100 tytanów AI kształtujących przyszłość: Globalna lista wpływowych w AI 2025

Sztuczna inteligencja przekształca branże i redefiniuje granice technologii na całym świecie. Ten raport klasyfikuje 100 najbardziej wpływowych firm AI na świecie – od gigantów branży po nowatorskie startupy – na podstawie innowacyjności, wpływu na rynek, globalnego zasięgu i przywództwa technologicznego. Firmy te działają w różnorodnych obszarach AI, takich jak generatywna sztuczna inteligencja, pojazdy autonomiczne, robotyka, AI dla przedsiębiorstw, widzenie komputerowe, sprzęt AI, AI w opiece zdrowotnej, fintech, cyberbezpieczeństwo i wiele innych. Każda pozycja poniżej zawiera krótki opis (misja, kluczowe technologie, sektory), najważniejsze produkty lub innowacje, rok założenia, kraj pochodzenia oraz link do oficjalnej strony internetowej.

Nasza metodologia klasyfikacji uwzględnia zarówno czynniki jakościowe, jak i ilościowe, w tym przełomowe innowacje, wkład w ekosystem, finansowanie/wycenę oraz partnerstwa. Lista prezentuje, jak organizacje na całym świecie przesuwają granice AI – od Doliny Krzemowej i Pekinu po Londyn i dalej. Zanurz się w lekturze i odkryj kluczowych graczy napędzających światową rewolucję AI.

Spis treści

• Top 10 gigantów AI na świecie
• Miejsca 11–30: Globalne potęgi AI
• Miejsca 31–50: Innowatorzy i liderzy wyspecjalizowani
• Miejsca 51–70: Branżowi pionierzy AI
• Miejsca 71–100: Wschodzący gracze i niszowi eksperci AI

Top 10 gigantów AI na świecie

Te dziesięć firm to największe potęgi świata AI, dysponujące ogromnymi zasobami i talentami, aby rozwijać AI na wielką skalę. Przodują w infrastrukturze chmurowej, podstawowych badaniach nad AI oraz wprowadzaniu produktów dotykających miliardów użytkowników.

1. Alphabet (Google) – Stany Zjednoczone (założone 1998). Spółka-matka Google i Google DeepMind, Alphabet to pionier badań i zastosowań AI. Ekspertyza Google w dziedzinie sztucznej inteligencji przenika algorytmy wyszukiwania, usługi chmurowe oraz produkty konsumenckie używane na całym świecie. Google DeepMind (dawniej DeepMind Technologies) osiągnął historyczne sukcesy, jak zwycięstwo AlphaGo w Go, i przewodzi badaniom w zakresie deep learning oraz sztucznej inteligencji ogólnej. Do kluczowych innowacji należą framework AI TensorFlow oraz ekosystem generatywnego AI Gemini. Setki usług Google opartych na AI (od Asystenta Google po rekomendacje na YouTube) pokazują misję firmy: „porządkować informacje świata” dzięki AI.
2. Microsoft – Stany Zjednoczone (założone 1975). Globalny lider w AI dla przedsiębiorstw oraz chmury obliczeniowej, Microsoft mocno inwestuje w prace badawczo-rozwojowe i infrastrukturę AI eweek.com. Sztuczna inteligencja została zintegrowana w całym portfolio produktów firmy (np. usługi Azure AI, Office 365 Copilot) i w ramach przełomowego partnerstwa z OpenAI (wielomiliardowe inwestycje) trafiła do mas eweek.com. Chmura Azure hostuje liczne rozwiązania AI, a nawet superkomputery do trenowania dużych modeli eweek.com. Od kognitywnych API po Azure OpenAI Service, Microsoft „demokratyzuje AI” dla deweloperów i przedsiębiorstw, dążąc do roli czołowego dostawcy platformy AI eweek.com.
3. OpenAI – Stany Zjednoczone (założone 2015). Przełomowe laboratorium badawcze AI, które przekształciło się w firmę, OpenAI zapoczątkowało boom na generatywną AI dzięki serii GPT i niezwykle popularnemu asystentowi ChatGPT. Misją OpenAI jest budowa „bezpiecznej i korzystnej” sztucznej inteligencji ogólnej. Do kluczowych innowacji należą GPT-4, model generowania obrazów DALL·E 2 oraz Whisper do zamiany mowy na tekst. Główna siedziba firmy mieści się w San Francisco. Przełomowe udostępnienie ChatGPT pod koniec 2022 roku wywołało globalne zainteresowanie generatywną AI. Firma nieustannie przesuwa granice możliwości AI, prowadząc także badania nad bezpieczeństwem sztucznej inteligencji.
4. NVIDIA – Stany Zjednoczone (założone 1993). NVIDIA to niekwestionowany lider sprzętu AI, dostarczając GPU i systemy napędzające współczesne obciążenia AI. Wysokowydajne procesory graficzne są kluczowe do trenowania i wdrażania głębokich sieci neuronowych, co sprawia, że NVIDIA jest „silnikiem” większości nowatorskich modeli AI. Poza sprzętem, NVIDIA oferuje pełen stack oprogramowania (biblioteki CUDA, frameworki AI) oraz rozwija platformy dla robotyki (Jetson), autonomicznej jazdy (NVIDIA Drive) i nie tylko. Dzięki współpracy z dostawcami chmurowymi i inwestowaniu w startupy, NVIDIA zbudowała ekosystem AI wokół swojej technologii. Wpływ firmy jest tak znaczący, że „wszystkie drogi zaawansowanych obliczeń AI prowadzą do NVIDIA”.
5. Meta Platforms – Stany Zjednoczone (założone 2004). Spółka-matka Facebooka, Instagrama i WhatsAppa, Meta wprowadza AI na ogromną skalę do mediów społecznościowych i metawersum. Dział badań Meta AI (FAIR) stworzył przełomowe modele w dziedzinie widzenia komputerowego i NLP, a w 2023 roku Meta zaprezentowała rodzinę otwartoźródłowych dużych modeli językowych LLaMA. Algorytmy AI firmy napędzają rekomendacje treści dla miliardów użytkowników na jej platformach. Meta implementuje rozwiązania generatywnego AI w swoich aplikacjach – np. asystenci AI w Messengerze, generowanie obrazów w Instagramie – aby zapewnić bardziej spersonalizowane i wciągające doświadczenia. Posiadając olbrzymie zbiory danych oraz moc obliczeniową, Meta jest kluczowym graczem w rozwoju konsumenckiego AI (pomimo nieco późniejszego startu w AI generatywnej niż niektórzy konkurenci).
6. Amazon – Stany Zjednoczone (założone 1994). Gigant e-commerce i chmury obliczeniowej Amazon stał się globalnym liderem usług chmurowych opartych na AI oraz AI konsumenckiego. Po stronie konsumenckiej asystent głosowy Alexa był pionierem AI w inteligentnym domu, a algorytmy rekomendacji personalizują zakupy milionom użytkowników. Po stronie chmurowej AWS oferuje rozbudowany pakiet usług AI, od gotowych API do obsługi obrazu i języka, po platformę Amazon Bedrock, hostującą modele bazowe. Własna rodzina modeli foundation (o nazwie kodowej Nova) zasila Alexę i nowe funkcje AI. Ostatnie innowacje obejmują agentowe AI do przeglądania internetu i tłumaczeń głos-głos. Dzięki głębokiej integracji zaawansowanego AI w handlu, logistyce i AWS Amazon zapewnia ścisłe powiązanie AI ze swoją działalnością.
7. Google DeepMind – Wielka Brytania (założone 2010, przejęte przez Google w 2014). Dawniej DeepMind Technologies, londyńskie laboratorium badawcze (obecnie część Alphabetu), jest znane z przełomowych badań nad AI. Misją DeepMind jest opracowywanie „algorytmów uczących się do zastosowań ogólnych”. To właśnie DeepMind stworzył AlphaGo, pierwszy program, który pokonał mistrza świata w Go – osiągnięcie uznane za kamień milowy w rozwoju AI. Lab badał także zwijanie białek dzięki AlphaFold, który przewidział struktury 200 milionów białek, co zapoczątkowało przełom w biochemii. Inne innowacje to AlphaZero (opanowanie szachów i shogi przez samouczenie) oraz postępy w głębokim uczeniu ze wzmocnieniem dla gier i optymalizacji. Dzięki globalnej sieci badawczej i integracji z produktami Google, DeepMind jest kluczowym ośrodkiem badawczym AI napędzającym rozwój teorii i praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji.
8. Tesla, Inc. – Stany Zjednoczone (założone 2003). Tesla to nie tylko producent pojazdów elektrycznych – to także lider AI w systemach autonomicznych. Firma wykorzystuje AI i widzenie komputerowe do rozwijania systemów Autopilot i Full Self-Driving (FSD) Beta, które gromadzą miliony kilometrów rzeczywistych danych do ciągłego uczenia. Tesla projektuje własne układy AI (FSD computer oraz nadchodzący superkomputer Dojo) do trenowania i uruchamiania swoich sieci neuronowych dla autonomicznej jazdy. AI jest także wykorzystywane w humanoidalnych robotach Optimus i automatyzacji produkcji. Z wizją wdrożenia robotaksówek i robotów na dużą skalę, zintegrowany pionowo model działania Tesli czyni ją jedną z najbardziej ambitnych firm AI w sektorze motoryzacyjnym. (Ciekawostka: Tesla została założona w Kalifornii w 2003 roku jako firma samochodowa „która jest też firmą technologiczną”, co od początku stawiało technologie (takie jak AI) w centrum jej tożsamości).
9. Apple – Stany Zjednoczone (założone 1976). Największa firma technologiczna świata wprowadza AI na miliardy urządzeń poprzez własny ekosystem sprzętu i oprogramowania. Siłą Apple w AI jest inteligencja działająca na urządzeniach – od układów Neural Engine w iPhone’ach (szybkie rozpoznawanie twarzy, przetwarzanie obrazu), po funkcje AI dbające o prywatność, takie jak spersonalizowany asystent głosowy Siri czy autokorekta. Apple innowacyjnie wykorzystuje widzenie komputerowe (np. FaceID, zaawansowane AI w fotografii iPhone’a) oraz rzeczywistość rozszerzoną (AI do rozumienia przestrzeni). Chociaż zachowuje tajemnicę wokół badań, firma rzekomo pracuje nad dużymi modelami językowymi i ře rozwiązaniami generatywnego AI, by ulepszyć Siri i narzędzia dla deweloperów. Dzięki własnym chipom (jak seria M) zoptymalizowanym pod uczenie maszynowe, Apple dba o „bezszwową” integrację AI z doświadczeniem użytkownika. Ogromna baza urządzeń i skupienie na AI skoncentrowanym na użytkowniku czynią Apple globalnie wpływowym, mimo mniej widowiskowego, publicznego profilu AI niż u konkurencji.
10. Baidu – Chiny (założone 2000). Często nazywany „Googlem Chin”, Baidu przeszedł drogę od wyszukiwarki do wszechstronnego lidera AI i technologii eweek.com. Portfolio AI Baidu jest szerokie: prowadzi platformę Baidu Brain (widzenie, NLP, deep learning), rozwija własne układy AI (Kunlun), oferuje usługi chmurowe AI oraz jest liderem autonomicznej jazdy (projekt Apollo). Około 2010 roku Baidu zaczęło intensywnie inwestować w badania nad AI i dziś posiada kompletny ekosystem AI eweek.com. Najważniejsze innowacje to ERNIE Bot, chińskojęzyczny chatbot AI konkurujący z ChatGPT eweek.com, oraz przełomy w technologii mowy (Deep Speech Baidu) i badania nad komputerami kwantowymi integrowane z działaniami AI eweek.com. Siedziba firmy mieści się w Pekinie. Baidu to flagowa firma chińskiego przemysłu AI – prowadzi laboratoria badawcze na całym świecie i jest liderem krajowych inicjatyw AI.

Miejsca 11–30: Globalne potęgi AI

W tej grupie znajdują się duże konglomeraty technologiczne i dynamicznie rozwijający się innowatorzy z całego świata. Mają ogromny wpływ na ekosystem AI – poprzez popularne platformy konsumenckie, szeroko zakrojone rozwiązania dla przedsiębiorstw czy kluczową infrastrukturę AI.

