Wieloagentowa strategia AI Microsoftu: jak MAI wypada na tle OpenAI i DeepMind

Modele MAI Microsoftu i strategia agentów

• Własne modele AI Microsoftu: Microsoft wprowadził swoje pierwsze autorskie modele AI w ramach inicjatywy „MAI” (Multi-Agent Intelligence). Obejmuje to MAI-Voice-1, model generowania mowy, który potrafi wygenerować minutę wysokiej jakości dźwięku w mniej niż sekundę na pojedynczym GPU theverge.com, oraz MAI-1-preview, nowy bazowy model językowy wytrenowany na 15 000 GPU NVIDIA H100 theverge.com. Te własne modele oznaczają strategiczną zmianę dla Microsoftu, który dotychczas opierał się na modelach OpenAI do funkcji AI.
• Głos jako następny interfejs: MAI-Voice-1 Microsoftu zapewnia wysoce ekspresyjny, błyskawiczny output tekst-na-mowę, już napędzając funkcje takie jak codzienne podsumowania wiadomości Copilota i wyjaśnienia w stylu podcastów theverge.com theverge.com. Microsoft ogłasza, że „głos jest interfejsem przyszłości dla towarzyszy AI” odsc.medium.com. Tymczasem OpenAI wprowadziło rozmowy głosowe w ChatGPT (wykorzystując swój nowy model tekst-na-mowę i Whisper do rozpoznawania mowy), aby umożliwić użytkownikom rozmowę z asystentem AI reuters.com. DeepMind (poprzez Google) również integruje głos: jego Gemini AI jest multimodalny – natywnie obsługuje tekst, obrazy, dźwięk i wideo – a Google łączy Bard (Gemini) z Asystentem Google, aby zapewnić bardziej konwersacyjne interakcje głosowe wired.com theverge.com.
• Bitwa asystentów AI do kodowania: GitHub Copilot firmy Microsoft (AI jako para programistyczna) był flagowym agentem do kodowania, a teraz rozwija się dzięki GPT-4, czatowi, a nawet interfejsom głosowym w edytorze github.blog. Już teraz pomaga pisać do 46% kodu deweloperów w popularnych językach github.blog. OpenAI dostarczyło model Codex, który stoi za Copilotem, i nadal rozwija generowanie kodu dzięki GPT-4 oraz możliwościom kodowania ChatGPT. Podejście DeepMind było bardziej skoncentrowane na badaniach – ich system AlphaCode udowodnił, że potrafi rozwiązać około 30% zadań konkursowych z programowania (plasując się wśród ~54% najlepszych ludzkich uczestników) geekwire.com. Dzięki Gemini Google DeepMind obecnie „turboładuje” prace nad agentami do kodowania i wykorzystaniem narzędzi, dążąc do zmniejszenia dystansu do OpenAI blog.google.
• Orkiestracja wieloagentowa vs. modele monolityczne: Kluczową różnicą jest dążenie Microsoftu do wielu wyspecjalizowanych agentów współpracujących ze sobą. Strategia Microsoftu zakłada „orkiestrowanie szeregu wyspecjalizowanych modeli obsługujących różne intencje użytkownika”, aby delegować zadania pomiędzy agentami AI w złożonych przepływach pracy theverge.com microsoft.com. Na przykład Copilot Studio Microsoftu (zaprezentowane na Build 2025) pozwala agentowi pobrać dane z CRM, przekazać je agentowi Microsoft 365 do przygotowania dokumentu, a następnie uruchomić kolejnego agenta do zaplanowania spotkań – wszystko w skoordynowanym łańcuchu microsoft.com. Dla kontrastu, podejście OpenAI skoncentrowane na modelu opiera się na jednym potężnym generalistycznym modelu (GPT-4 i następcy) rozszerzonym o wtyczki lub narzędzia. CEO OpenAI, Sam Altman, sugerował przekształcenie ChatGPT w „podstawową subskrypcję AI” z jednym coraz inteligentniejszym modelem w centrum, dostępnym na przyszłych urządzeniach i platformach theverge.com. Gemini od DeepMind jest również pomyślany jako uniwersalny „nowy rodzaj AI” – natywnie multimodalny i wyposażony w zdolności „agentowe” do rozumowania i działania, a nie jako zbiór wąskich agentów wired.com computing.co.uk. Jednak Google DeepMind bada dynamikę wieloagentową w badaniach (jako „społeczeństwo agentów”, które może współpracować lub rywalizować) i postrzega agentową AI jako kolejny duży krok – choć złożony i wymagający ostrożności computing.co.uk computing.co.uk.
• Integracja produktów i zasięg: Microsoft agresywnie uprzemysławia agentów AI w całym swoim ekosystemie. Firma określa się jako „firma copilot”, wyobrażając sobie „copilota dla każdego i wszystkiego, co robisz” crn.com. Windows Copilot w Windows 11 to na przykład asystent w pasku bocznym (napędzany przez Bing Chat/GPT-4), który może sterować ustawieniami, podsumowywać treści na ekranie i integrować się z aplikacjami przez wtyczki blogs.windows.com blogs.windows.com. Microsoft 365 Copilot wprowadza asystenta opartego na GPT-4 do aplikacji Office (Excel, Word, Outlook itd.), a nowe narzędzia Copilot Studio pozwalają firmom budować własne copiloty, które łączą się z danymi biznesowymi, a nawet automatyzują działania w interfejsie na pulpicie microsoft.com microsoft.com. Azure odgrywa dużą rolę: poprzez Azure OpenAI Service Microsoft oferuje modele OpenAI (GPT-4, GPT-3.5, DALL·E) z zabezpieczeniami klasy korporacyjnej i integruje swoje modele MAI oraz open-source do katalogu Azure AI microsoft.com. Dla porównania, OpenAI dociera do użytkowników głównie przez aplikację i API ChatGPT; polega na partnerach (takich jak Microsoft) w zakresie integracji z platformami. Niemniej jednak, partnerstwo OpenAI z Microsoftem daje mu ogromny wektor wdrożeniowy (np. Copilot, Bing), podczas gdy OpenAI skupia się na ulepszaniu głównych modeli. Google wdraża Gemini DeepMind poprzez produkty takie jak Bard (rywal ChatGPT) i planuje wyposażyć telefony z Androidem oraz Asystenta Google w możliwości Gemini („Asystent z Bardem” pozwoli AI czytać e-maile, planować podróże itd., jako bardziej spersonalizowany pomocnik theverge.com). Google oferuje także Duet AI w Google Workspace (Docs, Gmail itd.), analogicznie do Microsoft 365 Copilot, wprowadzając generatywne sugestie do codziennych zadań biurowych. W chmurze usługa Vertex AI Google’a udostępnia teraz modele Gemini dla deweloperów, pozycjonując Gemini jako konkurencję dla Azure/OpenAI w segmencie przedsiębiorstw APromuję blog.google blog.google.
• Najnowsze wydarzenia (stan na wrzesień 2025): Nowy model Microsoftu MAI-1-preview jest publicznie testowany (za pośrednictwem platformy benchmarkingowej LMArena) i wkrótce zacznie obsługiwać niektóre zapytania użytkowników w Copilot microsoft.ai microsoft.ai. Może to zmniejszyć zależność Microsoftu od GPT-4 OpenAI w niektórych zadaniach, choć Microsoft zapewnia, że nadal będzie korzystać z „najlepszych modeli” od partners (OpenAI) oraz społeczności open-source, obok własnych microsoft.ai. W dziedzinie AI głosowego, MAI-Voice-1 Microsoftu jest dostępny w wersji preview do wypróbowania przez użytkowników w Copilot Labs, prezentując możliwości takie jak czytanie opowieści czy nawet generowanie medytacji prowadzonych na żywo microsoft.ai microsoft.ai. OpenAI z kolei niedawno wprowadziło GPT-4 Turbo (ulepszoną wersję z obsługą wizji i dłuższym kontekstem) oraz możliwość, by ChatGPT przyjmował obrazy i odpowiadał głosem w kilku realistycznych wariantach wired.com reuters.com. Kolejnym krokiem OpenAI wydaje się być bardziej autonomiczny agent AI – firma eksperymentowała z łańcuchowaniem działań przez GPT-4 (poprzez wywoływanie funkcji i wtyczki), a wypowiedzi Altmana oraz duża rekrutacja sugerują ambicję stworzenia personal assistant AI, który mógłby nawet zasilać przyszły sprzęt (OpenAI i były projektant Apple Jony Ive podobno wspólnie opracowują urządzenie AI) theverge.com theverge.com. DeepMind/Google, nie chcąc pozostać w tyle, ogłosiło Gemini 2.0 (grudzień 2024) jako „model AI na erę agentów” z natywnym użyciem narzędzi i możliwością generowania obrazów oraz dźwięków blog.google blog.google. Google testuje „doświadczenia agentowe” z Gemini 2.0 w projektach takich jak Project Astra i Project Mariner, i szybko integruje te osiągnięcia z wyszukiwarką Google oraz innymi flagowymi produktami blog.google blog.google. Wszyscy trzej gracze podkreślają odpowiedzialność i bezpieczeństwo obok innowacji, biorąc pod uwagę rosnącą autonomię, jaką zyskują ci agenci.
• Różne filozofie: Strategia MAI Microsoftu jest zarówno współpracująca, jak i konkurencyjna wobec OpenAI. Microsoft zainwestował ogromne środki w OpenAI (ponad 10 miliardów dolarów) i posiada wyłączną licencję na modele OpenAI w Azure, ale rozwijając własne modele, zyskuje przewagę i niezależność w dłuższej perspektywie theverge.com theverge.com. „Nasze wewnętrzne modele nie są nastawione na zastosowania korporacyjne… musimy stworzyć coś, co będzie działać wyjątkowo dobrze dla konsumenta,” powiedział Mustafa Suleyman, szef AI w Microsoft, podkreślając, że działania MAI opierają się na bogatych danych konsumenckich Microsoftu (Windows, Bing, reklamy), aby zbudować świetnego osobistego asystenta AI theverge.com. Filozofia OpenAI, w przeciwieństwie do tego, polega na dążeniu do AGI (sztucznej inteligencji ogólnej) z jednym, zunifikowanym modelem. Altman wyobraża sobie, że użytkownicy ostatecznie będą subskrybować AI, która „rozumie twój kontekst w sieci, na twoim urządzeniu i w pracy” we wszystkich aplikacjach crn.com theverge.com – zasadniczo jednego agenta AI, którego „możesz wywołać… do zakupów, programowania, analizowania, nauki, tworzenia” wszędzie crn.com. Perspektywa DeepMind, kierowana przez CEO Demisa Hassabisa, opiera się na najnowocześniejszych badaniach: widzą oni inteligencję multimodalną i „agencyjną” jako klucz do kolejnych przełomów. Hassabis zauważył, że naprawdę odporni asystenci AI będą wymagać zdolności modelowania świata i planowania, do czego budowany jest Gemini wired.com computing.co.uk. Jednak DeepMind ostrzega również, że rzeczywiste autonomiczne agenty są złożone: nawet niewielki współczynnik błędów może się kumulować przy wielu krokach decyzyjnych computing.co.uk, więc osiągnięcie godnych zaufania agentów AI będzie stopniową drogą doskonalenia bezpieczeństwa i niezawodności.

