Zwycięzca będzie jeden!

Rywalizacja o dominację w sztucznej inteligencji bywa przedstawiana jak ranking modeli językowych. Jeden miesiąc należy do OpenAI, kolejny do Google, Anthropic, xAI albo chińskiego DeepSeeka. Jednak przewaga w pojedynczym benchmarku może zniknąć w ciągu kilku tygodni. Znacznie trudniej skopiować całe środowisko potrzebne do rozwijania i komercjalizacji AI.

A właśnie tutaj Stany Zjednoczone mają największą przewagę. Amerykańskie przedsiębiorstwa kontrolują znaczną część rynku procesorów, usług chmurowych, narzędzi dla programistów, najbardziej zaawansowanych modeli oraz aplikacji, z których codziennie korzystają miliardy ludzi. Do tego dysponują kapitałem pozwalającym rozwijać wszystkie te elementy jednocześnie.

Setki miliardów dolarów na infrastrukturę

Pierwszym argumentem jest sama skala inwestycji. Według Stanford AI Index prywatne inwestycje w sztuczną inteligencję w USA osiągnęły w 2025 roku 285,9 mld dolarów. W Stanach Zjednoczonych finansowanie pozyskały w tym czasie 1953 nowe firmy zajmujące się AI, ponad dziesięć razy więcej niż w kolejnym państwie w rankingu.

Jeszcze bardziej imponująco wyglądają plany inwestycyjne największych korporacji technologicznych. Amazon zamierza przeznaczyć w 2026 roku około 200 mld dolarów na wydatki kapitałowe. Alphabet podniósł prognozę do 180–190 mld dolarów, Meta zapowiada 115–135 mld dolarów, a Microsoft około 190 mld dolarów. Łącznie daje to od 685 do 715 mld dolarów.

Nie wszystkie te pieniądze zostaną wydane bezpośrednio na AI. Amazon inwestuje również w logistykę, robotykę czy satelity, a pozostali giganci modernizują całą infrastrukturę technologiczną. Jednak to centra danych, procesory, sieci i systemy potrzebne do trenowania oraz obsługi modeli odpowiadają za zasadniczą część wzrostu nakładów.

Skala ma tutaj ogromne znaczenie. Budowa dużego modelu jest kosztowna, ale jeszcze droższe może być jego udostępnienie setkom milionów użytkowników. Firma musi nie tylko wytrenować system, lecz także zapewnić energię, centra danych, układy graficzne, pamięci, połączenia sieciowe, bezpieczeństwo i całodobową obsługę.

Im więcej zapytań przetwarza platforma, tym więcej może dowiedzieć się o działaniu modeli i tym szybciej może obniżać koszt pojedynczej odpowiedzi. Alphabet informuje, że po wdrożeniu kolejnej generacji Gemini koszt podstawowych odpowiedzi w usługach AI spadł o ponad 30%. To pokazuje, że przewagę buduje nie tylko jakość modelu, lecz także umiejętność jego ekonomicznego skalowania.

Amerykańskie firmy kontrolują niemal cały stos technologiczny

Drugim źródłem przewagi jest kontrola nad kolejnymi warstwami infrastruktury AI.

Na samym dole znajdują się procesory i systemy obliczeniowe. Według Stanford AI Index Nvidia odpowiada za ponad 60% globalnej mocy obliczeniowej wykorzystywanej w AI. Dużą część pozostałego rynku obsługują rozwiązania rozwijane przez Google i Amazon, natomiast udział Huawei pozostaje mniejszy, choć rośnie.

Nvidia nie sprzedaje przy tym wyłącznie procesorów graficznych. Przez dwie dekady zbudowała środowisko obejmujące CUDA, biblioteki programistyczne, systemy sieciowe, oprogramowanie do trenowania i uruchamiania modeli oraz gotowe architektury centrów danych. To właśnie połączenie sprzętu z oprogramowaniem jest trudniejsze do skopiowania niż pojedynczy układ scalony.

Reklama

Wyżej znajdują się platformy chmurowe: Microsoft Azure, Amazon Web Services i Google Cloud. Każda z nich może zaoferować klientowi dostęp do procesorów, modeli, danych, zabezpieczeń i narzędzi umożliwiających wdrożenie AI w przedsiębiorstwie. Klient nie musi budować wszystkiego samodzielnie – może kupić gotową moc obliczeniową i rozliczać się według zużycia.

Jeszcze wyżej działają firmy rozwijające modele, takie jak OpenAI, Anthropic, Google, Meta czy xAI. Nad nimi znajduje się warstwa aplikacji: Microsoft 365, GitHub, wyszukiwarka Google, YouTube, Facebook, Instagram, WhatsApp oraz tysiące produktów budowanych przez niezależne firmy.

Amerykańskie przedsiębiorstwa są obecne na każdym z tych poziomów. Dzięki temu mogą przenosić wiedzę pomiędzy projektowaniem procesorów, budową centrów danych, trenowaniem modeli i tworzeniem produktów dla końcowego użytkownika.

