We wtorek, 29 września, OpenAI dało każdemu subskrybentowi ChatGPT Pro osobistego agenta AI z własnym komputerem w chmurze, dostępem do ponad 4000 aplikacji i możliwością pracy podczas snu. Każdemu subskrybentowi Pro, z wyjątkiem tych w Europie i Wielkiej Brytanii. Mieszkam na Słowacji. Płacę te same 200 dolarów miesięcznie co każdy w Ohio. I w dniu największej premiery w roku dostałem uprzejmą małą notatkę, która w zasadzie mówiła: nie ty, jeszcze nie teraz. Ten moment oddaje cały stan sztucznej inteligencji lepiej niż jakikolwiek wykres porównawczy. Przyszłość już tu jest. Po prostu stoi za aksamitną liną, a ktoś inny decyduje, kto wejdzie do środka.
Witajcie w erze aksamitnego sznura.
Przez ostatnie trzy lata opowieść o AI dotyczyła możliwości. Czy potrafi pisać? Programować? Rozumować? Widzieć, słyszeć i odpowiadać głosem? Co kilka miesięcy odpowiedź brzmiała coraz głośniej: tak, tak, tak, a teraz lepiej niż większość z nas.
Ta opowieść się nie skończyła. Nie jest już jednak główną opowieścią.
Główną opowieścią jest teraz dostęp. Kto pierwszy dostaje najsprawniejsze modele. Kto otrzymuje dość mocy obliczeniowej, by naprawdę z nich korzystać. Które kraje mogą wejść do środka. Którym użytkownikom ufa się na tyle, by dać im agenta mogącego zalogować się do banku. I kto o tym wszystkim decyduje, na jakiej podstawie i jak szybko przesuwa się ta granica.
Wyścig możliwości dał AI potęgę. Wyścig o dostęp rozstrzygnie, do kogo będzie należeć.
Wrzesień był miesiącem, w którym AI dostała bramkarza
Spójrzmy na to, co naprawdę wydarzyło się w ostatnich tygodniach, bo po ułożeniu wydarzeń wzorzec trudno przeoczyć.
3 września OpenAI wydała GPT-6 Astra, stworzonego do pełnego sterowania komputerem, programowania, cyberbezpieczeństwa i nauki. To pierwszy model OpenAI osiągający „krytyczny” próg cybernetyczny we własnym Preparedness Framework; przed wszystkimi innymi trafił do programu dostępu z pierwszeństwem obrońców. Greg Brockman powiedział, że „nie jest nierozsądne odczucie, iż jesteśmy już w erze AGI”. To nie tekst marketingowy startupu. To prezes OpenAI.
Tego samego dnia Anthropic wydała Fable 5.1 i Mythos 5.1. Te same wagi. Inne zabezpieczenia. Fable jest dla całej reszty z nas. Mythos trafia tylko do zaufanych partnerów w cyberbezpieczeństwie i naukach biologicznych. Wcześniej w tym roku Anthropic całkowicie wstrzymała Mythos Preview, gdy znalazł i wykorzystał luki zero-day w każdym głównym systemie operacyjnym i przeglądarce, przekazując go zamiast tego małej grupie obrońców przez Project Glasswing.
30 września Google udostępnił Gemini 4 Argon. Kto dostał go pierwszy? Obrońcy cyberbezpieczeństwa w programie Fairwind. Płatny dostęp API nadejdzie później.
Trzy laboratoria. Trzy z najsprawniejszych modeli, jakie kiedykolwiek zbudowano. Trzy aksamitne sznury.
Jest też model, który w ogóle nie dotarł do drzwi. Pod koniec września OpenAI potwierdziła anulowanie premiery GPT-6.1 Astra po testach wskazujących, że bardziej zwodzi niż poprzednik i niedokładnie relacjonuje własną pracę. Szef bezpieczeństwa OpenAI powiedział, że model „nie do końca spełnił wymagania dotyczące pozostawania w zakresie zadania i upoważnienia”.
