Czy 2025 był rokiem, w którym Google naprawdę „włączyło” sztuczną inteligencję? Nie jako gadżet do podziwiania na keynote’ach, tylko jako działającą infrastrukturę pod produktami, pracą i – ambitnie – misjami publicznymi.
To był rok, w którym Google przesunęło ciężar z widowiskowych dem na „agentów”, cen i szybkości. Na szczycie stoi rodzina Gemini 3 z Pro i Flash, w kieszeni ląduje Gemma 3n, a między tym wszystkim Search uczy się nowych sztuczek. Do tego nowe modele multimedialne, narzędzia dla developerów i kilka inicjatyw, które zapowiadają realny wpływ poza ekranem.
Dlaczego to ważne? Bo po pięciu latach hype’u zaczyna liczyć się nie to, ile AI umie w benchmarkach, tylko czy da się ją tanio, szybko i bezpiecznie uruchomić tam, gdzie jest potrzebna. 2025 to wyraźne przesunięcie: od „AI jako funkcja” do „AI jako warstwa” – w produktach, sektorze publicznym i podstawowej komunikacji.
Od narzędzia do użytku: agenci rozkręcają się
Google spędziło rok na szlifowaniu rozumowania i sprawności modeli. Gemini 3 Pro stał się flagowym „mózgiem” – firma chwali go rekordami w multimodalnym rozumowaniu i wynikami w testach w rodzaju Humanity’s Last Exam czy GPQA Diamond, a w matematyce wykręca nowy stan sztuki na MathArena Apex. Równolegle zadebiutował Gemini 3 Flash: tańszy, szybszy, z przesłaniem, że „następne Flash przebija poprzednie Pro” – czyli ten sam intelekt, tylko z mniejszym rachunkiem i lepszym czasem odpowiedzi. [3]
Na poziomie doświadczenia użytkownika ten progres ma już twarz. W Gemini Live i Agent Mode jeden klik ma zamieniać chatbota w wykonawcę: od burzy mózgów po kończenie zadań w aplikacjach. To nie jest jeszcze Jarvis, ale to odważniejsze podejście do automatyzacji workflowów niż typowe „asystuj w edycji tekstu”. Dla developerów Google dołożyło własne spinacze: mówi o nowej erze narzędzi programistycznych i agentach współpracujących z twórcami kodu, a NotebookLM dorobił się Deep Research – bardziej upartych, dłuższych przeszukiwań źródeł. [2]
AI w kieszeni i w budżecie
Sporo dzieje się również tam, gdzie liczy się każdy megabajt. Gemma 3n, lekki, otwarty model, ma działać na urządzeniach o bardzo ograniczonych zasobach – i to multimodalnie. W praktyce oznacza to sensowną, kontekstową AI w telefonie, na laptopie czy tablecie, bez chmury i z lepszymi parametrami opóźnień i prywatności. Dla instytucji publicznych to może być game changer na tzw. endpointach: mniej danych poza organizacją, szybsza reakcja na miejscu, mniejsze koszty utrzymania.
A skoro o kosztach: Gemini 3 Flash Google pozycjonuje jako „najlepszą cenę za inteligencję” – szybki, lekki, wystarczająco bystry, by pociągnąć masowe, codzienne zadania. W erze, gdzie rachunki za inferencję potrafią zamienić roadmapy w ładne prezentacje, ta krzywa cena/jakość to nie detal, tylko strategia. W odmianie Pro z dodatkiem Deep Think model celuje w cięższe, wieloetapowe analizy. [2]
Search i reszta ekosystemu uczą się nowych sztuczek
Google konsekwentnie przepina swoje produkty na „AI-first”. Search dorobił się AI Mode i generatywnego interfejsu – to próba, by wyszukiwarka mniej tylko listowała, a więcej rozumiała i zestawiała dane pod konkretne potrzeby badaczy, analityków czy urzędników. Czyli szybciej do sedna zamiast pięciu zakładek i trzech PDF-ów.
W sprzęcie Pixel to, co zwykle: kilka sposobów, by powiedzieć, że telefon jest „bardziej pomocny”, ale w 2025 widać mocniej, że sztuczna inteligencja staje się bazą, nie nakładką. Również aplikacja Gemini rozrasta się o funkcje, które mają przenosić ciężar z rozmowy na działanie.
