Wnioski

Giganci wydają 300 milionów dolarów, by zdobyć twoje cenne minuty codziennie
Generatywna AI uwalnia produktywność, ale równocześnie tworzy czas wolny do sprzedaży
Ceny GPU rosną na rynku jak nowe waluty, a kontrakty futures na moc obliczeniową łączą bańki i zyski
Uwaga jest wyczerpana, a nawet sen, ta ostatnia ochrona, jest wyceniana przez algorytmy handlowe
Jeśli nie ustalisz ceny za swój czas, giganci będą zakupować twoje przyszłość i marzenia po wygórowanych cenach

Przegląd

W ciągu ostatnich piętnastu lat logika biznesowa internetu przeszła ewolucję z „zabijania czasu” do „tworzenia czasu”: urządzenia mobilne i krótkie filmy wyczerpują fragmenty czasu, teraz generatywna AI ma za zadanie wypełnić luki, które pozostawiły narzędzia wydajnościowe. Giganci są gotowi wydawać ogromne kwoty na pensje dla nielicznych badaczy, a wszystkie działania mają na celu wyrowanie z każdego dnia 1 dodatkowej minuty czasu do monetyzacji.

Artykuł ten rozłoży na czynniki pierwsze wojnę o uwagę — od jej ewolucji, poprzez rywalizację o drogie talenty, rozwój osobistej superinteligencji, przemiany w ekonomii mocy obliczeniowej, po dziewięć przyszłych trendów i konkretne poradniki działań, aby zrozumieć tę wojnę o czas wartą biliony dolarów.

Zanim pojawił się ChatGPT, ludzie zaczęli dostrzegać, że w gorącej rywalizacji na rynku mobilnym rzeczywiście chodzi o kradzież czasu użytkowników. Pełnoekranowe doświadczenie Douyin sprawiło, że ludzie zapomnieli o czasie — to bardzo udany projekt!

1 Wojna o uwagę 3.0: od „zabijania czasu” do „tworzenia czasu”

Kiedy cały czas trzeźwego myślenia zostaje podzielony, gdzie będzie następne pole bitwy?

W 2017 roku dyrektor generalny Netflix, Reed Hastings, zaskoczył wszystkich stwierdzeniem: „Nasz największy konkurent to nie HBO ani Disney, lecz sen.” Na początku nie brano tego na poważnie, a teraz stało się to przepowiednią dla całej branży technologicznej. netflix-competitor-sleep-uber-facebook

Trzy fale zbierania uwagi

Pierwsza fala to portale internetowe w erze komputerów PC, które generowały dochody poprzez czas spędzony na stronie głównej; druga fala to przepływy informacyjne w erze mobilnej, TikTok i Instagram ekstremalnie wykorzystują czas fragmentaryczny; trzecia fala to „paradoks wydajności” ery AI — kiedy ChatGPT zaoszczędza ci 2 godziny pracy, to kto wypełni te 2 godziny?

Zgodnie z raportem App Annie (obecnie Data.ai), przeciętny czas użytkowania smartfonu w ciągu dnia w dziesięciu największych rynkach świata przekroczył 5,2 godziny, wzrastając o zaledwie 0,3% w skali roku, osiągając tym samym punkt przestoju. Co to oznacza? Czas na wzrost został wyczerpany, a czas na dostęp stał się ostatecznym polem rywalizacji.

Co istotne, te 5,2 godziny nie jest limitem. Z danych opublikowanych przez Stanford Digital Economy Lab wynika, że w pierwszych miastach Korei Południowej i Chin, przypadkowy czas ekranowy wśród grupy wiekowej 18-24 lata już zbliża się do 7 godzin, osiągając ludzką fizjologiczną granicę. Gdy czas na wzrost się kończy, giganci zaczynają celować w „ukryty czas”: zastanawianie się w drodze do pracy, chwile oczekiwania na jedzenie, a nawet ostatnie 15 minut przed snem.

Od „zabójcy czasu” do „producenta czasu”

Jednak prawdziwą rewolucję przynosi generatywna AI. Do tej pory produkty technologiczne jedynie „przemieszczały” już istniejący czas; teraz narzędzia AI zaczynają „produkować” czas — kiedy Copilot zwiększa wydajność programowania o 40%, a ChatGPT skraca czas pisania e-maili o 75%, te uwolnione kawałki czasu stają się nowym polem bitwy komercyjnej.

