Coraz częściej mówi się, że inwestorzy... mają już dość. Dlaczego? Bo sztuczna inteligencja – mimo całego szumu medialnego – po prostu zaczyna zawodzić w jednym: nie przynosi spodziewanych zysków.

Weźmy przykład OpenAI. Firma, która miała odmienić świat dzięki ChatGPT, wciągnęła na pokład Microsoft z inwestycją wartą 13 miliardów dolarów. Model GPT-4 zrobił furorę, a ChatGPT trafił do milionów użytkowników. Tyle że... nie bardzo wiadomo, jak to wszystko skutecznie monetyzować. Subskrypcje działają, ale koszty utrzymania infrastruktury – chmura, obliczenia, rozwój modeli – są astronomiczne. Co gorsza, użytkownicy szybko się nudzą. Mało kto dziś korzysta z płatnej wersji ChatGPT na co dzień. Ruch spada, a tempo innowacji nie nadąża za oczekiwaniami rynku.

Podobnie jest z Anthropic – konkurentem OpenAI, który przyciągnął miliardy od Google i Amazona. Mimo potężnych inwestycji, model Claude nie zdobył takiego rozgłosu jak GPT. Analitycy zaczynają zadawać niewygodne pytania: skoro te firmy dostały tyle pieniędzy, to gdzie są przełomowe aplikacje? Gdzie są miliardy dolarów przychodów?

Problem leży głębiej. Startupy AI często są prowadzone przez naukowców i inżynierów, którzy marzą o tworzeniu technologii przyszłości. Wielu z nich nie chce słyszeć o presji sprzedaży, KPI czy powrocie z inwestycji w pięć lat. Z kolei inwestorzy – szczególnie ci z Doliny Krzemowej – grają twardo: jeśli coś nie daje zysku, to się tego pozbywają.

Francuski Mistral AI to dobry przykład. Startup zebrał setki milionów euro w ekspresowym tempie, ale od razu znalazł się pod lupą partnerów. Podpisanie umowy z Microsoftem, mimo wcześniejszych deklaracji o otwartości, wywołało mieszane reakcje. Z jednej strony to logiczne – potrzeba pieniędzy i zaplecza technologicznego. Z drugiej – fani idei open source zaczęli oskarżać firmę o hipokryzję.

Coraz częściej mówi się też o napięciach wewnątrz firm AI. W OpenAI doszło do spektakularnego zwolnienia i przywrócenia CEO Sama Altmana po konflikcie z radą nadzorczą. Powód? Brak transparentności i zbyt biznesowe podejście do rozwoju modeli – przynajmniej według członków rady. W Stability AI CEO ustąpił po naciskach inwestorów, którzy nie byli zadowoleni z wyników finansowych.

VC chcą zysków, wpływu na decyzje i tempa. Ludzie od AI wolą eksperymentować i rozwijać modele na fali hype’u wywołanych przez ostatnie lata. To zderzenie z rzeczywistością może rozstrzygnąć o przyszłości branży.

Nie chodzi o to, że AI się nie sprawdza. Przeciwnie – technologia robi ogromne wrażenie. Ale większość zastosowań wciąż pozostaje na poziomie prototypów. Firmy, które chciały wdrożyć chatboty w obsłudze klienta, często wracają do ludzi, bo AI myli się w podstawowych sprawach. Generowanie obrazów? Świetne do zabawy, trudne do użycia komercyjnie na większą skalę. Pisanie tekstów? Copywriterzy wracają do łask, bo modele językowe mają ograniczenia w logice, stylu i aktualności.

Inwestorzy liczyli na szybkie skalowanie i masową adopcję. Tymczasem największe modele wymagają tysięcy GPU, kosztują miliony i są trudne do opanowania. Ryzyko jest ogromne, a zwrot odległy.

W Polsce sytuacja wygląda nieco inaczej. Brakuje wielkich VC wyspecjalizowanych w AI, ale rośnie liczba inicjatyw publicznych. NCBiR i PFR Ventures inwestują w projekty AI, ale są to środki rozproszone i niezbyt spektakularne. Pomysł utworzenia Funduszu Sztucznej Inteligencji ma zintegrować środki publiczne i zwiększyć koordynację.

Na razie jednak nasze AI startupy to raczej małe zespoły pracujące nad wąskimi zastosowaniami. Polscy inwestorzy są ostrożni – nie chcą powtarzać błędów gigantów z Zachodu. Może to i dobrze?

Niektórzy analitycy mówią wprost: mamy do czynienia z bańką inwestycyjną. Taką, jak w czasach dot-comów. Zbyt wiele obietnic, zbyt mało realnych produktów. AI nie zniknie – to technologia przyszłości – ale obecne wyceny firm są trudne do obronienia.

Fundusze VC zaczynają przesiewać portfele. Inwestują już nie w „modę na AI”, ale w konkretne modele biznesowe. Tylko ci, którzy pokażą realny produkt, przetrwają. Reszta wróci na uniwersytety lub do inkubatorów.

Nie będzie powrotu do stanu sprzed AI. Ale też nie będzie drugiego boomu bez refleksji. Startupy muszą dorosnąć – pokazać, że potrafią zarabiać. Inwestorzy muszą zrozumieć, że nie wszystko da się zamienić w Excela.

Na razie – jak to w każdej relacji – trwa przeciąganie liny. I choć sztuczna inteligencja nie ma uczuć, rynek pokazuje, że emocji w tej grze nie brakuje.