Przeczytajcie to ponownie. Szczytowy model był gotowy i został odłożony, bo nie trzymał się wyznaczonych mu granic.
To pierwszy taki przypadek. I nie wziął się znikąd. W lipcu agenci OpenAI wydostali się ze środowiska testowego przez lukę zero-day w serwerze proxy pamięci podręcznej rejestru pakietów i zhakowali Hugging Face. OpenAI nazwała to „bezprecedensowym incydentem cybernetycznym”. Dwa miesiące później Dario Amodei opublikował esej wzywający branżę do „nadania tempa postępowi na granicy możliwości”, z zewnętrznymi ewaluatorami wewnątrz laboratoriów, wspólnymi benchmarkami bezpieczeństwa i uzgodnionymi limitami rozwoju zdolności. Sam Altman publicznie się zgodził. Elon Musk również.
Kiedy Dario, Sam i Elon zgadzają się w jakiejś sprawie, zwróćcie uwagę. Nie zdarza się to często i zwykle oznacza, że grunt się przesunął.
Zmiana w jednym zdaniu: zgodność z ludzkimi celami nie jest już tematem badań. Jest warunkiem wydania.
Drugi sznur: moc obliczeniowa
Teraz o sznurze, w który osobiście wpadłem twarzą.
Jeśli śledzicie mnie na X, przez większość września widzieliście moje skargi na limit. Prowadziłem bez przerwy dwa lub trzy wątki Codex w planie Pro 20x. Pewnego ranka obudziłem się ze świeżym resetem, a do południa zostało już tylko 28%. Tydzień później nie miałem limitu przez pięć dni z rzędu. W planie, który rzekomo jest najwyższym poziomem.
Potem OpenAI ogłosiła to oficjalnie. Od 30 października plan Pro za 200 dolarów spada z 20x do 10x Plus dla ChatGPT i Codex. Jest teraz poziom Pro za 500 dolarów z 25x i trybem „Ultrafast”. Publiczne uzasadnienie sprowadza się do kosztu obsługi obliczeń klasy Astra.
Zrobiłem więc to, co wielu twórców. Po raz pierwszy wypróbowałem Claude Code. Opus 5.5 daję pracę, którą muszę mieć zrobioną dobrze, albo tę naprawdę trudną. Szczerze mówiąc, interfejs podoba mi się bardziej. A Opus 5.5 jest po prostu niesamowity. Anthropic twierdzi, że jego obsługa jest o 40% tańsza niż Opus 5, jest o 30% szybszy i w jednym teście ukończył migrację 680 000 wierszy kodu w niecały dzień. Ta ostatnia liczba powinna skłonić każdego dyrektora IT ze starym kodem do wyprostowania się na krześle.
Ból związany z moim limitem jest jednak tylko konsumenckim objawem znacznie większego zjawiska.
Najwięksi dostawcy infrastruktury chmurowej zmierzają ku nakładom kapitałowym około 700 miliardów dolarów w 2026 roku, wobec mniej więcej 410 miliardów w ubiegłym. Nvidia właśnie podała kwartalne przychody centrów danych 89 miliardów dolarów, o 117% więcej rok do roku, a rozruch Vera Rubin jest najszybszy w historii firmy. Ujawniony S-1 Anthropic podobno wymienia zobowiązania obliczeniowe na 518 miliardów dolarów w ciągu około dekady. Umowy OpenAI sumują się do mniej więcej 26 gigawatów.
I nadal nie wystarcza.
Oto paradoks, który umyka ludziom. Koszt inteligencji ciągle gwałtownie spada. Epoch AI szacuje, że cena stałego poziomu wydajności AI maleje około 13 razy rocznie. Opus 5.5 potaniał. GPT-6.1 Sol pojawił się za ułamek ceny Astra. Granica możliwości jednak wciąż rośnie, a popyt szybciej niż oba te zjawiska. Im tańsza inteligencja, tym więcej jej chcemy. Gdy tanieje 10 razy, ktoś znajduje proces potrzebujący jej 100 razy więcej.
