Elon Musk, założyciel i prezes xAI, zapowiedział latem 2024 roku premierę nowego modelu sztucznej inteligencji Grok 3 do końca roku. Miało to być przełomowe narzędzie analizy obrazów i odpowiadania na pytania, które miało wspierać funkcje dostępne na platformie X.

„Grok 3 będzie prawdziwym przełomem” - obiecywał Musk. Jednak już w styczniu 2025 roku model ten wciąż nie ujrzał światła dziennego. Co więcej, kod na stronie xAI sugeruje, że pierwotnie może zostać wprowadzony model pośredni – „Grok 2.5”, co wskazuje na dalsze opóźnienia działań firmy.

To opóźnienie jest częścią szerszego trendu w branży sztucznej inteligencji. W zeszłym roku AI startup Anthropic również nie zrealizował planów dotyczących modelu Claude 3 Opus, który miał być dostępny na koniec 2024 roku, a ostatecznie został usunięty z dokumentacji. Również Google i OpenAI napotkały trudności z premierą swoich nowych modeli.

Jednym z powodów tych problemów mogą być ograniczenia obecnych metod skalowania modeli AI. Firmy, które wcześniej osiągały znaczne postępy przez zwiększanie mocy obliczeniowej oraz rozmiaru danych treningowych, teraz zaczynają dostrzegać malejące korzyści z takich działań. Takie zjawisko prowadzi do poszukiwań alternatywnych rozwiązań, które mogą umożliwić dalszy rozwój sztucznej inteligencji.

xAI, mając mniejszy zespół w porównaniu do innych graczy na rynku, może napotkać poważne trudności w realizacji ambitnych celów wyznaczonych przez Muska. W wywiadzie z Lexem Fridmanem przyznał, że mimo chęci wydania Grok 3 w 2024 roku, miał wątpliwości co do jego realizacji. To pokazuje, jak trudne jest wprowadzenie nowoczesnych modeli AI na rynek.

Obecna sytuacja rodzi pytania o przyszłość xAI oraz innych firm w tej szybko rozwijającej się branży technologicznej. Czy Musk i jego zespół zdołają przełamać dotychczasowe ograniczenia? I co ważniejsze, czy założyciel Tesli wyznaczy bardziej realistyczne terminy dla swoich projektów? Historia pokazuje, że brak dotrzymywania obietnic może osłabić zaufanie do innowacyjnych wizji, a Musk powinien się tego nauczyć biorąc pod uwagę liczne opóźnienia ostatnich modeli produkowanych przez jego firmę. W obliczu tak dynamicznych zmian w technologii, ciągle pozostaje pytanie: kiedy możemy się spodziewać prawdziwych rewolucji?