Eric Schmidt, były prezes Google, ocenia, że chińskie modele sztucznej inteligencji ustępują amerykańskim o około sześć miesięcy, i uważa, że już to oznacza przegrywanie Stanów Zjednoczonych w wyścigu o AI. Według Schmidta przewagę technologiczną USA mogą zniwelować darmowe, otwarte modele z Chin, po które sięgną kraje i firmy, których nie stać na drogie zachodnie systemy.
- Eric Schmidt ocenia, że chińskie modele AI są około sześć miesięcy za amerykańskimi, ale twierdzi, że już taki dystans oznacza przegrywanie przez USA, ponieważ chińskie firmy udostępniają swoje produkty za darmo lub znacznie taniej niż zachodnia konkurencja.
- Tempo chińskich postępów Schmidt przypisuje dwóm mechanizmom: destylacji modeli, czyli trenowaniu własnych systemów na odpowiedziach zachodnich modeli, oraz dostępowi do zaawansowanych chipów, które według niego zostały przemycone do Chin mimo amerykańskich ograniczeń eksportowych – choć w rozmowie nie przedstawił na te zarzuty konkretnych dowodów.
- Annualizowane przychody Anthropic, w którego Schmidt ma udziały, wzrosły z około 9 mld dolarów na koniec 2025 roku do ponad 65 mld dolarów na koniec lipca 2026 roku, co Schmidt przytacza jako argument, że rynek AI nie jest spekulacyjną bańką.
Film: Eric Schmidt: Are We Ready for Superintelligence? | Podcast | In Good Company
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Schmidt: pół roku przewagi USA to za mało, bo Chiny rozdają modele za darmo
Eric Schmidt mówi wprost, że dystans liczony w miesiącach nie chroni USA przed porażką. Wypowiedź padła w podcaście „In Good Company”, który prowadzi Nicolai Tangen, prezes Norges Bank Investment Management, czyli instytucji zarządzającej norweskim państwowym funduszem majątkowym. Odcinek ukazał się 21 października 2026 roku i trwa ok. 46 minut.
„Jeśli są sześć miesięcy w tyle, to już przegrywamy” / „if they’re six months behind, then we’re already losing”
Schmidt uzasadnia to strategią cenową. Chińskie firmy udostępniają swoje produkty za darmo albo dużo taniej niż zachodnia konkurencja. Jeśli wyścig mierzyć liczbą użytkowników, a nie wynikami w testach porównawczych, przewaga może przypaść Chinom. Schmidt zastrzega przy tym, że nie wie, czy Chiny wyprzedzą USA pod względem samych możliwości modeli.
W podcaście opowiada też, że niedawno był w Chinach z zespołem, który porównuje modele obu krajów. Chińskie laboratoria opisuje jako „szybkich naśladowców”, którzy trzymają się tuż za amerykańską czołówką. Wśród przykładów wymienia model GLM firmy Zhipu, dodając, że zamknięta kultura chińskiej branży nie pozwala w pełni zweryfikować takich ocen.
Destylacja i przemycone chipy według Schmidta napędzają chińskie postępy
Schmidt przypisuje tempo chińskich laboratoriów dwóm mechanizmom, z których żaden nie jest uczciwą konkurencją:
- destylacji modeli, czyli trenowaniu własnego modelu na odpowiedziach udzielanych przez większy, zachodni system, aż zacznie „myśleć” podobnie (Schmidt ocenia tę praktykę jako mniej więcej nielegalną i twierdzi, że ślady jej stosowania widać w cechach odziedziczonych przez chińskie modele),
- dostępowi do zaawansowanych chipów, których Chiny według niego nie powinny mieć, a które miały zostać wyniesione lub przemycone do kraju mimo amerykańskich ograniczeń eksportowych.
Obie tezy to zarzuty Schmidta. W rozmowie nie przedstawił na ich poparcie konkretnych dowodów.
Ocena Schmidta zmieniła się wyraźnie w ciągu dwóch lat. W maju 2024 roku w wywiadzie dla Bloomberga twierdził, że USA wyprzedzają Chiny w AI o dwa, trzy lata, co w jego świecie oznacza „wieczność”. Dziś mówi o pół roku. Podobny dystans wskazują w 2026 roku m.in. Institute for Progress i Demis Hassabis z Google DeepMind.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Darmowe modele open-weight mogą zdobyć kraje, których nie stać na zachodnią AI
Schmidt uważa, że o wyniku wyścigu zdecydują rynki rozwijające się, gdzie liczy się cena, a nie ostatni procent wydajności. Modele open-weight to takie, których wytrenowane parametry (wagi) są publicznie dostępne, więc każdy może je pobrać, uruchomić na własnym sprzęcie i dostosować. Według Schmidta to przyspiesza ich globalne rozpowszechnienie.
Podobnie myśli Howard Yu, profesor szwajcarskiej szkoły biznesu IMD. W rozmowie z serwisem Benzinga ocenił, że przewaga OpenAI i Anthropic nad chińskimi rywalami, szacowana na cztery do sześciu miesięcy, może okazać się „bardzo nietrwała” / „very perishable”, bo wielu użytkowników nie potrzebuje najbardziej zaawansowanych modeli.
Schmidt nie przedstawia jednak otwartych modeli wyłącznie jako zagrożenia rynkowego. W tym samym podcaście zwraca uwagę, że z otwartych modeli można usunąć zabezpieczenia, a wtedy da się je wykorzystać np. do projektowania broni. Jak przyznaje, to problem, którego branża nadal nie rozwiązała.