11. ByteDance – Chiny (założona w 2012). ByteDance – firma stojąca za TikTokiem i Douyin – szybko stała się jedną z wiodących sił w światowej branży AI, wykorzystując sztuczną inteligencję do transformacji sposobu konsumowania treści. Jej sukces wynika z zaawansowanych algorytmów rekomendacji personalizujących strumienie wideo z niezwykłą precyzją, co napędza globalną popularność TikToka. Pierwszy produkt ByteDance, Toutiao, wykorzystywał AI do selekcjonowania wiadomości, a później aplikacje krótkich wideo Douyin/TikTok pokazały uzależniającą moc dostarczania treści napędzanych sztuczną inteligencją. Firma prowadzi własne laboratorium AI i rozwinęła kompetencje w widzeniu komputerowym, przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu głębokim na dużą skalę, wspierając swoje platformy medialne. Dzięki ponad miliardowi użytkowników TikToka i wywodzącym się z niego aplikacjom (jak muzyczny Resso z AI), ByteDance pokazuje, jak AI może tworzyć angażujące doświadczenia użytkownika, wynosząc startup do rangi gigantycznej firmy technologicznej wartej miliardy dolarów.
12. IBM – Stany Zjednoczone (założona w 1911). Historyczny pionier technologiczny, IBM przekształcił się w lidera rozwiązań i badań AI dla biznesu. Sztuczna inteligencja Watson IBM zyskała sławę, wygrywając Jeopardy! w 2011 roku, a dziś oferuje produkty AI skoncentrowane na branżach (od chatbotów Watson Assistant po Watson Health). Obszerne portfolio AI IBM obejmuje Watsonx – nową platformę dla modeli bazowych i obciążeń AI. Firma, z siedzibą w Nowym Jorku, wyróżnia się w dziedzinach takich jak AI w chmurze hybrydowej, automatyzacja operacji IT z AI i konsulting biznesowy wspierany AI. IBM mocno inwestuje w R&D (regularnie przoduje w liczbie amerykańskich patentów) i buduje akademickie sojusze (np. MIT-IBM AI Lab) w celu rozwoju AI. Dzięki doświadczeniu w konwersacyjnej AI, uczeniu maszynowym i etyce AI, IBM pomaga wielu firmom z listy Fortune 500 wdrażać AI na dużą skalę, czyniąc z siebie zaufanego gracza w ekosystemie AI dla biznesu.
13. Tencent – Chiny (założona w 1998). Tencent to gigant internetowy z siedzibą w Shenzhen, którego imperium obejmuje media społecznościowe (WeChat), gry, fintech, chmurę i rozrywkę – wszystko przeniknięte AI. Laboratoria AI Lab i YouTu Lab (badania nad widzeniem) Tencent opracowują technologie wzbogacające produkty firmy: od rozpoznawania twarzy w WeChat Pay po moderację treści na platformach gamingowych. Inteligentne usługi WeChata (tłumaczenia, filtry twarzy) oraz silniki rekomendacji do newsów, filmów i muzyki wykorzystują zaawansowane algorytmy AI, obsługując setki milionów użytkowników. Tencent to także duży inwestor startupów AI na świecie (udziały m.in. w Tesli, OpenAI, licznych chińskich firmach). Dzięki inicjatywom w autonomicznej jeździe, medycynie AI i chmurowych usługach AI, Tencent działa jako kluczowy dostawca platform AI w Chinach. Ogromne zasoby danych i infrastruktura obliczeniowa zapewniają mu silną pozycję do dalszych innowacji AI dla użytkowników indywidualnych i biznesu.
14. Alibaba Group – Chiny (założona w 1999). Alibaba to konglomerat technologiczny najbardziej znany z e-commerce, ale również lider w chmurze i AI w rejonie Azji i Pacyfiku. Alibaba Cloud (Aliyun) to największy chiński dostawca chmury, oferujący szeroką gamę usług AI i narzędzi analizy Big Data. Akademia DAMO Alibaba prowadzi przełomowe badania AI (od chipów po NLP). AI firmy można zauważyć w e-commerce (rekomendacje produktów, inteligentna logistyka), platformie zarządzania ruchem miejskim City Brain oraz w Alipay przy detekcji oszustw. Alibaba Cloud opracowała własny wielkoskalowy model językowy (Tongyi Qianwen) oraz asystenta AI chatbota. Pomimo wyzwań regulacyjnych w ostatnich latach, dział Cloud Intelligence jest postrzegany jako główny motor rozwoju AI w Chinach. Misja „ułatwiania prowadzenia biznesu gdziekolwiek” firmy Alibaba jest wspierana przez AI optymalizujące wszystko od łańcuchów dostaw po obsługę klienta.
15. Huawei – Chiny (założona w 1987). Huawei to światowy gigant telekomunikacji i elektroniki, koncentrujący się coraz bardziej na układach AI i infrastrukturze jako kluczowym elemencie swojej strategii. Shenzhen produkuje smartfony i urządzenia IoT z AI, ale rozwija też potężne procesory AI, takie jak Seria Ascend (dla centrów danych) czy chipów Kirin z AI w mobile. Platforma chmurowa Huawei oferuje usługi AI, a firma inwestuje w rozwiązania AI dla optymalizacji sieci telekomunikacyjnych i wdrażania Smart City. Wobec sankcji, Huawei podwoił wydatki na badania AI – od opracowywania alternatyw dla zagranicznych chipów po AI dla superwydajnych obliczeń. Wprowadził również MindSpore, otwartą platformę uczenia głębokiego. Skala działania i budowa ekosystemów AI (współpraca z uczelniami, branżą) czynią z Huawei istotnego gracza, zwłaszcza w zakresie upowszechniania AI na rynkach wschodzących.
16. Intel – Stany Zjednoczone (założona w 1968). Intel, największy na świecie producent chipów do komputerów PC, w ostatnich latach mocno postawił na sprzęt i oprogramowanie do AI. Uzupełniając swoje CPU, Intel przejął startupy AI (np. Habana Labs od akceleratorów AI i Movidius od przetwarzania obrazu) i wprowadził produkty jak procesory treningowe Habana Gaudi oraz Intel Xeon z wbudowaną instrukcją AI. oneAPI AI analytics toolkit Intela dostarcza optymalnych bibliotek ML. Firma rozwija także układy neuromorficzne (Loihi) naśladujące mózg. Choć konkurencja w obszarze układów AI jest zacięta, Intel pozostaje wpływowym graczem przez obecność w centrach danych na świecie. Jego chipy obsługują wiele zadań AI, a oprogramowanie (np. OpenVINO) pozwala wdrażać AI na brzegu sieci. Nowy CEO Pat Gelsinger priorytetowo traktuje AI i produkcję układów, by przywrócić Intela do roli kluczowego dostawcy infrastruktury dla AI.
17. Anthropic – Stany Zjednoczone (założona w 2021). Anthropic to wysoce rozpoznawalny startup AI współtworzony przez byłych badaczy OpenAI, skupiony na budowie niezawodnych, sterowalnych systemów sztucznej inteligencji. Dzięki dużemu finansowaniu (Google i inni), Anthropic opracował model językowy Claude jako alternatywę dla GPT-4, skupiając się na bezpieczeństwie i etyce AI. Claude generuje tekst, kod i prowadzi dialogi, kładąc nacisk na pomocność i nieszkodliwość. Badania Anthropic nad „AI konstytucyjną” (model sterowany zbiorem zasad) wpłynęły na standardy branżowe. Mimo młodego wieku, talent i podejście tej firmy uczyniły ją kluczowym graczem w wyścigu LLM. Jej misja to tworzenie „AI korzystnej i godnej zaufania”, przy jednoczesnej promocji odpowiedzialnego zarządzania AI. W czasach rosnącego zapotrzebowania na generatywną AI, Anthropic wyróżnia się innowacjami nastawionymi na bezpieczeństwo i dynamiczne poszerza możliwości swoich modeli, konkurując na światowym froncie AI.
18. Palantir Technologies – Stany Zjednoczone (założona w 2003). Palantir to lider analizy danych, który mocno zaangażował się w AI, oferując platformy pomagające rządom i firmom analizować duże zbiory danych. Oprogramowanie Palantira (Foundry dla biznesu i Gotham dla sektora obronnego) używa AI/ML do wykrywania wzorców w danych finansowych czy raportach wywiadu. Ostatnio firma uruchomiła AI Platform (AIP) integrującą modele językowe w prywatnych sieciach, umożliwiając organizacjom korzystanie z AI na wrażliwych danych. Palantir jest znany z współpracy z wojskiem i agencjami bezpieczeństwa, oferując AI wspomagającą decyzje (np. w optymalizacji łańcucha dostaw, detekcji wyłudzeń czy analizie pola walki). CEO firmy nazwał swoje produkty „autonomicznym AI operating system” dla biznesu. Przy ugruntowanej pozycji w sektorach krytycznych i rozwijającym się biznesie komercyjnym, Palantir to dziś jeden z najbardziej wpływowych dostawców operacyjnych rozwiązań AI w sektorach obrony, zdrowia czy finansach.
19. Salesforce – Stany Zjednoczone (założona w 1999). Światowy lider w oprogramowaniu CRM, Salesforce mocno zintegrował AI z platformą, tworząc „AI-first” narzędzia do zarządzania relacjami z klientami. Salesforce Einstein dostarcza prognoz i rekomendacji w aplikacjach (sprzedaż, marketing, obsługa), służąc np. do oceniania potencjalnych klientów czy automatycznego przekierowywania zapytań. W 2023 r. Salesforce wprowadził Einstein GPT, łącząc modele OpenAI z własnymi, generując treści (np. emaile sprzedażowe, czaty) w CRM. Firma inwestuje też w startupy AI i uruchomiła fundusz 500 mln $ na innowacje AI. Jej podejście akcentuje łatwą dostępność AI dla użytkowników biznesowych. Dzięki zaufaniu klientów korporacyjnych, Salesforce napędza skalowalną adopcję AI w procesach biznesowych. Od banków po retail, firmy używają narzędzi AI Salesforce do angażowania klientów i podejmowania lepszych decyzji, co podkreśla wpływ firmy jako enablera AI dla biznesu.
20. Qualcomm – Stany Zjednoczone (założona w 1985). Qualcomm to czołowy producent półprzewodników, napędzający AI na brzegu sieci, zwłaszcza w urządzeniach mobilnych i IoT. Procesory mobilne Snapdragon mają dedykowane silniki AI (Hexagon DSP i rdzenie AI) umożliwiające lokalne uczenie maszynowe w smartfonach – funkcje takie jak zaawansowane algorytmy aparatu, asystenci głosowi czy rzeczywistość rozszerzona obecne są w miliardach urządzeń. Układy AI Qualcomm trafiają też do headsetów AR/VR, aut, dronów i urządzeń IoT. Firma w badaniach AI osiąga duże postępy w efektywnym wnioskowaniu sieci neuronowych i zoptymalizowała popularne frameworki (np. TensorFlow Lite) pod kątem niskiego zużycia energii. Wizją Qualcomm jest „AI wszędzie”, czyli potężna AI bez konieczności korzystania z chmury, co jest kluczowe dla prywatności, opóźnień i połączeń. Dzięki połączeniu AI z 5G Qualcomm odgrywa kluczową rolę w ekosystemie edge AI, umożliwiając inteligentne przetwarzanie danych urządzeniom – od kamer po samochody.
21. AMD – Stany Zjednoczone (założona w 1969). Advanced Micro Devices (AMD) stało się liczącym się konkurentem na rynku sprzętu AI. Historycznie znane z CPU i GPU, AMD dzięki przejęciu Xilinx (lider FPGA) oraz rozwoju akceleratorów GPU z serii MI, rzuca wyzwanie NVIDII w centrach danych AI. GPU AMD używane są do trenowania modeli AI (np. przez chmury), a CPU firmy napędzają wiele serwerów z obciążeniem AI. Firma rozwija też układy zoptymalizowane pod AI, a FPGA Xilinx wykorzystywane są do adaptacyjnego wnioskowania AI w specjalistycznych zadaniach. Siłą AMD jest wydajność – dostarcza np. CPU i część GPU do superkomputerów trenujących AI. Oferując otwarte oprogramowanie (ROCm) i konkurencyjne ceny, AMD zapewnia alternatywną platformę obliczeniową AI. Przy rosnącym popycie na układy AI, nieustanne innowacje AMD w heterogenicznych systemach (CPU+GPU+FPGA) sprawiają, że to jeden z najważniejszych dostawców infrastruktury napędzającej AI.
22. Databricks – Stany Zjednoczone (założona w 2013). Databricks to startup-unicorn, lider w big data analytics i platformach machine learning. Powstały z inicjatywy twórców Apache Spark, Databricks oferuje zunifikowaną platformę do budowania pipeline’ów i trenowania modeli AI na wielkich zbiorach danych. Architektura Lakehouse łączy funkcje hurtowni i jeziora danych, umożliwiając firmom cały proces – od przygotowania danych po wdrożenie modelu w jednym miejscu. Databricks jest pionierem MLops – wdrażania AI w procesach firmowych. Zintegrował open-source’owy MLFlow do śledzenia eksperymentów i niedawno przejął MosaicML, startup od efektywnego treningu modeli AI, by oferować przystępne cenowo szkolenie dużych modeli. Wyceniana na ponad 30 mld $ firma ma tysiące klientów z branż jak detekcja wyłudzeń, rekomendacje, analiza genomiki. Łącząc inżynierię danych z data science, Databricks przyspiesza drogę od surowych danych do insightów AI w światowych korporacjach.
23. Hugging Face – Stany Zjednoczone/Francja (założona w 2016). Hugging Face stało się hubem otwartego AI. Zaczynało jako aplikacja chatbot, a zasłynęło biblioteką Transformers, która zdemokratyzowała dostęp do najnowszych modeli NLP. Dziś Hugging Face prowadzi platformę z ponad 100 000 modeli AI i zbiorów danych, gdzie badacze i programiści dzielą się modelami językowymi, wizualnymi, audio i innymi. Stronę tę określa się jako „GitHub uczenia maszynowego”. Misją HF jest „open source algorithmów” i zapewnienie powszechnego, powtarzalnego dostępu do AI. Wśród osiągnięć są tak popularne modele jak BERT, repliki GPT-2/3, Stable Diffusion oraz narzędzia typu Gradio do prezentacji projektów AI. Współpracują z liderami branży (AWS, Microsoft, Google), by integrować open-source’owe modele z chmurą. Budując społeczność współpracy, Hugging Face znacząco przyspieszył innowacje i wdrożenia AI – dziś to standard, że praktycy AI pobierają wstępnie wytrenowane modele właśnie stamtąd. To społecznościowe podejście do AI ugruntowało HF jako kluczowego globalnego gracza w rozwoju AI.
24. UiPath – Rumunia/Stany Zjednoczone (założona w 2005). UiPath to lider RPA (Robotic Process Automation), wykorzystujący AI do automatyzacji powtarzalnych zadań biznesowych. Założony w Bukareszcie, dziś z siedzibą w Nowym Jorku, UiPath używa widzenia komputerowego i uczenia maszynowego, by „roboty” programowe mogły naśladować akcje człowieka – klikanie, pisanie, odczytywanie ekranu – do zadań takich jak wprowadzanie danych, przetwarzanie faktur czy aktualizacje baz danych. UiPath zintegrował AI-skill’e (rozpoznawanie dokumentów, AI do interpretacji interfejsu, chatboty), czyniąc automatyzację mądrzejszą i bardziej elastyczną. Wprowadził też asystenta Automation GPT do generowania skryptów w języku naturalnym. Duża społeczność deweloperska pozwala UiPath wdrażać „automatyzację wspieraną AI” dla zwiększania efektywności. Firma jest obecna w finansach, zdrowiu, administracji – a udane IPO 2021 podkreśliło znaczenie automatyzacji AI dla firm. Na rynku cyfrowej transformacji UiPath wyróżnia się jako dostawca wdrażający AI w zapleczu i rutynowych procesach na dużą skalę.
25. Boston Dynamics – Stany Zjednoczone (założona w 1992). Boston Dynamics słynie z robotów na granicy technologii, poruszających się z zadziwiającą sprawnością i inteligencją. Powstała jako spin-off MIT, a obecnie należy do Hyundai Motor Group i stała się symbolem zaawansowanej robotyki – dzięki takim maszynom jak Atlas (humanoid), Spot (czworonożny pies-robot) czy Stretch (robot do przenoszenia paczek). Roboty te wyposażone są w zaawansowane AI do równoważenia, nawigacji i manipulacji – Spot korzysta m.in. z widzenia komputerowego do autonomicznego patrolowania czy mapowania terenu. Wiralowe nagrania (taniec, parkour) Boston Dynamics pokazują postęp w lokomocji i percepcji robotycznej. Firma coraz częściej przechodzi z R&D do sprzedaży – Spot jest używany do inspekcji i bezpieczeństwa publicznego. Boston Dynamics wyznacza granice AI w robotyce, udowadniając potencjał połączenia ML, algorytmiki sterowania i konstrukcji mechanicznej. Wpływ na wyobraźnię masową (i badania naukowe) czyni z tej firmy jedną z najważniejszych w dziedzinie robotyki i AI współcześnie.
26. Waymo – Stany Zjednoczone (założona w 2009 jako Google Self-Driving Car Project). Waymo, spółka-córka Alphabetu, to pionier autonomicznych pojazdów (AV). Zaczęła jako autopilot Google, a dziś komercyjnie rozwija technologię samojezdności na poziomie 4. System Waymo Driver – wykorzystuje lidar, kamery, radar i zaawansowane sieci neuronowe do percepcji i nawigacji na drodze. W Phoenix w Arizonie Waymo prowadzi publiczną usługę robotaxi w pełni autonomicznymi autami, rozszerzając działalność na kolejne miasta. Firma prowadzi także pilotaż przewozów ciężarowych w ramach Waymo Via. Po ponad dekadzie prac i dziesiątkach milionów km przejechanych autonomicznie, technologia Waymo uchodzi za złoty standard bezpieczeństwa i zaawansowania AV. Osiągnięcia takie jak uruchomienie pierwszej w pełni samojezdnej usługi ride-hailing potwierdzają rolę firmy jako lidera AI w transporcie. Poprzez wiele symulacji i przełomowe badania AI (percepcja, predykcja, planowanie), Waymo napędza autonomiczną rewolucję.
27. Mobileye – Izrael (założona w 1999). Mobileye to wizjoner AI w branży motoryzacyjnej, znany z kamerowych systemów wspomagania kierowcy (ADAS) stosowanych w milionach aut. Siedziba firmy to Jerozolima, a po przejęciu przez Intela w 2017, Mobileye wykorzystuje AI do przetwarzania obrazu przy takich funkcjach, jak utrzymywanie pasa, unikanie kolizji, adaptacyjny tempomat. Chipy EyeQ i oprogramowanie analizują obraz z kamer, identyfikując pojazdy, pieszych, pasy czy znaki w czasie rzeczywistym. Mobileye zmapował już ponad 8 mld km dróg za pomocą AI na potrzeby samojezdnych systemów. Obecnie, jako spółka wydzielona z Intela (IPO 2022), rozwija pełne systemy jazdy autonomicznej; platforma Mobileye Drive testowana jest do robotaxi i AV konsumenckich. Partnerstwo z BMW, VW, Toyotą i innymi pokazuje, jak Mobileye wprowadza AI bezpieczeństwa do masowych aut, nadal rozwijając unikalną widzeniocentryczną koncepcję AI w motoryzacji.
28. Cruise – Stany Zjednoczone (założona w 2013). Cruise to czołowa firma rozwijająca autonomiczne pojazdy typu robotaxi w miastach. Wspierana przez General Motors (i Honda oraz innych), Cruise produkuje elektryczne auta samojezdne (np. shuttle Cruise Origin) z AI i sensorami (lidar, radar, kamery). Cruise prowadzi komercyjną usługę robotaxi w San Francisco, wykorzystując AI do jazdy w złożonych warunkach miejskich bez kierowcy. Technologia firmy to deep learning do percepcji (rozpoznawanie obiektów, predykcja ich ruchu) i reinforcement learning do podejmowania decyzji w ruchu. Cruise jako jedna z pierwszych oferuje w pełni autonomiczne przejazdy publiczne w amerykańskim mieście. Pojazdy przejechały już miliony autonomicznych mil. Pokonując wyzwania miejskiej jazdy, Cruise to kluczowy gracz w wyścigu robotaxi, ściśle współpracujący z GM także przy wprowadzaniu AI do aut konsumenckich. Postępy w San Francisco i plany ekspansji stawiają Cruise na czele zastosowania AI w transporcie miejskim.
29. C3.ai – Stany Zjednoczone (założona w 2009). C3.ai (czytane jako C3 „A-I”) to dostawca korporacyjnych systemów AI znany z kompleksowej platformy do szybkiego budowania, wdrażania i skalowania aplikacji AI. Założona przez Toma Siebela, C3.ai celuje w przemysł, energetykę, obronność i finanse, oferując gotowe apki oraz narzędzia. C3 AI Suite pozwala firmom zintegrować duże zbiory danych i zastosować ML np. do predykcyjnego utrzymania ruchu, optymalizacji dostaw, analiz sieci energetycznych czy CRM datamation.com datamation.com. Firma współpracuje z gigantami chmurowymi (Azure, AWS, Google Cloud) i integratorami systemów, ma ponad 40 gotowych aplikacji AI datamation.com. Przykładowo, US Air Force używa C3.ai do analizy konserwacji samolotów. Upraszczając korporacyjne projekty AI (abstrakcja integracji danych i zarządzania modelami), C3.ai jest doceniane przez firmy, które chcą wykorzystać AI bez budowy własnych rozwiązań od zera. Wpływ tej firmy polega na przyspieszaniu wdrożeń AI w tradycyjnych branżach dzięki platformie przyjaznej przedsiębiorstwom.
30. DataRobot – Stany Zjednoczone (założona w 2012). DataRobot to pionier automatyzowanego uczenia maszynowego (AutoML), oferujący platformę pozwalającą użytkownikom budować i wdrażać modele predykcyjne przy minimalnej ilości kodu. Skierowany do data scientistów i analityków biznesowych, DataRobot automatyzuje czasochłonne zadania – inżynierię cech, wybór algorytmu, tuning hiperparametrów – pozwalając tworzyć modele (np. prognoza churnu, popytu) szybciej i na skalę. Platforma posiada także stały monitoring modeli, by utrzymać wydajność AI. DataRobot znajduje zastosowanie od finansów (wykrywanie oszustw) po opiekę zdrowotną (szacowanie ryzyka pacjenta). Upraszczając machine learning, DataRobot umożliwia korzystanie z AI firmom bez dużych zespołów specjalistów. „AI do tworzenia AI” – tak określić można DataRobot, który sam wykorzystuje uczenie maszynowe do budowy innych AI. Dzięki dużemu finansowaniu i globalnej bazie klientów DataRobot jest liderem w demokratyzowaniu rozwoju AI i kształtuje podejście korporacji do budowy modeli AI.