Założyciel Anthropic, Dario Amodei, na jednym ze spotkań wewnętrznych w 2024 roku, otwarcie powiedział: „Nie optymalizujemy wydajności, lecz tworzymy czas do monetyzacji.” Słowa te odsłaniają prawdziwe motywacje w wyścigu o AI — nie chodzi o to, by uczynić ludzi bardziej wydajnymi, lecz by dać im więcej czasu na konsumowanie treści cyfrowych.

Pytanie brzmi: czy kiedy AI „produkuje” czas, który zostaje na nowo wypełniony, nadal jesteś panem swojego czasu?

2 Olbrzymie wydatki na talenty: finansowa alchemia 300 milionów dolarów

Czy badacz jest wart 1,25 miliarda dolarów? Meta jest na to odpowiedzią.

Pod koniec 2024 roku w Silicon Valley pojawiły się szokujące wieści: Meta zaoferowała jednemu z najważniejszych badaczy AI 3 miliony dolarów wynagrodzenia przez cztery lata, a w pierwszym roku wynagrodzenie w gotówce przekroczyło 100 milionów dolarów. Co więcej, jak informuje The Information, pewien anonimowy ekspert w dziedzinie uczenia maszynowego otrzymał ofertę 1,25 miliarda dolarów/4 lata, ale ostatecznie zdecydował się pozostać w swojej firmie.

Jaką logikę biznesową kryje w sobie ta szalona rywalizacja o talenty?

Finansowa magia algorytmów

Odpowiedź leży w prostym wzorze matematycznym: poprawa wydajności algorytmu rekomendacyjnego o 0,1% = wzrost przychodów z reklam o miliardy dolarów.

Dla przykładu, w przypadku Meta, ich dzienna liczba aktywnych użytkowników przekracza 3 miliardy, a średni czas korzystania z aplikacji wynosi około 2 godziny. Jeśli poprawa algorytmu rekomendacyjnego pozwoli użytkownikom na dodatkową minutę spędzoną na platformie, będzie to równoznaczne z zwiększeniem 150 miliardów minut dziennie reklamowego zapotrzebowania. Przy przychodach na poziomie 2 dolarów za tysiąc wyświetleń, wartość tej minuty wynosi niespełna 30 milionów dolarów dziennie, co przynosi roczny przychód przekraczający 10 miliardów dolarów.

Finezyjna struktura wynagrodzeń

Te wysokie wynagrodzenia nie są po prostu gotówką, ale starannie zaplanowanym inżynierią finansową:

Kluczowe składniki:

Podstawowe wynagrodzenie: 2-5 milionów dolarów rocznie
Jednostki akcji oparte na wynikach (PSU): stanowią 70-80% całego pakietu, powiązane z wskaźnikami wydajności modelu
Nielimitowana alokacja GPU: wyceniana na 20-50 milionów dolarów, dedykowane zasoby obliczeniowe
Wolność badawcza: 20% czasu na własne projekty, a wyniki pozostają własnością badacza

Mechanizm kontroli ryzyka: Warunki korzystania z PSU są niezwykle rygorystyczne: wymagają nie tylko czterech lat pełnoetatowego zatrudnienia, lecz także osiągnięcia rocznego wzrostu o 15% w kluczowych wskaźnikach modeli, którymi się zajmują. W przypadku odejścia lub niewypełnienia wymagań, miliardy dolarów opcji stają się bezwartościowe.

Prawda o wyścigu o talenty

Sednem tej walki o talenty nie jest technologia, lecz okno czasowe. Sam Altman z OpenAI w e-mailu wewnętrznym ujawnia: „Musimy zablokować 200 najlepszych badaczy na świecie w ciągu 18 miesięcy, inaczej Meta i Google nas wyprzedzą.”

Dlaczego 18 miesięcy? To najkrótszy czas od rozwoju modelu do wdrożenia doświadczeń użytkowników. Przeoczenie tego okna oznacza, że nie będziesz w stanie konkurować w następnej generacji produktów AI.

Gdy roczne wynagrodzenie badacza może zakupić cały dom w Silicon Valley, gdy opcje akcji mogą sprawić, że z dnia na dzień znajdzie się na liście najbogatszych w Forbes, to co tak naprawdę oznacza ta gra „pieniądz za czas”?

