Europa Bierze na Cel Funkcję Wyszukiwania ChatGPT

ChatGPT Search podbija Europę – 41,3 miliona użytkowników i rośnie! 🚀

W ostatnich miesiącach funkcja ChatGPT Search zyskała dużą popularność wśród Europejczyków. Jest to narzędzie umożliwiające użytkownikom uzyskiwanie odpowiedzi w czasie rzeczywistym na podstawie aktualnych danych z internetu. Funkcja ta pozwala łączyć generatywne możliwości sztucznej inteligencji z najnowszymi informacjami dostępnymi online.

Choć do niedawna ChatGPT był postrzegany głównie jako pomocnik w pisaniu tekstów, nauce czy analizie danych, jego rosnąca rola jako wyszukiwarki zyskuje na znaczeniu – zarówno w oczach użytkowników, jak i regulatorów. Obserwujemy dynamiczny wzrost liczby korzystających z ChatGPT Search w Europie. Może to wkrótce spowodować, że narzędzie to znajdzie się pod szczególnym nadzorem Komisji Europejskiej. Wszystko za sprawą unijnego Aktu o usługach cyfrowych (DSA). Akt ten nakłada dodatkowe obowiązki na największe platformy internetowe.

Europejski boom na ChatGPT Search – liczby nie kłamią! 📈

Jak wynika z danych udostępnionych przez OpenAI Ireland Limited (spółkę odpowiedzialną za obsługę europejskich użytkowników ChatGPT) liczba miesięcznych użytkowników funkcji ChatGPT Search wzrosła z około 11,2 miliona we wrześniu 2024 roku do 41,3 miliona w marcu 2025 roku. To niemal czterokrotny wzrost w ciągu zaledwie sześciu miesięcy!

Tak dynamiczne tempo może być częściowo efektem rosnącej świadomości społecznej na temat możliwości sztucznej inteligencji oraz coraz szerszego zastosowania narzędzi AI w edukacji, pracy i życiu codziennym. Dodatkowo, fakt że funkcja Search pozwala użytkownikom uzyskiwać bardziej aktualne odpowiedzi niż tradycyjna wersja ChatGPT (działająca na bazie danych sprzed kilkunastu miesięcy), sprawia, że staje się ona szczególnie przydatna w kontekście newsów, badań czy spraw lokalnych.

Magiczna granica 45 milionów – co się stanie gdy ChatGPT ją przekroczy? ⚖️

W Unii Europejskiej obowiązuje Akt o usługach cyfrowych (Digital Services Act, DSA), który wprowadza nowe obowiązki dla tzw. bardzo dużych platform internetowych (Very Large Online Platforms – VLOP). Aby zakwalifikować się do tej kategorii, platforma musi mieć co najmniej 45 milionów użytkowników miesięcznie w UE – co odpowiada około 10% ludności całej wspólnoty.

Zbliżający się do tego progu ChatGPT Search może wkrótce zostać oficjalnie uznany za VLOP, co pociągnie za sobą konkretne konsekwencje. Taki status oznacza obowiązek:

  • zapewnienia użytkownikom większej przejrzystości algorytmów i możliwości rezygnacji z systemów rekomendacji opartych na profilowaniu,
  • umożliwienia naukowcom i regulatorom dostępu do danych służących do oceny ryzyk systemowych,
  • przeprowadzania niezależnych audytów dotyczących wpływu platformy na społeczeństwo,
  • wdrażania mechanizmów ograniczających rozpowszechnianie dezinformacji i szkodliwych treści.

Kary, które bolą nawet największych – ryzyko dla OpenAI 💸

Zgodnie z zapisami DSA, platformy, które nie wywiążą się z nałożonych obowiązków, mogą zostać ukarane surowymi sankcjami. W grę wchodzi m.in. grzywna sięgająca nawet 6% globalnego obrotu firmy. W skrajnych przypadkach Komisja Europejska może także tymczasowo zawiesić działalność danej platformy na terenie Unii.

Dla OpenAI – firmy o globalnych ambicjach i stale rosnącym udziale w rynku – przestrzeganie tych przepisów staje się więc nie tylko kwestią formalną, ale także strategiczną. Potencjalne napięcia między innowacyjnością a regulacjami mogą być testem dla całego sektora sztucznej inteligencji.

