i mogą wykonywać zadania zaprojektowane dla ludzi. Do 2050 roku ta liczba ma wzrosnąć do 300 milionów. Całkowita wartość tego rynku? Od 1,4 do 1,7 biliona dolarów do połowy wieku.
Raport Deloitte z 2026 roku potwierdza, że fizyczna AI przechodzi „z harmonogramu badawczego do przemysłowego”. Platformy symulacyjne i generowanie danych syntetycznych skracają cykle iteracji przed wdrożeniem w rzeczywistym świecie.
Chiny są w tym wyścigu na wyraźnie prowadzeniu. Jak zauważa Deloitte, jeśli chodzi o roboty humanoidalne, Państwo Środka „wyprzedza USA”, a tamtejsze firmy planują zwiększyć produkcję już w tym roku.
Gdzie RynnBrain już działa?
Obecne wdrożenia koncentrują się głównie na magazynach i logistyce – tam, gdzie presja na rynek pracy jest największa. Amazon niedawno wdrożył milionowego robota w swojej flocie. BMW testuje roboty humanoidalne w fabryce w Południowej Karolinie do zadań wymagających zręczności, której tradycyjne roboty przemysłowe nie posiadają.
Ale zastosowania wykraczają już poza tradycyjne środowiska przemysłowe. W służbie zdrowia rozwijane są systemy robotycznej chirurgii sterowane AI. Miasta takie jak Cincinnati wdrażają drony AI do autonomicznej inspekcji mostów i nawierzchni dróg. Detroit uruchomił bezpłatną usługę autonomicznego transportu dla seniorów i osób z niepełnosprawnościami.
Konkurencja nie śpi
Nvidia wypuściła już kilka modeli pod marką „Cosmos” do treningu i uruchamiania AI w robotyce. Google DeepMind oferuje Gemini Robotics-ER 1.5. Tesla rozwija własną AI do zasilania robota humanoidalnego Optimus. Każda z tych firm stawia na to, że konwergencja możliwości AI z manipulacją fizyczną otworzy nowe kategorie automatyzacji.
W tym tygodniu Korea Południowa ogłosiła narodową inicjatywę wartą 692 miliony dolarów na produkcję półprzewodników AI – podkreślając, że wdrożenie fizycznej AI wymaga nie tylko możliwości oprogramowania, ale także krajowych mocy produkcyjnych chipów.
Kwestia zarządzania – nie technologii
Paradoksalnie, największym ograniczeniem w rozwoju fizycznej AI może nie być technologia, ale zarządzanie i regulacje. Jak zauważa analiza World Economic Forum opublikowana w tym tygodniu: „W środowiskach fizycznych awarie nie mogą być po prostu załatane po fakcie. Gdy AI zaczyna przemieszczać towary, koordynować pracę czy obsługiwać sprzęt, wiążące ograniczenie zmienia się z tego, co systemy mogą zrobić, na to, jak zarządzana jest odpowiedzialność, uprawnienia i interwencja”.
Błąd chatbota można naprawić w aktualizacji oprogramowania. Robot, który upuszcza część podczas przekazania lub traci równowagę na hali produkcyjnej zaprojektowanej dla ludzi, powoduje zatrzymanie operacji, tworząc efekt kaskadowy na harmonogramy produkcji, protokoły bezpieczeństwa i łańcuchy odpowiedzialności.
WEF identyfikuje trzy warstwy zarządzania wymagane do bezpiecznego wdrożenia: zarządzanie wykonawcze ustalające apetyt na ryzyko, zarządzanie systemowe osadzające te ograniczenia w inżynieryjnej rzeczywistości oraz zarządzanie na linii frontu, dające pracownikom jasne uprawnienia do nadpisywania decyzji AI.
Dla Chin wczesna przewaga we wdrażaniu może przyspieszyć krzywą uczenia się. Jednak ramy zarządzania, które działają w kontrolowanych środowiskach fabrycznych, mogą nie sprawdzić się w przestrzeniach publicznych, gdzie autonomiczne systemy muszą nawigować w nieprzewidywalnym ludzkim zachowaniu.
Pytanie strategiczne zmienia się z „Czy możemy adoptować fizyczną AI?” na „Czy potrafimy nią zarządzać na skalę?”. Dla Chin odpowiedź może zadecydować, czy ich wczesna przewaga we wdrażaniu robotyki przełoży się na trwałe przywództwo przemysłowe – czy stanie się przestrogą o skalowaniu systemów szybciej niż infrastruktura zarządzania wymagana do ich utrzymania.