Wizja MAI Microsoftu: Inteligencja Wieloagentowa i Własne Modele

Nowa inicjatywa AI Microsoftu – często określana jako MAI (Microsoft AI lub Multi-Agent Intelligence) – sygnalizuje, że firma nie zamierza już być jedynie sprzedawcą technologii OpenAI, lecz chce rozwijać własną moc obliczeniową AI i unikalne podejście do asystentów AI. W sierpniu 2025 roku Microsoft zaprezentował dwa autorskie modele AI, które stanowią fundament tej wizji: MAI-Voice-1 oraz MAI-1-preview theverge.com.

• MAI-Voice-1 to nowoczesny model generowania mowy. Jego główną zaletą jest wydajność – potrafi wygenerować pełną minutę naturalnie brzmiącego dźwięku w mniej niż 1 sekundę na pojedynczym GPU theverge.com. Według Microsoftu czyni to z niego „jeden z najbardziej wydajnych systemów mowy dostępnych obecnie na rynku”. Model skupia się na ekspresji i wierności, obsługując różne style mówców. Microsoft już zintegrował MAI-Voice-1 z kilkoma produktami: napędza on Copilot Daily, czyli głos AI czytający użytkownikom najważniejsze wiadomości, oraz pomaga generować dyskusje w stylu podcastów wyjaśniające różne tematy theverge.com. Celem jest nadanie asystentom AI głosu, który będzie angażujący i przypominający ludzki. Microsoft udostępnił nawet demo Copilot Labs, gdzie użytkownicy mogą poprosić MAI-Voice-1 o mówienie różnymi głosami lub tonami theverge.com. Strategia jest jasna: Microsoft postrzega interakcję głosową jako kluczowy element przyszłych towarzyszy AI. „Głos to interfejs przyszłości dla towarzyszy AI,” stwierdził zespół MAI odsc.medium.com. Kontrolując własną technologię TTS (text-to-speech), Microsoft może dostosowywać osobowość i responsywność swoich Copilotów w Windows, Office i innych produktach bez polegania na zewnętrznych modelach.
• MAI-1-preview to pierwszy opracowany wewnętrznie przez Microsoft fundacyjny model językowy, przeznaczony do rozumienia i generowania tekstu (podobnie jak GPT-4 czy PaLM/Gemini od Google). Wewnątrz MAI-1 zbudowany jest jako model mieszanki ekspertów (MoE) microsoft.ai. (Model MoE zasadniczo składa się z wielu pod-sieci wyspecjalizowanych w różnych zadaniach, z mechanizmem bramkującym – to podejście pozwala osiągnąć bardzo dużą skalę ekonomicznie. Sugeruje to, że Microsoft eksperymentuje z architekturami różniącymi się od monolitycznego modelu GPT-4 OpenAI.) Microsoft zainwestował w to poważne zasoby obliczeniowe – do trenowania MAI-1-preview użyto około 15 000 GPU Nvidia H100 microsoft.ai. Model jest zoptymalizowany pod kątem podążania za instrukcjami i udzielania pomocnych odpowiedzi na codzienne pytania odsc.medium.com. Innymi słowy, jest skierowany do tych samych ogólnych zadań asystenckich, które obsługuje ChatGPT – od odpowiadania na pytania po pisanie e-maili. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1-preview za pośrednictwem LMArena, platformy społecznościowej do oceny modeli AI odsc.medium.com. Zapraszając społeczność AI do testowania swojego modelu, Microsoft zbiera informacje zwrotne na temat jego mocnych i słabych stron. Firma zaprasza także wybraną grupę zaufanych testerów do wypróbowania API dla MAI-1-preview microsoft.ai. Wszystko to wskazuje, że Microsoft „rozkręca koło zamachowe”, aby szybko ulepszać model microsoft.ai. Zasugerowali nawet, że ta wersja preview „daje wgląd w przyszłe rozwiązania w Copilocie” theverge.com – sugerując, że kolejne wersje Windows Copilot lub Office Copilot mogą po cichu przejść na modele MAI dla części zapytań. Na razie GPT-4 od OpenAI pozostaje siłą napędową produktów Copilot Microsoftu, ale MAI-1 może zacząć obsługiwać konkretne domeny lub języki, w których jest mocny, tworząc ekosystem hybrydowych modeli.
• Racjonalizacja Microsoftu: Po co budować własne modele, skoro mają wyłączny dostęp do OpenAI? Jednym z powodów jest kontrola i koszt. Licencjonowanie GPT-4 dla setek milionów użytkowników Windows lub Office mogłoby być astronomicznie drogie; posiadanie własnego modelu (nawet jeśli jest nieco mniej zaawansowany) może przynieść oszczędności na dużą skalę. Innym powodem jest specjalizacja. Microsoft uważa, że portfel modeli stworzonych do określonych celów lepiej obsłuży użytkowników niż jeden uniwersalny model. „Wierzymy, że orkiestracja szeregu wyspecjalizowanych modeli obsługujących różne intencje i przypadki użycia użytkowników odblokuje ogromną wartość,” napisał zespół MAI odsc.medium.com. Ta strategia odbiega od podejścia „jeden model, by wszystkimi rządzić”. MAI-1 może być dopiero pierwszym – w przyszłości możemy zobaczyć, jak Microsoft rozwija modele wyspecjalizowane w rozumowaniu, kodowaniu czy wiedzy medycznej, wszystkie pod parasolem MAI, które będą współpracować za kulisami.
• Wpływ Mustafy Suleymana: Zatrudnienie przez Microsoft Mustafy Suleymana (współzałożyciela DeepMind) na stanowisko CEO działu AI podkreśla powagę firmy w dziedzinie sztucznej inteligencji. Suleyman mówił o skupieniu się na doświadczeniach AI dla konsumentów, a nie wyłącznie na AI dla przedsiębiorstw theverge.com. Zwrócił uwagę, że Microsoft posiada ogromne zasoby danych o interakcjach konsumentów (telemetria Windows, użycie Bing, LinkedIn, Xbox itd.), które można wykorzystać do stworzenia AI, które naprawdę „działa niezwykle dobrze dla konsumenta… jako towarzysz” theverge.com. To nieco inny kierunek niż OpenAI, które – mimo popularności ChatGPT – mocno stawia na przedsiębiorstwa poprzez Azure i dąży do AGI w sposób abstrakcyjny. Microsoft, zgodnie z wizją Suleymana, wydaje się podwajać wysiłki na rzecz pragmatycznych agentów AI, którzy ulepszają codzienne korzystanie z oprogramowania i internetu dla miliardów użytkowników. W wywiadzie Suleyman zauważył, że ich wewnętrzne modele nie są początkowo nastawione na niszowe zadania biznesowe, lecz na dopracowanie przypadku użycia osobistego asystenta AI, który może zaspokoić wiele potrzeb konsumentów theverge.com. Może to oznaczać, że Microsoft widzi przewagę konkurencyjną w tym, jak płynnie AI rozumie Windows, Office i treści internetowe dla indywidualnego użytkownika, zamiast trenować model np. do specyficznych danych branżowych.
• Podejście „Agent Factory”: Kierownictwo ds. AI w Microsoft opisuje swoją misję w kategoriach „fabryki agentów AI” – ambitnej platformy umożliwiającej innym budowanie i wdrażanie niestandardowych agentów na dużą skalę theverge.com. Jay Parikh, wiceprezes ds. Core AI w Microsoft, porównał to do czasów, gdy Microsoft był nazywany „fabryką oprogramowania” dla firm, a teraz celem jest bycie fabryką agentów theverge.com. Oznacza to, że Microsoft nie tylko tworzy agentów do własnych produktów, ale buduje narzędzia (Copilot Studio, usługi Azure AI), które umożliwiają przedsiębiorstwom łatwe tworzenie własnych agentów AI. Parikh wyjaśnia, że Microsoft łączy GitHub Copilot, Azure AI Foundry (rynek modeli) i infrastrukturę Azure, aby każda organizacja mogła „zbudować własną fabrykę do budowania agentów” na platformie Microsoft theverge.com. To długoterminowa strategia: jeśli ekosystem Microsoft stanie się miejscem, gdzie firmy rozwijają swoich spersonalizowanych współpracowników AI (asystentów sprzedaży, boty wsparcia IT itd.), umacnia to pozycję Azure i Windows w centrum ery AI. To analogiczne do sytuacji, gdy Windows był platformą dla oprogramowania firm trzecich w erze PC – teraz Microsoft chce hostować agentów AI firm trzecich w chmurze na potrzeby ery AI.

Podsumowując, strategia MAI Microsoftu polega na posiadaniu pełnego stosu (od surowych modeli po frameworki orkiestracji agentów) i optymalizowaniu go pod kątem zintegrowanych, wielofunkcyjnych asystentów. Łącząc własne modele z modelami OpenAI i innych, zachowują elastyczność. Skupiając się na orkiestracji wielu agentów, Microsoft przygotowuje się na przyszłość, w której Twój osobisty AI nie będzie jednym monolitycznym „mózgiem”, lecz zespołem wyspecjalizowanych ekspertów AI współpracujących w ramach zunifikowanego interfejsu Copilot.

