Generatywne wideo, humanoidalne roboty w magazynach, kwantowe superkomputery, neuromorficzne chipy i Nintendo Switch 2, który wciąga do grania całe rodziny. Było w czym wybierać.
Technologie, o których jeszcze niedawno mówiliśmy jak o science fiction, zaczynają zmieniać sposób pracy, rozrywki i podejmowania decyzji w biznesie.
Od generatywnego wideo z tekstu, przez komputery przestrzenne i agentów AI, po nową generację konsol — granica między światem cyfrowym i fizycznym coraz bardziej się zaciera.
Pokazujemy 10 przełomowych rozwiązań, które już dziś warto śledzić, bo w ciągu kilku najbliższych lat mogą stać się równie oczywiste jak smartfon w kieszeni.
Sprawdź też: Oni już teraz zarabiają na sztucznej inteligencji. Ile? Premia płacowa istnieje i rośnie
1. Generatywne wideo z tekstu: OpenAI Sora / Sora 2
Sora zamienia zwykły opis w minutowe wideo, a w wersji Sora 2 robi to z dużo lepszą fizyką, dźwiękiem i kontrolą nad sceną.
Dla małych studiów, youtuberów czy social mediowych twórców oznacza to, że storyboard, animacje i część zdjęć próbnych można zastąpić promptem na klawiaturze i kilkoma iteracjami, zanim w ogóle wejdzie się na plan. W marketingu i sprzedaży Sora zaczyna pełnić rolę symulatora kampanii — można w ciągu dwóch dni przygotować kilkanaście wersji tej samej reklamy, przetestować ich odbiór i dopiero potem zainwestować w drogi plan zdjęciowy.
Dalsza część pod materiałem wideo (wygenerowane przez AI):
W edukacji i szkoleniach ta sama technologia pozwala tworzyć realistyczne scenki treningowe (np. rozmowy z trudnym klientem czy sytuacje kryzysowe) bez angażowania aktorów i ekip filmowych. Równolegle rozwijają się narzędzia do znakowania i weryfikacji takich materiałów, bo gdy minuta fotorealistycznego wideo powstaje z tekstu, granica między nagraną a wygenerowaną rzeczywistością praktycznie znika.
2. Spatial computing: Apple Vision Pro (z upgrade’em M5)
|
JADE GAO/AFP/East News / East News
Vision Pro po aktualizacji z układem M5 i nową opaską Dual Knit to coraz bardziej pełnoprawny komputer przestrzenny, a nie tylko gadżet XR. W praktyce dla pracowników umysłowych oznacza to, że całe stanowisko pracy — kilka ekranów, dashboardy, dokumenty — można zabrać w plecaku i rozłożyć w dowolnym miejscu, od kawiarni po hotel.
Architekci, inżynierowie czy product designerzy zaczynają używać Vision Pro jak wspólnej wirtualnej makiety, gdzie wszyscy oglądają ten sam model 3D, ale każdy może widzieć inne warstwy i dane. Firmy eventowe i retail testują drugą warstwę doświadczeń: widz na stadionie czy w sklepie może zobaczyć dodatkowe statystyki, instrukcje, wizualizacje produktu tylko w swoim polu widzenia.
Długofalowo Vision Pro nie jest celem samym w sobie, ale poligonem doświadczalnym pod lekkie okulary AR, które za parę lat mają szansę stać się po prostu nowym typem firmowego laptopa.
3. AI PC / Copilot+ PC – laptopy z NPU jako standard
|
Lenovo
Copilot+ PC to nowa klasa komputerów ze wbudowanym NPU o wydajności co najmniej 40 TOPS, zaprojektowanych specjalnie pod lokalne zadania AI zamiast tylko mocniejszego CPU czy GPU.
W biznesie przekłada się to na to, że podsumowania spotkań, transkrypcje, tłumaczenia, wyszukiwanie w dokumentach czy generowanie pierwszych wersji prezentacji mogą działać bez wysyłania czegokolwiek do chmury. Dla działów bezpieczeństwa i compliance to złoty kompromis, bo zyskują moc GenAI, ale dane klientów i dokumenty wrażliwe nigdy nie opuszczają laptopa pracownika.
Pracownik zyskuje zaś prywatnego asystenta, który jest obecny w tle przez cały dzień — ogląda, co robisz w aplikacjach, podpowiada kolejne kroki, uzupełnia formularze i pilnuje zadań. Dla rynku oznacza to też spore przesunięcie. Analitycy spodziewają się, że AI PC będą stanowić około jednej trzeciej wszystkich wysyłek PC już w 2025 r., a w 2026 r. staną się nowym domyślnym standardem.