Uważam, że Schmidt trafnie przesuwa akcent z benchmarków na dystrybucję. Większość firm, z którymi rozmawiam, nie wybiera modelu, który wygrywa w rankingach, tylko taki, który robi robotę za rozsądne pieniądze. Ale widzę też drugą stronę. Darmowy model z Chin ma swoją cenę, tylko płaci się ją w innej walucie: danymi, cenzurą wbudowaną w odpowiedzi i zależnością od infrastruktury, nad którą nikt w Europie nie ma kontroli. Pytanie, czy kraje rozwijające się będą o tym myśleć, gdy alternatywą jest abonament, na który ich nie stać. Pamiętajmy też, kto mówi. Schmidt ma udziały w Anthropic i jest inwestorem Mistrala, więc jego ostrzeżenia mają także wymiar biznesowy.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Schmidt odrzuca tezę o bańce AI i wskazuje na przychody Anthropic
Eric Schmidt, który sam ma udziały w Anthropic, przekonuje, że rynek AI nie jest spekulacyjną bańką. Jako dowód podaje tempo wzrostu przychodów firmy. Według Schmidta Google za jego kadencji ustanowił rekord wzrostu przychodów, a Anthropic pobił go, rosnąc ponad dwa razy szybciej.
„To prawdziwe pieniądze od prawdziwych klientów, którzy płacą za coś użytecznego” / „It’s real money, with real customers who are paying for something useful”
Dane rynkowe potwierdzają skalę tego wzrostu. Annualizowane przychody Anthropic (miesięczny wynik przeliczony na cały rok) wynosiły ok. 9 mld dolarów na koniec 2025 roku i 47 mld dolarów w maju 2026 roku, gdy firma ogłaszała rundę finansowania Series H. Według sierpniowych doniesień Bloomberga na koniec lipca 2026 roku wskaźnik ten przekroczył 65 mld dolarów. Dla porównania annualizowane przychody OpenAI szacowano wtedy na ok. 40 mld dolarów. Obie firmy mogą jednak liczyć ten wskaźnik w różny sposób, więc bezpośrednie porównanie trzeba traktować ostrożnie.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Europa nie ma własnego modelu, a Polska testuje Bielika i PLLuM
Schmidt w tej samej rozmowie krytykuje Europę za to, że reguluje, zanim zacznie tworzyć. Zwraca uwagę, że kontynent nie ma własnego czołowego modelu bazowego, więc Europejczycy pytający o własną historię czy kulturę korzystają z modeli trenowanych w USA albo w Chinach. Jako wyjątki wskazuje m.in. francuski Mistral i niemiecki Helsing.
Polscy użytkownicy i firmy stoją dokładnie przed wyborem, który opisuje Schmidt. Wygląda on tak:
- Chińskie modele są tanie, ale budzą zastrzeżenia regulatorów. 6 lutego 2025 roku Urząd Ochrony Danych Osobowych zalecił daleko idącą ostrożność w korzystaniu z DeepSeek, wskazując, że dane użytkowników mogą trafiać na serwery w Chinach. Ministerstwo Cyfryzacji odradziło urzędnikom używanie DeepSeek w pracy.
- Amerykańskie modele są najmocniejsze, ale dostęp do nich zależy od decyzji Waszyngtonu. Schmidt nawiązał w podcaście do czerwcowych kontroli eksportowych. 12 czerwca 2026 roku Anthropic zawiesił dostęp do modeli Claude Fable 5 i Claude Mythos 5, aby zastosować się do kontroli eksportowych Departamentu Handlu USA. Departament zniósł je 30 czerwca, a Anthropic przywrócił dostęp 1 lipca.
- Polskie modele są bezpieczne prawnie, ale słabsze. W teście firmy Oxido opisanym 17 marca 2026 roku przez „Rzeczpospolitą” Bielik 3.0 uzyskał 6,38 pkt, a PLLuM 5,95 pkt, wobec 8,13 pkt modelu Gemini i 7,66 pkt GPT-5.2. Sebastian Kondracki, szef projektu Bielik, podkreśla, że polskie modele są nastawione bardziej na zastosowania biznesowe niż konsumenckie.
Z tego zestawienia wyciągam prosty wniosek. Dla polskiej administracji i firm przetwarzających wrażliwe dane chiński darmowy model raczej nie wchodzi w grę, ale dla małych firm, deweloperów i użytkowników indywidualnych cena może okazać się ważniejsza niż ostrzeżenia regulatorów. Teza Schmidta o „wygranej przez dystrybucję” najmocniej sprawdzi się tam, gdzie nikt nie pyta o pochodzenie modelu.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym odcinka podcastu In Good Company z Nicolaiem Tangenem z dnia 21.10.2026 oraz Benzinga, Axios. Dane o przychodach Anthropic i OpenAI pochodzą z doniesień Bloomberga, a informacje o dostępie do modeli Claude z oficjalnego komunikatu Anthropic. Polski kontekst: komunikaty UODO i Ministerstwa Cyfryzacji oraz test Oxido opisany przez „Rzeczpospolitą” i Bankier.pl.
Cytaty Erica Schmidta, byłego prezesa Google, oraz Howarda Yu, profesora IMD Business School, zostały zweryfikowane z anglojęzycznymi materiałami źródłowymi.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji w temacie rywalizacji USA i Chin w dziedzinie sztucznej inteligencji.