Miejsca 31–50: Innowatorzy i wyspecjalizowani liderzy

Te firmy wyróżniają się dzięki specjalistycznej wiedzy AI w danej domenie lub przełomowym innowacjom. Wśród nich są pionierzy AI generatywnej, producenci chipów umożliwiających kolejną generację AI, a także firmy, które stosują AI w kreatywny i przełomowy sposób.

31. Stability AI – Wielka Brytania (założona w 2020). Stability AI to startup stojący za Stable Diffusion, przełomowym, otwartoźródłowym generatorem obrazów na podstawie tekstu, który zapoczątkował rewolucję w generatywnej sztuce. Z misją „AI od ludzi, dla ludzi”, Stability AI sfinansowało i udostępniło Stable Diffusion w 2022 roku, umożliwiając każdemu generowanie obrazów na podstawie tekstowych poleceń – oraz personalizację modelu pod nowe style. To wywołało falę innowacji w dziedzinie obrazowego AI i niezliczonych modeli pochodnych. Stability AI rozwija obecnie inne otwarte modele (takie jak Stable LM dla języka i Dance Diffusion dla muzyki). Udostępniając zaawansowane modele AI jako open source, rzuca wyzwanie zamkniętym podejściom wielkich firm technologicznych i daje moc globalnej społeczności deweloperów i artystów. Firma ma siedzibę w Londynie, a jej badacze pracują na całym świecie. Jej wpływ jest widoczny w tym, jak generatywne AI się upowszechniło – wiele aplikacji i usług używa Stable Diffusion w tle. Etyka Stability AI, opierająca się na transparentności i dostępie publicznym, pomogła ugruntować jej pozycję jako czołowego innowatora AI kształtującego kulturowy i twórczy wpływ sztucznej inteligencji.
32. Cohere – Kanada (założona w 2019). Cohere to znaczący startup w obszarze dużych modeli językowych (LLM), założony przez byłych badaczy Google Brain. Siedziba firmy mieści się w Toronto, a Cohere oferuje platformę API dla NLP opartą na własnych dużych modelach językowych. Deweloperzy mogą wykorzystywać modele Cohere do generowania lub analizy tekstu w aplikacjach takich jak tworzenie treści, podsumowywanie, klasyfikacja i wyszukiwanie. Tym, co wyróżnia Cohere, jest skupienie się na rozwiązaniach dla przedsiębiorstw – firma oferuje prywatność danych i możliwość trenowania modeli na własnych danych firmy. Flagowe modele Cohere (command i embed) mają konkurować z serią GPT OpenAI, a firma pozyskała partnerów, jak Google Cloud. Ponieważ firmy chcą korzystać z LLM bez przesyłania danych do podmiotów zewnętrznych, podejście Cohere „LLM dla Twoich danych” zyskuje popularność. Dzięki znacznemu finansowaniu i zapleczu badawczemu, Cohere jest jednym z czołowych niezależnych laboratoriów AI, które rozwijają językowe AI i udostępniają je przez API chmurowe.
33. AI21 Labs – Izrael (założona w 2017). AI21 Labs to izraelska firma AI przodująca w przetwarzaniu języka naturalnego. Twórca Jurassic-2 – jednego z największych na świecie modeli językowych (178 miliardów parametrów, porównywalny z GPT-3), oferując go przez API do generowania i rozumienia tekstu. AI21 stworzyła także produkty dla konsumentów, jak Wordtune – popularny asystent pisania AI, który potrafi przepisywać i streszczać tekst z ludzką płynnością. Inną innowacją są LLM-y w języku hebrajskim, co czyni AI21 liderem w nieanglojęzycznym NLP. Zespół firmy łączy badaczy AI (w tym Yoava Shohama i Ori Goshen) oraz lingwistów, dzięki czemu AI21 słynie z łączenia głębokiego uczenia i wiedzy językoznawczej – np. ich modele potrafią cytować źródła czy rozkładać złożone zadania. Jako alternatywa dla OpenAI, AI21 Labs kładzie nacisk na wielofunkcyjność i kontrolowalność modeli językowych. Firma prezentuje rosnącą rolę Izraela w innowacjach AI i współpracuje m.in. z Amazon Bedrock, by dotrzeć do firm. Jako jedna z nielicznych firm budujących ogromne LLM-y na świecie, AI21 wyznacza kierunki rozwoju językowego AI.
34. Inflection AI – Stany Zjednoczone (założona w 2022). Inflection AI to nowy startup współzałożony przez znane postacie AI (w tym Reida Hoffmana i Mustafę Suleymana, współzałożyciela DeepMind), który skupia się na tworzeniu osobistych asystentów AI. W 2023 roku Inflection wprowadziło Pi („personal intelligence”) – chatbota AI zaprojektowanego jako wspierający partner konwersacyjny, oferujący przyjazne porady i informacje w bardziej ludzkim, empatycznym stylu. Celem Inflection jest budowa AI, która z czasem zrozumie potrzeby i osobowość użytkownika, aby służyć jako cyfrowy towarzysz lub coach. Firma zebrała ponad 1,5 miliarda dolarów – jeden z największych kapitałów początkowych – by trenować własne duże modele na superkomputerze (z GPU NVIDII). Zespół Inflection łączy ekspertów od uczenia ze wzmocnieniem i bezpieczeństwa, stosując je do dopasowywania zachowania Pi do intencji i wartości użytkownika. Skupiając się na spersonalizowanym, opartym na zaufaniu AI (zamiast ogólnego chatbota do wszystkiego), Inflection AI reprezentuje ważny kierunek: AI dostrojone do relacji jeden na jeden. Ambitna wizja i wsparcie ze strony liderów branży czynią firmę znaczącym graczem na scenie generatywnej AI.
35. Graphcore – Wielka Brytania (założona w 2016). Graphcore to czołowy startup sprzętowy AI, znany ze swoich układów IPU (Intelligence Processing Unit) – nowego typu procesorów zaprojektowanych specjalnie dla AI. Z siedzibą w Bristolu, IPU od Graphcore oferuje masywnie równoległą architekturę z tysiącami rdzeni i dużą ilością pamięci na chipie, co pozwala na efektywne trenowanie sieci neuronowych. Graphcore dostarcza te układy w swoich serwerach IPU-POD oraz przez usługi chmurowe. Ich sprzęt służy w modelach językowych, analizie genomowej i innych zastosowaniach. Graphcore podchodzi do projektowania procesorów od podstaw z myślą o AI, zamiast adaptować GPU. Opracowało także framework Poplar, by ułatwić deweloperom wykorzystanie możliwości IPU. Przy sporym finansowaniu i partnerstwach (Microsoft Azure był jednym z pierwszych inwestorów), Graphcore osiągnęło w pewnym momencie wielomiliardową wycenę jako czołowy europejski startup AI-chipowy. Mimo ostrej konkurencji w chipach AI, technologia Graphcore przesunęła granice wydajności i wpłynęła na postrzeganie innowacyjnych architektur układów dla AI.
36. Cerebras Systems – Stany Zjednoczone (założona w 2016). Cerebras zdobył rozgłos, obierając nietypową drogę w AI-hardware: stworzył największy komputerowy chip świata, by przyspieszać głębokie uczenie. Jego Wafer-Scale Engine (WSE) jest dosłownie wielkości talerza – mieszcząc cały krzemowy wafer rdzeni komputerowych w jednym chipie, który używany jest w komputerach AI serii CS. Najnowszy Cerebras WSE-2 ma ponad 850 000 rdzeni i potrafi trenować ogromne sieci neuronowe niezwykle szybko, trzymając cały model na jednym waferze (eliminując konieczność przesyłania danych między wieloma mniejszymi chipami). Cerebras celuje w zastosowania od LLM po biologię obliczeniową. Z rozwiązań firmy korzystają narodowe laboratoria badawcze i zespoły AI potrzebujące ogromnej mocy. Odradzając tradycyjne rozmiary i architekturę chipów, Cerebras rozwiązuje problem skalowania. Ich śmiała inżynieria (chłodzenie wodne, specjalistyczny kompilator) ugruntowała Cerebras jako innowatora w AI-infrastrukturze, inspirując innych do nieszablonowego myślenia o akceleracji AI. Gdy modele stają się coraz większe, Cerebras proponuje unikalną drogę, by sprostać tym wymaganiom.
37. SenseTime – Chiny (założona w 2014). SenseTime to jedna z najcenniejszych firm AI na świecie, znana z technologii komputerowego widzenia i głębokiego uczenia. Z siedzibą w Hongkongu i Szanghaju, SenseTime oferuje algorytmy i rozwiązania z zakresu rozpoznawania twarzy, analizy obrazu i wideo, autonomicznej jazdy i innych. Technologia ta używana jest w monitoringu smart cities, mobilnych filtrach twarzy, analizach handlowych i systemach asystujących kierowcy. Zwłaszcza rozpoznawanie twarzy SenseTime jest topowe w światowych rankingach i masowo wdrażane przez rządy oraz firmy. Firma prowadzi też badania podstawowe i współpracuje przy frameworkach open source, publikując akademickie prace. SenseTime zadebiutowało na giełdzie w 2022 roku, zyskując miano „jednorożca AI” i filaru rozwoju AI w Chinach, będąc częścią narodowego zespołu AI. Firma wchodzi również w AI-edukację, obrazowanie medyczne i AR/VR. Mimo sankcji USA związanych z kwestiami etycznymi, SenseTime nadal wyznacza standardy komputerowego widzenia i dokładności rozpoznawania twarzy na skalę oraz innowacyjności.
38. Megvii – Chiny (założona w 2011). Megvii – znana z platformy Face++ do rozpoznawania twarzy – to kolejny chiński gigant AI specjalizujący się w komputerowym widzeniu. Face++ API (wprowadzone w połowie lat 2010.) było jednym z pierwszych szeroko używanych serwisów rozpoznawania twarzy w chmurze. Algorytmy Megvii celują w rozpoznawaniu ludzi i obiektów; firma zwyciężyła w międzynarodowych konkursach rozpoznawania twarzy. Portfolio Megvii obejmuje FaceID (weryfikacja tożsamości dla fintech), FacePass (systemy kontroli dostępu) oraz MegEye (rozwiązania miejskiego monitoringu). Megvii weszła również w IoT i robotykę – AI-czujniki i automatyzacja magazynów (dzięki oprogramowaniu Hetu). Podobnie jak SenseTime, Megvii uważana jest za narodowego czempiona AI w Chinach, odpowiadając za wiele smart city i inicjatyw bezpieczeństwa. Firma miała trudności z nieudanym IPO i wpisaniem na listę amerykańskich podmiotów objętych restrykcjami, ale nadal innowuje w dziedzinie vision – ostatnio open source’ując własne modele deep learningu. Megvii, pionier „rozpoznawania twarzy jako usługi” i lider na chińskim rynku security, wyznacza standardy stosowania AI w monitoringu i miejskiej technologii.
39. Darktrace – Wielka Brytania (założona w 2013). Darktrace to lider w cyberbezpieczeństwie AI, znany ze swojego podejścia „Enterprise Immune System”, które wykorzystuje AI do wykrywania i reagowania na cyberzagrożenia. Założony przez matematyków i byłych pracowników brytyjskiego wywiadu, system Darktrace uczy się normalnych „wzorów życia” użytkowników i urządzeń w sieci, po czym natychmiast wykrywa anomalie (mogące wskazywać na atak). Samoucząca się technologia oparta na uczeniu nienadzorowanym pomaga wykrywać zagrożenia, których narzędzia bazujące na sygnaturach nie wychwytują. Moduł Antigena potrafi autonomicznie reagować na ataki (np. spowalniając lub izolując zainfekowane urządzenie). Firma działa globalnie, chroniąc klientów z finansów, zdrowia czy produkcji przed nowymi zagrożeniami – od ataków wewnętrznych po włamania IoT. Darktrace zadebiutował na giełdzie londyńskiej w 2021 r., podkreślając zaufanie rynku do AI w bezpieczeństwie. Przenosząc AI do centrum ochrony przedsiębiorstw, Darktrace zmienił myślenie o cyberochronie na adaptacyjną, opartą o AI – konieczną ewolucję w obliczu coraz bardziej wyrafinowanych ataków. Sukces firmy zainspirował wiele innych startupów do rozwoju rozwiązań bezpieczeństwa wykorzystujących AI.
40. DeepL – Niemcy (założona w 2017). DeepL jest powszechnie uznawany za dostarczającego najdokładniejsze na świecie tłumaczenia językowe AI. Niemiecka firma stworzyła system tłumaczenia maszynowego oparty na sieciach neuronowych, który wielu użytkowników uznaje za bardziej naturalny i subtelny niż Google Translate dla niektórych par językowych. DeepL trenował swoje modele na superkomputerze, korzystając z ogromnych zbiorów danych dwujęzycznych z internetu – początkowo dla języków europejskich. Flagowy produkt – DeepL Translator – zyskał popularność dzięki płynności, szczególnie w zakresie wyrażeń idiomatycznych. Obecnie obsługuje także japoński, chiński i kolejne języki, oferuje API i abonament dla firm. DeepL wprowadził funkcje asysty pisania, sugerując ekspansję w szersze usługi językowe oparte na AI. Skupiając się na jakości i wykorzystując bogate europejskie dane lingwistyczne, DeepL zmusił gigantów technologicznych do podniesienia poprzeczki w tłumaczeniach. To przykład specjalistycznego dostawcy AI wygrywającego z większymi rywalami w wąskiej niszy – w tym przypadku tłumaczeniach. W świecie, gdzie komunikacja wymaga natychmiastowego tłumaczenia, technologia DeepL wyróżnia się, skutecznie przełamując bariery językowe z pomocą AI.