Know-how działa jak procent składany

Przewagi technologicznej nie można sprowadzić do liczby publikacji naukowych. Liczy się również doświadczenie w zamienianiu wyników badań w działające produkty.

W 2025 roku instytucje z USA stworzyły 59 modeli uznanych przez Stanford za szczególnie istotne. Chiny opracowały 35 takich modeli. Jednocześnie przedsiębiorstwa amerykańskie odpowiadały już za ponad 90% najważniejszych modeli AI na świecie. Oznacza to, że granica rozwoju technologii przesunęła się z uniwersytetów do korporacji posiadających odpowiednią infrastrukturę i kapitał.

Amerykańskie firmy gromadzą to doświadczenie od wielu lat. Google rozwija własne procesory TPU i modele Gemini. Amazon projektuje układy Trainium oraz Graviton. Microsoft łączy Azure, GitHub i pakiet biurowy z technologiami OpenAI. Meta wykorzystuje AI w systemach rekomendacji i reklam, a jednocześnie finansuje własne laboratoria pracujące nad modelami.

Każde kolejne wdrożenie zwiększa zasób wiedzy organizacji. Inżynierowie uczą się, jak rozdzielać zadania pomiędzy różne procesory, poprawiać wykorzystanie pamięci, ograniczać zużycie energii, trenować modele na lepszych danych i usuwać błędy pojawiające się dopiero przy ogromnej skali.

To mechanizm przypominający procent składany: inwestycje tworzą infrastrukturę, infrastruktura umożliwia rozwój modeli, modele przyciągają klientów, a przychody finansują następną rundę inwestycji.

Największą przewagą może być dystrybucja

Nawet najlepszy produkt nie gwarantuje sukcesu, jeżeli firma nie ma możliwości dotarcia do klientów. Amerykańscy giganci dysponują kanałami dystrybucji, których nie musi budować od zera żaden nowy model AI.

Z aplikacji należących do Meta korzystało w marcu 2026 roku przeciętnie 3,56 mld osób dziennie. Microsoft informował o 900 mln użytkowników miesięcznie funkcji wykorzystujących AI oraz o ponad 150 mln użytkowników własnych produktów Copilot.

Google może wprowadzać sztuczną inteligencję bezpośrednio do wyszukiwarki, Chrome’a, Androida, Map, YouTube’a i pakietu Workspace. Firma deklaruje, że jej rozwiązania AI każdego dnia trafiają do miliardów ludzi. Jednocześnie przychody Google Cloud z produktów wykorzystujących własne modele generatywne wzrosły w pierwszym kwartale 2026 roku o niemal 800% rok do roku.

Microsoft może umieszczać agentów AI w Wordzie, Excelu, Outlooku, Teams i GitHubie, czyli w narzędziach, w których pracownicy już wykonują swoje codzienne obowiązki. Nie musi przekonywać użytkownika do przejścia na zupełnie nową platformę – może dodać AI do istniejącego procesu.

Taka dystrybucja obniża koszt pozyskania klienta, przyspiesza jego asymilację i daje dostęp do informacji o tym, w jakich zadaniach technologia rzeczywiście przynosi wartość. To szczególnie ważne na etapie, w którym AI przechodzi od eksperymentalnych chatbotów do agentów wykonujących konkretne operacje w firmach.

Amerykański ekosystem potrafi szybko komercjalizować innowacje

USA posiadają także rozwinięty system finansowania nowych przedsiębiorstw. Innowacyjna firma może pozyskać środki od funduszy venture capital, nawiązać współpracę z dużym dostawcą chmury, zatrudnić specjalistów z uczelni, a następnie wejść na giełdę lub zostać przejęta przez większego gracza.

Kapitał nie jest przy tym dostępny wyłącznie dla start-upów. Amazon, Microsoft, Alphabet i Meta generują ogromne przepływy pieniężne z handlu internetowego, reklamy, oprogramowania i chmury. Mogą więc finansować rozwój AI nawet wtedy, gdy zwrot z nowych centrów danych pojawi się dopiero po kilku latach.

Taka możliwość daje przewagę nad firmami, które muszą wybierać pomiędzy rozwojem modeli, zakupem procesorów a pozyskiwaniem klientów. Amerykańscy giganci mogą prowadzić wszystkie te działania równocześnie.

Rozmiary amerykańskich gigantów są o rząd wielkości wyżej, niż innych firm technologicznych.

W dodatku firmy te są bardzo zyskowne. 5 pierwszych firm w rankingu najbardziej dochodowych spółek zajmują amerykańscy giganci.

Chiny pozostają poważnym rywalem

Teza o przewadze amerykańskich spółek nie oznacza, że Chiny zostaną wyeliminowane z wyścigu. W niektórych obszarach ich pozycja jest bardzo mocna.

