Mozilla: otwarte modele AI tracą do zamkniętych już tylko 3%. Koszty spadły 50-krotnie

Pierwszy raport Mozilli „State of Open Source AI”, opublikowany 14 lipca 2026 roku, przedstawia mocno udokumentowaną tezę: otwarte modele AI przestają być technologicznym outsiderem. Różnica w jakości względem najlepszych systemów własnościowych szybko się zmniejsza, a ekonomia sztucznej inteligencji coraz wyraźniej sprzyja rozwiązaniom, które można samodzielnie uruchamiać i dostosowywać.

Raport powstał na podstawie globalnego badania obejmującego ponad 950 deweloperów oraz analizy rynku ^B. Jego publikacja jest częścią szerszej strategii Mozilli, która chce stać się jednym z koordynatorów otwartego ekosystemu AI. Wnioski są obiecujące, ale nie oznaczają jeszcze końca dominacji zamkniętych laboratoriów.

Różnica w wydajności zmalała do około 3%

Najgłośniejszy wniosek raportu jest prosty: otwarte modele AI ustępują najlepszym systemom własnościowym, takim jak ChatGPT czy Claude, już tylko o około 3 punkty procentowe w kluczowych testach porównawczych. W poprzednich latach różnice były dwucyfrowe ^B.

Podobny kierunek wskazywał raport Stanford HAI AI Index 2025. Według niego chińskie modele z otwartymi wagami osiągnęły w 2024 roku niemal poziom amerykańskich modeli czołowych w testach MMLU i HumanEval ^H.

Nie chodzi o to, że zamknięte modele przestały się rozwijać. To modele z otwartymi wagami, między innymi tworzone przez zespoły stojące za DeepSeekiem i Qwenem, zaczęły przyspieszać. W praktyce oznacza to, że przewaga budowana przez lata może zostać nadrobiona w ciągu zaledwie kilku miesięcy.

Koszty spadły nawet 50-krotnie

Mozilla szacuje, że w ciągu trzech lat koszty trenowania i uruchamiania otwartych modeli spadły około 50-krotnie. Przyczyniły się do tego mniejsze i wydajniejsze architektury oraz konkurencja między dostawcami modeli z otwartymi wagami ^B.

Przykładem jest model R1 firmy DeepSeek. Według przywołanych danych koszt wytrenowania porównywalnego dużego modelu językowego zmniejszył się z około 100 mln do około 5 mln dolarów ^O.

To część szerszego trendu. Dane Stanford HAI pokazują, że koszt korzystania z systemu działającego na poziomie GPT-3.5 spadł ponad 280-krotnie między listopadem 2022 a październikiem 2024 roku ^H. Jednocześnie koszty sprzętu maleją o około 30% rocznie, a efektywność energetyczna poprawia się o około 40% rocznie.

Pinterest: około 10 mln dolarów oszczędności w jednym kwartale

Najbardziej konkretnym przykładem biznesowym w raporcie jest Pinterest. Raffi Krikorian, dyrektor technologiczny Mozilli, powiedział w wywiadach, że po wdrożeniu otwartych modeli zamiast zamkniętych Pinterest zaoszczędził „około 10 mln dolarów w samym tamtym kwartale” ^BC.

Bill Ready, dyrektor generalny Pinteresta, przekazywał analitykom, że firma uzyskuje wydajność zbliżoną do modeli czołowych za mniej niż 10% ich kosztu, zwłaszcza w zadaniach związanych z obrazem i multimodalnością ^RF.

Strategia Pinteresta, rozwijana od 2023 roku, nie polega jednak na całkowitym odrzuceniu zamkniętych usług. Firma łączy własne modele, systemy zamknięte od Anthropic i OpenAI oraz modele otwarte, w tym rozwiązania Alibaba ^B. Pod koniec 2025 roku Pinterest umocnił się w przekonaniu, że to właśnie oszczędności są najważniejszym elementem jego transformacji AI ^F.

To istotny sygnał dla przedsiębiorstw: otwarte modele nie muszą zastępować wszystkich innych systemów. Mogą być dobierane do konkretnych zadań, dla których liczą się koszt, kontrola nad danymi lub możliwość dostrojenia modelu.

Mozilla buduje „rebeliancki sojusz” dla otwartej AI

Raport nie jest wyłącznie analizą rynku. Stanowi również element strategicznego zwrotu Mozilli.

Sieć startupów i deweloperów

Mark Surman, prezes Mozilli, opisuje plan organizacji jako budowę „pewnego rodzaju rebelianckiego sojuszu” — luźnej sieci startupów, deweloperów i technologów działających w interesie publicznym. Ich celem ma być przeciwwaga dla dominacji OpenAI, Anthropic i innych zamkniętych laboratoriów ^LC.

Sformułowanie nawiązuje do wcześniejszej roli Mozilli jako konkurenta walczącego o otwarty internet. Tym razem stawką nie jest przeglądarka, lecz to, kto będzie kontrolował modele, dane, infrastrukturę i zasady korzystania ze sztucznej inteligencji.

Około 1,4 mld dolarów rezerw

Mozilla chce wykorzystać około 1,4 mld dolarów rezerw na finansowanie firm technologicznych i organizacji działających z myślą o interesie publicznym. Inwestycje mają być prowadzone między innymi za pośrednictwem Mozilla Ventures, funduszu aktywnego od 2022 roku ^BLC.

Szerszy plan obejmuje również zobowiązanie inwestycyjne w wysokości 650 mln dolarów na rozwój ekosystemu otwartej AI ^G. Od 2022 roku Mozilla Ventures wsparła ponad 55 firm, w tym startupy związane ze sztuczną inteligencją, takie jak niemiecka firma zajmująca się zarządzaniem AI Trail, Transformer Lab oraz Oumi ^G.