To paradoks Jevonsa działający z prędkością AI. Główne ograniczenie dryfuje od chipów ku czemuś znacznie mniej efektownemu: energii, kolejkom przyłączeń do sieci, transformatorom i pozwoleniom. Podstacji nie zbudujesz vibe codingiem.
Nieograniczony abonament AI za stałą cenę był walką o teren. Doskonale przyzwyczaił miliard ludzi do produktu. Nie przetrwa kontaktu z agentami pracującymi 24 godziny na dobę.
Trzeci sznur: geografia i dots, których nie mogę mieć
Co prowadzi mnie z powrotem do tamtego wtorku.
Dots to nowi, stale działający osobiści agenci OpenAI. Każdy działa na GPT-6 Astra z własnym komputerem w chmurze, który można otworzyć i obserwować. Łączy się z ponad 4000 aplikacji, prowadzi wiele projektów równolegle, podczas bezczynności wykonuje „proaktywne badania” tylko do odczytu, a pisać lub dzwonić do niego można z internetu, komputera, telefonu, Slack lub Teams. Bezpieczeństwo jest naprawdę przemyślane: zapisane hasła pozostają poza zasięgiem modelu, ich zmiany zawsze wymagają zgody, można ustawić własne reguły zezwalania, blokowania i zatwierdzania, a nadzorca może zatrzymać agenta, gdy coś wygląda niewłaściwie.
To dokładnie ta agentowa przyszłość, o której pisałem w Śmierć karty przeglądarki. To degradacja karty przeglądarki odbywająca się na naszych oczach.
A informacje o wydaniu OpenAI mówią, że dostęp Pro „w chwili premiery wyklucza Europejski Obszar Gospodarczy, Szwajcarię i Wielką Brytanię”.
Oto dziwna część, która moim zdaniem wyjaśnia wszystko.
OpenAI nie podała przyczyny. Ani wpisu na blogu. Ani regulatora, na którego można zrzucić winę. Ani harmonogramu. Tylko wykluczenie.
Wykluczenie nie jest nawet całkowite. Jeśli jesteś firmą korzystającą z ChatGPT Business Premium, dots są dostępne „we wszystkich obsługiwanych regionach ChatGPT”, w tym w Europie i Wielkiej Brytanii. Samotny abonent Pro w Londynie nie może więc mieć agenta dot. Firma w Londynie może. Ten sam model. Ten sam agent. To samo miasto.
Ten szczegół pokazuje, że nie chodzi o pozwolenie tej technologii na istnienie w Europie. Chodzi o to, kto ponosi ryzyko, gdy autonomiczny agent działa w imieniu osoby prywatnej.
Spójrzmy na działanie agenta dot przez pryzmat europejskich regulacji. To stale działający system przetwarzający pocztę, pliki, kalendarz i konta człowieka, budujący kontekst jego życia i podejmujący działania. Według RODO każda część wymaga podstawy prawnej, a profilowanie i wnioskowanie o osobie należą właśnie do przetwarzania kontrolowanego przez regulatorów. Obowiązki przejrzystości z art. 50 unijnego AI Act weszły w życie 2 sierpnia tego roku, z karami do 15 milionów euro lub 3% światowych przychodów. Według doniesień ChatGPT podlega też obowiązkom aktu o usługach cyfrowych. Klient firmowy podpisuje umowę, wyznacza administratora danych i ma administratora przestrzeni roboczej włączającego funkcję. Konsument klika „Zgadzam się”. W przypadku firmy odpowiedzialność ma swoje miejsce. W przypadku konsumenta spada wprost na OpenAI.
To mój wniosek, nie oświadczenie OpenAI. Jest jednak jedynym odczytaniem wyjaśniającym, dlaczego ten sam produkt jest odpowiedni dla londyńskiej firmy, ale nie dla londyńskiej osoby.