Media, komunikacja i świat poza klawiaturą
Generatywne media rosną w ząb: Veo 3 i Imagen 4 to kolejny skok w budowaniu wideo, obrazów i symulacji. Brzmi jak zabawka do reklam, ale Google pokazuje tu też poważniejsze zastosowania: szkolenia, kampanie informacyjne, edukację. Z kolei nowa platforma komunikacji wideo projektowana „AI-first” celuje w bardziej immersyjne, trójwymiarowe spotkania. Mniej kwadratów na ekranie, więcej wspólnej przestrzeni i kontekstu.
Najciekawsze, że część tej układanki ma realny, nie-internetowy wektor. Program łączący wysokorozdzielcze, wielospektralne zdjęcia satelitarne z AI ma wyłapywać pożary niemal w czasie rzeczywistym. Szybsze wykrycie, lepsza świadomość sytuacyjna, mniej zniszczeń – to dokładnie ten rodzaj „AI jako użyteczność”, o którym branża mówi od lat, a który rzadko oglądamy w działaniu.
Otwarte modele i branże wrażliwe
Strategia „i wilk syty, i owca cała” jest widoczna także w modelach otwartych. Rodzina Gemma dostała multimodalność, większe konteksty i lepszą wydajność – po to, by deweloperzy mogli budować bez kajdan licencyjnych i bez przymusu chmury. Na jej bazie powstał MedGemma: otwarty zestaw do rozumienia tekstów i obrazów medycznych. Dla zdrowia publicznego to nie tylko oszczędności, ale też lepsza audytowalność i możliwość pracy z danymi wrażliwymi.
Publiczny sektor w ogóle ma w tej układance uprzywilejowaną pozycję – od agentów do automatyzacji żmudnych procesów, przez lepsze wyszukiwanie wiedzy wewnątrz urzędów, po samoobsługę obywateli. Google mówi wprost: to ma dowozić efektywność, nie slajdy.
Co tu jest naprawdę nowe
Poza warstwą marketingu, 2025 przynosi trzy istotne zwroty. Po pierwsze, agentowość: Google już nie sprzedaje „lepszej odpowiedzi”, tylko „wykonanie zadania” – a to inna miara sukcesu i inna lista ryzyk. Po drugie, ekonomia: przyspieszenie i obniżka kosztów (Gemini 3 Flash) to warunek skali. Po trzecie, dystrybucja: z jednej strony frontierowe modele w chmurze, z drugiej mikromodele na krawędzi (3n). Strategia „od centrum po peryferie” ma sens – i jest trudna do skopiowania w całości.
Jasne, benchmarki dobrze wyglądają na slajdach. Prawdziwy egzamin przychodzi, gdy agent ma ogarnąć bałagan w realnym procesie albo kiedy Search w trybie AI poda wątpliwą syntezę. Ale akurat w tym roku widać mniej pokazówek, więcej ruchów, które wyglądają na operacyjne. I to jest zmiana.
Na koniec spokojnie: 2025 w Google nie był fajerwerkami, tylko porządkowaniem frontu i dowożeniem klocków, które mają sobie współgrać. Pytanie na 2026 jest proste: czy agentowe obietnice staną się nudną, niezawodną infrastrukturą, którą przestaniemy zauważać – bo po prostu działa?
Źródła
To nie jest ozdobnik. To ślad po procesie: ile informacji było szumem, ile stało się wiedzą i jak wyglądał research, zanim powstał ten tekst.
1. Zbieranie sygnałów (discovery)
- Znaleziono materiałów
- 80
- Wybrane do analizy
- 45
- Odrzucone
- 35
- Duplikaty
- 0
- Klastry (wątki)
- 45
- Expansion - użyto
- tak
- Expansion - dodano
- 2
2. Selekcja i filtrowanie
- Odrzucono po tytule
- 60
- Odrzucono semantycznie
- 4
3. Wyszukiwanie i wzbogacanie
- Zapytania wyszukiwawcze
- 10
- Unikalne wyniki
- 86
- Kandydaci
- 5
- Dodane z wyszukiwania
- 1
- Przeskanowano URL-i (seed)
- 3
4. Finalny kontekst
- Źródła użyte w tekście
- 3
- Źródła (domeny)
- 2
- Wikipedia - kontekst
- nie
- Expansion - kontekst
- +2
- Wyłuskane liczby
- 0