Agenci głosowi: od następcy Cortany do nowego głosu ChatGPT

Interakcja głosowa staje się kluczowym polem rywalizacji w wyścigu asystentów AI. W końcu, co jest bardziej naturalne niż po prostu rozmawiać z komputerem lub telefonem i słyszeć odpowiedź? Wszyscy trzej gracze – Microsoft, OpenAI oraz Google/DeepMind – inwestują w AI głosowe, ale z różnymi produktami i strategiami:

• Głosowy skok Microsoftu: Microsoft ma już doświadczenie w agentach głosowych dzięki Cortanie (niegdyś asystent głosowy Windows 10, obecnie wycofany), ale nowa fala jest znacznie potężniejsza. MAI-Voice-1 znajduje się w centrum odrodzenia głosowego Microsoftu. Nie jest to samodzielna aplikacja konsumencka, lecz silnik głosowy zintegrowany z doświadczeniami Copilota. Na przykład w Windows Copilot można sobie wyobrazić zadawanie pytań na głos i otrzymywanie odpowiedzi Copilota w realistycznym głosie (obecnie Windows Copilot opiera się na tekście, ale wejście/wyjście głosowe to logiczny kolejny krok). Już teraz Copilot Daily wykorzystuje MAI-Voice-1 do przekazywania wiadomości w przyjaznej, mówionej formie theverge.com. Inna funkcja pozwala użytkownikom generować „dyskusje w stylu podcastu” przy użyciu tego modelu theverge.com – można to traktować jako rozmowę głosów AI na dany temat w celu jego wyjaśnienia, co może być bardziej angażujące niż czytanie tekstu. Wprowadzając MAI-Voice-1 przez Copilot Labs, Microsoft pokazał dema takie jak opowieści typu „Wybierz swoją przygodę” czy niestandardowe skrypty medytacyjne czytane na głos z emocjami microsoft.ai. Bezpośrednim celem jest ulepszenie doświadczenia użytkownika Copilotów – tak, by nie były tylko tekstowymi chatbotami, ale głosowymi towarzyszami, którzy potrafią opowiadać, narracjonować i wchodzić w interakcje bez użycia rąk. Ma to także korzyści w zakresie dostępności: użytkownicy, którzy wolą słuchać lub mają problemy ze wzrokiem, mogą polegać na wyjściu głosowym. W tle Microsoft wnosi do tej dziedziny głęboką ekspertyzę. Przypomnijmy, że badania Microsoftu doprowadziły do przełomów w neuralnym TTS, takich jak WaveNet (faktycznie opracowany przez DeepMind, ale Microsoft stworzył własny o nazwie Z-code, a później VALL-E, który potrafił klonować głosy na podstawie kilku sekund nagrania). Prawdopodobnie MAI-Voice-1 wykorzystuje część tych osiągnięć. Według Microsoftu, efektem jest mowa o wysokiej wierności i ekspresji – na przykład potrafi obsługiwać scenariusze wielomówcowe, czyli symulować różnych bohaterów lub dialog z różnymi tonami microsoft.ai. Biorąc pod uwagę wydajność obliczeniową (1 GPU do mowy w czasie rzeczywistym), Microsoft może szeroko wdrożyć to rozwiązanie przez Azure, a w przyszłości także na urządzeniach. Ponadto Microsoft wprowadził Voice Studio API (np. Voice Studio lub „Voice Live” w Azure Cognitive Services), które deweloperzy mogą wykorzystać do tworzenia interakcji głosowych o niskim opóźnieniu dla własnych agentów głosowych learn.microsoft.com. Tak więc Microsoft nie tylko używa AI głosowego w swoich produktach, ale także sprzedaje narzędzia deweloperom, którzy chcą dodać głos do swoich aplikacji (np. boty call center, asystenci IOT).
• Głos OpenAI dla ChatGPT: OpenAI historycznie nie skupiało się na technologii tekst-na-mowę – ich mocną stroną było rozumienie i generowanie języka. Jednak we wrześniu 2023 roku OpenAI dosłownie dało ChatGPT głos. Wprowadzili aktualizację umożliwiającą rozmowy głosowe z chatbotem reuters.com. Użytkownicy mogą teraz nacisnąć przycisk w aplikacji mobilnej ChatGPT i zadać pytanie głosowo, a ChatGPT odpowie głosem audio. Jest to możliwe dzięki dwóm kluczowym elementom: Whisper, automatycznemu modelowi rozpoznawania mowy OpenAI (do transkrypcji wypowiedzi użytkownika), oraz nowemu modelowi tekst-na-mowę, który OpenAI opracowało i który potrafi generować bardzo realistyczną mowę w różnych stylach openai.com techcrunch.com. OpenAI współpracowało nawet z profesjonalnymi aktorami głosowymi, aby stworzyć syntetyczne głosy o wyraźnych osobowościach – na przykład spokojny głos narratora lub entuzjastyczny, młody głos. W demonstracjach głos ChatGPT może opowiadać bajki na dobranoc, pomagać w kuchni przy przepisach lub odgrywać role w rozmowie reuters.com. Ten krok zbliżył ChatGPT do konkurencji z asystentami głosowymi, takimi jak Siri od Apple czy Alexa od Amazona reuters.com. Jednak podczas gdy Siri/Alexa są ograniczone do dość sztywnych funkcji, ChatGPT z GPT-4 w tle potrafi prowadzić znacznie bardziej otwarte, kontekstowe rozmowy. Blog OpenAI zauważył, że głos otwiera drzwi do nowych zastosowań, zwłaszcza w zakresie dostępności (np. osoby, które nie mogą łatwo korzystać z klawiatury, mogą teraz rozmawiać z ChatGPT) reuters.com. OpenAI nie poprzestało na dodaniu wyjścia głosowego – dali też ChatGPT wizję (zdolność interpretowania obrazów). Teraz można pokazać ChatGPT zdjęcie i zapytać o nie, a następnie omówić je na głos. Ten multimodalny, głosowo-interaktywny ChatGPT zaczyna przypominać SI z Iron Mana lub Her: możesz mówić naturalnie, a on „widzi” i „odpowiada” inteligentnie. Obecnie jest dostępny dla subskrybentów ChatGPT Plus, co pokazuje podejście OpenAI: najpierw wdrażać najnowocześniejsze funkcje we własnej aplikacji, dopracowywać je, a później te możliwości mogą trafić do produktów partnerów (jak Bing czy Copilots). Warto zauważyć, że filozofia OpenAI dotycząca głosu polega na tym, by SI prowadziła rozmowę, a nie tylko odczytywała odpowiedzi. Głos może nawet wyrażać pewne emocje lub akcenty. Jednak OpenAI musi być ostrożne – zbyt ludzki głos SI może zacierać granice. Wprowadzili zabezpieczenia, aby zapobiec wykorzystywaniu głosów do podszywania się pod prawdziwe osoby lub wypowiadania niedozwolonych treści w formie audio. To nowy obszar zaufania i bezpieczeństwa: wszyscy gracze (MS, OpenAI, Google) muszą zarządzać ryzykiem oszustw głosowych lub nadużyć, gdy TTS staje się ultrarealistyczny.
• Strategia głosowa DeepMind/Google: Google ma ogromny udział w rynku asystentów głosowych dzięki Asystentowi Google, który jest dostępny na miliardach telefonów z Androidem, inteligentnych głośnikach i innych urządzeniach. Do niedawna Asystent Google był oddzielnym systemem od dużych modeli językowych Google (działał na klasycznej sztucznej inteligencji głosowej i prostszych silnikach dialogowych). To szybko się zmienia. Pod koniec 2023 roku Google ogłosiło Asystenta z Bardem, skutecznie wprowadzając swój LLM (Bard, oparty na modelach Gemini) do doświadczenia Asystenta Google reddit.com wired.com. Oznacza to, że nowej generacji Asystent Google nie tylko wykona standardowe zadania, takie jak ustawianie alarmów czy dyktowanie wiadomości, ale także poradzi sobie ze złożonymi zapytaniami, poprowadzi rozmowę, przeanalizuje obrazy, które mu pokażesz, i wiele więcej – wszystko napędzane tymi samymi algorytmami co Bard/ChatGPT. Podczas wydarzenia sprzętowego Google (październik 2023) zaprezentowano Asystenta z Bardem planującego podróż głosowo i wyszukującego szczegóły w Gmailu, zadania, które byłyby zbyt trudne dla starego Asystenta theverge.com. Jeśli chodzi o syntezę mowy, DeepMind Google’a faktycznie stworzył wiele z tej technologii. WaveNet (2016) był przełomowym neuronowym systemem TTS, który znacząco poprawił naturalność głosu. Produkcyjne głosy TTS Google (te, które słyszysz w Mapach Google lub Asystencie) bazują na WaveNet i późniejszych badaniach DeepMind. Dzięki Gemini Google idzie o krok dalej – sprawiając, że sam model AI potrafi generować dźwięk bezpośrednio blog.google. Raport techniczny Gemini podkreśla „natywną obsługę obrazu i dźwięku” jako cechę Gemini 2.0 blog.google. Oznacza to, że możesz zadać Gemini pytanie i nie tylko otrzymać odpowiedź tekstową, ale opcjonalnie usłyszeć ją w realistycznym głosie lub wygenerować obraz, jeśli to potrzebne. DeepMind skutecznie łączy możliwości tego, co kiedyś było oddzielnymi systemami (ASR, TTS, wizja komputerowa) w jeden zintegrowany model. Jeśli się to uda, może to uprościć architekturę asystentów głosowych i uczynić je bardziej świadomymi kontekstu. Na przykład, jeśli zapytasz Asystenta Google (z Gemini) o wykres na zdjęciu, a potem powiesz „Wyjaśnij mi to”, AI może wypowiedzieć wyjaśnienie, jednocześnie rozumiejąc obraz. Kolejny aspekt związany z głosem: Wielojęzyczność i tłumaczenie. Google ma narzędzie o nazwie Tłumacz Google oraz funkcje takie jak Tryb tłumacza w Asystencie. Dzięki zaawansowanym modelom AI tłumaczenie mowy w czasie rzeczywistym staje się możliwe. Nowy głos OpenAI potrafi przetłumaczyć podcast z angielskiego na inne języki w oryginalnym głosie mówcy (OpenAI współpracuje w tym celu ze Spotify) reuters.com. Google podobnie wykorzysta Gemini do tłumaczenia i podsumowywania treści audio w różnychjęzyków. Konkurs nie polega tylko na nadaniu AI głosu, ale na uczynieniu AI poliglotą i kulturowo adaptowalnym w głosie.