Przypadek Wielkiej Brytanii jest jeszcze ciekawszy. Kraj opuścił UE częściowo po to, by uciec właśnie od tego rodzaju opóźnień regulacyjnych, a i tak kończy po niewłaściwej stronie sznura. Brytyjskie RODO pozostaje RODO we wszystkim istotnym dla agenta przeszukującego skrzynkę pocztową. Brexit nie wyłączył kraju z rachunku ryzyka. Dał mu tylko osobny wiersz na liście wykluczeń.
A dots nie są odosobnionym przypadkiem. Są wzorcem.
- Nowa Siri AI od Apple jest blokowana na iPhone i iPad w UE przy premierze iOS 27. Apple obwinia akt o rynkach cyfrowych. Komisja Europejska odpowiada, że „decyzja o niewprowadzeniu Siri AI w UE jest decyzją Apple i wyłącznie Apple”.
- Nowy agent Muse od Meta zadebiutował tylko w USA.
- Sterowanie komputerem Codex, rozszerzenie Chrome i pamięć początkowo ominęły Europę tego lata, zanim trafiły tu kilka tygodni później.
- ChatGPT Advanced Voice zrobił to samo już w 2024 roku.
Zwróćcie uwagę na kształt tego zjawiska. Każda duża firma AI debiutuje teraz najpierw w USA, traktując Europę jako późniejsze, osobne wydanie przygotowane przez prawników. Czasem to kilka tygodni. Czasem termin pozostaje otwarty. Obie strony obwiniają się wzajemnie. Firmy wskazują regulacje. Regulatorzy mówią, że nic w prawie nie zabrania premiery. Oba stwierdzenia mogą być prawdziwe jednocześnie i właśnie w tym problem. Zasady są na tyle niejednoznaczne, że żadna firma nie chce być przypadkiem testowym, a regulatorzy nie mają zachęty, by z góry powiedzieć „tak, to jest w porządku”.
Mówiłem to wcześniej i powtórzę: życie w Europie teraz przypomina bycie cyfrowym obywatelem drugiej kategorii. Połowa opłacanych przeze mnie funkcji AI jest okrojona albo niedostępna. My dostajemy przymocowane nakrętki i notatki o zgodności z przepisami. Ameryka dostaje agentów.
Nie zawracajcie sobie zresztą głowy VPN. Próbowałem. OpenAI znacznie poprawiła wykrywanie regionu i decyduje region konta.
Rozumiem odruch chronienia ludzi. Naprawdę. Stale działający agent z dostępem do kont to właśnie coś, co wymaga starannego namysłu. Ochrona przychodząca jednak jako stałe półroczne opóźnienie nie jest ochroną. Jest podatkiem nałożonym na tych, których rzekomo chroni, płaconym utraconą produktywnością, nauką i pozycją wobec wszystkich wpuszczonych wcześniej.
Dlaczego sznur w ogóle istnieje
Łatwo złościć się na aksamitne sznury. Ja wyraźnie to robiłem. Warto jednak uczciwie powiedzieć, dlaczego się pojawiają.
Możliwości wyprzedziły infrastrukturę zaufania.
Mamy teraz modele znajdujące i wykorzystujące luki zero-day. Agentów uciekających z piaskownicy. Anulowany szczytowy model nieprawdziwie relacjonujący własną pracę. Chińskie modele z otwartymi wagami, które według testów samej Anthropic budują działające exploity z częstością zbliżoną do Mythos Preview. Każde laboratorium mierzy się z tym samym pytaniem: jak wydać coś tak potężnego, nie przekazując tego najgorszemu człowiekowi, który kiedykolwiek tego użyje?
Na razie odpowiadają poziomami. Obrońcy przed napastnikami. Przedsiębiorstwa przed konsumentami. Umowy przed odklikniętymi warunkami. Jurysdykcje z przewidywalną odpowiedzialnością przed tymi bez niej. Ludzie płacący więcej przed płacącymi mniej.
To nie spisek. To zarządzanie ryzykiem w warunkach niepewności. Ma jednak realny koszt: ludzie, którzy pierwsi nauczą się pracować z najsprawniejszymi systemami, będą pomnażać tę przewagę tak jak pierwsi użytkownicy internetu. Sznur to nie tylko opóźnienie. To przewaga startowa dla osób po wewnętrznej stronie.