Mozilla.ai chce ułatwić wdrażanie otwartych modeli

Spółka zależna Mozilla.ai rozwija narzędzia infrastrukturalne, między innymi rozwiązania związane z zaufaniem i bezpieczeństwem agentów AI, platformy do oceny modeli oraz narzędzia dla deweloperów ^BL.

To odpowiedź na problem, który sama Mozilla określa wprost: „Zamknięte systemy AI wygrywają dziś, ponieważ są naprawdę łatwiejsze w użyciu” ^B. Sam dostęp do wag modelu nie wystarczy, jeśli firma nie potrafi sprawnie go wdrożyć, monitorować, zabezpieczyć i zintegrować z istniejącymi systemami.

Uzależnienie od dostawcy może być większym problemem, niż się wydaje

Raport i powiązane badania pokazują dużą różnicę między przekonaniem firm, że mogą zmienić dostawcę AI, a ich rzeczywistą zdolnością do przeprowadzenia takiej migracji.

• Badanie Zapiera obejmujące 542 amerykańskich menedżerów wykazało, że niemal 90% respondentów uważało, iż może zmienić dostawcę AI w ciągu czterech tygodni. 41% sądziło, że zajęłoby to od dwóch do pięciu dni. Wśród organizacji, które faktycznie próbowały migracji, tylko 42% uznało, że przebiegła ona bez problemów ^TZ.
• W badaniu Parallels Cloud Survey 94% organizacji wyraziło obawy związane z uzależnieniem od dostawcy AI, a tylko 6% liderów przedsiębiorstw stwierdziło, że może zmienić głównego dostawcę bez zakłóceń ^P.
• Badanie IBM Institute for Business Value przeprowadzone wśród 1000 wysokich rangą menedżerów wykazało, że ponad 70% respondentów uznało zmianę systemu AI za trudną po jego włączeniu do kluczowych procesów firmy ^C.

Pojawiająca się w niektórych analizach proporcja „85% uważa, że może zmienić dostawcę, a około 30% rzeczywiście może to zrobić” jest syntezą kilku badań. Najbliżej jej do analizy cx-o.com, która przywołuje dane Zapiera i Parallels ^C.

Dla dyrektorów IT oznacza to, że samodzielne uruchamianie modeli nie jest wyłącznie wyborem ideologicznym. Może być także sposobem na ograniczenie ryzyka uzależnienia od jednej firmy, jej cen, polityki produktowej i interfejsu programistycznego.

Otwarte modele rosną, ale zamknięte wciąż prowadzą

Raport przedstawia wyraźną korzyść otwartych modeli: koszty spadają, jakość się poprawia, a przedsiębiorstwa coraz częściej łączą modele otwarte i zamknięte ^GDH. Badanie McKinsey, Mozilla Foundation i Patrick J. McGovern Foundation przeprowadzone wśród 700 liderów technologicznych wykazało, że ponad połowa badanych organizacji korzysta przynajmniej z jednego komponentu otwartej AI, często równolegle z komercyjnym API ^D. McKinsey wskazywał, że adopcja rośnie szczególnie w zaawansowanych branżach, sektorze technologii, mediów i telekomunikacji oraz usługach finansowych ^F.

Przewaga otwartych rozwiązań nie jest jednak przesądzona. Modele zamknięte nadal odpowiadają za około 80% wykorzystania przez deweloperów i mają istotną przewagę pod względem łatwości użycia ^R. Laboratoria takie jak OpenAI, Anthropic i Google DeepMind dysponują kapitałem, z którym rozproszony ekosystem otwartych modeli ma trudności konkurować.

Problemem jest także samo pojęcie „otwartości”. Analiza Red Line wskazuje, że udział prawdziwego open source maleje, podczas gdy rośnie popularność modeli z otwartymi wagami, które nie zawsze spełniają pełną definicję otwartego oprogramowania ^R. Modele zamknięte nadal generują około 95% przychodów ^R.

Mozilla przyznaje więc, że otwarte modele nie wygrały jeszcze wyścigu. Jej teza brzmi raczej: przewaga technologiczna zamkniętych systemów szybko się kurczy, a tym, co nadal je wyróżnia, są przede wszystkim użyteczność i łatwość integracji ^B.

Wniosek: otwarta AI przekroczyła ważny próg

Pierwszy raport Mozilli przedstawia przekonujące dane na to, że otwarte modele AI znalazły się w zasięgu najlepszych systemów własnościowych, oferując przy tym znacznie niższe koszty. Przypadek Pinteresta pokazuje, że nie jest to wyłącznie teoria — firmy już dziś mogą osiągać wymierne oszczędności dzięki łączeniu modeli otwartych, zamkniętych i własnych.

Jednocześnie otwarta AI nadal musi zmierzyć się z przewagą zamkniętych laboratoriów: prostszym wdrażaniem, większym kapitałem oraz silniejszymi ekosystemami usług. Mozilla próbuje wypełnić tę lukę, inwestując w infrastrukturę, narzędzia bezpieczeństwa i sieć organizacji działających na rzecz bardziej otwartego rynku.

Najważniejsze pytanie nie brzmi już jednak, czy otwarte modele mogą konkurować. Dane sugerują, że mogą. Pytanie brzmi, czy Mozilla i jej partnerzy zdążą poprawić ich użyteczność i integrację, zanim zamknięci dostawcy jeszcze mocniej zwiążą firmy ze swoimi platformami.