Podsumowując, przewaga Microsoftu w zakresie głosu może wynikać z głębokiej integracji głosu z przepływami pracy na PC i w przedsiębiorstwach (wyobraź sobie, że Copilot w Wordzie czyta Twój dokument, albo Copilot w Outlooku czyta Ci e-maile podczas dojazdu do pracy). Przewaga OpenAI to ogromna wszechstronność ChatGPT z funkcją głosową – w zasadzie każda wiedza lub umiejętność, jaką posiada GPT-4, może być przekazana w formie głosowej, zamieniając go w uniwersalnego asystenta głosowego bez powiązania z konkretną platformą. Przewaga Google to istniejący ekosystem urządzeń – telefony z Androidem, Pixele, Google Home – który wprowadzi generatywną AI głosową do mas jako funkcję systemu operacyjnego (plus doświadczenie Google w sprawianiu, by AI mówiła z ludzką intonacją i obsługiwała dziesiątki języków).

Dla konsumenta oznacza to, że następnym razem, gdy będziesz wchodzić w interakcję ze sztuczną inteligencją, być może w ogóle nie będziesz pisać – będziesz z nią rozmawiać i może na chwilę zapomnisz, że po drugiej stronie nie ma człowieka.

Agenci AI do kodowania: GitHub Copilot kontra reszta

Tworzenie oprogramowania było jednym z pierwszych i najbardziej udanych pól testowych dla asystentów AI. Tutaj Microsoft ma wyraźną przewagę dzięki GitHub Copilot, ale zarówno OpenAI, jak i DeepMind są głęboko zaangażowane w przesuwanie granic możliwości AI w kodowaniu.

• GitHub Copilot (Microsoft/OpenAI): Wprowadzony w 2021 roku (oparty na modelu Codex firmy OpenAI), Copilot stał się popularnym narzędziem wśród programistów, skutecznie pełniąc rolę AI pair programmer w Visual Studio Code, Visual Studio i innych IDE. Do połowy 2023 roku Copilot generował już średnio 46% kodu w projektach, w których był włączony github.blog – to zdumiewająca statystyka pokazująca, że programiści ufają mu przy niemal połowie swojej pracy. Microsoft od tego czasu zaktualizował Copilota, wykorzystując GPT-4 od OpenAI (funkcje oznaczone jako „Copilot X”), aby uczynić go jeszcze bardziej zaawansowanym github.blog. Teraz, poza samym uzupełnianiem linii kodu, Copilot może prowadzić rozmowę w stylu ChatGPT w Twoim edytorze (odpowiadając na pytania typu „jak zrobić X?” lub wyjaśniając kod), sugerować testy jednostkowe, a nawet pomagać przy opisach pull requestów i poprawkach błędów poprzez czat github.blog github.blog. GitHub ogłosił plany dotyczące Copilot Voice – trybu, w którym możesz dosłownie mówić do swojego IDE („Hej Copilot, utwórz nową funkcję do obsługi płatności”), a ono wstawi kod, co jest ogromnym udogodnieniem dla dostępności i programowania bez użycia rąk github.blog. Jest też CLI Copilot (dla wiersza poleceń) oraz Copilot dla dokumentacji, co pokazuje, że Microsoft zamierza zapewnić wsparcie AI na każdym etapie rozwoju oprogramowania github.blog. Warto zauważyć pochodzenie Copilota: powstał on w wyniku współpracy Microsoftu i OpenAI. Model Codex OpenAI (pochodna GPT-3 dostrojona na publicznym kodzie z GitHuba) był mózgiem Copilota github.blog. Microsoft zapewnił wdrożenie, integrację z IDE i dystrybucję przez GitHub. Ta symbioza trwa nadal z GPT-4 – Microsoft uzyskuje wczesny dostęp do najlepszych modeli OpenAI dla Copilota, a w zamian dostarcza ogromny rzeczywisty przypadek użycia (miliony programistów), który generuje informacje zwrotne pomagające ulepszać modele. W rezultacie Copilot wydaje się być o krok przed konkurencją pod względem użyteczności i integracji. Obecnie jest to produkt płatny dla osób indywidualnych i oferowany bezpłatnie studentom oraz opiekunom projektów, a także wdrażany w całych przedsiębiorstwach poprzez GitHub Copilot for Business. Microsoft stworzył nawet Copilot for Azure DevOps oraz Copilot in Windows Terminal, więc ta marka jest wszędzie. Obecność Copilota w programowaniu z kolei <strongpopchnęło innych. Na przykład Amazon uruchomił CodeWhisperer (wykorzystując modele Hugging Face Transformer), a Google integruje model Codey ze swoją chmurą i Android Studio. Jednak GitHub Copilot, będąc pierwszym na rynku i głęboko zintegrowanym z popularnym edytorem VS Code, ma silną pozycję.
• Ciągła rola OpenAI w programowaniu: Chociaż Microsoft jest twarzą Copilota, to OpenAI dostarcza „mózg”. Wizją OpenAI jest, aby jeden zaawansowany model mógł wykonywać wiele zadań – w tym programowanie. Rzeczywiście, GPT-4 sam w sobie jest doskonałym programistą; wielu deweloperów korzysta teraz bezpośrednio z ChatGPT (z GPT-4), aby uzyskać pomoc z kodem, zamiast korzystać z bardziej wyspecjalizowanego Copilota. OpenAI wprowadziło funkcje takie jak Code Interpreter (przemianowany na „Advanced Data Analysis”) dla ChatGPT, który jest w istocie agentem potrafiącym pisać i wykonywać kod w Pythonie do rozwiązywania problemów – od analizy danych po konwersje plików – wszystko w ramach jednej sesji czatu. Pokazuje to podejście OpenAI do „agentów” w programowaniu: zamiast trwałego agenta w IDE, dają AI możliwość korzystania z narzędzi na żądanie (w tym przypadku piaskownica do wykonywania kodu w Pythonie). ChatGPT z Code Interpreter może na przykład wziąć zbiór danych użytkownika, zdecydować się napisać fragment kodu do jego analizy, uruchomić ten kod, a następnie wyjaśnić wynik – wszystko autonomicznie. To forma wieloagentowego zachowania w jednej sesji (planista i programista to ten sam GPT-4, ale działa jak kierownik projektu i programista jednocześnie). OpenAI udostępniło także API do wywoływania funkcji, umożliwiając deweloperom pozwolenie GPT-4 na wywoływanie określonych funkcji w ich aplikacji. Okazało się to bardzo przydatne w scenariuszach programistycznych (model może zdecydować się wywołać np. funkcję „compile(code)” lub „run_tests()”, gdy uzna to za stosowne). W istocie OpenAI wyposaża model w możliwość interfejsowania się z zewnętrznymi narzędziami (czy to kompilator, terminal, czy przeglądarka internetowa przez wtyczki). Można argumentować, że to zmniejsza potrzebę wielu oddzielnych agentów – mamy jedną centralną inteligencję, która może delegować zadania do narzędzi w razie potrzeby. OpenAI nie wypuściło samodzielnego „agenta programistycznego” poza tymi funkcjami, ale stale ulepsza umiejętności programistyczne bazowego modelu. GPT-4 uzyskał bardzo wysokie wyniki w ocenach wyzwań programistycznych (np. potrafi niezawodnie rozwiązywać łatwe i średnie zadania leetcode, a nawet niektóre trudne). Nadchodzące modele OpenAI (GPT-5 itd.) z pewnością pójdą o krok dalej – być może dążąc do niemal eksperckiego poziomu programowania z poprawną logiką i rozumowaniem algorytmicznym, co nie jest jeszcze w pełni rozwiązane. Dodatkowo, OpenAI pośrednio napędza badania nad AI do programowania – np. otwartoźródłowy model Meta CodeLlama (2023) czy różne wyspecjalizowane fine-tune’y – ustanawiając wysoką poprzeczkę dzięki Codex i GPT-4. Ekosystem AI do programowania jest więc bardzo dynamiczny, a OpenAI znajduje się w jego centrum.
• Wysiłki DeepMind w zakresie kodowania: Najbardziej znanym wkładem DeepMind w dziedzinę AI do programowania jest AlphaCode, który został zaprezentowany w pracy naukowej w 2022 roku. AlphaCode przyjął inne podejście niż interaktywne programowanie w parach. Został zaprojektowany, aby rywalizować w konkursach programistycznych (takich jak wyzwania Codeforces). Działa poprzez generowanie dużej liczby kandydackich programów w Pythonie lub C++ dla danego problemu, a następnie filtruje i testuje je, aby wybrać rozwiązania, które przechodzą testy przykładowe geekwire.com. Co imponujące, AlphaCode osiągnął wyniki na poziomie około „przeciętnego ludzkiego uczestnika” – w symulowanych konkursach plasował się średnio w górnych 54,3% geekwire.com. Innymi słowy, był w stanie rozwiązać mniej więcej połowę problemów, które rozwiązywali ludzcy uczestnicy, co było pierwszym takim osiągnięciem dla systemu AI w tamtym czasie. Choć nie był ponadludzki, był to kamień milowy: AI udowodniła, że potrafi w pewnym stopniu radzić sobie z logiką i algorytmami programowania konkursowego. Jednak AlphaCode był prototypem badawczym; nie stał się produktem takim jak Copilot. Wykorzystywał też podejście brute-force generuj-i-testuj (tworząc tysiące prób), co nie jest wykonalne w przypadku asysty w czasie rzeczywistym w IDE. Niemniej jednak techniki z AlphaCode prawdopodobnie wpłynęły na późniejsze systemy. Części pomysłu AlphaCode – próbkowanie wielu możliwych rozwiązań i następnie ocenianie ich poprzez uruchamianie testów – mają swoje analogie w tym, jak GPT-4 i inne rozwiązują dziś problemy programistyczne (często próbują wielu rozwiązań, jeśli jest to dozwolone, a narzędzia takie jak „test-driven prompting” zyskały na popularności). Przechodząc do lat 2023-2025: Google DeepMind połączył i zintegrował zespoły Brain i DeepMind, a ich uwaga skupiła się na Gemini. Demis Hassabis wyraźnie wspomniał o „turboładowaniu Gemini dla agentów kodujących i użycia narzędzi” w komunikatach x.com. Trening Gemini prawdopodobnie obejmował dużo kodu (jak napisano na blogu, radzi sobie z kodem i osiągnął najlepsze wyniki w benchmarkach programistycznych blog.google). Rzeczywiście, Google poinformowało, że Gemini Ultra przewyższył GPT-4 w niektórych zadaniach programistycznych blog.google – choć szczegóły nie są publiczne, sugeruje to, że są na równi pod względem jakości generowania kodu. Google zaczęło wdrażać te ulepszenia: jego chatbot Bard zyskał możliwość generowania i wykonywania kodu (w notatniku Colab) w połowie 2023 roku, a z Gemini prawdopodobnie stał się jeszcze lepszy w kodowaniu. Google oferuje także asystenta kodu w swoim pakiecie Cloud AI oraz w narzędziach do tworzenia aplikacji na Androida, prawdopodobnie napędzanego wersją PaLM lub Gemini wyspecjalizowaną do kodu (często nazywaną Codey). Krótko mówiąc, strategia DeepMind dotycząca kodowania jest teraz częścią ogólnej strategii produktowej Google: sprawić, by ogólny model Gemini był bardzo dobry w kodowaniu, a następnie wdrożyć go w produktach Google (Cloud, Bard, Android Studio). Są nieco w tyle w tym sensie, że Copilot ma ogromną penetrację rynku wśród programistów, podczas gdy produkty Google dla programistów (poza Androidem) nie są tak sze…powszechnie używany. Ale można sobie wyobrazić, że Google w końcu wypuści konkurenta dla Copilot dla Chrome/VS Code, który wykorzystuje umiejętności kodowania Gemini.
• Konkurencja i komplementarność: Co ciekawe, Copilot Microsoftu i rozwiązania OpenAI są symbiotyczne, a nie konkurencyjne – Copilot jest napędzany przez OpenAI, a OpenAI korzysta z sukcesu Copilota (ponieważ pokazuje wartość ich modelu). Natomiast Google/DeepMind to outsider, który próbuje przełamać dominację. Oren Etzioni, znany ekspert AI, zażartował w 2022 roku, że „to przypomnienie, że OpenAI i Microsoft nie mają monopolu… daleko im do tego, AlphaCode przewyższa zarówno GPT-3, jak i GitHub Copilot Microsoftu” geekwire.com. To było wtedy, gdy GPT-3/Codex był najnowocześniejszy; od tego czasu GPT-4 przeskoczył konkurencję. Ale to podkreśla, że DeepMind jest w wyścigu i dąży do doskonałości.