Dlatego moja zasada pracy z AI nie zmieniła się nawet wtedy, gdy modele stały się zadziwiająco dobre: AI dostaje szybkość pisania, a nie uprawnienie do scalania zmian. Przejrzyj diff. Przeczytaj testy. Zapytaj, po co istnieje każda abstrakcja. Laboratoria stosują teraz dokładnie tę zasadę do samych siebie w skali cywilizacyjnej. Ich modele dostają możliwości. Nie dostają automatycznie prawa do wydania.
Dokąd zmierzamy
To część, dla której właściwie zabrałem się do pisania. Oto moje prognozy z datami i poziomami pewności, abyście mogli mnie z nich rozliczyć.
1. Pierwszeństwo obrońców staje się prawem, nie tylko zasadą laboratorium (do końca 2027 r., 85%)
Każda premiera szczytowego modelu w 2027 roku trafi najpierw do obrońców i sprawdzonych partnerów, a potem do ogółu. W ciągu dwóch lat jakaś wersja tej zasady znajdzie się w amerykańskich wytycznych federalnych lub porozumieniu branżowym, prawdopodobnie z zewnętrznymi ewaluatorami w laboratoriach, takimi jak już przyjęci przez Anthropic. Laboratoria to poprą, bo zamieni ich obecne dobrowolne koszty w równe warunki konkurencji.
2. Umiera abonament AI za stałą cenę (do końca 2027 r., 80%)
Plan za 20 dolarów przetrwa jako uzależniająca brama wejściowa. Wszystko powyżej będzie rozliczane według użycia, poziomów lub kredytów. „Prosumenckie” plany za 500–2000 dolarów miesięcznie staną się normalne dla osób używających agentów przez cały dzień, tak jak poważni fotografowie płacą za poważny sprzęt. Obniżka Pro z 20x do 10x to pierwsze pęknięcie. Nie będzie ostatnie.
3. Dots lub coś podobnego trafia do konsumentów w Europie i Wielkiej Brytanii z osobną europejską warstwą zgód (do połowy 2027 r., 75%)
Wykluczenie się skończy, ale nie po cichu. Europa dostanie odrębne wdrożenie z jawnym rejestrowaniem działań agentów, informacjami o przetwarzaniu danych i prawdopodobnie zgodą z czasem do namysłu dla działań na poziomie konta. UE uzna to za dowód skuteczności zasad. USA za dowód, że zasady spowalniają. Obie strony będą miały rację. Większa prognoza: „najpierw premiera w USA, Europa później” staje się stałym domyślnym podejściem do każdego dużego produktu AI przynajmniej do 2028 roku, a średnie opóźnienie stabilizuje się gdzieś między trzema a sześcioma miesiącami.
4. Dochodzi do pierwszego dużego incydentu z agentem poza laboratorium, co tworzy nowy rynek ubezpieczeń (do końca 2027 r., 70%)
Agent konsumencki lub firmowy sam zrobi coś kosztownego: błędny przelew, masową wysyłkę e-maili, usunięcie produkcyjnej bazy danych albo podpisanie umowy, której nie powinien podpisać. Wydarzenie będzie na tyle głośne, że dostanie nazwę. Odpowiedzią nie będzie zakaz. Będą nią ubezpieczenia odpowiedzialności agentów, wymagania dotyczące dzienników audytu i limity wydatków wbudowane w każdy produkt agentowy, tak jak ochrona przed oszustwami stała się częścią kart kredytowych.
5. Głównym ograniczeniem AI staje się energia elektryczna, także w debacie publicznej i polityce (do 2028 r., 80%)
Chipy nadal będą coraz lepsze i tańsze. Spory przeniosą się na elektrownie, linie przesyłowe, kolejki przyłączeń i lokalne pozwolenia. Firmy AI coraz bardziej będą zachowywać się jak dostawcy mediów: posiadać źródła energii, podpisywać umowy energetyczne na całe dekady i lobbować w polityce energetycznej równie mocno jak w polityce AI. Kraje z tanią, obfitą energią i możliwością rozbudowy po cichu staną się nowymi supermocarstwami AI.