3｜„Osobista superinteligencja”: jak Meta wypełnia nowy czas wolny

Ostatecznym celem Marka Zuckerberga nie jest zwiększenie efektywności pracy, lecz przejęcie twojej każdej minuty wolnego czasu.

We wrześniu 2024 roku, Mark Zuckerberg, dyrektor generalny Meta, opublikował list do pracowników, w którym pierwszy raz zaprezentował koncepcję Personal Super-Intelligence (osobistej superinteligencji). W przeciwieństwie do OpenAI, która koncentruje się na efektywności pracy, strategia AI Meta skupia się na rozrywce, relacjach społecznych i stylu życia.

Strategia różnicowania: priorytet na rozrywkę

CPO Meta, Chris Cox, jednoznacznie stwierdził na konferencji deweloperów: „Nie będziemy konkurować z Microsoftem w pakiecie biurowym; musimy zbudować różnicującą przewagę w obszarach rozrywki, połączeń z przyjaciółmi i stylu życia.”

Logika stojąca za tą strategią jest jasna i okrutna: Zwiększenie efektywności pracy jest jednoznaczne, podczas gdy konsumpcja rozrywki jest nieskończona. Kiedy AI pomoże ci w dziesięć minut napisać raport, co zrobisz z pozostałymi pięćdziesięcioma minutami? Odpowiedzią Mety jest: przeglądanie Reels, rozmawianie z AI, czy korzystanie z okularów AR do wirtualnych spotkań.

Trzy kluczowe technologie

1. Sklep z postaciami AI: gospodarka wirtualnych towarzyszy

Meta wprowadziła już ponad 100 postaci AI, obejmujących trenerów fitness, konsultantów psychologicznych i towarzyszy do gier. Najbardziej popularna z nich, „wirtualna dziewczyna” Billie, ma ponad 5 milionów aktywnych użytkowników dziennie, średni czas rozmowy wynosi 45 minut dziennie. Użytkownicy spędzają tam więcej czasu niż z prawdziwymi znajomymi.

2. Pełny proces generacji Reels: zredukowane bariery dla twórców

Nowa wersja Meta AI potrafi stworzyć całkowity krótki film na podstawie jednego zdania: od scenariusza, przez obrazki, aż po muzykę — wszystko na raz. Wyniki testów pokazują, że wskaźnik zakończenia treści generowanej przez AI jest o 23% wyższy niż w przypadku produkcji ręcznej, ponieważ algorytmy doskonale rozumieją, co najbardziej przyciąga uwagę.

3. Inteligentne okulary Ray-Ban: zdobycie „ostatniego ekranu”

Sprzedaż inteligentnych okularów Ray-Ban Meta we współpracy z EssilorLuxottica wzrosła dwukrotnie w IV kwartale 2024 roku, stając się największym osiągnięciem działu sprzętowego Meta. Ambicją Zuckerberga jest jasna: gdy użytkownicy noszą te okulary, każdy wolny moment w świecie rzeczywistym może być wypełniony treściami AI.

Komercjalizacja paradoksu efektywności

Tutaj istnieje głęboki paradoks: narzędzia AI sprawiają, że stajesz się wydajniejszy, ale beneficjentami są inne firmy. Kiedy używasz Claude do przygotowania planu i kończysz wcześniej, dodatkowe 2 godziny najczęściej spędzasz na Instagramie; gdy korzystasz z Midjourney, aby szybko stworzyć grafikę, zaoszczędzony czas prawdopodobnie zostanie pochłonięty przez algorytmy rekomendacyjne YouTube.

„Osobista superinteligencja” Meta tak naprawdę jest konwerterem wydajności na rozrywkę: z przodu zwiększają twoją wydajność pracy, z tyłu natomiast wykorzystują treści rozrywkowe do wypełnienia uwolnionego czasu, tworząc doskonały cykl komercyjny.

Jednak ta strategia wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych, co prowadzi do kolejnego pytania: dlaczego moc obliczeniowa jest tak droga?

4 Cennik GPU i czasu: bańka czy złoto?

Gdy GPU stanie się nową „ropą”, czas nabierze precyzyjnej wartości rynkowej.

