Może myliliśmy się w sprawie Perplexity

Jeszcze w 2024 roku sugerowałem, że Perplexity, czyli startup rozwijający wyszukiwarkę udzielającą odpowiedzi z wykorzystaniem AI, może nie przetrwać długo w rywalizacji z lepiej finansowanymi firmami, takimi jak OpenAI i Anthropic, i że najprawdopodobniej stanie się celem przejęcia. Tymczasem mamy już 2026 rok, a Perplexity nadal działa i pokazuje potencjał.

Nvidia prowadzi podobno rozmowy w sprawie inwestycji w Perplexity w ramach rundy finansowania, która wyceniłaby startup zajmujący się sztuczną inteligencją na ponad 30 mld USD. Oznaczałoby to wzrost o 50% wobec szacowanej wyceny na poziomie 20 mld USD zaledwie rok wcześniej. Jak podał The Information, roczne przychody Perplexity liczone w ujęciu annualizowanym, czyli przy założeniu utrzymania obecnego tempa, przekroczyły już 750 mln USD. Na początku 2026 roku wynosiły mniej niż 250 mln USD. Przy rocznych przychodach na poziomie 750 mln USD wycena wynosząca 30 mld USD odpowiada około 40-krotności sprzedaży.

W lutym Perplexity uruchomiła produkt Computer, który wykorzystuje agentów AI do wykonywania zadań w imieniu użytkowników. Firma przeszła również na model opłat zależny od wykorzystania. Użytkownicy otrzymują co miesiąc określoną liczbę kredytów na pracę agentów.

Jak podał Financial Times, w miesiącu po premierze Computer przychody Perplexity wzrosły o 50%. W marcu roczne przychody powtarzalne spółki sięgnęły 450 mln USD. Część tej kwoty pochodziła od „dziesiątek tysięcy” klientów biznesowych.

Obraz tego, ile osób faktycznie korzysta z Perplexity w poszukiwaniu odpowiedzi, jest mniej jednoznaczny. Dane Similarweb wskazują, że strona Perplexity.ai osiągnęła szczyt na poziomie 219 mln wizyt miesięcznie w październiku 2025 roku. Od tego czasu ruch stopniowo spadał.

Inaczej wygląda sytuacja aplikacji mobilnej. Dane Similarweb pokazują, że liczba aktywnych użytkowników aplikacji Perplexity na urządzeniach z systemami iOS i Android wzrosła z 26,2 mln w sierpniu 2025 roku do 37,9 mln w lutym 2026 roku. Oznacza to wzrost o około 45% w ciągu sześciu miesięcy.

Wydaje się, że firma ma duże zaufanie do swoich perspektyw. Na początku czerwca dyrektor generalny Perplexity Aravind Srinivas powiedział CNBC, że spółka planuje wejście na giełdę w 2028 roku, niezależnie od tego, jak rynek przyjmie długo oczekiwane produkty Anthropic i OpenAI. „Niezależnie od tych dwóch firm planowaliśmy debiut w 2028 roku i nadal jest to nasz plan” — powiedział Srinivas.

Rynek sztucznej inteligencji przyciąga ogromne ilości kapitału venture capital, czyli finansowania dla młodych firm o wysokim potencjale wzrostu. Jak podał Bloomberg, w pierwszej połowie 2026 roku prywatny kapitał doprowadził wolumen transakcji w sektorze AI do rekordowych poziomów. Nie widać też oznak spowolnienia.

Prywatni inwestorzy wydają się akceptować wycenę Perplexity odpowiadającą 40-krotności sprzedaży. Nie wiadomo jednak, czy podobnie zareagują inwestorzy na rynku publicznym.

Niektórzy obserwatorzy dostrzegają jednak w tym wszystkim oznaki fikcji. W przypadku wielu głośnych startupów AI finansowanie ma charakter zamkniętego obiegu. Pieniądze pochodzą od inwestorów działających w tym samym ekosystemie, których sytuacja finansowa jest w pewnym stopniu zależna od sukcesu finansowanej spółki.

Nvidia może na przykład zapewnić Perplexity środki potrzebne do zakupu dostępu do większej liczby układów Nvidii. Producent ma podobne umowy z OpenAI i innymi firmami. Dostawca finansuje w ten sposób klienta, aby ten mógł kupować więcej produktów dostawcy. Jeśli jednak klient nie uzyska z tych produktów wystarczającego zysku, problemy mogą dotknąć obie strony, a cały model może się załamać.

OpenAI twierdzi, że model Astra potrafi samodzielnie włamywać się do systemów

OpenAI poinformowała we wtorek, że przygotowywany model Astra może samodzielnie włamywać się do systemów komputerowych bez prowadzenia przez człowieka krok po kroku. To pierwszy przypadek, gdy firma stwierdziła coś takiego o jednym ze swoich modeli. Trzy tygodnie wcześniej OpenAI informowała, że nie może wykluczyć takiej klasyfikacji.