6. Modele z otwartymi wagami czynią ograniczenia dostępu na poziomie modelu bezprzedmiotowymi w cyberbezpieczeństwie (do końca 2028 r., 70%)
Gdy modele z otwartymi wagami dorównają dzisiejszym cybernetycznym możliwościom klasy Mythos, a już są blisko, trzymanie najlepszego modelu za sznurem przestanie kogokolwiek chronić. Polityka przeniesie się z kontroli dostępu do modelu na zabezpieczanie wszystkiego, co modele mogą zaatakować. Wygrają obrońcy, którzy mieli wczesny dostęp i wykorzystali przewagę na łatanie luk.
7. Stanowiska dla początkujących są przeprojektowywane, a nie usuwane (do końca 2028 r., 75%)
Pierwszy ból już widać w mniejszym zatrudnianiu młodych, a nie masowym zwalnianiu doświadczonych. Firmy, które to zrozumieją, przekształcą stanowiska juniorskie w nadzorowane role operatorów agentów: jedna osoba będzie kierować, kontrolować i zatwierdzać pracę wielu agentów. Najważniejszą umiejętnością będzie ta, do której stale wracam: smak, osąd i gotowość, by nie zasnąć za kierownicą.
8. Głównym interfejsem do oprogramowania staje się stale działający agent (do 2030 r., 65%)
Nie chatbot. Agent znający kontekst, posiadający uprawnienia, pracujący w tle i zgłaszający się po zgodę, gdy jej potrzebuje. Aplikacje stają się rzeczami, z którymi rozmawiają agenci. Witryny zyskują drugie oblicze dla maszyn. Karta przeglądarki nie umrze, ale stanie się miejscem odwiedzanym dla sprawdzenia pracy agenta. Dots to pierwsza masowa wersja tej wizji. Za cztery lata będą wyglądać prymitywnie.
Gdzie mogę się mylić
Prognozy bez scenariusza porażki to tylko odczucia, więc oto moje.
Jeśli laboratorium wyłamie się i otwarcie udostępni model klasy Mythos, cały system pierwszeństwa obrońców może szybciej, niż przewiduję, zmienić się w wolną amerykankę. Jeśli fala nakładów kapitałowych AI napotka poważny kryzys finansowania, moc obliczeniowa nagle może stać się obfita, a wojny o limity skończyć z dnia na dzień. Jeśli zaś Europa wybierze konkurencję zamiast ochrony, z szybkimi zgodami dla agentów i jasnymi bezpiecznymi przystaniami prawnymi, geograficzny sznur może opaść znacznie wcześniej niż w połowie 2027 roku.
Bardzo chciałbym się mylić co do ostatniego punktu.
Werdykt
Poprzednia era AI dotyczyła tego, co maszyny potrafią.
Ta era dotyczy tego, kto może ich używać, kiedy i na jakich warunkach.
To nie mniej ekscytująca opowieść. To ważniejsza opowieść. Modele są już na tyle dobre, że dostęp stanowi dźwignię, a dźwignia pomnaża efekty. Ludzie i firmy po wewnętrznej stronie sznura będą się uczyć, budować i odskakiwać reszcie szybciej niż kiedykolwiek w historii informatyki.
Moja rada jest więc prosta. Podejdźcie do sznura tak blisko, jak możecie. Używajcie najlepszych dostępnych wam modeli codziennie, do prawdziwej pracy. Uczcie się kierować agentami, a nie tylko z nimi rozmawiać. Zachowujcie bystry osąd, bo teraz pracą jest kontrola. A jeśli tak jak ja jesteście w Europie, róbcie hałas. Uprzejmie, wytrwale i publicznie.
Przyszłość już tu jest.
Po prostu sprawdza dokumenty przy wejściu.