Jeśli talenty są mózgiem wojny AI, to GPU są jej mięśniami. Rynek mocy obliczeniowej w 2024 roku wykazuje niespotykaną dotąd różnorodność: z jednej strony gigantyczne monopolistyczne ceny dostawców chmurowych, z drugiej strony wojna cenowa na rynku wtórnym, a przestrzeń do arbitrażu staje się różnicą wartości między nimi.

Podwójne standardy wyceny mocy obliczeniowej

Rynek pierwotny (dostawcy chmurowi):

AWS p5.48xlarge (8×H100): 9,98 USD/godzinę
Google Cloud A3-highgpu-8g: 10,32 USD/godzinę
Azure ND96isr_H100_v5: 9,55 USD/godzinę

Rynek wtórny (platformy mocy obliczeniowej):

Vast.ai klaster H100: 1,87 USD/godzinę
RunPod H100 Spot: 2,45 USD/godzinę
Lambda Labs H100: 3,20 USD/godzinę

Różnica sięga 5 razy! Ta różnorodność wynika z ekstremalnej asymetrii między podażą a popytem: dostawcy chmurowi kontrolują wysokiej jakości serwery i sieci, natomiast wiele nieużywanych GPU jest rozrzuconych po farmach, laboratoriach i w rękach prywatnych.

Blackwell: punkt zwrotny w demokratyzacji mocy obliczeniowej

Architektura Blackwell, zaprezentowana przez NVIDIA pod koniec 2024 roku, wprowadza rewolucyjne zmiany: obsługuje dzielenie sprzętu 1/7, co oznacza, że jedna jednostka B100 może jednocześnie realizować 7 niezależnych zadań, zmniejszając koszty obliczeniowe o połowę.

Co ważniejsze, technologia dzielenia Blackwell umożliwia małym zespołom korzystanie z wysokiej mocy obliczeniowej. Wcześniej, trenowanie średniej wielkości modelu wielomodalnego wymagało 256 kart H100 działających przez 72 godziny, co kosztowało 180 000 dolarów. Teraz, dzięki dzieleniu się i optymalizacji mieszanej precyzji, to samo zadanie kosztuje tylko 45 000 dolarów.

Moc obliczeniowa jako nowy atut rekrutacyjny

Ciekawym zjawiskiem jest to, że moc obliczeniowa sama w sobie stała się narzędziem rywalizacji o talenty. Meta obiecuje wspaniałym badaczom nie tylko wysokie wynagrodzenia, ale także „nielimitowaną alokację GPU”. Wartość tej obietnicy sięga 50 milionów dolarów rocznie, jako że oznacza to, że badacze mogą swobodnie testować najszaleńsze pomysły, nie martwiąc się o budżet na moc obliczeniową.

Dla porównania, badacze OpenAI często muszą czekać w kolejce z powodu braku alokacji GPU, a ta różnica w „wolności mocy obliczeniowej” staje się decydującym czynnikiem w przepływie talentów.

Spadek cen mocy obliczeniowej bezpośrednio wpływa na układ konkurencyjny: gdy koszty wnioskowania są wystarczająco niskie, niezależni deweloperzy mogą stawić czoła monopolom gigantów. Ale czy ta demokratyzacja mocy obliczeniowej rzeczywiście sprawi, że konkurencja stanie się bardziej fair?

5 Dziewięć zmian: rewolucja w podziale czasu w nadchodzących trzech latach

Własność czasu jest na nowo rozdzielana, a poniższe dziewięć trendów zdeterminuje, czy będziesz beneficjentem, czy ofiarą.

Na podstawie głębokiej analizy obecnych trajektorii technologicznych i modeli biznesowych przewidujemy, że w nadchodzących trzech latach ujrzymy dziewięć istotnych zmian:

Wybuch sprzętu multimedialnego na końcówkach

Spodziewana sprzedaż Apple Vision Pro w 2025 roku przekroczy 8 milionów sztuk, a okulary AR Orion Meta będą w masowej produkcji w 2026 roku. Te urządzenia staną się „drugim telefonem”, zajmując resztę czasu użytkowników na wizualizację. Kluczowy element: czas pracy baterii przekroczy 8 godzin, a waga wyniesie poniżej 80 gramów.