4. Nvidia Blackwell / GB200 i GB300 NVL72 — “fabryki AI”
|
Patrick T. Fallon/AFP / East News
Platformy GB200 i GB300 NVL72 łączą dziesiątki procesorów Grace i dziesiątki GPU Blackwell lub Blackwell Ultra w jeden ogromny, logiczny akcelerator, zdolny przyspieszyć inferencję na modelach liczących biliony parametrów nawet 30-krotnie względem poprzedniej generacji. Coś, co było “projektem na kwartał”, np. trenowanie nowej wersji modelu językowego czy multimodalnego, staje się projektem na kilka tygodni. Firmy mogą iterować na produktach AI w tempie release’ów mobilnych aplikacji.
Dla dużych organizacji pojawia się z kolei możliwość posiadania własnych, firmowych LLM-ów trzymanych w prywatnej chmurze, dostrojonych tylko do ich dokumentów, procedur i słownictwa. Korporacje i hyperscalerzy zaczynają budować fabryki AI, czyli całe data center zaprojektowane wyłącznie pod trenowanie i obsługę agentów, modeli i symulacji, które działają jak nowa warstwa infrastruktury obok tradycyjnego IT.
Ciemna strona? Tak potężny i drogi sprzęt winduje barierę wejścia — małe firmy muszą iść w kolokację, wynajem mocy lub sprytne, mniejsze modele, zamiast ścigać się w wyścigu zbrojeń na parametry.
5. Neuromorficzne chipy (np. BrainChip Akida) — AI tam, gdzie GPU nie dojedzie
|
mat. prasowe
Neuromorficzne procesory, takie jak BrainChip Akida, nie liczą kolejnych klatek obrazu, ale “słuchają” pojedynczych impulsów z czujników i reagują tylko na zmiany, trochę jak biologiczny mózg.
Dzięki temu dron z takim układem może godzinami patrolować plażę, wypatrując tonących ludzi lub surferów w opałach, analizując dane z kamery zdarzeniowej bez wysyłania surowego wideo do chmury. W fabrykach neuromorficzne układy mogą wpiąć się w istniejące sensory maszyn i wyłapywać nienaturalne wzorce wibracji czy dźwięku, zanim człowiek w ogóle usłyszy, że coś jest nie tak.
W motoryzacji czy IoT pozwalają dodawać spryt do bardzo tanich, bateryjnych urządzeń, które nie udźwignęłyby klasycznego modelu deep learning. Krótko mówiąc: neuromorficzne chipy sprawiają, że AI przestaje być wyłącznie domeną serwerowni, a staje się czymś, co można włożyć w ratunkowego drona, zabawkę, czujnik w hełmie pracownika albo inteligentny zawór wodny.
6. Humanoidalne roboty ogólnego przeznaczenia (Optimus, Figure, Digit, Apollo i spółka)
|
Rex Features / East News
Humanoidalne roboty w 2025 r. wychodzą z laboratoriów wprost do magazynów i fabryk. Digit od Agility Robotics jest już używany do zadań logistycznych, np. przenoszenia paczek i obsługi regałów.
Tesla, Figure czy 1X budują roboty, które mają docelowo wykonywać w fabrykach te same zadania, które dziś wykonują ludzie — od prostych prac manualnych po rutynowe inspekcje. Dla firm to nie tylko zamiana pracownika na robota, ale możliwość przeprojektowania całych procesów – robot nie bierze L4, może pracować w nocy i w niebezpiecznych środowiskach, a jego umiejętności da się zaktualizować wgraniem nowszego oprogramowania.
Dla związków zawodowych i regulatorów to nowy, gorący temat. Jak wygląda BHP robota? Kto odpowiada za błąd humanoida? Czy trzeba mu płacić “nadgodziny”, kiedy pracuje obok ludzi? W perspektywie kilku lat humanoidy mogą wjechać też do zwykłych biur i domów, ale prawdziwy przełom najpierw wydarzy się w logistyce, produkcji i przemyśle ciężkim, gdzie każdy dodatkowy robot natychmiast przekłada się na wydajność i bezpieczeństwo.
7. IBM Quantum System Two — kwant jako współpracownik, a nie ciekawostka
|
ANGELA WEISS/AFP / East News
IBM Quantum System Two to nowa generacja infrastruktury, która łączy procesory Heron (133–156 kubitów) w modułowych systemach, zamiast budować pojedynczy, monolityczny komputer kwantowy.
Pierwsze wdrożenia System Two w USA i w Europie mają po kilka takich układów, co daje setki kubitów dostępnych dla naukowców i firm przez chmurę, z dużo lepszą jakością bramek niż we wcześniejszych generacjach.
Zastosowania są bardzo konkretne. Symulacja cząsteczek i reakcji chemicznych, projektowanie nowych materiałów czy optymalizacja zadań, których klasyczne superkomputery nie lubią, np. skomplikowana logistyka lub portfele finansowe. Ważne jest to, że System Two został zaprojektowany od razu jako element hybrydowy — ma współpracować z klasycznym HPC, a nie go zastępować, więc kwant staje się jednym z narzędzi w skrzynce inżyniera, a nie magiczną czarną skrzynką.
Dla firm oznacza to, że w horyzoncie kilku–kilkunastu lat mogą dostać do rąk bardzo wyspecjalizowany akcelerator dla trudnych problemów, którego nie trzeba mieć fizycznie w serwerowni, bo dostęp będzie usługą w chmurze.