Chiny wyprzedzają USA pod względem liczby publikacji, cytowań i przyznawanych patentów związanych z AI. Są również największym rynkiem robotyki przemysłowej – w 2024 roku odpowiadały za 54% instalowanych na świecie robotów.

Co ważniejsze, różnica jakościowa pomiędzy najlepszymi modelami amerykańskimi i chińskimi praktycznie zniknęła. Od początku 2025 roku modele z obu państw kilkakrotnie zmieniały się na najwyższych miejscach rankingów.

Dane o prywatnych inwestycjach nie pokazują też całego obrazu, ponieważ Chiny wykorzystują państwowe fundusze oraz programy finansowania, które nie zawsze są uwzględniane w porównaniach venture capital. Stanford szacuje, że chińskie państwowe fundusze kierunkowe ulokowały w przedsiębiorstwach AI około 184 mld dolarów w latach 2000–2023.

Chiny mogą więc szczególnie mocno konkurować w robotyce, produkcji przemysłowej, autonomicznych pojazdach i urządzeniach wykorzystujących AI. Nie jest wykluczone, że to chińskie przedsiębiorstwa będą liderami w części zastosowań fizycznej sztucznej inteligencji.

Amerykańska przewaga nie jest niezniszczalna

Największym ograniczeniem dalszego rozwoju AI staje się dostęp do energii, procesorów, pamięci oraz odpowiednich lokalizacji dla centrów danych. Stany Zjednoczone posiadają 5427 centrów danych, ponad dziesięć razy więcej niż jakiekolwiek inne państwo, ale rozbudowa infrastruktury napotyka coraz więcej fizycznych barier.

Istotnym ryzykiem pozostaje również koncentracja produkcji najbardziej zaawansowanych układów w tajwańskim TSMC. Amerykańskie firmy projektują dominującą część procesorów AI, ale ich produkcja nadal w dużym stopniu zależy od jednego azjatyckiego dostawcy.

Zapisz się na Newsletter

Bądźmy w kontakcie! Prosto na Twojego maila będziemy wysyłać skrót najważniejszych informacji ze świata finansów, powiadomienia o nowościach rynkowych, najnowsze oceny i raporty oraz codzienne notowania wybranych przez Ciebie funduszy inwestycyjnych.

Zapisz się

Pogarsza się także zdolność USA do przyciągania specjalistów z zagranicy. Według Stanford liczba badaczy i programistów AI przenoszących się do Stanów Zjednoczonych spadła od 2017 roku o 89%, a tylko w ostatnim roku zmniejszyła się o 80%. USA nadal posiadają największą bazę talentów, ale napływ nowych specjalistów jest najsłabszy od ponad dekady.

Zwycięstwo technologiczne nie gwarantuje każdej spółce dobrych wyników

Z perspektywy inwestora trzeba oddzielić dwie kwestie. Amerykańskie firmy mogą wygrać globalny wyścig o AI, ale nie oznacza to, że akcje każdej z nich okażą się dobrą inwestycją.

Nakłady kapitałowe osiągnęły poziom, przy którym nawet niewielkie pogorszenie popytu może prowadzić do nadmiaru mocy obliczeniowych, spadku marż i wysokich odpisów amortyzacyjnych. Konkurencja może też szybko obniżać ceny modeli, a coraz wydajniejsze systemy mogą ograniczać zapotrzebowanie na najdroższy sprzęt.

Nie wiadomo również, jaka część wartości pozostanie u producentów procesorów, jaka u dostawców chmury, a jaka u firm tworzących aplikacje. Zwycięski ekosystem może składać się z wielu przedsiębiorstw, ale podział zysków pomiędzy nimi będzie się zmieniał.

Największe szanse są po stronie USA

O wyniku wyścigu o AI nie zdecyduje wyłącznie to, kto stworzy model z najwyższym wynikiem w teście. Znacznie ważniejsze będzie to, kto potrafi wyprodukować odpowiednią liczbę procesorów, uruchomić centra danych, przyciągnąć programistów, dotrzeć do klientów i znaleźć sposób na opłacalną sprzedaż technologii.

Amerykańskie spółki mają dziś przewagę w każdym z tych obszarów. Dysponują największym kapitałem, dominującą infrastrukturą, wieloletnim know-how, rozbudowanym ekosystemem programistycznym i dostępem do miliardów użytkowników.

Chiny mogą tworzyć równie dobre modele, a w części przemysłowej wyprzedzać Zachód. Europa może rozwijać wyspecjalizowane zastosowania i regulowane rozwiązania dla przedsiębiorstw. Jednak największą część ekonomicznej wartości generowanej przez AI prawdopodobnie przejmą firmy, które kontrolują cały łańcuch – od procesora i centrum danych po model, aplikację i relację z klientem.

Obecnie zdecydowana większość takich przedsiębiorstw znajduje się w Stanach Zjednoczonych.