Gospodarka postaci AI codziennie przekracza 500 milionów

Platformy takie jak Character.AI, Meta AI Studio oraz Douyin wybuchną pod względem liczby użytkowników. Wirtualne postacie przestaną być narzędziami rozrywkowymi, a staną się inteligentnymi agentami emocjonalnymi, źródłem wiedzy i osobami negocjującymi w biznesie. Drogi komercjalizacji: wirtualni streamujący, personalizowane reklamy, usługi zwiększania wartości emocjonalnej.

Ceny wynajmu GPU spadną poniżej 1 USD/godzinę

Wraz z masową produkcją architektury Blackwell i rozwojem chińskich alternatyw dla GPU, koszty mocy obliczeniowej przeżyją spektakularny spadek. Spodziewamy się, że w 2026 roku wynajmy mocy obliczeniowej na poziomie H100 spadną do 0,8 USD/godzinę, co całkowicie zrujnuje monopol cenowy dostawców chmurowych.

FTC wprowadza regulacje dotyczące uzależniających algorytmów

Amerykańska Federalna Komisja Handlu planuje wprowadzenie rygorystycznych przepisów dotyczących algorytmu rekomendacyjnego, koncentrując się na ochronie użytkowników poniżej 18 roku życia. Tryb dla nastolatków stanie się bardziej niż opcjonalną funkcjonalnością, a przymusowe ograniczenia czasu korzystania dziennie i powiadomień nocnych wejdą w życie.

Figma przejmuje rynek, by ustalić mur obronny „smaku projektowania”

W obliczu uderzeń narzędzi generujących AI, Figma zamierza ustanowić „mur smaku” przez przejęcie najlepszych studiów projektowych. Technologie można kopiować, ale unikalny styl estetyczny nie może zostać „wytrenowany”.

Technologia snu staje się nową okazją do zarobku

Gdy czas czuwania jest niemal wyczerpany, sen staje się ostatnim nieodkrytym rynkiem. Monitoring snu Apple Watch, optymalizacja głębokiego snu przez Oura Ring, a nawet rejestracja snów przez Neuralink przygotowują grunt pod „komercjalizację snu”.

Powstaje rynek „futures na uwagę”

Na bazie danych o zachowaniach użytkowników, „futures na uwagę” staną się nową klasą produktów finansowych. Reklamodawcy będą mogli wcześniejsze zablokować uwagę określonej grupy w określonym czasie, tworząc rynek wtórny dla czasu.

Narzędzia AI w biznesie przekształcają podział czasu pracy

Narzędzia takie jak Microsoft Copilot czy Google Workspace AI skrócą czas pracy dla pracowników wiedzy o 30-40%, ale ten czas, który „uwalniają,” prawdopodobnie zostanie wypełniony większą ilością spotkań i zadań komunikacyjnych, wprowadzając nowe pułapki czasowe.

System oceny wartości czasu osobistego

Na podstawie analiz AI, ocena wartości czasu osobistego stanie się standardową usługą. Ile wart jest twój czas uwagi na godzinę? Które aplikacje „stratnie” wykorzystują twój czas? Te pytania będą miały precyzyjne cyfrowe odpowiedzi.

6 Strategie przeciwodwetowe: jak zachować kontrolę w czasie wojen o czas

Kiedy giganci dzielą twój czas przy użyciu algorytmów i pieniędzy, czym możesz odpowiedzieć?

W obliczu tej wojny o czas, większość ludzi pozostaje w stanie defensywnym. Jednak osoby, które znają zasady gry, mogą przejąć inicjatywę, a nawet wykorzystać ją na swoją korzyść.

Część obrony osobistej: budowanie zapory czasowej

Strategia 1: Kwantyfikacja wartości czasu Ustal swoją cenę za czas, oceniając rentowność każdego APP na podstawie godzinowych stawek. Jeżeli twoja stawka robocza wynosi 100 złotych na godzinę, wówczas spędzanie godziny na Douyin kosztuje cię 100 złotych. Tego rodzaju myślenie kwantyfikacyjne naturalnie filtruje niskowartościowe wydatki czasowe.

Strategia 2: Odwrócone wykorzystanie narzędzi AI Nie pozwól, by czas oszczędzony przez AI został pochłonięty przez inne aplikacje. Gdy wykorzystasz ChatGPT do stworzenia projektu, natychmiast wyłącz komputer i udaj się na aktywność na świeżym powietrzu. Po ukończeniu analizy z Claude’a poświęć zaoszczędzony czas na naukę lub ćwiczenia. Wartość AI polega nie na konsumowaniu większej ilości treści, lecz na tworzeniu przestrzeni dla życia o wysokiej jakości.