41. BenevolentAI – Wielka Brytania (założona w 2013). BenevolentAI to lider w dziedzinie AI-dziedziny odkrywania leków i badań biomedycznych. Firma z siedzibą w Londynie stworzyła platformę AI analizującą olbrzymie ilości danych naukowych (publikacje, dane molekularne, badania kliniczne) w celu znalezienia nowych powiązań i podpowiadania terapii chorób. Algorytmy BenevolentAI łączą NLP (analiza artykułów, patentów), grafy wiedzy i uczenie maszynowe, by przewidywać powiązania między lekami a celami biologicznymi i wskazywać obiecujące cząsteczki. Model przyniósł firmie sukcesy – np. wskazanie istniejącego leku (Baricitynib) jako terapii COVID-19, co potwierdzono potem w badaniach klinicznych. Firma współpracuje z dużą farmacją i ma własny pipeline kandydatów na leki AI (np. na ALS czy wrzodziejące zapalenie jelita). W 2022 r. weszła na giełdę przez SPAC, odzwierciedlając apetyt inwestorów na AI w ochronie zdrowia. Działalność BenevolentAI pokazuje, jak AI może znacznie przyspieszyć i poprawić proces odkrywania leków, oszczędzając lata badań. Integracja deep learning z wiedzą biomedyczną czyni z niej jedną z najważniejszych firm na styku AI i nauk o życiu.
42. Tempus – Stany Zjednoczone (założona w 2015). Tempus to firma z Chicago zajmująca się medycyną precyzyjną, która stosuje AI i big data do walki z rakiem i innymi chorobami. Założona przez Erica Lefkofsky’ego, stworzyła jedną z największych na świecie bibliotek danych molekularnych i klinicznych przez sekwencjonowanie DNA/RNA pacjentów onkologicznych i zbieranie rekordów klinicznych na dużą skalę. Tempus wykorzystuje AI do analizy tych danych – np. budując modele predykcyjne dla onkologów przy doborze terapii (dopasowanej do profilu genetycznego guza) lub identyfikując pacjentów do badań klinicznych. Rozwija również narzędzia AI dla radiologii i patologii, np. algorytmy do wykrywania nowotworów na obrazach. W czasie pandemii COVID-19 używał AI do oceny ryzyka pacjentów. Z wyceną ponad 8 mld USD, Tempus jest liderem medycyny spersonalizowanej opartej na danych. Pokazuje, jak AI może zmienić opiekę zdrowotną przez przetwarzanie olbrzymich zbiorów danych, prowadząc do indywidualnych terapii. Firma współpracuje zarówno z akademickimi klinikami, jak i szpitalami lokalnymi, a jej platforma AI jest szeroko wdrożona, przyspieszając odkrycia i pomagając lekarzom lepiej dobierać leczenie.
43. Insilico Medicine – Hongkong (założona w 2014). Insilico Medicine to pionier AI w odkrywaniu leków, szczególnie znany z generatywnej chemii. Platforma AI firmy (Chemistry42) projektuje nowe cząsteczki o pożądanych właściwościach, wykorzystując generatywne sieci przeciwstawne (GAN) i inne techniki deep learning. Insilico zwróciło uwagę świata, gdy AI zaprojektowała potencjalny lek na zwłóknienie w 21 dni (co normalnie trwa miesiącami), oraz kiedy w 2021 r. wprowadziła związek odkryty przez AI do I fazy badań klinicznych (jeden z pierwszych AI-odkrytych leków na tym etapie). Technologia firmy obejmuje także PandaOmics (odkrywanie celów molekularnych) i podejścia multimodalne, łączące genomię, proteomię i dane kliniczne. Insilico, z podwójną siedzibą w Hongkongu i Nowym Jorku, współpracuje z branżą farmaceutyczną czy nawet bada leki na starzenie się. Pokazując, że AI potrafi szybko generować wartościowe kandydaty leków, Insilico uchodzi za wzór potencjału AI rewolucjonizującego badania i rozwój farmaceutyczny, skracając czas i koszty wprowadzania nowych medykamentów na rynek.
44. Midjourney – Stany Zjednoczone (założona w 2021). Midjourney to niezależne laboratorium badawcze, które zyskało sławę dzięki generatorowi obrazów AI o tej samej nazwie. Model Midjourney, dostępny przez bota na Discordzie, tworzy zachwycające dzieła sztuki z tekstowych opisów – od fotorealizmu po style ilustracyjne – i zdobył oddaną społeczność. Prace Midjourney często są cenione za walory artystyczne i wykorzystywane przez projektantów, artystów, a nawet media. Firma dynamicznie rozwija model (w 2023 r. już V5), zwiększając rozdzielczość, spójność i rozumienie promptów. W przeciwieństwie do konkurencji Midjourney jest nieco skryta jeśli chodzi o architekturę i dane treningowe, co buduje aurę tajemnicy. Finansuje się z subskrypcji, nie z wielkich inwestycji korporacyjnych. Popularność Midjourney pokazuje kulturowy wpływ generatywnego AI – obrazy tej firmy wygrywają konkursy sztuki i stają się viralami. Dając ludziom możliwość bycia artystą za pomocą kilku słów, Midjourney wyznacza trendy kreatywności wspieranej AI, pokazując, że nawet mały, skoncentrowany zespół może mieć ogromny wpływ na scenę AI.
45. Character.AI – Stany Zjednoczone (założona w 2021). Character.AI to platforma chatbotów umożliwiająca użytkownikom tworzenie i interakcję z AI-personami – od postaci historycznych, przez fikcyjne, po autorskie awatary. Współzałożona przez byłych badaczy Google Brain, firma opiera się na dużych modelach językowych zoptymalizowanych pod dialog. Na stronie Character.AI możesz porozmawiać z empatycznym botem-terapeutą, debatować z Sokratesem czy uzyskać odpowiedź od Pikachu – AI przekonująco wciela się w „postać”. To sprawiło, że Character.AI jest niezwykle popularny jako rozrywka i platforma społecznościowa, przyciągając miliony użytkowników (szczególnie z pokolenia Z), którzy integrują się z AI w rozmowach. Użytkownicy mogą też tworzyć własne postaci przez podanie kilku wskazówek i przykładowych dialogów, co inicjuje efekt społecznościowy. Dynamiczny wzrost Character.AI – bez formalnej aplikacji mobilnej (do niedawna) czy intensywnego marketingu – pokazuje ogromny apetyt na interaktywną, konwersacyjną AI, która wydaje się osobista i zabawna. Stawiając na otwarte, kreatywne dialogi, Character.AI wypracowała niszę w generatywnym boomie AI – AI jako rozrywka i kreatywność społeczna.
46. Mistral AI – Francja (założona w 2023). Mistral AI to młody startup, który przyciągnął ogromne zainteresowanie jako część europejskiej ofensywy w tworzeniu własnych fundamentalnych modeli AI. Założony przez byłych badaczy z Meta i Google, Mistral zebrał rekordowe 105 mln euro rundy seed (jedną z największych w AI) z ambicją rozwoju otwartych dużych modeli językowych i generatywnego AI z myślą o europejskich językach i wartościach. W połowie 2023, zaledwie kilka tygodni po powstaniu, Mistral udostępnił 7-miliardowy model językowy (Mistral 7B) do nieograniczonego, darmowego wykorzystania, który pokonuje konkurencję tej wielkości. Ta strategia otwartego udostępniania potężnych AI ma pobudzić innowacje. Mistral celuje w rywalizację z amerykańskimi gigantami, stawiając na wydajność i transparentność. Z siedzibą w Paryżu, to część ruchu na rzecz cyfrowej suwerenności Europy w AI. Choć to początek, pierwsze produkty i ogromne finansowanie czynią Mistral AI jednym z najbardziej obiecujących startupów AI na świecie, udowadniając, że talent i zasoby poza Doliną Krzemową mogą dokonać znaczących przełomów w AI.
47. Anduril Industries – Stany Zjednoczone (założona w 2017). Anduril to firma technologii obronnych, wprowadzająca AI, autonomię i robotykę do zastosowań wojskowych i bezpieczeństwa. Założył ją Palmer Luckey (twórca Oculus VR), a portfolio obejmuje platformę Lattice – backbone oprogramowania AI integrujący sygnały z sensorów, dronów czy wirtualnej rzeczywistości, by dać operatorom autonomiczne wykrywanie zagrożeń i kontrolę. Anduril tworzy autonomiczne wieże obserwacyjne (np. na granicy USA-Meksyk), drony wartownicze do ochrony baz, a nawet podwodne drony dla Marynarki. Szczególnie znany produkt to Ghost 4 – quadkopter AI, mogący działać zespołowo bez operatora. Anduril właśnie przejął też firmę lotniczą, by budować AI-pociski krążące („latające drony bojowe”). Jako disruptor rodem z Doliny Krzemowej w tradycyjnie powolnej branży obronnej, Anduril (szybki prototypowanie, aktualizacje softu) i autonomiczne systemy zapewniły firmie kontrakty rządowe. Przewodzi trendowi wprowadzania AI do obronności – od analizy czujników po sterowanie pojazdami bezzałogowymi – czyniąc wojsko bardziej „autonomicznym i świadomym sytuacji”. Sukces Anduril podkreśla strategiczne znaczenie AI w bezpieczeństwie narodowym.
48. Nuro – Stany Zjednoczone (założona w 2016). Nuro specjalizuje się w autonomicznych pojazdach dostawczych – autonomicznych robotach do handlu lokalnego. Założony przez byłych inżynierów Google-autonomicznych pojazdów, Nuro stworzył mały, elektryczny pojazd bez kierownicy i siedzeń, przeznaczony do przewożenia towarów, a nie osób. Pojazdy R2 jeżdżą po ulicach, dostarczając zakupy, jedzenie lub paczki do domów klientów. AI Nuro prowadzi pojazd do ~40 km/h, omijając dzielnice i realizując pilotażowe dostawy (Arizona, Teksas). Firma współpracuje np. z Krogerem (dostawy spożywcze) i Domino’s (dostawy pizzy). Ostatnio Nuro przeszedł na model platformowy – licencjonuje autonomię Nuro Driver innym producentom pojazdów. To pozwala firmom z motoryzacji i logistyki wdrażać autonomię Nuro do dostaw i robotaksówek, przyspieszając jej popularyzację. Nuro podkreśla, że przejechało już ponad milion mil autonomicznych bez winy wypadków, kładąc akcent na bezpieczeństwo. Wraz ze wzrostem e-commerce i dostaw na żądanie, Nuro z AI-wspieranymi dostawami ostatniej mili rozwiązuje kluczowy problem i pokazuje, jak autonomia zmienia codzienne usługi. Jest jednym z najbardziej zaawansowanych w rzeczywistych wdrożeniach autonomii – na równi z firmami skupionymi na przewozie osób.
49. Yitu Technology – Chiny (założona w 2012). Yitu to chińska firma AI znana ze swoich zaawansowanych algorytmów rozpoznawania twarzy oraz rozwiązań smart city. Firma powstała w Szanghaju i stworzyła algorytmy rozpoznawania twarzy o topowej dokładności w globalnych rankingach. Tech Yitu jest wdrażany w punktach kontroli bezpieczeństwa, bankowości (płatności z autoryzacją twarzy) czy przez policję do identyfikacji osób na nagraniach. Poza vision, Yitu działa także w AI dla zdrowia – jej system obrazowania medycznego Yitu Care pomaga radiologom wykrywać choroby z tomografii i rezonansu. Yitu oferuje także produkty dla zarządzania miastem, jak analiza ruchu, a nawet analityka sprzedaży, przez platformę City Brain. Nazwa firmy oznacza „głęboką świadomość” po chińsku – odzwierciedla jej ambicje w podstawowych badaniach AI. Jak inne firmy (SenseTime, Megvii, CloudWalk), Yitu brało udział w chińskim „narodowym zespole AI”. Spotkało też ograniczenia prawne USA, ale kontynuuje innowacje – ostatnio kładąc nacisk także na AI w odkrywaniu leków. Yitu znane jest także z zabezpieczenia szczytu G20 w 2017 r. swoją technologią. Podsumowując, Yitu to znaczący gracz pokazujący szerokie zastosowania AI – od bezpieczeństwa publicznego po zdrowie – i symbolizujący szybki rozwój AI w Chinach.
50. CloudWalk Technology – Chiny (założona w 2015). CloudWalk to kolejny z „Czterech Smoków Computer Vision” w Chinach, specjalizujący się w rozpoznawaniu twarzy i AI dla fintech. Firma z Guangzhou powstała przy Akademii Nauk Chin, szybko stając się głównym dostawcą technologii rozpoznawania twarzy dla banków i lotnisk. Jej oprogramowanie obsługuje skanowanie twarzy w Bank of China i innych instytucjach, pomagając w autoryzacji klientów i zapobieganiu oszustwom. CloudWalk dostarcza także systemy AI do kontroli pasażerów w lotnictwie i uczestniczy w pilotażach smart city. Na polu technologii pracowała nad 3D-strukturalnym światłem dla poprawy dokładności i odporności na fałszywe rozpoznania. W 2021 r. CloudWalk zadebiutował jako jeden z pierwszych startupów AI na chińskim rynku STAR. Obecnie firma rozwija infrastrukturę AI – własną chmurę i urządzenia edge computing do obsługi modeli AI. Droga od akademii do komercyjnego sukcesu pokazuje, jak rządowe badania AI mogą przełożyć się na szerokie wdrożenia gospodarcze. Skupiając się na finansach – gdzie zaufanie i precyzja są kluczowe – CloudWalk upowszechnił autoryzację twarzą w codziennym życiu w Chinach, odgrywając ważną rolę w masowym wdrażaniu usług opartych na AI.

Miejsca 51–70: Branżowi pionierzy AI

Ta grupa wyróżnia firmy, które stosują AI w wyspecjalizowanych dziedzinach – od zaawansowanych producentów układów i firm programistycznych ulepszających dane korporacyjne, po innowatorów w takich sektorach jak ochrona zdrowia, finanse czy cyberbezpieczeństwo. Dowodzą głębi wiedzy w swoich niszach oraz wpływu w danych ekosystemach.