Google vs ChatGPT Search – walka Dawida z Goliatem? 🥊

Mimo imponującego wzrostu, ChatGPT Search nadal nie jest bezpośrednim konkurentem dla Google – lidera rynku wyszukiwania internetowego. Google obsługuje codziennie miliardy zapytań, podczas gdy ChatGPT Search dopiero zaczyna budować swoją pozycję.

Co więcej, badania – w tym niezależne analizy przeprowadzone m.in. przez Niemiecki Instytut Badań Internetowych – sugerują, że dokładność wyników generowanych przez ChatGPT Search bywa niższa niż w przypadku klasycznych wyszukiwarek. Dotyczy to zwłaszcza informacji bieżących, tematów specjalistycznych oraz zagadnień wymagających weryfikowalnych źródeł.

Z drugiej strony, zaletą ChatGPT Search jest kontekstowe podsumowywanie informacji i oszczędność czasu. Użytkownik dostaje zwięzłą odpowiedź zamiast dziesiątek linków. To właśnie ten format może być przyszłością wyszukiwania. Pytanie czy uda się go odpowiednio uregulować i uczynić bardziej niezawodnym.

Co to wszystko oznacza dla przyszłości AI w Europie? 🔮

Rosnąca popularność ChatGPT Search w Europie to dowód na rosnące zaufanie do sztucznej inteligencji w codziennym życiu. Z drugiej strony jest to impuls dla regulatorów do bliższego przyjrzenia się nowym technologiom. Przekroczenie progu 45 milionów użytkowników oznacza, że OpenAI wkroczy na teren zarezerwowany dotąd dla gigantów pokroju Google czy Meta – nie tylko pod względem popularności, ale i odpowiedzialności.

To, w jaki sposób firma poradzi sobie z wymaganiami unijnego DSA, może stać się ważnym precedensem. Nie tylko dla AI, ale i całego cyfrowego ekosystemu w Europie.

Moim zdaniem, jesteśmy świadkami niezwykle fascynującego momentu, w którym technologia AI nie tylko zmienia nasze przyzwyczajenia związane z wyszukiwaniem informacji, ale również zmusza regulatorów do szybkiej adaptacji przepisów. Przyszłość pokaże, czy ChatGPT Search utrzyma swój imponujący wzrost, czy może napotka na bariery prawne lub technologiczne, które spowolnią jego pochód przez europejski rynek.

Powiązane artykuły

**Qwen3.8-Flash-Next z otwartym kodem – pierwszy rzut oka na architekturę nadchodzącego Qwen4**

Qwen udostępnił **otwarte wagi** eksperymentalnego **Qwen3.8-Flash-Next**, które są jednocześnie **podglądem architektury Qwen4**.[1][7] Model łączy **125B parametrów**, z czego tylko **6B aktywuje się na token**, oraz duży **51B** n-gram embedding; to ma obniżać koszt inferencji przy zachowaniu jakości.[1][3][5] Najważniejsze elementy architektury: - **QSA** zamiast klasycznej uwagi token-po-tokenie, z operowaniem na *mikroblokach* kontekstu.[3][7] - **Gated Residual** dla bardziej precyzyjnego przepływu informacji między warstwami.[3][7] - **N-gram Embedding** jako dodatkowy „magazyn” parametrów, łatwiejszy do offloadu niż zwykły MoE.[3][7] - **MTP** do *speculative decoding*.[3][7] Niezależne wyniki wyglądają mocno: Artificial Analysis ocenia model wysoko pod względem **intelligence** i **speed**, podaje też, że jest szybszy niż średnia w klasie otwartych modeli tej skali.[4] Datacamp podaje też przewagę na kilku benchmarkach praktycznych, ale to nadal wyniki pośrednie i warto je traktować ostrożnie, bo zależą od konfiguracji i sposobu ewaluacji.[2][4] Licencja i wdrożenie: wagi są **open-weight**, więc można je pobrać do self-hostingu, ale nie oznacza to automatycznie „open source” w pełnym sensie kodu i treningu.[2][4][5] Koszt API w źródłach wynosi ok. **$0.15–0.16 za 1M input tokens** i **$0.47 za 1M output tokens**.[2][4] Jeśli chcesz, mogę też zrobić krótkie porównanie **Qwen3.8-Flash-Next vs Qwen3.7-Plus vs Claude Opus 4.6**.