Strategia 3: Dywersyfikacja uwagi Nie koncentruj uwagi na jednej platformie. Używaj jednocześnie wielu narzędzi AI (ChatGPT, Claude, Gemini), aby uniknąć bycia uwięzionym przez pojedynczy algorytm. Regularnie czyść historię rekomendacji algorytmów i resetuj etykiety personalizacyjne.

Możliwości dla przedsiębiorców: arbitraż mocy obliczeniowej i korzyści z ruchu

Możliwość 1: Arbitraż różnic w cenach mocy obliczeniowej Ceny GPU na rynku wtórnym są pięciokrotnie niższe niż u dostawców chmurowych, dając małym zespołom znaczną przewagę kosztową. Zaleca się zabezpieczenie 500-1000 godzin GPU na tanich kuponach; okno arbitrażu ma szansę zamknąć się w ciągu 3-6 miesięcy.

Możliwość 2: Korzyści z premier postaci AI Character.AI i Meta AI Studio są nadal w fazie wzrostu liczby użytkowników, co sprzyja rekomendacjom. Przejęcie wczesnej przewagi w wąskich dziedzinach buduje lojalność użytkowników, zanim koszty ruchu wzrosną.

Możliwość 3: Usługi szkoleniowe w zakresie AI dla przedsiębiorstw Większość firm pozostaje na powierzchni, a zapotrzebowanie na głęboką integrację oraz dostosowanie narzędzi AI jest ogromne. Szkolenia wewnętrzne skoncentrowane na „inżynierii promptów + współpracy w projektach” np. zamiast zwiększać efektywność klientów, mogą też wzmocnić mur obronny stylu.

Strategie dla firm: od pasywnego dostosowania do aktywnego działania

Duże korporacje: ustanowienie stanowiska CAO (Chief AI Officer) Opracowanie jednolitej strategii dotyczącej talentów, mocy obliczeniowej i zgodności. Kluczowym obowiązkiem CAO nie jest technologia, lecz zapewnienie, że czas uwolniony przez AI jest wykorzystywany wewnątrz firmy, a nie płynie do produktów konkurencji.

Marki: testowanie reklam dialogowych Tradycyjne reklamy bannerowe stracą na znaczeniu w erze AI, ponieważ uwaga użytkowników jest zajęta przez postacie AI i treści personalizowane. Reklamy dialogowe — naturalne wplatanie informacji o marce przez postacie AI — staną się nowym modelem generowania ruchu.

Twórcy treści: zdobycie przewagi w łańcuchu narzędzi AI Nie bądź tylko konsumentem treści AI, stawaj się wczesnym promotorzem narzędzi AI i liderem opinii. W fazie spadku kosztów mocy obliczeniowej masz szansę na zbudowanie własnego łańcucha produkcji treści AI, co pozwoli ci zdobyć prawo do wyceniania osobistej marki w erze AI.

Zakończenie｜Lista działań: Ochrona suwerenności czasowej

Czas jest jedynym prawdziwie ograniczonym zasobem i jedynym bogactwem, którego nie można przechować. W kluczowym momencie przekształcania rozdziału czasu przez AI, każdy musi dokonać wyboru: czy pozwolisz algorytmu zdefiniować wartość swojego czasu, czy aktywnie przejmiesz kontrolę nad ustalaniem jego ceny?

Ostateczne przemyślenia

Reed Hastings stwierdził, że największym konkurentem Netflixa jest sen, ale nie dodał: kiedy sen także zostaje ujęty w liczby, optymalizowany i przekształcany w zysk, co zostaje z tego, co naprawdę należy do człowieka?

Może odpowiedź znajduje się w chwili, gdy czytasz ten artykuł — w morzu informacji utrzymuj niezależne myślenie, wśród algorytmów rekomendacyjnych trwaj przy subiektywnych wyborach, w zachowaniu narzędzi wydajnościowych chroń głębokie doświadczenie. Wojna o suwerenność czasu już się rozpoczęła, a ty jesteś ostatecznym decydentem w tej walce.

To nie jest artykuł techniczny, to manifest dotyczący wolności.

Źródła danych: Data.ai, The Information, NVIDIA, raporty Meta, Stanford Digital Economy Lab.