51. iFlytek – Chiny (założona w 1999). iFlytek to wiodąca chińska firma zajmująca się rozpoznawaniem mowy i przetwarzaniem języka naturalnego, często porównywana do amerykańskiej Nuance (w pewnych aspektach ją wyprzedziła). Siedziba główna znajduje się w Hefei, a firma od dekad skupia się na sprawieniu, by maszyny rozumiały i generowały mowę ludzką. Technologia głosowa iFlytek jest wszechobecna w Chinach – napędza asystentów głosowych w smartfonach, automatyczne usługi transkrypcji, aplikacje do nauki języków, a nawet pozwala milionom użytkowników wprowadzać komendy głosowe w różnych chińskich dialektach. Sztuczna inteligencja iFlytek umożliwia tłumaczenie mowy chińsko-angielskiej w czasie rzeczywistym i była używana nawet w dyplomacji. Firma dostarcza też AI do edukacji (np. automatyczne ocenianie wypracowań przez NLP) i dla sądów (zamiana mowy na tekst na salach rozpraw). Przykładem innowacji jest urządzenie iFlytek Translator, popularne wśród podróżnych. iFlytek jest notowana na giełdzie w Shenzhen od 2008 roku i jest częścią chińskiego narodowego zespołu AI; określana jest jako “Super Mózg rozpoznawania głosu”. Specjalizując się w mowie i języku oraz gromadząc ogromne ilości danych mówionych, iFlytek stała się domyślnym dostawcą technologii głosowych AI w regionie Azji i Pacyfiku, mając ogromny wpływ na to, jak ludzie komunikują się z maszynami za pomocą mowy.
52. Oracle – Stany Zjednoczone (założona w 1977). Oracle, globalny gigant oprogramowania dla przedsiębiorstw, zintegrował AI we wszystkich swoich rozwiązaniach chmurowych i aplikacjach biznesowych, stając się kluczowym enablerem AI w firmowym IT. Sztandarowy przykład to Oracle Autonomous Database, wykorzystująca uczenie maszynowe do samooptymalizacji i samodzielnego zabezpieczania bez udziału administratora. Szeroki pakiet Oracle’a (ERP, SCM, HR, CX) zawiera obecnie funkcje AI – np. prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw, inteligentną selekcję kandydatów w rekrutacji czy personalizację doświadczeń klienta. Oracle Cloud Infrastructure oferuje usługi AI i obsługuje wiele dużych obciążeń AI (Oracle nawiązał partnerstwo z NVIDIA, by udostępnić ich hardware i software na OCI). Oracle udostępnia również gotowe modele AI (wizja, język, wykrywanie anomalii) i narzędzia data science. Ostatnią inicjatywą jest szkolenie i certyfikacja setek tysięcy deweloperów chmurowych na Bliskim Wschodzie w zakresie AI w ramach ekspansji. Dzięki bazie klientów z sektora enterprise, Oracle implementuje AI, by automatyzować procesy i uzyskiwać predykcyjne wnioski z danych. Mimo że nie jest tak widoczny jak konkurenci, Oracle odgrywa ogromną rolę w zakulisowej adopcji AI – szczególnie dzięki chmurze i bazom danych – czego wpływ jest odczuwalny w globalnych branżach.
53. SAS Institute – Stany Zjednoczone (założona w 1976). SAS to weteran oprogramowania analitycznego, który rozwinął swoją platformę, by objąć AI i uczenie maszynowe w przedsiębiorstwach. Na długo przed erą “AI”, SAS pomagał firmom analizować dane przy użyciu narzędzi statystycznych. Obecnie SAS Platform obejmuje narzędzia do budowy i wdrażania modeli predykcyjnych, wizji komputerowej, NLP, zautomatyzowanego AutoML, a wszystko to obsługuje cały pipeline danych. SAS jest szczególnie silny w sektorach z restrykcyjnymi wymogami prawnymi – jak bankowość (wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem), zdrowie czy administracja. Oferuje rozwiązania branżowe, jak SAS Viya (natwna chmurowa platforma ML) oraz customer intelligence z AI w segmentacji. Słynie z dużego zespołu data scientistów i ekspertów dziedzinowych, często podkreślając wyjaśnialność AI – ważne w korporacjach. Mimo licznej nowej konkurencji, dekady zaufania i integracji z systemami krytycznymi zapewniają SAS długotrwałą pozycję. Regularnie jest liderem rankingów narzędzi data science. Aktualizując technologię i otwierając się na integracje open-source, SAS pozostaje kluczowym graczem, zapewniając przedsiębiorstwom bezpieczną i kontrolowaną adaptację AI.
54. SambaNova Systems – Stany Zjednoczone (założona w 2017). SambaNova to startup z branży hardware AI i zintegrowanych systemów, budujący platformy nowej generacji do obliczeń AI. Ich Reconfigurable Dataflow Architecture zaimplementowano w autorskich chipach i systemach, które świetnie sobie radzą z trenowaniem i uruchamianiem dużych modeli. Flagowym produktem jest system DataScale, łączący te procesory z zoptymalizowanym oprogramowaniem, zapewniając dużą przepustowość dla zadań AI. Wyróżnia się koncentracją na modelu AI-as-a-service: zamiast sprzedaży chipów, oferuje sprzęt i modele w modelu subskrypcyjnym lub chmurowym, upraszczając zadania dla firm. Na przykład SambaNova dostarcza usługę opartą na modelu językowym GPT uruchomioną na własnym sprzęcie. Firma z Palo Alto pozyskała partnerstwa (Departament Energii USA, inwestycje SoftBank, NVIDIA) i wyceniana była powyżej 5 mld USD. Konkurując z innymi startupami chipowymi, SambaNova podkreśla elastyczność (przeprogramowywane układy) oraz efektywność obsługi bardzo dużych modeli. Gdy modele AI się rozrastają i komplikują, technologia SambaNova toruje drogę alternatywie dla klastrów GPU, a ich podejście “systemów pod klucz” wpływa na to, jak firmy wdrażają zaawansowaną AI bez gigantycznych inwestycji w infrastrukturę.
55. Cambricon Technologies – Chiny (założona w 2016). Cambricon to przez wielu określana jako “chińska Nvidia”, pionier rodzimych układów AI. Wyrosła z Chińskiej Akademii Nauk, a jej pierwszy produkt, Cambricon-1A, był w 2017 r. pierwszym na świecie komercyjnym chipem AI dla urządzeń mobilnych (wbudowany w Huaweia Kirin). Cambricon rozwinął portfolio o chipy do centrów danych (Cambricon MLU) obsługujące uczenie i inferencję AI w chmurze oraz akceleratory edge. To kluczowa firma w staraniach Chin o technologiczną samowystarczalność po restrykcjach eksportowych USA. Chipy Cambricon są używane w serwerach Alibaby i superkomputerach do AI. Spółka zadebiutowała na giełdzie STAR w Szanghaju w 2020, wyceniana na wiele miliardów USD. Skupia się na przetwarzaniu równoległym sieci neuronowych i efektywnym wykorzystaniu pamięci. W dobie napięć geopolitycznych Cambricon stoi na czele lokalnych innowacji półprzewodnikowych dla AI, pozwalając chińskim firmom trenować modele AI na własnym sprzęcie.
56. Horizon Robotics – Chiny (założona w 2015). Horizon Robotics to firma z Pekinu specjalizująca się w układach AI edge dla samochodów smart i IoT. Założona przez byłego pioniera deep learningu w Baidu, jej celem jest dostarczanie inteligencji na urządzenia końcowe. Procesory Journey zaprojektowano do autonomicznej jazdy i ADAS w autach – realizują wykrywanie obiektów, monitorowanie kierowcy i fuzję sensorów przy niskim poborze mocy. Chipy Horizon zostały wdrożone przez wielu chińskich producentów aut i dostawców Tier1. Firma produkuje też chip Sunrise do inteligentnych kamer i systemów miejskiego nadzoru. Mając wsparcie finansowe (ponad 1,3 mld USD, m.in. Volkswagen, Intel Capital), Horizon zaliczana jest do czołówki chińskich startupów chipowych, bywa porównywana do wysiłków Tesli w chipach FSD. W 2022 VW ogłosił partnerstwo z Horizon na miliony aut w Chinach. Dostarczając efektywny, wyspecjalizowany hardware AI dla edge, Horizon odpowiada na potrzebę inteligencji “tu i teraz” w samochodach i innych urządzeniach. To dowód na przechodzenie od AI w chmurze do “smart na edge”, co jest kluczowe przy wymaganiach niskich opóźnień i wysokiej prywatności.
57. Aurora Innovation – Stany Zjednoczone (założona w 2017). Aurora to firma od technologii samojezdnych, która rozwija platformę Aurora Driver – “kierowcę” autonomicznych pojazdów. Założona przez weteranów autonomii z Google (Waymo), Tesli i Ubera, Aurora oferuje pełny stack software+hardware do samojezdności. Po początkowym skupieniu się na robotaksach firma przesunęła nacisk na autonomiczne ciężarówki, uznawane za bardziej opłacalny rynek. Testuje samojezdne ciężarówki Peterbilt i Volvo w Teksasie. System Aurory używa lidaru, radarów i kamer oraz AI do percepcji i planowania trajektorii. Cechą wyróżniającą jest własny FirstLight Lidar (technologia Blackmore) z modulacją częstotliwości dla długiego zasięgu. Aurora współpracuje z FedExem, Uber Freight i producentami ciężarówek, planując komercyjny start usługi truckingu autonomicznego w najbliższych latach. Spółka weszła na giełdę przez SPAC w 2021. Holistyczne podejście do autonomii – od ciężarówek po samochody, sprzęt i oprogramowanie – oraz zespół ekspertów czynią z Aurory liczącego się gracza branży AV, zdeterminowanego, by bezpieczna technologia kierowcy-robota pojawiła się na autostradach i w sieciach ride-hailingowych.
58. Pony.ai – Chiny/Stany Zjednoczone (założona w 2016). Pony.ai to światowy lider autonomicznej jazdy, obecny w Dolinie Krzemowej i w kilku chińskich metropoliach. Założona przez byłego dyrektora ADAS Baidu, firma rozwija systemy autonomii poziomu 4 i testuje je w robotaksi. W Kantonie i Pekinie Pony.ai prowadzi usługi robotaksi (częściowo bez kierowcy w określonych strefach), w ramach których przejechano dziesiątki tysięcy kursów. Była też jedną z pierwszych, które testowały robo-trucki w Chinach. Technologia Pony.ai wykorzystuje deep learning do percepcji i predykcji oraz partnerstwa z autogiantami jak Toyota i Hyundai w zakresie integracji autonomii z pojazdami. Ważny kamień milowy: w 2022 Pony.ai uzyskała licencję na jazdę w pełni bez kierowcy w Pekinie – pierwsza taka wśród chińskich startupów. Wycena to ok. 8,5 mld USD. Jako nieliczna łączy ekosystemy USA i Chin, korzystając z talentów i otoczenia regulacyjnego obu. Odzwierciedla to binacjonalny charakter wyścigu autonomicznych pojazdów, a jej postępy wyznaczają politykę i standardy AV, również zdobywając pierwszą licencję na produkcję pojazdów autonomicznych w Chinach. Jako jedna z najbardziej zaawansowanych prywatnych firm AV, Pony.ai kształtuje branżowe praktyki i benchmarki w świecie aut bez kierowcy.
59. Zoox – Stany Zjednoczone (założona w 2014). Zoox to firma AV należąca do Amazona (przejęcie w 2020), unikalna, bo od zera opracowała w pełni własny pojazd robotaksi. Zamiast modyfikować istniejące auta, Zoox zaprojektował futurystyczny, dwukierunkowy samochód elektryczny bez kierownicy do autonomicznego ride-hailingu. Pojazd mieści cztery osoby siedzące naprzeciw siebie, przystosowany jest pod aglomeracje miejskie, z prędkością maks. ok. 120 km/h. Stack AI obsługuje nawigację, percepcję (lidar, radar, kamery) i unikatowe czterokołowe skrętne podwozie do manewrowania w miastach. Testy odbywają się m.in. w San Francisco i Las Vegas. Pełna kontrola nad sprzętem i software’em pozwala Zoox zoptymalizować doświadczenia pasażera (np. drzwi przesuwne, komunikaty robota) i bezpieczeństwo. Poparcie Amazona sugeruje potencjalną integrację z logistyką, ale na razie firma skupia się na wizji robotaksów. W 2020 Zoox pokazał publicznie autonomiczną jazdę, a w 2023 ruszyły pilotaże pracownicze. Ambitny approach aut bez kierowcy od zera inspiruje branżę do wymyślania na nowo koncepcji taksówki miejskiej bez ograniczeń związanych z kierowcą. Jako producent aut i firma AI, Zoox to mocny przykład innowacji full-stack w autonomicznej mobilności.
60. Automation Anywhere – Stany Zjednoczone (założona w 2003). Automation Anywhere to lider w robotic process automation (RPA), oferując platformę, na której użytkownicy mogą tworzyć boty automatyzujące powtarzalne cyfrowe zadania w firmach. Konkurując z UiPath, Automation Anywhere integruje AI przez IQ Bot, który potrafi czytać półstrukturalne dokumenty przy użyciu computer vision i NLP (np. wyciągać dane z PDF czy e-maili). Wprowadziła także narzędzie Bot Insight do monitorowania botów przez AI analytics. Interfejs AARI (Automation Anywhere Robotic Interface) pozwala na współpracę człowiek-bot w trybie konwersacyjnym. Automatyzacja rutynowych, regułowych zadań pozwala uwolnić ludzką pracę i zwiększyć efektywność. Platforma jest natywna dla chmury i szeroko stosowana w finansach, BPO, zdrowiu itd. Jako organizacje prowadzą transformację cyfrową, Automation Anywhere wdraża “cyfrową siłę roboczą” programowych botów jako etap przed pełną adopcją AI. Pozyskując ponad 800 mln USD i operując w 90+ krajach, firma ma wpływ na automatyzację wspieraną AI w operacjach biurowych na całym świecie.
61. H2O.ai – Stany Zjednoczone (założona w 2012). H2O.ai to open-source’owy lider platform ML i AI. Flagowy produkt, H2O, to popularna biblioteka ML z wydajnym przetwarzaniem big data w pamięci. Firma stworzyła też H2O Driverless AI – nagradzane narzędzie AutoML automatyzujące inżynierię cech, strojenie modeli i interpretację w celu przyspieszenia pracy data scientistów. Siłą H2O.ai jest połączenie open-source ze wsparciem enterprise – firma stoi za popularnymi algorytmami (np. XGBoost), a także rozwija techniki explainable AI (np. integracja LIME dla modeli H2O). Obsługuje banki, ubezpieczycieli, detalistów (np. scoring kredytowy, wykrywanie anomalii, personalizacja), a ostatnio uruchomił H2O Wave (do tworzenia aplikacji AI) i H2O Hydrogen Torch (do deep learningu). Platforma (feature store, app store, itd.) pozycjonuje H2O.ai jako budowniczego korporacyjnej “chmury AI”. AI H2O używana jest m.in. do prognozowania szeregów czasowych czy optymalizacji GPU we współpracy z NVIDIA. H2O.ai przyspiesza modelowanie AI na świecie, stawiając na otwartość i automatyzację w ML.
62. Dataiku – Francja/Stany Zjednoczone (założona w 2013). Dataiku to kluczowy gracz na rynku platform AI i ML dla enterprise, oferując narzędzie do kolaboracyjnej pracy data scientistów i analityków biznesowych – od przygotowania danych po wdrażanie rozwiązań AI. Produkt Dataiku DSS (Data Science Studio) oferuje jedno środowisko do przygotowania danych, wizualizacji, budowy modeli (AutoML lub kod w Python/R), i MLOps. Celem Dataiku jest demokratyzacja AI w firmach, umożliwiając angażowanie użytkowników o różnych umiejętnościach – GUI dla laików, kod dla programistów. Obsługuje pluginy, integrację z big data (Spark, Hadoop) i chmurami. Zaufało mu 500+ firm m.in. w handlu, finansach, produkcji – np. do prognoz popytu, optymalizacji łańcucha dostaw czy analityki klienta. Siedziba w Nowym Jorku i Paryżu, uzyskał status jednorożca i pozycję lidera Gartnera w ML. Stawiając na governance, reużycie i współpracę, Dataiku pomaga firmom skalować AI bez utraty kontroli. To przykład, jak platformy łączą dane z wartością biznesową AI i kształtują sposób organizacji zespołów i projektów AI.
63. Adobe – Stany Zjednoczone (założona w 1982). Adobe, gigant rynku kreatywnego, całkowicie zaadaptował AI do wzmacniania kreatywności i mediów cyfrowych w ramach Adobe Sensei. Sensei napędza inteligentne funkcje: content-aware fill i neural filters w Photoshopie, AI we wspomaganiu montażu w Premiere Pro czy analizę marketingową i personalizację w Adobe Experience Cloud. W 2023 Adobe wypuściło Firefly – generatywne modele AI do grafiki i efektów tekstowych zintegrowane z Creative Cloud (generacja obrazów z tekstu, stylizacja fontów przez AI). Ważne, że Firefly trenuje na treściach z licencją/public domain, by być legalna w komercji. Funkcje AI sięgają też Acrobata (np. automatyczne rozpoznawanie formularzy) oraz nowych dziedzin, jak 3D (Mixamo). Adobe przez AI automatyzuje żmudne czynności – np. tagowanie zdjęć, tworzenie wielu wariantów reklam. Ogromna baza użytkowników Adobe sprawia, że podejście do współpracy człowiek-AI w kreacji staje się branżowym standardem. Firma stawia na narzędzia “co-pilot” (AI jako asystent twórczy, nie zastępca), co wpływa na postrzeganie AI w sztuce i contentcie.
64. Scale AI – Stany Zjednoczone (założona w 2016). Scale AI zasłynął jako dostawca usług wysokiej jakości anotacji danych do trenowania modeli AI, a dziś oferuje pełen suite rozwiązań data-centric AI. Początkowo platforma łączyła software i ludzką siłę roboczą do oznaczania obrazów, wideo, map, chmur punktów LiDAR, itp. – kluczowych np. dla AV (obsługuje m.in. Teslę). Scale zbudował następnie Nucleus (platformę do zarządzania danymi) i Ascend (testowanie i walidacja modeli) do lepszego kuratoriowania i oceny datasetów. Ostatnio wystartował Scale Spellbook – narzędzia do wdrażania large language models przez firmy (promptowanie, tuning, deployment własnych LLMów). Klientami są OpenAI, rządy, korporacje; Scale AI stał się layerem infrastrukturalnym rozwoju AI, koncentrując się na newralgicznym etapie przygotowania danych. Skutecznie rozwiązuje problem “śmieci na wejściu = śmieci w AI” – dane to paliwo AI, a lepsze pipeline’y dają lepsze modele. Swoim sukcesem pokazuje wagę dobrego zarządzania danymi w AI i wpływa na cały rynek.