Czytaj też: AI, kwanty i chmura. Jak IBM Polska buduje przyszłość technologii bez pogoni za popularnością [WYWIAD]
8. Agentic AI – autonomiczni cyfrowi pracownicy
Agentic AI to systemy, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale potrafią samodzielnie planować, podejmować decyzje i wykonywać kolejne kroki w wielu aplikacjach, przez co Gartner umieścił je jako trend numer jeden wśród technologii strategicznych na 2025 r.
W praktyce firmy zaczynają tworzyć agentów, którzy samodzielnie prowadzą procesy obsługi klienta. Gartner przewiduje, że do 2029 r. takie systemy będą w stanie autonomicznie rozwiązywać nawet 80 proc. typowych spraw serwisowych, obniżając koszty o około 30 proc.
W e-commerce i retail pojawiają się agenci zakupowi, którzy w imieniu klienta porównują oferty, kompletują koszyk i negocjują warunki, co według analiz Morgan Stanley może dodać dziesiątki miliardów dolarów do rynku zakupów online. W środowisku korporacyjnym agent potrafi przejść przez CRM, ERP, system ticketowy i wewnętrzne API, żeby wykonać całe zadanie end-to-end, np. wystawić ofertę, zamówić komponenty i założyć zgłoszenie w logistyce.
Dalsza część pod materiałem wideo:
Jednocześnie analitycy ostrzegają, że nawet 40 proc. projektów agentic AI może zostać porzuconych z powodu kosztów, braku jasnego biznes case’u i niewystarczającego nadzoru, więc równie ważne jak budowa agentów staje się zaprojektowanie dla nich dobrego prawa i regulaminu.
Sprawdź też: “Time” uznał ich platformę za najlepszy wynalazek roku. Właśnie tak automatyzują pracę człowieka [WIDEO]
9. Wyspecjalizowane AI — modele szyte na miarę branży
|
mat. prasowe
Zamiast jednego, wielkiego modelu do wszystkiego, rośnie fala tzw. vertical AI – systemów zbudowanych specjalnie pod jedną branżę, np. medycynę, finanse, prawo, produkcję czy energetykę.
Taki model zna lokalne regulacje, żargon i typowe dokumenty, więc od razu odpowiada jak branżowy ekspert, a nie jak ogólny asystent. To mocno ogranicza potrzebę długiego dostrajania. W bankowości i ubezpieczeniach przekłada się na automatyczną analizę wniosków, polis i umów w sposób zgodny z przepisami, bo model rozumie, co oznacza np. KNF, Rekomendacja M czy lokalne wytyczne AML.
W zdrowiu modele vertical AI są trenowane na specjalistycznych danych medycznych, przez co mogą pomagać w diagnostyce, triage’u czy analizie badań obrazowych, a jednocześnie mają wbudowane reguły dotyczące prywatności i zgód pacjentów. Dla firm najważniejsze jest to, że takie modele często przychodzą już ze “wstępnie wyuczonym pakietem”, więc czas od zakupu do użycia liczy się w tygodniach, a nie miesiącach. Taka inwestycja jest dużo łatwiejsza do policzenia.
Czytaj też: AI już teraz lepsza niż lekarz. “Pierwszy krok w stronę medycznej superinteligencji”
10. Nintendo Switch 2 — konsola, na którą czekało mnóstwo ludzi
|
KAZUHIRO NOGI/AFP / East News
Nintendo Switch 2 stał się w 2025 r. jednym z najważniejszych sprzętów konsumenckich. Nowa konsola zastąpiła klasyczne zestawy na Black Friday, w tym specjalnym bundlem z Pokémon Legends: Z-A, i sprzedaje się w milionach sztuk.
Dla graczy to nie tylko lepsza grafika i większa moc, ale przede wszystkim kontynuacja hybrydowego modelu “kanapa + handheld”, który pozwala odpalać duże tytuły AAA w dowolnym miejscu. Dla twórców gier Switch 2 jest w praktyce obowiązkową platformą – duże serie jak Resident Evil czy Atelier dostają dedykowane wydania, a Nintendo jak zwykle przyciąga grami na wyłączność takimi jak nowa Zelda czy Mario.
Z perspektywy rynku sprzętu ciekawy jest też kontrast. Choć Switch 2 przegrał w plebiscycie Golden Joystick Awards z procesorem AMD Ryzen 9 9950X3D, to w świadomości masowego odbiorcy jest sporą, odczuwalną innowacją, bo zmienia codzienne doświadczenie grania, a nie tylko benchmarki.
Dla kultury i biznesu oznacza to kolejną generację gier rodzinnych, party games i mobilnego gamingu, który spaja różne grupy wiekowe, a przy okazji tworzy gigantyczny ekosystem IP, od filmów po gadżety i parki rozrywki.
Autor: Grzegorz Kubera, dziennikarz Business Insider Polska
