Rok 2025 to etap konsolidacji i szybkiej specjalizacji technologii AI. Widać trzy równoległe trendy: skok wydajności i „agentowości” dużych modeli, szerokie rozszerzanie multimodalności (tekst + obraz + wideo + działania w systemach) oraz rosnąca regulacja i spory prawne dotyczące danych treningowych.
Modele i możliwości
Najwięksi gracze wypuszczają kolejne generacje modeli o znacznie lepszej jakości w rozumieniu, rozumowaniu i tworzeniu kodu — przykładem jest GPT-5 od OpenAI, reklamowany jako model poprawiający dokładność odpowiedzi, generowanie kodu i zdolność do długich łańcuchów narzędziowych.
Równocześnie Meta kontynuuje rozwój otwartych modeli Llama — wersja Llama 4 wprowadziła natywne multimodalne możliwości oraz bardzo długie okna kontekstowe, co ułatwia pracę z dużymi dokumentami i multimediami.
Anthropic z kolei rozwija rodzinę Claude (m.in. linie „Sonnet”), która jest pozycjonowana jako silna w zadaniach kodowania i w budowaniu agentów wykonujących złożone sekwencje działań.
Multimodalność i zastosowania pionowe
AI szybko wychodzi poza tekst: pojawiają się wydajne modele do generowania i edycji wideo (np. Sora 2 u OpenAI, testowany we współpracy z firmami projektowymi), a duże systemy zaczynają być integrowane z urządzeniami domowymi (np. Gemini for Home od Google), co przyspiesza adopcję w codziennych scenariuszach.
Biznes, partnerstwa i wdrożenia
Firmy technologiczne i dostawcy usług (np. integratorzy korporacyjni) zawierają umowy, by oferować modele klientom biznesowym i wdrażać je w narzędziach deweloperskich i chmurowych — to pokazuje przesunięcie od „pokazów możliwości” do praktycznych rozwiązań produktowych.
Regulacje i ryzyka prawne
Równolegle rośnie presja regulacyjna: w UE obowiązuje już AI Act z etapami stosowania, które w 2025 zaczęły nakładać konkretne obowiązki na systemy ogólnego przeznaczenia. To wpływa na sposób oferowania modeli w Europie. Jednocześnie firmy mierzą się z falą pozwów i ugód związanych z wykorzystaniem materiałów chronionych prawem autorskim do treningu — sprawy te mogą znacząco kształtować model biznesowy i praktyki pozyskiwania danych.
Krótkie podsumowanie i perspektywy
AI w 2025 to zaawansowane, wielofunkcyjne modele dostępne zarówno w zamkniętych, jak i otwartych wariantach; rośnie praktyczne wykorzystanie w kodowaniu, tworzeniu multimediów i automatyzacji zadań. Główne wyzwania to bezpieczne wdrażanie (kontrola błędów i nadużyć), zgodność prawna oraz transparentność źródeł treningowych. W najbliższych 12–24 miesiącach możemy spodziewać się dalszej profesjonalizacji narzędzi, silniejszych regulacji i — być może — kolejnych głośnych rozstrzygnięć sądowych dotyczących praw autorskich.
Zdjęcie: pixabay