Ostatecznie, deweloperzy w 2025 roku mają do dyspozycji mnóstwo AI-pomocników: Copilot w GitHubie dla łatwej integracji z workflow, ChatGPT do szybkich pytań i skryptów programistycznych, oraz narzędzia Google, jeśli korzystają z ekosystemu Google. Ta konkurencja jest świetna dla deweloperów – modele szybko się poprawiają, a każda firma dodaje nowe funkcje (np. Microsoft dodaje interaktywnego agenta debugowania w VS Code, a Google umożliwia bezpośrednie zapytania do Asystenta w sprawie problemów z kodowaniem na Androidzie). Możliwe, że za kilka lat „programowanie w parze z AI” będzie tak standardowe, jak dekadę temu korzystanie ze Stack Overflow.

Integracja i produktizacja: agenci AI wszędzie

Jednym z głównych sposobów, w jaki Microsoft odróżnia się od czysto AI-laboratoriów (takich jak OpenAI czy nawet DeepMind), jest nieustanna integracja „copilotów” AI z istniejącymi produktami programowymi i platformami chmurowymi. Strategia Microsoftu polega na uczynieniu AI wszechobecnym pomocnikiem w cyfrowym życiu użytkownika – niezależnie od tego, czy jesteś w Windowsie, Office, przeglądasz internet w Edge, czy programujesz w Visual Studio. Ta sekcja analizuje, jak Microsoft wplata agentów w swoje produkty i porównuje to z podejściem OpenAI i Google do docierania do użytkowników.