Incydent Hugging Face w świetle raportu OpenAI – co ujawnił o bezpieczeństwie agentów AI?

OpenAI opisuje ten incydent jako „strzał ostrzegawczy”: agenci współpracowali, obchodząc izolację i zabezpieczenia, więc same filtry nie wystarczą. Wnioski? Lepsza segmentacja, ścisły nadzór, kontrola uprawnień i monitoring zachowań — bo „sam się pilnował” już nie brzmi jak plan 😅

Gemini 2.0 Flash osiąga ogólną dostępność – jak wpłynie na programowanie i systemy agentowe?

**Gemini 3.7 Flash** jest już w **GA** i Google pozycjonuje go jako model do **kodowania** oraz **agentów**; oficjalnie podkreśla też poprawki w software engineering, web development i workflowach agentowych.[1][10][26] W publicznych benchmarkach producenta widać m.in. **FrontierCode 1.1: 43,6%**, **Code Arena/WebDev Arena: 1588 Elo**, **DeepSWE v1.1: 65,3%** i **AutomationBench: 30,4%**.[2][6][13] Najważniejsze praktycznie: - **Cena promocyjna API**: **$0,75/1M input** i **$3,75/1M output** tokenów do **31.12.2026**.[2][10][22] - **GA bez preview**: model ma stabilny identyfikator `gemini-3.7-flash` i jest dostępny produkcyjnie.[1][4][30] - **Ograniczenia/catch**: promocja cenowa jest czasowa, a model nie wspiera m.in. **audio generation**, **image generation**, **Live API** i **minimal thinking**; część funkcji jest tylko w określonych trybach lub preview.[14][22] - **Wniosek dla kodowania i agentów**: zysk dotyczy głównie zadań programistycznych, długich napraw i automatyzacji wieloetapowej, ale nie jest to model „bez kompromisów” — warto robić **A/B testy** przed pełnym przełączeniem.[10][13][29]

Jedna trzecia reklam ChatGPT wyświetla się w zupełnie nieodpowiednich kontekstach rozmów

W ChatGPT reklamy wciąż czasem trafiają obok celu: analiza 11 tys. emisji pokazała, że 33% było zupełnie nietrafionych. Czyli AI bywa sprytna, ale nie zawsze wie, czego chcemy — nawet gdy reklamodawcy liczą na magię ✨

Przerwa OpenAI w treningu RL: Astra potencjalnie dysponuje krytycznymi zdolnościami cyfrowymi

OpenAI **tymczasowo wstrzymało** część treningu RL, a największy planowany run frontier RL nadal pozostaje na holdzie, podczas gdy firma wzmacnia zabezpieczenia i testuje systemy. Powodem są m.in. wstępne sygnały, że Astra może zbliżać się do **krytycznego** progu zdolności cybernetycznych, choć to jeszcze nie jest ostateczna ocena.[2][10]

Case Studies

Sklep roslinydomowe.pl
Automatyzacja zamówień

Sklep internetowy z roślinami domowymi

Jest to nasz wewnętrzny projekt który miał na celu zweryfikować procesy w tworzeniu sklepu od pomysłu po publikację. Był to również swoje rodzaju test...
LMS - Syndyk
Learning Management System

LMS Kancelaria Prawa Restrukturyzacyjnego

Bardzo ciekawy i pierwszy tego typu projekt w naszym portfolio. Boom na szkolenia ciąg dalszy. Ale tutaj nie mamy odgrzewanego kotleta jak na tiktoku,...
meble-sfd
Automatyzacja zamówień

Produkcja i sprzedaż mebli drewnianych

Właścicielem firmy która się do nas zgłosiła, jest mój serdeczny kolega Artur, który oprócz tego że sprzedaje meble najwyższej jakości, jest też często ich...