Podczas testów, jak twierdzi OpenAI, Astra znalazła dwie wcześniej nieznane luki w zabezpieczeniach i połączyła je, aby uzyskać dostęp do platformy. Firma powiadamia jej opiekunów o problemach, aby mogli je usunąć. Jak podał Axios, wiceprezeska ds. badań Amelia Glaese powiedziała, że Astra potrafi znajdować nieznane luki i ustalać sposoby ich wykorzystania w wielu dobrze zabezpieczonych systemach bez ludzkich wskazówek na każdym etapie.

Nowy model Anthropic odwzorował Wenus i zaprojektował białka

Firma Anthropic udostępniła we wtorek modele Claude Fable 5.1 i Claude Mythos 5.1. Ich wyniki w testach porównawczych wyraźnie się poprawiły, ale ważniejsza jest większa skuteczność modeli w zastosowaniach naukowych.

Fable 5.1 wytrenował sieć neuronową na 30-letnich danych radarowych, aby stworzyć nową mapę wysokościową Wenus o szczegółowości sięgającej 2–3 kilometrów, czyli 1,2–1,9 mili.

Mythos 5.1 zaprojektował białka wiążące się z określonymi cząsteczkami. To podstawowy etap opracowywania wielu nowoczesnych leków. W przypadku trzech celów zaprojektowane białka wiązały się z nimi 10 razy silniej niż najlepsze konstrukcje przygotowane przez ludzi w konkursach organizowanych przez firmę biotechnologiczną Adaptyv Bio.

W przypadku 12 celów zadziałała około połowa projektów modelu. Typowy wskaźnik skuteczności w tej dziedzinie wynosi 10–15%.

Google wypuszcza modele Flash szybciej, niż większość zespołów naprawia błędy

Google przygotowuje premierę modelu Gemini 3.8 Flash, znanego wewnętrznie jako Skimaki, być może już w środę — podał The Wall Street Journal. Nowy model ma znacznie lepiej tworzyć kod komputerowy niż wcześniejsze wersje Gemini.

Google intensywnie rozwija możliwości programistyczne swoich modeli — nie tylko dlatego, że firma pozostaje w tyle za narzędziem Claude firmy Anthropic i modelem Codex firmy OpenAI, lecz także dlatego, że zaawansowane narzędzia do programowania mają kluczowe znaczenie przy badaniu i budowie coraz lepszych modeli sztucznej inteligencji.

ChatGPT trafił do elektronicznej dokumentacji medycznej Epic

OpenAI zintegrowała ChatGPT Health z systemem elektronicznej dokumentacji medycznej Epic, który przechowuje dane dotyczące ponad 325 mln pacjentów — podał TechCrunch.

Lekarze mogą teraz przenosić do ChatGPT notatki z wizyt, wyniki badań laboratoryjnych, listy leków i dokumentację specjalistyczną. Mogą też zadawać pytania dotyczące całej historii medycznej pacjenta. W niektórych wdrożeniach ChatGPT działa bez konieczności opuszczania karty pacjenta.

Gdy OpenAI uruchomiła ChatGPT Health w styczniu, narzędzie mogło uzyskiwać dostęp do dokumentacji pacjentów wyłącznie za pośrednictwem integracji zewnętrznej stworzonej przez B.well. Integracja z Epic działa tylko w trybie odczytu. ChatGPT może więc pobierać informacje z dokumentacji, ale nie może niczego do niej zapisywać.

Nowy Jork zakaże korzystania z AI 600 tys. uczniów

Szkoły publiczne w Nowym Jorku zakażą uczniom — od programu 2-K, przeznaczonego dla dzieci w wieku 2 lat, do ósmej klasy — korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji w roku szkolnym 2026–2027.

Zasady obejmą chatboty i korepetytorów AI. Szkoły nie będą mogły wydawać uczniom indywidualnych urządzeń przed trzecią klasą. W klasach od trzeciej do piątej czas korzystania z ekranu przez jednego ucznia zostanie ograniczony do 30 minut, a w szkołach dla starszych uczniów — do 45 minut.

Uczniowie szkół średnich otrzymają ograniczony dostęp do AI. Narzędzia mogą być wykorzystywane w nauce czytania i pisania oraz przygotowaniu do kariery zawodowej. Przewidziano również pięć programów pilotażowych. Jak podała ABC News, okręg szkolny wycofa także oprogramowanie AI przeznaczone bezpośrednio dla uczniów i zakaże korzystania z chatbotów towarzyszących.