65. Exscientia – Wielka Brytania (założona w 2012). Exscientia jest pionierem AI w projektowaniu leków – jako pierwsza firma wprowadziła zaprojektowane przez AI leki do badań klinicznych. Jej platforma używa deep learningu i algorytmów ewolucyjnych do eksploracji przestrzeni chemicznej i optymalizacji molekuł pod kątem wielu parametrów (siła działania, selektywność, toksyczność itd.). Współpraca z Sumitomo Dainippon Pharma pozwoliła Exscientii jako pierwszej doprowadzić AI-drug (na OCD) do prób na ludziach (2020). Firma ma pipeline leków na nowotwory, immunologię, niektóre są już w klinice. W pandemii COVID-19 jej AI identyfikowała potencjalne antywirusy. Exscientia preferuje podejście “centaur” – AI działa ramię w ramię z chemikami. W 2021 przejęła Allcyte, dodając AI do medycyny precyzyjnej (analiza reakcji tkanek pacjenta na leki). Debiut na Nasdaq w 2021 podkreślił rewolucyjny potencjał AI w farmacji, skracając czas i koszty powstawania nowych molekuł. Exscientia to przykład przyspieszania innowacji przez AI w tradycyjnie powolnych i kosztownych procesach, potencjalnie przybliżając nowe terapie pacjentom.
66. Viz.ai – Stany Zjednoczone (założona w 2016). Viz.ai to czołowa spółka healthtech, wykorzystująca AI do usprawniania opieki nad udarem i stanami nagłymi. Oprogramowanie, zatwierdzone przez FDA, używa deep learningu do analizy tomografii mózgu w celu wykrywania zatorowości naczyń większych – powiadamiając neurologów w kilka minut, co jest kluczowe dla powodzenia leczenia udaru. Viz.ai integruje to AI z aplikacją mobilną koordynującą działania ER, radiologów i neurologów, budując workflow oparty na AI do triage’u udarowego. Dzięki temu w wielu szpitalach skrócono czas do leczenia. Viz.ai rozwinęła platformę o wykrywanie innych stanów nagłych (zator płucny, tętniaki aorty, wylewy) oraz workflow (powiadomienia o transferze pacjenta). Podejście firmy – “inteligentna koordynacja opieki” – pokazuje, jak AI nie tylko interpretuje dane, ale też usprawnia komunikację lekarzy. Silne wsparcie inwestycyjne oraz wdrożenia w licznych szpitalach stawiają Viz.ai na czele klinicznego AI, ratując czas i życie. Jej sukces w udarze to wzorzec dla zastosowania AI w innych pilnych diagnozach medycyny.
67. SentinelOne – Stany Zjednoczone (założona w 2013). SentinelOne to szybko rozwijająca się firma cybersecurity używająca AI do ochrony punktów końcowych (endpoint protection) oraz EDR. Na końcówkach (laptopy, serwery, workloady w chmurze) wdraża inteligentne agenty analizujące w czasie rzeczywistym zachowania – AI wykrywa malware, exploity, anomalie (również zero-day). Modele SentinelOne analizują sekwencje wydarzeń systemowych, identyfikując podstępne ataki i automatyzując reakcje – np. izolując zarażoną maszynę. Takie podejście wyprzedza klasyczne antywirusy i lepiej radzi sobie np. z ransomware. SentinelOne oferuje także XDR (rozszerzoną detekcję), korelującą dane z endpointów, sieci, użytkowników. Publiczna emisja (2021) potwierdziła popyt na automatyzację w bezpieczeństwie. Rywalizacja SentinelOne z CrowdStrike (też AI) przyspieszyła przejście branży na inteligentną, zautomatyzowaną cyberochronę, co korzystnie wpływa na przedsiębiorstwa szukające skutecznych zabezpieczeń na nowe zagrożenia.
68. CrowdStrike – Stany Zjednoczone (założona w 2011). CrowdStrike to lider bezpieczeństwa końcówek oparty na chmurze i AI do detekcji zagrożeń oraz automatycznej reakcji. Platforma Falcon zbiera ogrom danych z milionów urządzeń (procesy, logowania) i stosuje AI/ML do wykrywania anomalii i znanych schematów włamań. Chmura CrowdStrike uczy modele na telemetrycznych danych z klientów na całym świecie, co pozwala reagować proaktywnie (np. nowy ransomware u klienta A ⇒ model ostrzega inne firmy). Firma intensywnie stawia na techniki behawioralne (Indicators of Attack). Oferuje hunting zagrożeń przez AI, AI-ocenę podatności oraz triage alertów. Skuteczność ochrony przyczyniła się do rozwoju bazy klientów korporacyjnych i rządowych, a głośne odparcie incydentów podbiło jej wycenę na giełdzie (od 2019). CrowdStrike udowadnia, że Big Data + AI radykalnie zmieniają bezpieczeństwo – zapewniając ochronę predykcyjną w skali masowej, a presja wobec konkurencji utrwala pozycję ML jako filaru nowoczesnej cyberochrony.
69. SparkCognition – Stany Zjednoczone (założona w 2013). SparkCognition z Austin to firma ML dla wielu sektorów, szczególnie przemysł, cyberbezpieczeństwo i obronność. Software SparkPredict przetwarza dane z czujników krytycznych maszyn do prognozowania awarii i redukowania przestojów. Firma oferuje także DeepArmor – AI do ochrony punktów końcowych (antywirus oparty na ML). W sektorze obronnym spółka-córka SparkCognition Government Systems pracuje nad AI do sytuacyjnego uświadomienia/czujników/dezinformacji dronów (wspiera ją Boeing). Wejście w finansowe AI (sygnały tradingowe) i optymalizację OZE potwierdzają wszechstronność. SparkCognition publikuje w dziedzinie neurosymbolizmu AI; jest stałym bywalcem rankingów top-startupów. Pokazuje, że sztuczna inteligencja sprawdza się zarówno w IT, jak i OT (technologia operacyjna) sektora przemysłowego; firmy i rządy korzystają z jej predictive analytics i automatyzacji do lepszego wykorzystania danych.
70. Naver Corporation – Korea Południowa (założona w 1999). Naver to największa firma internetowa w Korei (często nazywana tamtejszym “Google”), intensywnie inwestująca w AI w wyszukiwarce, języku i contentcie. Naver prowadzi domyślną wyszukiwarkę oraz usługi jak Line (messenger) i Webtoon, z których każda wykorzystuje AI do rekomendacji i personalizacji. Wyjątkowym osiągnięciem jest HyperCLOVA – jeden z największych na świecie modeli językowych (LLM) stworzony pod kulturę i język koreański, służący wyszukiwarce, chatbotom, generowaniu treści. Clova AI oferuje rozpoznawanie mowy (Clova Voice), z sukcesami w smart speakerze, oraz Papago – tłumacza AI na języki azjatyckie. Spółka-córka Line tworzy awatarów i asystentów AI na chat. E-commerce korzysta z AI do wyszukiwania obrazami i feedów shoppingowych. Naver zaawansował AI w wersji nieanglojęzycznej – dzięki temu Koreańczycy mogą korzystać z rozwiązań światowej klasy w swoim języku. Naver regularnie publikuje na konferencjach AI, a niedawno otworzył laboratoria AI dla robotyki 5G. Pokazuje, jak AI może objąć cały ekosystem cyfrowych usług, zapewniając przewagę na konkurencyjnym rynku.
71. Samsung Electronics – Korea Południowa (założona w 1938). Samsung, jeden z największych producentów elektroniki na świecie, integruje AI w swoich produktach oraz półprzewodnikach. W elektronice konsumenckiej Samsung stosuje AI np. w ulepszaniu zdjęć i rozpoznawaniu scen w smartfonach Galaxy, AI-upscalingu obrazu w TV QLED, czy smart-lodówkach rozpoznających produkty. Wirtualny asystent Bixby bazuje na AI do interakcji głosowej i sterowania urządzeniami (mimo że odstaje od Alexa/Siri, jest kluczowy w ekosystemie Samsunga). Ważne, Samsung jest liderem hardware AI: procesory Exynos mają NPU do AI on-device, a Samsung jest czołowym producentem pamięci i zaawansowanych chipów kluczowych dla centrów danych AI. Firma prowadzi prace nad chipami neuromorficznymi i ogłosiła ambitny projekt chatbotów GPT na urządzeniach konsumenckich. W centrach R&D (Samsung AI Center m.in. Cambridge, Montreal) firma rozwija autonomię jazdy, medyczną diagnostykę AI czy nowe algorytmy trenowania. Integrując AI w miliardach urządzeń i komponentach, Samsung szeroko przybliża AI do codziennego życia i rozwija sprzęt optymalizujący AI.
72. JD.com – Chiny (założona w 1998). JD.com jest jednym z chińskich gigantów e-commerce (rywal Alibaby), wyznaczającym kierunki w AI i automatyzacji retailu. JD wykorzystuje AI do personalizacji rekomendacji dla setek milionów użytkowników, a także w optymalizacji łańcucha dostaw i prognozowaniu popytu. Firma znana jest z automatyzacji logistyki – prowadzi automatyczne magazyny z robotyką AI oraz obsługuje dostawy dronami na prowincji. Sztandarowy magazyn “Asia No.1” realizuje 200 000 zamówień dziennie niemal bez ludzi, a AI odpowiada za sortowanie i planowanie tras. JD uruchomił też chatboty AI (JIMI) do masowej obsługi klienta. Firma zainwestowała w R&D AI w Dolinie Krzemowej i Pekinie, pracując nad wizją komputerową (np. wyszukiwanie towarów po zdjęciach) oraz sklepami bezobsługowymi (na wzór Amazon Go). Łącząc AI z handlem, JD usprawnia efektywność i doświadczenie klienta, a innowacje przyspieszają cyfrową transformację retailu na świecie.
73. Runway ML – Stany Zjednoczone (założona w 2018). Runway ML to pionier AI dla twórców treści, znany z pracy nad generatywnymi narzędziami do wideo i edycji obrazów. Studio Runway oferuje dziesiątki funkcji AI, m.in. generowanie obrazów z tekstu, automatyczne usuwanie tła, upscaling wideo czy efekty stylizacyjne—all z ML pod maską. Runway był współtwórcą Stable Diffusion (generatywny model “tekst-obraz”), wdrażając go w interfejsie przyjaznym laikom. W 2023 uruchomili Gen-2, jeden z pierwszych komercyjnych modeli “tekst-wideo”, pozwalający syntezować lub przekształcać klipy za pomocą promptów tekstowych. Dzięki uproszczeniu zaawansowanego ML do prostych narzędzi, Runway ML umożliwia twórcom korzystanie z AI bez wiedzy programistycznej i inspiruje branżowych gigantów (Adobe, Canva). Runway jest na czele trendu twórczej AI dla wszystkich, zamazując granice produkcji/postprodukcji przez AI.
74. Synthesia – Wielka Brytania (założona w 2017). Synthesia to lider wykorzystania AI do generowania wideo przez realistyczne cyfrowe awatary. Platforma pozwala tworzyć filmiki, w których prezenter-avatara AI mówi w wielu językach na podstawie zwykłego tekstu – bez kamer czy studia. Awatary powstają na bazie nagrań ludzi, można je personalizować pod wygląd, głos czy język. AI Synthesii odpowiada za lipsync i klonowanie głosu tak, by wideo wyglądało profesjonalnie. Technologia wykorzystywana jest do szkoleń, marketingu czy spersonalizowanych komunikatów. Firma bazuje na deep learningu dla realistycznej syntezy twarzy i głosu; stara się walczyć z nadużyciami (deepfakes) przez wymóg zgody na tworzenie avatara i znakowanie materiału. Umożliwiła też zamianę prezentacji slide’ów na filmy z prezenterem AI. Upraszczając produkcję filmów do poziomu pisania e-maila, Synthesia wyznacza nowe standardy wideo. Inspiruje startupy “AI awatarów” i uruchomiła dyskusję o etyce deepfake oraz odpowiedzialnym rozwoju AI w kreacji.
75. Tractable – Wielka Brytania (założona w 2014). Tractable wdraża AI w obsłudze szkód i katastrof przez wizję komputerową, głównie w ubezpieczeniach i motoryzacji. Algorytmy analizują zdjęcia zniszczeń auta i w sekundę wyceniają naprawę i niezbędne kroki, co tradycyjnie trwało znacznie dłużej. Wielu dużych ubezpieczycieli używa AI Tractable do przyspieszenia likwidacji szkód – klienci przesyłają zdjęcia, a AI rozpoznaje uszkodzone części, ocenia czy naprawić/wymienić, szacuje koszt. Firma rozszerzyła zakres na weryfikację szkód nieruchomości (np. analiza dachu po huraganie ze zdjęć dronowych) i pomaga przy wycenie aut używanych. Tractable uczy swoje AI na danych z warsztatów i ubezpieczeń, zbliżając się dokładnością do oceny eksperta. Przenosząc wizję komputerową i deep learning do praktycznego workflow, firma odmieniła sposób, w jaki likwiduje się szkody – ograniczając oszustwa, skracając czas wypłaty i zwiększając satysfakcję. To dowód na przewagę AI w precyzyjnych, wyspecjalizowanych sektorach i bodziec dla całego insurtech do wprowadzania AI.
76. OrCam – Izrael (założona w 2010). OrCam wykorzystuje AI dla technologii wspomagających osoby niewidome i z dysleksją. Współzałożyciele to także twórcy Mobileye. Flagowy OrCam MyEye to urządzenie (mała kamera i głośnik przyczepiane do okularów), które używa komputerowego widzenia do rozpoznawania tekstu, obiektów i twarzy, po czym odczytuje je użytkownikowi/audio-opisuje rzeczywistość. Można np. wskazać gazetę, a urządzenie przeczyta tekst albo rozpoznać produkt i usłyszeć, co to. Rozpoznaje też zapisane twarze i ogłasza znajomych. Wszystko działa offline, w czasie rzeczywistym, dzięki wydajnej AI on-device. OrCam oferuje też OrCam Read – czytnik AI dla osób z dysleksją – i rozwija technologie dla osób niedosłyszących. Połączenie AI i wearables znacząco poprawia jakość życia i zdobyło nagrody (CES, Time Best Inventions). OrCam prezentuje potencjał AI do wspierania niepełnosprawnych i zwiększania ich niezależności, ustanawiając standard wygody w rozwiązaniach AI assisted.
77. Preferred Networks – Japonia (założona w 2014). Preferred Networks (PFN) z Tokio to pionier deep learningu w Japonii. Powstała z wcześniejszego startupu searchowego, PFN zdobyła sławę frameworkiem Chainer (open-source, popularny w Japonii aż do 2019). PFN stosuje AI w praktyce szczególnie w przemyśle, transporcie i medycynie. Długoletnia współpraca z Toyotą (AI do autonomii i robotyki domowej), Fanuc (AI dla robotów przemysłowych), wdrożenia AI do genomiki raka i obrazowania medycznego. Zbudowana superkomputer MN-1 (2018) należał do światowej czołówki (trening dużych modeli). PFN promuje koncepcję “Edge Heavy” – przesuwania obliczeń AI na urządzenia końcowe. Choć mniej rozpoznawalna globalnie, PFN jest motorem inwestycji w AI przez japoński przemysł i wnosi istotne projekty open source do społeczności deweloperów AI.
78. Rasa – Niemcy/Stany Zjednoczone (założona w 2016). Rasa to framework open source do budowy AI konwersacyjnej (chatboty i voice assistanty), dający deweloperom pełną kontrolę nad zachowaniem AI i danymi. W przeciwieństwie do chmurowych usług botów, można ją wdrożyć on-premise i szeroko dostosować – popularna w enterprise: AI obsługuje serwis klienta, IT helpdesk, zamówienia. Stack Rasa to NLU (rozumienie języka naturalnego) do parsowania wypowiedzi (klasyfikacja intencji i wyodrębnianie encji) oraz dialog management uczący się na danych oraz regułach. Pozwala trenować modele na specyficznych danych i projektować całe scenariusze rozmów, obsługiwać kontekst, followup. Rasa stawia na “developer-first” – mocna dokumentacja, aktywna społeczność. Budowano m.in. boty dla HCA Healthcare i dla WHO (COVID-19 info bot). Jako otwarta alternatywa, Rasa wpłynęła na rozwój AI konwersacyjnej pokazując, że firmy mogą budować zaawansowane boty transparentnie, na własnej infrastrukturze i bez oddawania wrażliwych danych dużym dostawcom.
79. Shield AI – Stany Zjednoczone (założona w 2015). Shield AI to startup defense-tech wdrażający autonomiczne systemy AI do zastosowań wojskowych i cywilnych. Flagowy Nova drone to mały quadcopter sterowany AI, potrafiący latać w zamknięciach bez GPS i mapować budynki w czasie rzeczywistym – bardzo przydatny do rozpoznania podczas operacji miejskich czy ratowania zakładników. Nova sprawnie oczyszcza pomieszczenia dostarczając świadomości sytuacyjnej wojskom. Oprogramowanie Hivemind pozwala na autonomię i współpracę rojów dronów czy samolotów bez udziału człowieka. W 2022 Shield AI przejął Martin UAV (V-BAT) i zintegrował go z Hivemind, tworząc samoloty wojskowe autonomicznie wykonujące misje. Misją Shield AI jest “inteligentny roje” dla wojska – zespół autonomicznych robotów pod ludzkim nadzorem. Dysponując wielkimi kontraktami DoD i wyceną ponad 2 mld USD, Shield AI wyznacza trend aplikowania najnowszej AI w bezpieczeństwie narodowym.
80. Covariant – Stany Zjednoczone (założona w 2017). Covariant to lider AI-robotyki specjalizujący się w AI do “pick-and-place” w automatyzacji magazynów. Założona przez wybitnych badaczy AI (w tym profesora z Berkeley), Covariant zbudował uniwersalną platformę umożliwiającą robotycznym ramionom widzenie i chwytanie złożonych przedmiotów w trudnych warunkach – dotąd zadanie trudne dla robotów. AI Brain Covariant to deep RL i meta-learning stale udoskonalające chwytanie, nawet rzeczy dotąd niewidzianych przez system. Roboty są stosowane np. w sortowaniu, kompletacji zamówień, inwentarzu – obsługują miliony różnych produktów przy minimalnym programowaniu. Przykład: robot Covariant zdejmuje przedmiot z taśmy, sortuje do przesyłki – niezawodnie i obok ludzi. Technologia działa z partnerami jak Knapp (automatyka magazynowa) w USA, Europie, Azji. Skupienie na “ostatniej mili” automatyzacji magazynów (koordynacja ruchu robota) zamyka ważną lukę – dowodzi, że nowoczesna AI umie zdjąć ze świata fizycznego ograniczenia automatyzacji. Przy boomie e-commerce i brakach kadrowych, przełom Covariant ma duże znaczenie dla adopcji robotów AI w logistyce i produkcji.
