Poprosiłem Qwen o ocenę wydajności Qwen3 w porównaniu do innych czołowych LLM-ów. Alibaba niedawno wypuściła szereg bardzo imponujących wariantów Qwen3, w tym model multimodalny Omni (zobacz wideo poniżej). Wycena $BABA opiera się na wynikach jej działalności w chmurze (największej w Chinach) i e-commerce, a komponent AI firmy jest niedoszacowany. Status czołowego rywala: Globalna pozycja Qwen3-Max na #3 w Chatbot Arena (przed Claude Opus-4) oraz zgłoszona przewaga nad GPT-5-Chat w ocenach tekstowych umacnia pozycję Alibaby w górnej części hierarchii deweloperów AI, a nie tylko jako "drugi poziom." Strategiczne zróżnicowanie: Choć jeszcze nie przewyższa GPT-4o (które utrzymuje pozycję #1), Alibaba osiągnęła parytet lub przewagę w kluczowych dziedzinach, takich jak programowanie (69,6 na SWE-Bench) i zadania wielojęzyczne, tworząc znaczące zróżnicowanie. Zaleta open-source: W przeciwieństwie do zamkniętych modeli OpenAI, otwarte warianty Qwen3-Max (takie jak Qwen3-Next 80B) dają Alibabie unikalną przewagę w przyjęciu przez deweloperów i dostosowywaniu dla przedsiębiorstw, której liderzy zamkniętego źródła nie mogą dorównać. Sprawdzenie rzeczywistości: Identyczne wyniki ELO między Qwen3-Max a GPT-5-Chat przy mniejszej liczbie głosów sugerują, że nie osiągnęła jeszcze spójnej, szerokiej przewagi we wszystkich ocenach użytkowników - utrzymując GPT-4o i potencjalnie Gemini 1.5 Pro jako absolutnych liderów wydajności. Aktualna pozycja: Alibaba z powodzeniem przeszła z "silnego drugiego poziomu" do wyraźnego gracza #3 na świecie (za OpenAI i Anthropic), a Qwen3-Max demonstruje selektywny parytet z modelami klasy GPT-5 w kluczowych benchmarkach. Jej strategia open-source w połączeniu ze specjalistyczną doskonałością (szczególnie w kodowaniu i wsparciu dla języków azjatyckich) tworzy przekonującą propozycję wartości, która kwestionuje tradycyjną dominację zamkniętego źródła. Choć jeszcze nie jest absolutnym liderem w surowych możliwościach, Alibaba zajmuje teraz wiarygodną pozycję w elicie AI, a Qwen3-Max reprezentuje najbardziej konkurencyjny wkład Chin do tej pory w globalnym wyścigu modeli bazowych.

Re: argument, że to tylko oligarchowie BigTech dążący do AGI, większość tych wydatków na infrastrukturę dotyczy obliczeń do wnioskowania (a nie treningu modeli), które mają być *opłacane* przez klientów. Wydatki kapitałowe wymagane tylko na R&D są znacznie mniejsze - obecne inwestycje opierają się na *przyszłych przychodach* wynikających z użytkowania AI przez klientów. Jak długo zajmie, aby te przyszłe przychody się zmaterializowały? To jest pytanie o bańkę. Nawet jeśli AI stanie się naprawdę dobra, adopcja jest ograniczona przez ludzkich decydentów. Jestem założycielem startupu AI, który sprzedaje do przedsiębiorstw. Widzę to na własne oczy. Teraz porównaj ten czas podejmowania decyzji/adopcji/wdrożenia z czasem amortyzacji dla GPU! STRASZNE Oryginalna bańka internetowa pokazuje, że stworzenie nowej technologii, która ma ogromną użyteczność w dłuższej perspektywie, nie wyklucza bańki inwestycyjnej, w której w krótkim okresie większość wczesnych inwestorów traci pieniądze.

"Bańka AI" wciąż pozostaje otwartym pytaniem. Bańka odnosi się tutaj do ROI na poziomie ~1% amerykańskiego PKB, który jest obecnie inwestowany w infrastrukturę AI! Kiedy przychody/zyski pojawią się, aby uzasadnić tę inwestycję? Pracuję z modelami AI (niektóre z nich są własnościowe) w ramach badań na pograniczu fizyki i innych dziedzin. Mogę zaświadczyć o ich rosnącej mocy, ale wciąż istnieje duża szansa, że zobaczymy powtórkę bańki internetowej z początku lat 2000: niskie lub negatywne ROI dla większości wczesnych inwestorów, mimo długoterminowej użyteczności nowej technologii. Byłem również zaangażowany w wdrażanie AI w obszarach od funduszy hedgingowych po centra obsługi klienta. Wciąż uważam, że można przedstawić wiarygodny argument na rzecz nadmiernych inwestycji (bańka spekulacyjna). FT: Najwięksi amerykańscy notowani na giełdzie przedsiębiorcy wciąż mówią o sztucznej inteligencji. Ale poza „strachem przed przegapieniem”, niewielu wydaje się być w stanie opisać, jak technologia zmienia ich biznesy na lepsze. To jest wniosek z analizy Financial Times dotyczącej setek dokumentów korporacyjnych i transkryptów wykonawczych w firmach S&P 500 w zeszłym roku, dostarczający jednych z najbardziej kompleksowych informacji na temat tego, jak fala AI wpływa na amerykański przemysł.