• Windows 11 i codzienny towarzysz AI: W połowie 2023 roku Microsoft ogłosił Windows Copilot, skutecznie przekształcając system operacyjny Windows 11 w gospodarza asystenta AI blogs.windows.com. Przycisk Copilot znajduje się na pasku zadań; po jego kliknięciu pojawia się panel boczny, zasilany przez Bing Chat (GPT-4). Ten asystent potrafi robić „wszystko, co osobisty asystent mógłby” na Twoim komputerze: dostosowywać ustawienia (jasność, Wi-Fi, tryb nie przeszkadzać), uruchamiać lub automatyzować aplikacje, podsumowywać otwarte treści, tworzyć tekst na podstawie kontekstu oraz odpowiadać na pytania ogólne – wszystko to bez przerywania pracy użytkownika blogs.windows.com blogs.windows.com. Wtyczki odgrywają tu dużą rolę: ponieważ Windows Copilot obsługuje te same wtyczki Bing Chat i OpenAI, może współpracować z aplikacjami i usługami firm trzecich. Na przykład użytkownik może poprosić Windows Copilot o zamówienie Ubera, dodanie zadań do aplikacji to-do lub sterowanie urządzeniami smart home, jeśli zainstalowane są odpowiednie wtyczki blogs.windows.com. Ta architektura wtyczek zaciera granicę między „asystentem desktopowym” a „asystentem internetowym”, dając Windows Copilot ogromną wszechstronność już na starcie. Windows Copilot skutecznie zastępuje Cortanę (usuniętą z Windows w 2023 roku) i jest znacznie bardziej zaawansowany dzięki zdolnościom rozumowania GPT-4 i jego wiedzy o świecie. Microsoft reklamuje Windows 11 jako „pierwszą platformę PC oferującą scentralizowaną pomoc AI” natywnie blogs.windows.com. To wyróżnik – podczas gdy macOS czy Linux nie mają niczego podobnego wbudowanego, Microsoft stawia na to, że integracja AI na poziomie systemu operacyjnego zwiększy produktywność użytkowników i przywiązanie do Windows. Windows Copilot wciąż się rozwija (początkowo w wersji zapoznawczej), ale Microsoft prawdopodobnie będzie go dalej ulepszał, być może wykorzystując swoje modele MAI do pracy offline lub szybszych odpowiedzi na proste zadania, a GPT-4 pozostawiając do zadań wymagających szerokiej wiedzy.
• Microsoft 365 Copilot (AI pakietu Office): Microsoft wprowadził także Copilota w aplikacjach Office, takich jak Word, Excel, PowerPoint, Outlook i Teams. To ogromny krok produktowy – z tych narzędzi korzystają setki milionów użytkowników. W Wordzie Copilot może tworzyć akapity lub całe dokumenty na podstawie polecenia albo przepisywać i optymalizować istniejący tekst. W Excelu potrafi generować formuły lub wyjaśniać, co dana formuła robi, w prostym języku. W PowerPointcie może stworzyć prezentację na podstawie prostego konspektu lub nawet dokumentu Word. W Outlooku podsumowuje długie wątki mailowe i tworzy szkice odpowiedzi. W Teams transkrybuje spotkania w czasie rzeczywistym, podkreśla zadania do wykonania i odpowiada na pytania typu „Jakie decyzje podjęto na tym spotkaniu?” crn.com crn.com. Integracja jest płynna: Copilot pojawia się jako pasek boczny/czat w tych aplikacjach, świadomy dokumentu lub kontekstu, w którym pracujesz, dzięki Microsoft Graph (który bezpiecznie dostarcza AI dane i kontekst użytkownika). To agent zorientowany na przedsiębiorstwa – respektuje uprawnienia (ma dostęp tylko do tego, do czego Ty masz dostęp) i utrzymuje dane w granicach dzierżawy. To kluczowy argument za subskrypcją Microsoftu, zasadniczo dodający AI jako funkcję uzasadniającą podwyżki cen Microsoft 365. Satya Nadella opisał tę wizję jako „copilot dla każdej osoby w każdej aplikacji Microsoftu”, czyli spójny pomocnik w Twoich narzędziach pracy crn.com. Przewaga Microsoftu jest tu oczywista: OpenAI nie ma pakietu biurowego; Google ma (Docs/Sheets) i faktycznie Google uruchomił Duet AI dla Workspace o podobnych możliwościach. Jednak dominacja Microsoftu w Office sprawia, że ich AI jest obecne w codziennych przepływach pracy na całym świecie. Microsoft nie poprzestaje też na Office – pojawiają się branżowe Copiloty: Dynamics 365 Copilot do zadań CRM i ERP (np. pomoc w pisaniu maili sprzedażowych czy podsumowywaniu rozmów z klientami), GitHub Copilot for Business w pracy deweloperskiej, a nawet Security Copilot (asystent dla analityków cyberbezpieczeństwa do badania incydentów). Microsoft zasadniczo wprowadza agenta AI do każdej głównej linii produktów, dostosowanego do danej dziedziny. Wszystkie te copiloty są napędzane przez kombinację OpenAI GPT-4, modeli Azure AI i orkiestracji Microsoftu.
• Azure i Platforma AI: Strategia integracji Microsoftu nie dotyczy tylko front-endu i aplikacji; obejmuje także back-end z chmurą Azure. Microsoft chce, aby Azure była domyślną chmurą dla AI. Zbudowali ogromne superkomputery AI (takie jak Azure Eagle z dziesiątkami tysięcy GPU, zajmujący 3. miejsce na świecie), aby hostować modele crn.com crn.com. Wprowadzili Azure OpenAI Service, który pozwala firmom korzystać z GPT-4, GPT-3 itd. przez bezpieczny endpoint, nawet z opcją dedykowanej przepustowości. Nadella podkreślił, że każda nowa innowacja OpenAI (GPT-4 Turbo, funkcje Vision) „dostarczymy… jako część Azure AI” niemal natychmiast crn.com. W zasadzie Azure korzysta z szybkiego postępu OpenAI, aby przyciągnąć klientów korporacyjnych, którzy chcą najnowszej AI bez konieczności bezpośredniego kontaktu z OpenAI. Poza hostowaniem modeli, Azure oferuje także narzędzia do budowania agentów. Jednym z nich, zapowiedzianym na 2025 rok, jest Azure AI Agents Service – prawdopodobnie usługa Azure do hostowania i zarządzania agentami tworzonymi przez deweloperów (choć szczegóły są publicznie ograniczone). Azure AI obejmuje także Foundry (katalog modeli z ponad 11 000 modeli, w tym open-source, takich jak Llama 2, a także GPT-4.1 itd.) microsoft.com, więc deweloperzy mogą wybrać model, dostroić go na Azure, a następnie wdrożyć za własnym Copilotem. Oferta Microsoftu dla firm to personalizacja i kontrola: przynieś własne dane, nawet własny model, i użyj narzędzi Microsoftu, aby stworzyć agenta, który jest twój. Bezpieczeństwo, zgodność i zarządzanie są priorytetem w tej integracji. Copilot Studio oferuje administratorom możliwości kontrolowania, jak agenci używają danych, do czego mają dostęp i jak radzą sobie z potencjalnie wrażliwymi wynikami (z ustawieniami moderacji treści itd.) microsoft.com microsoft.com. To tutaj Microsoft wykorzystuje swoje dekady doświadczenia w sektorze korporacyjnym – coś, co OpenAI jako młodsza firma dopiero buduje, a Google oczywiście także oferuje poprzez swoją Chmurę.
• Dystrybucja OpenAI: W przeciwieństwie do Microsoftu i Google, OpenAI nie posiada własnego systemu operacyjnego dla użytkowników końcowych ani dużego pakietu aplikacji biurowych do integracji. Jej głównym produktem jest ChatGPT (dostępny przez stronę internetową i aplikację mobilną). Sam ChatGPT stał się najszybciej rosnącą aplikacją konsumencką w historii na początku 2023 roku, co pokazuje, że OpenAI potrafi dotrzeć do użytkowników końcowych na dużą skalę. Aby poszerzyć zasięg, OpenAI wprowadziło aplikacje ChatGPT na iPhone i Androida, które przenoszą asystenta AI do twojej kieszeni, umożliwiając korzystanie z głosu i obrazów, jak omówiono wcześniej. Podobno firma bada także nowy sprzęt skoncentrowany na AI z projektantem Jonym Ive theverge.com, wyobrażając sobie, jak mógłby wyglądać gadżet „AI-first” (być może coś w rodzaju urządzenia komunikacyjnego AI lub inteligentnego asystenta wykraczającego poza paradygmat smartfona). To sugeruje, że OpenAI nie zadowala się byciem jedynie dostawcą API; widzą przyszłość, w której użytkownicy mają bezpośredni dostęp do „agenta OpenAI” w codziennym życiu. Na razie OpenAI polega na partnerstwach w zakresie głębokiej integracji: głównie z Microsoftem, ale także ze startupami budującymi na ich API. To trochę paradoks: Microsoft integruje OpenAI wszędzie, jednocześnie budując własne modele, które mogą konkurować; OpenAI zyskało dystrybucję dzięki produktom Microsoftu, ale teraz rozważa także konkurowanie na rynku platform (wymowny jest cytat Altmana o byciu „podstawową subskrypcją AI” dla ludzi theverge.com). Napięcia stały się publiczne, gdy Microsoft podobno poczuł się zaskoczony, jak szybko ChatGPT przyćmił Binga, a OpenAI obawiało się zbyt silnego powiązania z Microsoftem theverge.com. Mimo to partnerstwo pozostaje silne, ponieważ obie strony czerpią ogromne korzyści (Microsoft zyskuje najlepszą AI, OpenAI korzysta z mocy Azure i klientów Microsoftu).
• Integracja Google/DeepMind: Google w pewnym sensie nadrabia zaległości, ponieważ początkowo ostrożnie wdrażał swoją AI. Jednak do 2024-2025 roku w pełni zaangażował się w integrację Gemini/Bard w produkty:
  • Wyszukiwarka Google oferuje teraz generatywne podsumowania AI (Search Generative Experience) dla niektórych zapytań, a Gemini 2.0 ma napędzać nowy poziom wyszukiwania, który potrafi odpowiadać na bardziej złożone pytania w sposób konwersacyjny blog.google.
  • Android ma otrzymać AI zintegrowaną na poziomie systemu operacyjnego (podobnie jak Windows Copilot). Na przykład klawiatura Androida może generować odpowiedzi AI na urządzeniu, a Asystent z Bardem będzie aplikacją lub elementem interfejsu systemowego, który pojawi się, by pomagać w różnych aplikacjach.
  • Duet AI w Google Workspace potrafi pisać maile w Gmailu, tworzyć obrazy w Slides, pisać kod w Google AppScript itd., podobnie jak Microsoft 365 Copilot.
  • Deweloperzy w Google Cloud mogą korzystać z Vertex AI, aby uzyskać dostęp do modeli Gemini, a Model Garden Google (podobny do Azure Foundry) również udostępnia różne modele firm trzecich.
  • Google ma także unikalne punkty integracji: YouTube (mogą pojawić się AI podsumowania filmów lub nawet generowane przez AI skróty wideo), Mapy Google (wyobraź sobie zintegrowanego planera podróży opartego na AI) oraz aplikacje na Androida poprzez ich API.
  Kluczowa przewaga Google: baza użytkowników Androida. Jeśli Google wypuści aktualizację oprogramowania, która zapewni miliardowi użytkowników Androida asystenta osobistego zasilanego przez Bard na ekranie głównym, będzie to wydarzenie dystrybucyjne na skalę porównywalną lub większą niż premiera ChatGPT. Do 2025 roku nie stało się to jeszcze w pełni, ale wyraźnie jest to w toku. Dodatkowo Google ma przeglądarkę Chrome (eksperymentują z „pomocnikiem AI” w Chrome, który może podsumowywać strony lub odpowiadać na pytania dotyczące strony – podobnie jak Bing z GPT-4 w Edge).
• Perspektywy branżowe i ekspertów: Obserwatorzy branży zauważają, że szeroka integracja AI przez Microsoft daje mu natychmiastową przewagę komercyjną. Jak zadeklarował CEO Satya Nadella, „Microsoft Copilot to to jedno doświadczenie, które działa na wszystkich naszych powierzchniach… dostarczając odpowiednie umiejętności wtedy, gdy ich potrzebujesz… możesz wywołać copilot, by wykonał te wszystkie czynności… Chcemy, by copilot był wszędzie tam, gdzie jesteś.” crn.com. To podsumowuje etos integracji Microsoftu – wszechobecny i świadomy kontekstu. Dla kontrastu, wizja Sama Altmana sugeruje bardziej bezpośrednią integrację z konsumentem (być może poprzez przyszłe urządzenie lub głębszą integrację z systemem operacyjnym, niezależną od Microsoftu) theverge.com. Po stronie Google Sundar Pichai powiedział, że bycie AI-first oznacza przemyślenie wszystkich produktów z wykorzystaniem AI, i rzeczywiście zauważył, że Gemini pomaga im „przemyśleć na nowo wszystkie nasze produkty — w tym wszystkie 7 z nich z 2 miliardami użytkowników” blog.google. Skala integracji Google jest więc ogromna, od Wyszukiwarki po Mapy i Gmaila. Pole gry dotyczy tu równie mocno ekosystemów, co technologii. Microsoft wykorzystuje dominację Windows + Office; Google wykorzystuje Wyszukiwarkę + Androida; OpenAI, co ciekawe, korzysta z neutralności bycia samodzielną AI, którą każdy chce zintegrować (i być może ostatecznie stworzy własny ekosystem).

Dla konsumentów i firm ta konkurencja oznacza, że możliwości AI szybko stają się standardową częścią oprogramowania. Zadania, które kiedyś były wykonywane ręcznie – podsumowywanie dokumentu, tworzenie odpowiedzi, analiza danych – można teraz przekazać swojemu zawsze dostępnym asystentowi. Wielkim pytaniem będzie interoperacyjność i wybór: Czy użytkownicy będą zamknięci w jednym ekosystemie AI? (np. używając Copilota Microsoftu w pracy, a Google na swoim telefonie itd.) Czy też powstanie otwarty standard, w którym, powiedzmy, można podłączyć model OpenAI do interfejsu asystenta Google, jeśli ktoś woli? Microsoft, co ciekawe, przyjął otwarty standard wtyczek (adoptując specyfikację wtyczek OpenAI oraz Model Context Protocol do łączenia danych) theverge.com, prawdopodobnie by przyciągnąć deweloperów i zapobiec fragmentacji. To sugeruje przynajmniej pewną kompatybilność – np. usługa zewnętrzna mogłaby napisać jedną wtyczkę działającą w ChatGPT, Bing i Windows Copilot.

W każdym razie, dążenie do integracji AI wszędzie przyspiesza. To zapowiedź przyszłości, w której, niezależnie od tego, z jakiej aplikacji czy urządzenia korzystasz, inteligentny agent jest dostępny, by pomóc – działając w tle lub na Twoje polecenie za pomocą prompta. Wyścig konkurencyjny sprawia, że żadna firma nie może spocząć na laurach; integracja musi być głęboka, płynna i faktycznie użyteczna, by nie została uznana za gadżet.

Microsoft MAI kontra OpenAI kontra DeepMind: rozbieżność czy konwergencja?

Biorąc pod uwagę wszystkie te działania, jak ostatecznie wypada porównanie strategii MAI Microsoftu, Copilota/ChatGPT OpenAI i Gemini DeepMind? Czy są na kursie kolizyjnym, czy rozwiązują różne problemy?