81. Jasper – Stany Zjednoczone (założona w 2021). Jasper (dawniej Jarvis) szybko stał się liczącym graczem w AI copywritingu i generowaniu treści. Platforma pozwala marketerom, copywriterom i firmom generować tekst na blogi, reklamy, social media, e-maile itp. – wystarczy określić parametry (jak temat czy ton). AI Jaspera (oparta na dużych modelach językowych) tworzy teksty kreatywne i spójne znacznie szybciej niż człowiek, zazwyczaj wymagające tylko drobnej edycji. Popularność rośnie dzięki wsparciu przy blokadzie twórczej, masowym opisom produktów czy lokalizacji treści pod różne style/języki. Jasper oferuje różne szablony, SEO integrację, współpracuje z Surfer SEO, bankami zdjęć. Dzięki subskrypcjom i setkom tysięcy użytkowników jako jeden z pierwszych startupów AI zaczął przynosić zyski/stał się jednorożcem. Lider AI w marketingu, Jasper przekonał zespoły do używania AI jako współpracownika, inspirując konkurencję (Copy.ai, Writesonic) i wprowadzanie AI do edycji tekstu w Notion, Wordzie i innych. Pokazuje, że skoncentrowane rozwiązania generatywne mają sens i normalizuje wykorzystanie AI w kreatywnej pracy zawodowej.
82. Uptake – Stany Zjednoczone (założona w 2014). Uptake to firma analityczna wdrażająca AI do predictive maintenance i operational intelligence, przede wszystkim w energetyce, transporcie i ciężkim przemyśle. Platforma łączy dane z sensorów, rejestrów napraw itp. (np. z lokomotyw, turbin, ciężarówek), trenuje modele ML do przewidywania awarii, rekomendowania działań serwisowych. Przykład: Uptake może przewidzieć awarię kompresora w lokomotywie na 2 tygodnie wcześniej po analizie subtelnych wzorców. Firma rozwinęła tysiące “sygnatur awarii” dla różnych aktywów. Kluczowe partnerstwa to np. Caterpillar (AI do sprzętu budowlanego, górniczego). Produkty to także AI do optymalizacji paliw czy porównawczej niezawodności. Mimo konkurencji i “bańki hype’u” w IoT industrialnym, Uptake przetrwał, ratując klientom miliony na przestojach. Firma pokazuje, jak “dane przemysłowe” mogą być źródłem nowej wartości przez AI – ale najpierw niezbędne są czyszczenie danych, integracja i przekonanie firm do zmiany.
83. Fractal Analytics – Indie/Stany Zjednoczone (założona w 2000). Fractal Analytics to globalny gracz AI i analytics, jedni z pionierów AI-driven decision support z Indii. Obecny w USA, Europie, Azji, Fractal wspiera Fortune 500 w korzystaniu z AI w sektorach FMCG, retail, zdrowie, finanse. Skupiają się na lepszym zrozumieniu klienta, prognozowaniu popytu, optymalizacji kampanii, analytics ryzyka. Przykład: AI Fractal pomaga FMCG optymalizować promocje handlowe i inwentarz przez granularne prognozy popytu albo ubezpieczycielom identyfikować oszustwa. Firma tworzy też produkty: Qure.ai (AI do rentgenów/X-ray), Theremin.ai (AI do inwestycji), Cuddle.ai (biznesowy asystent AI rozmawiający w języku naturalnym o danych). Jako jeden z pierwszych analytics firm z Indii, Fractal stworzył bazę talentów AI w regionie. Status jednorożca w 2022. Dzięki dopasowaniom dla branż, ROI i ekspertyzie, Fractal pokazuje ważność AI consulting/services w procesie adopcji AI przez firmy, które nie zbudują wszystkiego samodzielnie.
84. Upstart – Stany Zjednoczone (założona w 2012). Upstart to fintech stosujący AI w ocenie ryzyka kredytowego klientów detalicznych; celem jest większa dostępność kredytu i lepsza trafność niż tradycyjne modele FICO. Platforma Upstart analizuje wiele czynników (wykształcenie, staż pracy, koszty życia, saldo) przez ML do przewidywania wiarygodności kredytowej. Pozwala zatwierdzić więcej osób (nawet z niewielką historią kredytową) przy niższym ryzyku oraz niższym oprocentowaniu. Upstart udostępnia bankom i uniom kredytowym swoje AI do podwyższenia akceptacji pożyczek, co powiększa ich bazę klientów. Model uczy się na rzeczywistych spłatach i według firmy pozwolił obniżyć odsetek defaultów przy tych samych wskaźnikach akceptacji. Debiut giełdowy w 2021 i eksplozja zainteresowania AI w lendingu, chociaż model budzi dyskusje nt. bias czy radzenia sobie ze zmianami makroekonomicznymi. Ostatnio ekspansja na rynek kredytów samochodowych. Upstart wpływa na procesy scoringowe w bankowości i promuje data-driven AI underwriting dla decyzji mających realny wpływ na życie ludzi.
85. AlphaSense – Stany Zjednoczone (założona w 2011). AlphaSense to platforma rynkowa oparta na AI i NLP do indeksowania oraz analizy informacji finansowych w wielkiej skali. Skierowana do profesjonalistów finansów, strategów, researcherów: AlphaSense pobiera miliony dokumentów – raporty SEC, transkrypty calli, newsy, opracowania brokerskie, dokumenty wewnętrzne – i czyni je dostępnymi przez kontekstowe wyszukiwanie AI. Można zapytać: “jak wzrost cen stali wpływał na marże automotive?”, a AlphaSense odnajdzie odpowiednie fragmenty, wspierając się analizą nastroju i synonimami branżowymi. Technologia oparta na wyszukiwarce semantycznej, rozumiejącej żargon/akronimy; monitoruje frazy i tematy (np. nazwy konkurencji). Niedawno dodała generatywne AI do podsumowywania i odpowiadania na pytania na bazie całych korpusów informacji. AlphaSense oszczędza czas analityków i strategów banków, funduszy, Fortune 500. Jej sukces (wycena jednorożca, klienci globalni) potwierdza siłę AI w retrievalu informacji branżowej i zmusił konkurencję (FactSet, Bloomberg), by rozwinęła własne technologie AI.
86. SAP – Niemcy (założona w 1972). SAP jest jednym z największych dostawców softu dla firm, a wplatanie AI w ERP, supply chain, HR, obsługę klienta to klucz dla jego koncepcji “intelligent enterprise”. AI SAP-a – dawniej markowana jako SAP Leonardo, dziś raczej “osadzona w aplikacjach” – obejmuje np.: automatyczne dopasowanie faktur w finansach (AI do uzgadniania płatności), predykcyjne uzupełnianie zapasów w supply chain, AI w rekrutacji HR (better fit kandydaci, wykrywanie bias), chatboty w customer supportcie. SAP proponuje SAP AI Business Services na Business Technology Platform: gotowe funkcje AI (OCR, rozpoznawanie obrazów, forecasting) plug-and-play do procesów biznesowych. Opracowuje też modele branżowe (produkcja – optymalizacja wydajności, retail – sensing popytu). SAP podkreśla AI jako dodatek do workflow (nie osobną AI) – użytkownicy dostają rekomendacje lub automatyzacje w znanym im UI. SAP, przez swą bazę klientów, ma ogromny wpływ na udostępnienie AI “w tle” w korporacjach na całym świecie. Partnerstwa SAP (np. z Microsoft Azure) świadczą o chęci współpracy dla szybszej adaptacji AI w enterprise.
87. Fourth Paradigm (4Paradigm) – Chiny (założona w 2015). Fourth Paradigm (4Paradigm) to chiński startup specjalizujący się w AutoML i AI dla przedsiębiorstw. Oferuje platformę automatyzującą cały pipeline AI – od przygotowania danych po dobór modelu i deployment – umożliwiając firmom (banki, ubezpieczyciele, sklepy) szybkie budowanie modeli bez wielkich zespołów AI. “AI OS” 4Paradigm obsługuje scoring kredytowy, przewidywanie churn, systemy rekomendacji. Lider AI dla sektora finansowego w Chinach: pomógł wielu bankom wdrożyć AI do zarządzania ryzykiem i marketingu. Unikalny akcent na AI decyzyjną – nie tylko predykcję, ale optymalizację decyzji (np. rekomendacje budżetu marketingowego przez reinforcement learning). Firma notowana w kwadrancie lidera Gartnera, wygrywa konkursy ML, zgłosiła IPO w Hongkongu 2021 jako jedna z pierwszych chińskich platform AI. Jako jednorożec AI pokazuje rosnący popyt na platformy AI przyjazne firmom w krajach rozwijających się, dowodząc, że AutoML pozwala szybciej wdrażać AI i inspiruje globalnych konkurentów do rozwoju własnych narzędzi “AI budującej AI”.
88. Tenstorrent – Kanada (założona w 2016). Tenstorrent to startup hardware AI projektujący innowacyjne procesory AI oparte o RISC-V i rozwiązania HPC. Dyrektorem technicznym jest legendarny Jim Keller. Misją jest dostarczenie elastycznych, wydajnych układów do treningu/uruchomienia sieci neuronowych. Ich architektura łączy rdzenie RISC-V (open source ISA) z autorską siecią on-chip, umożliwiając skalowalność i wydajny przepływ danych. Flagowe chipy (jak Grayskull, Wormhole) mają konkurować z GPU, oferując niższe zużycie prądu i koszt przy niektórych zadaniach AI; nadają się do serwerów, edge’u. Tenstorrent wprowadził płytki developerskie, udostępnia licencje (partnerstwo z LG dla smart TV chipów). Koncepcja to open hardware do AI – otwartość, modularność, skalowalność. We wspieraniu otwartych alternatyw do ekosystemu NVIDII widzą swoją szansę. Inwestycje Samsunga, Hyundaia i talent przyciągnięty przez Kellera plasują firmę wśród najciekawszych hardware’owych, a jej postępy mogą zmienić branżę pod względem efektywności i elastyczności akceleratorów AI.
89. G42 – Zjednoczone Emiraty Arabskie (założona w 2018). Group 42 (G42) to konglomerat z Abu Zabi prowadzący inicjatywy AI i cloud computing na Bliskim Wschodzie. Obsługuje zdrowie, finanse, geospatial i sektor publiczny; misją jest użycie AI dla rozwoju krajowego/regionalnego. Flagowa działalność: G42 Healthcare współpracowała w 2020 z chińskim BGI przy ogromnym labie COVID-owym i prowadziła testy szczepionek w ZEA. G42 zarządza superkomputerem Artemis (najmocniejszy w regionie) wspierającym projekty AI. W 2023 spółka-córka Presight AI zadebiutowała giełdowo, skupiając się na analityce big data dla bezpieczeństwa publicznego i pandemii. G42 inwestuje globalnie – partner Alphabet X (AI eksploatacja minerałów), władze Chengdu (AI Smart City). Bayanat to geo-AI do danych przestrzennych. G42 stoi za MBZUAI (pierwszy na świecie kierunek magisterski AI). G42 konsoliduje pozycję regionu jako AI potęgi i testbedu przez szeroką, lokalną adaptację AI (np. pod język arabski), pokazując znaczenie partnerstwa publiczno-prywatnego w rozwoju AI.
90. InstaDeep – Tunezja/Wielka Brytania (założona w 2014). InstaDeep to podmiot AI wywodzący się z Tunezji, dziś z siedzibą w Londynie; specjalizacja to deep reinforcement learning i AI decyzyjna. Przełomowa była współpraca z BioNTech (od szczepionki Pfizer COVID) przy AI do wykrywania wariantów wirusa – w efekcie BioNTech przejął Instadeep za 680 mln USD (2023). InstaDeep rozwija AI do optymalizacji tras/logistyki, bioinformatyki, współpracuje z Deutsche Bahn (optymalizacja pociągów), przewoźnikami (route planning), preferując RL do problemów dużych i dynamicznych. Tworzyło też AI do planowania chipów, współpracowało naukowo z DeepMind/Google. InstaDeep jako sukces tematyczny z Afryki inspiruje: pokazuje “AI-first” możliwe poza tradycyjnymi rynkami i promuje AI made in Africa & Middle East.
91. Uniphore – Indie/Stany Zjednoczone (założona w 2008). Uniphore to firma od conversational AI i automatyzacji kontakt centerów; korzenie w Indiach, dziś globalna. Początkowo Uniphore oferował aplikacje głosowe dla wsi indyjskiej, obecnie wspiera obsługę klienta przez AI rozmów. Platforma łączy rozpoznawanie mowy, NLU, biometrię głosu, boty wspierające agentów. Conversational Assistant transkrybuje rozmowy w locie, podpowiada agentowi bazy wiedzy, wykrywa nastrój i intencje rozmówcy. Po zakończeniu połączenia AI tworzy podsumowanie, rejestruje rozstrzygnięcia. Q for Sales analizuje ekspresję wizualną w video rozmowach (mimika klienta). U-Trust wykorzystuje biometrię głosu do autentykacji, ograniczając fraud. Uniphore integruje także generatywne AI (drafty odpowiedzi w stylu GPT). Przejęcia (Emotion Research Lab, Jacada) i status jednorożca potwierdzają sukces. Firma pokazuje, jak AI zmienia CX przez multimodalną (audio-wideo) analizę rozmów i podkreśla wzrost indyjskiej sceny AI produktowej.
92. Icertis – Stany Zjednoczone (założona w 2009). Icertis jest liderem na rynku AI dla zarządzania cyklem życia kontraktów (CLM). Jej platforma w chmurze pozwala firmom digitalizować kontrakty i używać AI do analizy tekstu, identyfikowania zobowiązań lub ryzyk (np. klauzule odszkodowawcze, automatyczne odnowienia) na całej bazie dokumentów firmy. Daje to wgląd np. w to, którzy dostawcy mają ryzykowne warunki lub jak firma wywiązuje się z polityk. W 2023 Icertis wprowadził ExploreAI – generatywną AI na Azure OpenAI, pozwalającą konwersować z danymi z kontraktów, generować podsumowania, nowe wersje umów. Integracja z ERP i CRM automatyzuje “przepływ” kontraktów od negocjacji po wykonanie. AI pozwala zminimalizować wycieki wartości kontraktów i zapewnić compliance. Klienci: Microsoft, Airbus, wycena 5 mld USD. Sukces Icertis wyznaczył branżowy trend: umowy to zasób danych do AI, które można analizować i optymalizować dla przewagi biznesowej.
93. Neuralink – Stany Zjednoczone (założona w 2016). Neuralink to głośny neurotech-startup Elona Muska rozwijający interfejsy mózg-komputer (BCI), bezpośrednio łączące mózg z komputerem. Wizja: symbioza z AI, myśli jako sposób komunikacji z maszynami i leczenie chorób neurologicznych. Postępy Neuralinku to miniaturowe neurochipy (wiele tysięcy elektrod), rejestrujące i stymulujące neurony. Urządzenie wielkości monety wszczepiane jest chirurgicznie przez robota. W demonstracjach Neuralink pokazał małpę grającą w Pong przy użyciu samej aktywności mózgowej – dowód dekodowania sygnałów przez AI. W 2023 FDA zezwoliła na badania z udziałem ludzi (na pacjentach sparaliżowanych). Projekt wzbudza kontrowersje (bezpieczeństwo, etyka), ale rozbudził światowe inwestycje w BCI. Docelowo Neuralink może leczyć urazy rdzenia, ślepotę oraz otwierać nowe możliwości pamięci czy telepatii. Pracując nad integracją AI z ludzkim mózgiem, firma przesuwa granice interfejsów biocyfrowych.
94. ElevenLabs – Stany Zjednoczone (założona w 2022). ElevenLabs to specjalista od AI text-to-speech (TTS) i klonowania głosu – znani z wyjątkowo naturalnej, ekspresyjnej syntezy mowy. Platforma pozwala tworzyć mowę z tekstu w różnych głosach lub sklonować głos na podstawie krótkiej próbki audio. AI ElevenLabs oddaje niuanse – emocje, intonacja, tempo – sprawiając, że wygenerowany głos jest niemal nie do odróżnienia od ludzkiego. Stosowane do audiobooków, dubbingu filmów/gier w wielu językach czy voice-overów dla twórców. Realistyczność budziła też obawy – pojawiły się przypadki nieetycznego klonowania celebrytów, czemu ElevenLabs przeciwdziała systemem zgód i “watermarków”. Dostępność API i łatwy web interfejs dały ElevenLabs viralową popularność. Tak dobre TTS może zrewolucjonizować media (audio artykuły, głosy dla niewidomych, personalizacja TTS dla chorujących), ale też nieść zagrożenia deepfake. ElevenLabs wyznacza dziś standard w generatywnym audio, pokazując konieczność równowagi między postępem technologicznym a normami etycznymi w erze voice AI.
95. Aleph Alpha – Niemcy (założona w 2019). Aleph Alpha to europejska odpowiedź na duże modele językowe – AI-lab z Heidelbergu rozwijający suwerenne modele AI i AI multimodalną. Porównywani do OpenAI, Aleph Alpha stworzyli model językowy Luminous (do 70 mld parametrów) obsługujący angielski i niemiecki, oferując alternatywę dla modeli amerykańskich. Stawiają na multilingwalność i ochronę danych, udostępniają modele przez API i on-premise, zadania: streszczenia, tłumaczenia, QA z dokumentów. Ich modele są multimodalne (tekst+obraz, np. opisywanie zawartości zdjęcia), dają też wyjaśnienia odpowiedzi – podświetlając fragmenty dokumentów kluczowe dla outputu. Współpraca z armią niemiecką i rządem, zainteresowanie tematem suwerenności technologicznej. Pojawienie się Aleph Alpha (i np. Mistral AI) to sygnał, że Europa chce uniezależnić swój ekosystem AI. Poprzez specyfikę (języki, kultura, GDPR) firma zapewnia regionowi miejsce w AI i daje wzorzec budowy suwerennych rozwiązań AI przez mniejsze kraje.
96. Groq – Stany Zjednoczone (założona w 2016). Groq to startup hardware AI założony przez byłych inżynierów Google TPU. Opracował własną architekturę tensor streaming processor (TSP) o bardzo wysokim throughput i bardzo niskiej latencji – bez klasycznych cache’ów czy multithreadingu, zamiast tego “streamuje” dane przez compute units w przewidywalny sposób. Pozwala to na deterministyczną wydajność i prostszy optymalizator kompilatora – kluczowe do zastosowań wymagających minimalnych opóźnień (inference AV, trading). Jeden node Groqa osiąga ponad 1000 TOPS i daje się łatwo skalować. Stawia na prosty model programowania (C++). Groq jest alternatywą dla GPU tam, gdzie powtarzalność i niskie opóźnienia są ważniejsze niż czysty throughput. Groq stosowany jest m.in. w usługach finansowych i obronnych do inference AI w czasie rzeczywistym. Firma, choć wciąż mała w stosunku do NVIDII, pokazuje całej branży, że nowe architektury (streaming, asynchroniczne wykonanie) mają sens w AI i mogą doprowadzić do przełomowych akceleratorów nowej generacji.

Miejsca 97–100: Wyróżnienia Specjalne

Na koniec kilka dodatkowych firm, które nie zmieściły się powyżej, ale zasługują na uznanie za swój wpływ i innowacje w krajobrazie AI:

97. Wtyczki OpenAI (wielu partnerów, uruchomione w 2023) – Globalnie. Chociaż nie jest to firma, ekosystem wtyczek ChatGPT (oraz integracji partnerskich OpenAI) przekształca sposób, w jaki oprogramowanie współpracuje ze sztuczną inteligencją. Firmy takie jak Expedia, Instacart, Slack oraz Wolfram|Alpha, które stworzyły wtyczki umożliwiające ChatGPT interakcję z ich usługami, prezentują nowy sposób korzystania z AI. Na przykład wtyczka OpenTable pozwala ChatGPT wyszukiwać rezerwacje w restauracjach, a wtyczka Wolfram umożliwia wykonywanie obliczeń – łącząc rozumowanie z kalkulacjami faktycznymi. Ten trend interoperacyjności AI oznacza, że przyszli asystenci AI będą mogli bezproblemowo wykorzystywać narzędzia i działać w sieci. Zwiększa to innowacyjność, ponieważ nawet mniejsze start-upy (np. serwis pogodowy czy aplikacja do zadań) mogą zyskać zasięg poprzez integrację z ChatGPT. Rozwijający się ekosystem wtyczek zapowiada agentów AI wykonujących wieloetapowe zadania online, koordynowane przez język naturalny. Ten model współpracy, napędzany inicjatywą OpenAI, obejmuje wiele firm i może być równie wpływowy jak każdy pojedynczy produkt – stąd „wyróżnienie honorowe” w kontekście firm AI.
98. Olive AI – Stany Zjednoczone (założona w 2012). Olive to firma AI wyspecjalizowana w opiece zdrowotnej, automatyzująca procesy administracyjne dla szpitali i klinik. Określana jako „AI-owa siła robocza w opiece zdrowotnej”, boty Olive wykonują takie zadania jak sprawdzanie uprawnień ubezpieczeniowych, autoryzacje, obsługa roszczeń czy zarządzanie zapasami – działając jak cyfrowy pracownik ograniczający powtarzalną papierologię. Integrując się z elektronicznymi rejestrami medycznymi i systemami płatników, AI Olive potrafi zaoszczędzić znaczny czas i koszty zaplecza, pozwalając personelowi skupić się bardziej na opiece nad pacjentem. Podczas pandemii zastosowano AI także do wspierania raportowania wyników laboratoryjnych. Szerokie wdrożenie w amerykańskiej ochronie zdrowia zwróciło uwagę na ogromny potencjał AI w ograniczaniu administracyjnej biurokracji ochrony zdrowia (stanowiącej znaczną część wysokich kosztów medycznych). Sukces Olive skłonił wielu świadczeniodawców do rozważenia AI nie tylko w kontekście pracy klinicznej (np. diagnozowania), ale także efektywności operacyjnej. Pokazuje to, jak firmy AI skoncentrowane na wybranych branżach mogą wnosić ogromną wartość, dostosowując rozwiązania do specyfiki danej dziedziny – tu: do złożonych procedur i wymogów prywatności opieki zdrowotnej.
99. Bright Machines – Stany Zjednoczone (założona w 2018). Bright Machines rozwija inteligentną produkcję dzięki „mikrofabrykom” – elastycznym komórkom produkcyjnym wykorzystującym roboty sterowane sztuczną inteligencją i systemy wizyjne do montażu i kontroli produktów przy minimalnej interwencji człowieka. W praktyce jest to wprowadzanie automatyzacji definiowanej programowo na hale fabryczne, sprawiając, że linie produkcyjne stają się bardziej elastyczne (mogą szybko zmieniać typ wytwarzanego produktu) i skalowalne. Bright Machines stosuje AI do usprawnienia precyzji robotów, kontroli jakości (wykrywanie defektów poprzez analizę obrazu) i optymalizacji procesów produkcyjnych. Skierowane do branż takich jak elektronika, dąży do przenoszenia produkcji bliżej klientów (krótszy czas rynkowy) oraz ponownego ulokowania jej na rynku lokalnym (ograniczenie kosztów pracy). Ich podejście bywa porównywane do „Tesli dla maszyn produkcyjnych” pod względem modernizacji tradycyjnej branży przemysłowej poprzez komputeryzację. W obliczu coraz większej złożoności fabryk i skrócenia cyklu życia produktów, koncepcja automatyzacji automatyzacji (wykorzystywania AI do konfiguracji i zarządzania produkcją) jest bardzo wpływowa – przechodząc od teorii Przemysłu 4.0 do praktyki. Wizja firmy podkreśla, że AI nie tylko usprawnia istniejące procesy, ale także może przeprojektować sposób produkcji, potencjalnie zmieniając globalny paradygmat produkcyjny.
100. Snowflake – Stany Zjednoczone (założona w 2012). Snowflake zrewolucjonizował rynek hurtowni danych swoją natywną platformą chmurową i jest coraz silniej powiązany z AI/ML, umożliwiając organizacjom przechowywanie i analizę ogromnych zbiorów danych wykorzystywanych w projektach AI. Choć nie jest „firmą AI” sensu stricto, Snowflake zapewnia infrastrukturę danych, która zasila wiele zastosowań AI – jego Data Cloud umożliwia bezproblemowe udostępnianie i przeszukiwanie danych ponad silosami, co jest kluczowe dla trenowania zaawansowanych modeli. Snowflake dodał obsługę Pythona, uprościł linie przetwarzania danych dla ML i nawiązał partnerstwa, aby uczenie maszynowe mogło być realizowane bezpośrednio na danych (np. integracja z DataRobot i H2O.ai). Ułatwiając dostęp i wydajność danych (praktycznie nieskończona skalowalność), Snowflake ogranicza bariery w zasilaniu AI wysokiej jakości danymi. Wiele przedsiębiorstw oparło na Snowflake hurtownie cech lub linie inferencyjne modeli. W ten sposób Snowflake pośrednio przyspiesza wdrożenia AI – przypominając, że innowacje w inżynierii i przechowywaniu danych są kluczowym motorem rozwoju AI. Szybki wzrost i wpływ Snowflake na przejście firm od baz lokalnych do chmurowych hurtowni danych i data lake’ów czynią go „członkiem honorowym” tej listy, reprezentując fundament, na którym buduje się stos AI.

Wnioski: Globalny ekosystem AI jest bogaty i szybko się rozwija, a te 100 firm (oraz wiele innych) napędza postęp w każdej dziedzinie. Od gigantów technologicznych wplatających AI w codzienne życie po skoncentrowane start-upy, które rozwiązują konkretne problemy dzięki podejściu AI-first – każdy z nich przyczynia się do rozwoju możliwości sztucznej inteligencji. Wraz z postępem innowacji możemy spodziewać się pojawienia się nowych liderów i transformacji tych już znanych. Niezależnie jednak od wszystkiego jedno jest jasne: AI jest dziś kluczową siłą kształtującą przewagę konkurencyjną i zmiany społeczne na całym świecie. Obserwowanie tych wpływowych organizacji pozwala nam dostrzec przyszłość, którą wspólnie tworzą.