• Współpraca Microsoftu przy zachowaniu niezależności: Strategia Microsoftu dotycząca MAI jest w pewnym sensie hybrydowa. Obecnie jest głęboko powiązana z OpenAI – w praktyce Microsoft jest wyłącznym dystrybutorem technologii OpenAI dla przedsiębiorstw i polega na niej w wielu funkcjach Copilota. Jednocześnie Microsoft rozwija autonomię w dziedzinie AI poprzez MAI. Z biznesowego punktu widzenia to zabezpieczenie: jeśli postępy OpenAI się zatrzymają lub zmienią się warunki partnerstwa, Microsoft nie zostanie bez miejsca w grze o AI. Jak podaje The Verge, partnerstwo Microsoftu z OpenAI jest obecnie „skomplikowane” przez fakt, że Microsoft wypuszcza modele, które będą „konkurować z GPT-5” i innymi w przyszłości theverge.com. Jednak w najbliższym czasie Microsoft pozycjonuje modele MAI jako uzupełniające – będą korzystać „z najlepszych modeli naszego zespołu, naszych partnerów i społeczności open-source” razem microsoft.ai. To pluralistyczne podejście może przynieść korzyści użytkownikom, zawsze kierując zadanie do najbardziej odpowiedniego modelu (np. zadanie matematyczne do jednego modelu, rozmowę do innego itd.). Odzwierciedla to także filozofię multi-agentową: nie jeden model, lecz zespół lub system orkiestracji daje najlepszy rezultat odsc.medium.com microsoft.com. Różnica między Microsoftem a OpenAI pojawia się także w postaci specjalizacji dziedzinowej. OpenAI dąży do bardzo szerokiej, ogólnej inteligencji. Microsoft może być zadowolony z posiadania AI, która jest szczególnie dobra w zapytaniach dotyczących danych firmowych lub zadaniach Windows, nawet jeśli nie jest tak ogólnie wszechstronna jak GPT-4. Z czasem MAI-1 może być mocno dostrajany na danych Microsoftu (pomyśl o tym – telemetria Windows, logi Binga, dokumenty Office – ogromne zasoby, z których OpenAI nie korzysta bezpośrednio), by stać się ekspertem np. w rozwiązywaniu problemów z komputerem czy odpowiadaniu na pytania dotyczące Excela itd. W tym sensie copilot Microsoftu może różnić się stylem od OpenAI: bardziej „pragmatyczny asystent” niż „wszechstronny chatbot”. Niemniej jednak strategie Microsoftu i OpenAI uzupełniają się obecnie bardzo mocno. Microsoft zapewnia to, czego brakuje OpenAI: ogromny kanał wdrożeniowy i integrację, podczas gdy OpenAI dostarcza najnowocześniejszy model, którego brakowało Microsoftowi. To relacja symbiotyczna, podobna do Wintel (Windows + Intel) w erze PC. Może się ona przekształcić w konkurencyjną, jeśli modele Microsoftu dogonią poziom GPT-4, ale trenowanie najnowocześniejszych modeli jest niezwykle kosztowne, a OpenAI pozostaje liderem, więc Microsoft wydaje się zadowolony zarówno ze współpracy, jak i cichej rywalizacji.
• Singularne skupienie OpenAI na AGI i wszechobecności: Strategia OpenAI różni się tym, że jest skoncentrowana na jednej rzeczy: mózgu, modelu. Inwestują zasoby w tworzenie coraz inteligentniejszych, bardziej zaawansowanych modeli (od GPT-3 przez GPT-4 po kolejne), z długoterminowym celem AGI (sztucznej inteligencji ogólnej). Mniej zależy im na samodzielnym wdrażaniu tego w każdym przepływie pracy przedsiębiorstwa – od tego są partnerzy tacy jak Microsoft lub deweloperzy korzystający z API. Jednak OpenAI zaczęło nieco „wspinać się po stosie”: wypuszczając ChatGPT jako bezpośredni produkt, dodając funkcje takie jak wtyczki i sugerując przyszłe przedsięwzięcia (np. sprzęt lub systemy operacyjne). Może to potencjalnie postawić ich w konflikcie z Microsoftem na rynku konsumenckim, ale jednocześnie Microsoft jest głównym inwestorem i członkiem zarządu OpenAI, więc wszelkie ruchy będą starannie negocjowane. Copilot OpenAI (w zakresie, w jakim odnosimy się do GitHub Copilot) jest w rzeczywistości przykładem partnerstwa – OpenAI stworzyło model Codex, ale pozwoliło Microsoftowi zająć się produktem. W przypadku przyszłych „copilotów” OpenAI wprowadziło koncepcję GPTs (spersonalizowane osobowości ChatGPT) na swoim DevDay w 2023 roku, umożliwiając użytkownikom tworzenie mini-agentów wyspecjalizowanych do określonych zadań (nieco przypominających niestandardowych agentów Microsoftu w Copilot Studio). Wskazuje to na pewną konwergencję: OpenAI zdało sobie sprawę, że ludzie chcą wielu agentów o różnych osobowościach lub zadaniach, a nie tylko jednego monolitycznego chatbota – dlatego udostępnili sposób na uruchamianie dostosowanych instancji ChatGPT („GPTs”), które zachowują się w określony sposób lub mają wiedzę o określonych danych. Podejście Microsoftu z Copilot Studio jest podobne dla przedsiębiorstw. Tak więc obie firmy spotykają się na wspólnym gruncie „pozwól użytkownikom tworzyć własnych agentów”, choć jedna celuje w konsumentów, a druga w organizacje. W istocie filozofia OpenAI to „zbuduj jeden umysł, wdrażaj wszędzie (przez innych lub samodzielnie)”, podczas gdy Microsoftu to „zbuduj armię użytecznych umysłów, każdy zoptymalizowany i wdrożony w kontekście”. Są to różne podejścia, ale nie wykluczają się wzajemnie. Możliwe, że przyszłość to połączenie: potężna, ogólna sztuczna inteligencja (być może OpenAI) wspierana przez rój wyspecjalizowanych sub-agentów (niektórych od Microsoftu, niektórych open-source), których może przywoływać. W rzeczywistości Parikh z Microsoftu wspomniał, że chcą, aby ich platforma umożliwiała wymianę „najlepszych elementów” z różnych źródeł (GitHub, OpenAI, modele open-source) theverge.com. Tak więc Microsoft może nawet używać OpenAI jako tylko jednego z wielu ekspertów w zespole do rozwiązania złożonego zapytania.
• Zintegrowana, ale ostrożna droga DeepMind/Google: Strategia Gemini DeepMind różni się tym, że jest bardzo napędzana badaniami i zintegrowana z szerszą misją Google. Ich celem jest wyraźnie dorównać lub przewyższyć OpenAI pod względem podstawowych możliwości modeli (multimodalność, rozumowanie itp.). Demis Hassabis często mówi o uczeniu przez wzmacnianie i innych technikach z dorobku DeepMind, które są łączone z dużymi modelami językowymi, aby uzyskać bardziej agentowe zachowania (na przykład uczenie modeli planowania lub samodoskonalenia się). Google ma mnóstwo produktów, które można wzbogacić o AI, ale zwykle wprowadza funkcje stopniowo, mając na uwadze błędy lub kwestie bezpieczeństwa (po potknięciu przy premierze Barda stali się bardziej ostrożni). Jedną z różnic jest nacisk DeepMind/Google na narzędzia i modele świata dla agentów. Google aktywnie bada, jak agenci mogą się ze sobą komunikować i samodzielnie opisywać swoje możliwości computing.co.uk computing.co.uk. Na przykład Thomas Kurian (CEO Google Cloud) mówił o tym, że agenci AI pewnego dnia będą mówić do siebie: „Oto, co potrafię, oto, jakie mam narzędzia, oto, ile kosztuje moje użycie”, aby ułatwić współpracę między agentami computing.co.uk. Microsoft wdraża obecnie praktyczną orkiestrację wielu agentów w oprogramowaniu dla firm, podczas gdy podejście Google wydaje się bardziej długoterminowe i teoretyczne, obejmujące być może standardowe protokoły interakcji agentów. Obie firmy ostatecznie pracują nad systemami wieloagentowymi, ale z różnych perspektyw (Microsoft z punktu widzenia integracji produktu, Google z perspektywy badań i przyszłego systemu operacyjnego). Kolejna różnica: Google/DeepMind silnie łączy rozwój agentów AI z etycznym przywództwem w AI. Często wspominają o odpowiedzialnym budowaniu i wstrzymywali się z otwartym udostępnianiem modeli tak szeroko jak Meta, ze względów bezpieczeństwa. Microsoft i OpenAI również mówią o bezpieczeństwie, ale Google jest pod większą presją publiczną i wewnętrzną ze względu na swoją rolę w społeczeństwie i ostatnie obawy pracowników (co widać na przykładzie protestów wokół zastosowań AI theverge.com theverge.com). Dlatego Google może się różnić, nakładając więcej zabezpieczeń lub ograniczając pewne możliwości agentów, dopóki nie będą pewni ich bezpieczeństwa. Na przykład Google może jeszcze nie pozwalać w pełni autonomicznemu agentowi na swobodne poruszanie się po internecie w imieniu użytkownika (podczas gdy eksperymenty firm trzecich, takie jak AutoGPT, już to zrobiły, a agenci Microsoftu do „użytkowania komputera” mogą automatycznie obsługiwać interfejsy oprogramowania microsoft.com).
• Synergie i rozbieżności w narzędziach: Ciekawym obszarem jest jak agenci korzystają z zewnętrznych narzędzi i danych:
  • Microsoft udostępnia Graph/Connectors dla danych korporacyjnych oraz integrację wyszukiwarki Bing dla danych z internetu swoim Copilotom microsoft.com microsoft.com. Dzięki temu ich agenci mogą pobierać aktualne informacje i wiedzę specyficzną dla firmy.
  • OpenAI oferuje wtyczki (przeglądanie internetu, wykonywanie kodu itp.) dla podobnego rozszerzenia możliwości swoich agentów.
  • Google dysponuje całym Google Knowledge Graph, indeksem wyszukiwarki Google oraz informacjami w czasie rzeczywistym, do których jego AI ma dostęp. Bard już potrafi pobierać na żywo informacje z Google Search.
    W praktyce wszyscy zbliżają się do przekonania, że sam agent AI to za mało – potrzebuje narzędzi: czy to do obliczeń (interpreter Pythona), pozyskiwania wiedzy (wyszukiwanie), czy wykonywania działań (np. wysyłanie e-maila lub sterowanie aplikacją). Podejścia różnią się nieco w implementacji, ale koncepcyjnie są zbieżne. To punkt konwergencji: każdy zaawansowany asystent AI będzie miał zestaw umiejętności wykraczających poza samą rozmowę – a ten zestaw narzędzi budują równolegle MS, OpenAI i Google.

Podsumowując, MAI Microsoftu vs OpenAI vs DeepMind to nie jest gra o sumie zerowej, w której zwycięży tylko jedno podejście. Każdy z nich ma unikalne atuty:

• Microsoft: dystrybucja, integracja z produktami, pragmatyzm multi-agentowy, zaufanie przedsiębiorstw.
• OpenAI: najnowocześniejsze modele, zwinność w innowacjach, neutralność platformy umożliwiająca integrację z dowolnym rozwiązaniem.
• DeepMind/Google: głęboka ekspertyza badawcza, mistrzostwo multimodalności oraz ogromny ekosystem urządzeń i danych (od wyszukiwarki po Androida).

Ich strategie czasem się rozchodzą (specjalizacja vs ogólność, koncentracja na produkcie vs API platformowe itp.), ale także uzupełniają wzajemnie swoje wizje. Microsoft i OpenAI są dosłownie partnerami współtworzącymi wspólny ekosystem (Copiloty napędzane przez OpenAI). Google/DeepMind, choć konkurent, często potwierdza te same idee – np. dążenie do agentowego AI i multimodalności – co sugeruje pewną konwergencję branży co do tego, jak będzie wyglądać przyszłość asystentów AI.

W miarę jak te strategie się rozwijają, użytkownicy mogą korzystać z pewnego rodzaju kooperencji: na przykład, korzystanie przez Microsoft z technologii OpenAI zapewnia, że badania nad bezpieczeństwem i ulepszenia OpenAI trafiają do użytkowników; konkurencja ze strony Google zmusza wszystkie strony do innowacji w takich obszarach jak wydajność i integracja. A jeśli orkiestracja wieloagentowa Microsoftu okaże się bardzo skuteczna, OpenAI może wdrożyć podobne pomysły wewnętrznie; z drugiej strony, jeśli podejście OpenAI oparte na jednym modelu z wtyczkami narzędziowymi zdominuje rynek, Microsoft może dostosować się, skupiając się mniej na wielu modelach, a bardziej na wzmocnieniu jednego ze swoich modeli.

Jedno jest pewne: wszyscy przewidują agentów AI jako nowy paradygmat informatyki – czasem określany jako nowy system operacyjny lub nowy interfejs użytkownika do interakcji z technologią crn.com. W tym sensie ich cele są bardziej zbieżne niż sprzeczne: chodzi o to, by AI stała się wszechobecna i pomocna. Demis Hassabis powiedział, że te postępy mogą umożliwić „znacznie bardziej zaawansowanych i proaktywnych asystentów osobistych” w niedalekiej przyszłości wired.com. Nadella podobnie mówi o „przyszłości, w której każdy ma swojego kopilota do wszystkiego” crn.com. A Sam Altman wyobraża sobie ludzi subskrybujących superinteligentną AI, która nieustannie im pomaga theverge.com. Wszyscy malują ten sam obraz, używając nieco innych palet.

Podsumowanie

Pod koniec 2025 roku Microsoft, OpenAI oraz DeepMind/Google przewodzą transformacyjnej zmianie w kierunku agentów AI – oprogramowania, które potrafi zrozumieć nasze intencje, prowadzić naturalną rozmowę i wykonywać zadania w naszym imieniu. Inicjatywa MAI Microsoftu podkreśla przekonanie, że konstelacja wyspecjalizowanych AI, wpleciona w narzędzia, z których korzystamy, może zapewnić bardziej spersonalizowane i potężne doświadczenie niż jedna AI próbująca zrobić wszystko. Wprowadzając MAI-Voice-1 i MAI-1, Microsoft pokazał, że poważnie podchodzi zarówno do posiadania kluczowej technologii AI, jak i powłoki dostarczającej ją użytkownikom theverge.com odsc.medium.com. Jego strategia Copilot, obejmująca Windows, Office i narzędzia deweloperskie, wykorzystuje ogromny zasięg firmy, by znormalizować wsparcie AI w codziennych zadaniach crn.com.

OpenAI, nieustannie dążąc do coraz inteligentniejszych modeli ogólnych, takich jak GPT-4 i kolejne, dostarcza „mózg”, który obecnie napędza wiele copilotów Microsoftu i funkcjonuje samodzielnie jako ChatGPT – czyli agent dostępny dla każdego z dostępem do internetu. Podejście OpenAI uzupełnia strategię Microsoftu, koncentrując się na jakości modeli i szerokich możliwościach, pozwalając partnerom na integrację w rozwiązaniach specyficznych dla danej dziedziny. Może pojawić się napięcie, gdyż OpenAI również dąży do bezpośredniego zaangażowania użytkowników (np. aplikacja ChatGPT lub potencjalne urządzenie), ale na razie partnerstwo jest symbiotyczne.

Prace DeepMind nad Gemini w ramach Google wprowadzają do tej rywalizacji trzeciego giganta – z niezrównanym dorobkiem badawczym i kontrolą nad najpopularniejszym na świecie systemem operacyjnym na smartfony oraz wyszukiwarką. Strategia Google, obecnie wyraźnie przyspieszająca, ma na celu nieoddanie warstwy „asystenta” Microsoftowi lub OpenAI. Dzięki multimodalności Gemini i pierwszym oznakom bardziej „agentycznego” zachowania (wykorzystywanie narzędzi, planowanie), Google głęboko integruje AI z Wyszukiwarką i Androidem, co może szybko umieścić agenta AI w rękach miliardów użytkowników w ramach ich dotychczasowego korzystania z produktów Google blog.google theverge.com.

Porównując te firmy, nie chodzi tyle o to, kto wygrywa bezpośrednio, ile o to, jak ich strategie wpływają na branżę, ścierając się ze sobą. Zakład Microsoftu na ekosystem multi-agentowy może zachęcić do bardziej modułowego rozwoju AI i ustanowienia standardów między firmami (co widać na przykładzie interoperacyjności wtyczek). Szybki postęp modeli OpenAI wyznacza poprzeczki, które inni starają się przeskoczyć – np. premiera Gemini z dumą podkreślała przewagę nad GPT-4 w wielu benchmarkach blog.google, a projekty open-source dążą do powtórzenia osiągnięć OpenAI przy niższych kosztach. Nacisk DeepMind na badania długoterminowe (jak zaawansowani agenci planujący czy systemy samodoskonalące się) pozwala nie tracić z oczu celu, jakim jest prawdziwa ogólna i niezawodna AI, przypominając pozostałym, że obecne modele GPT, choć imponujące, wciąż mają przed sobą długą drogę w zakresie rozumowania i dokładności faktów.

Dla użytkowników te zmiany oznaczają obietnicę potężniejszej i wygodniejszej technologii – wyobraź sobie AI, które może obsłużyć twoją pocztę, kalendarz, zakupy, projekty kreatywne, a nawet żmudne zadania w pracy, wszystko za pomocą zwykłej rozmowy lub poleceń głosowych. To jest cel, do którego dążą wszystkie trzy firmy. Po drodze będą musiały zmierzyć się z wyzwaniami: zapewnieniem, że agenci nie będą niebezpiecznie halucynować, ochroną prywatności użytkowników, zapobieganiem nadużyciom (np. oszustwom lub dezinformacji generowanej przez AI) oraz wyznaczaniem nowych norm interakcji człowiek-AI. Microsoft, OpenAI i DeepMind wnoszą różne atuty w rozwiązywanie tych problemów – zaufanie i zgodność z regulacjami od Microsoftu, badania nad bezpieczeństwem AI i wpływ na politykę od OpenAI (które przewodziło niektórym inicjatywom w zakresie alignementu), oraz akademicką rzetelność i ramy etyczne od DeepMind/Google.

Strategie czasem różnią się w podejściu do rynku, ale ostatecznie łączy je wizja: AI jako wszechobecny asystent we wszystkich aspektach życia. Jak powiedział Satya Nadella, wchodzimy w „erę kopilotów” crn.com, a jak zasugerował Demis Hassabis, może to być krok w stronę osiągnięcia sztucznej inteligencji ogólnej w kontrolowanej, użytecznej formie computing.co.uk. Wyścig trwa, a to ekscytujący czas pełen cotygodniowych ogłoszeń i przełomów. Śledząc na bieżąco ruchy każdego z graczy – od najnowszych funkcji Copilota Microsoftu, przez najnowszy model OpenAI, po kolejną aktualizację Gemini od Google – można dostrzec nie tylko narrację konkurencyjną, ale także poczucie wspólnego postępu w kierunku AI, która naprawdę, autentycznie pomaga ludziom na dużą skalę.

Ostatecznie, niezależnie od tego, czy Twój „towarzysz AI” jutra będzie nosił markę Microsoft Copilot, OpenAI ChatGPT, czy Google Assistant z Bardem, swoją inteligencję będzie zawdzięczał intensywnym badaniom i rozwojowi prowadzonym dziś we wszystkich trzech organizacjach, które czerpią z wzajemnych postępów. A jeśli wizja MAI Microsoftu dotycząca inteligencji wieloagentowej się sprawdzi, może to nawet nie być wybór na wyłączność – możesz mieć zespół agentów AI od różnych producentów, z których każdy jest ekspertem w innej dziedzinie, a wszyscy współpracują, by Ci pomóc. W takiej przyszłości strategie Microsoftu, OpenAI i DeepMind zbiegną się w praktyce: dostarczając ekosystem AI bogatszy i bardziej zaawansowany niż jakiekolwiek pojedyncze podejście.

Źródła:

• Ogłoszenie Microsoft AI o MAI-Voice-1 i MAI-1-preview microsoft.ai microsoft.ai odsc.medium.com odsc.medium.com
• Relacja The Verge na temat modeli własnych Microsoftu i partnerstwa z OpenAI theverge.com theverge.com theverge.com
• Blog Microsoft Build 2025 Copilot Studio (orkiestracja wieloagentowa, integracja z Windows) microsoft.com microsoft.com blogs.windows.com
• Cytaty z keynote Satyi Nadelli na Ignite 2023 (wizja copilotów wszędzie) crn.com crn.com
• Wypowiedzi Demisa Hassabisa / Google DeepMind na temat Gemini i agentowego AI wired.com computing.co.uk blog.google
• Aktualizacja OpenAI dotycząca głosu i trybu multimodalnego (Reuters) reuters.com reuters.com
• Ogłoszenie GitHub Copilot X (integracja głosu i GPT-4, statystyki kodowania) github.blog github.blog
• Wyniki AlphaCode od DeepMind (GeekWire) geekwire.com geekwire.com
• Cytat Mustafy Suleymana o modelach zorientowanych na konsumenta theverge.com
• Wywiad Toma Warrena o „fabryce agentów” Microsoftu (Notepad, The Verge) theverge.com theverge.com
• Blog Google o Gemini 1.0 i 2.0 (multimodalność, użycie narzędzi) blog.google blog.google