OpenAI wprowadziło lekką wersję narzędzia Deep Research – rozwiązania, które przeszukuje internet i generuje raporty tematyczne z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. To cichy, ale istotny krok w kierunku demokratyzacji zaawansowanego researchu AI – narzędzia dotąd zarezerwowanego głównie dla użytkowników premium.
Nowa wersja działa w oparciu o mini model GPT-4 o4, co pozwala na szybsze odpowiedzi i niższe koszty operacyjne. OpenAI deklaruje, że mimo uproszczenia, agent AI nadal generuje wysokiej jakości odpowiedzi, choć krótsze niż w pełnej wersji. Co istotne, użytkownicy nie muszą niczego konfigurować – po osiągnięciu limitu zapytań standardowej funkcji, ChatGPT automatycznie przełącza się na „tryb lekki”.
Dlaczego to ma znaczenie?
W dobie rosnących kosztów przetwarzania i zapytań do dużych modeli językowych, firmy technologiczne coraz częściej poszukują kompromisu między jakością odpowiedzi a ich kosztem. OpenAI proponuje właśnie taki kompromis: mniej obciążający dla infrastruktury model, który wciąż potrafi dostarczyć użyteczne odpowiedzi, oparte na przeszukiwaniu źródeł internetowych.
To również odpowiedź na coraz bardziej konkurencyjny krajobraz AI-researchu. Google, Microsoft i xAI (Elona Muska) rozwijają własne chatboty, które już oferują funkcje podobne do Deep Research – od Copilota przez Gemini aż po Grok. Różnicą pozostaje jednak model dostępności. OpenAI, udostępniając funkcję również darmowym użytkownikom, może szybciej skalować przyzwyczajenie do swojego ekosystemu.
Nowa strategia monetyzacji?
Lekka wersja Deep Research wpisuje się też w szerszy trend strategii „freemium-plus” w AI – czyli dawania dostępu do podstawowych funkcji za darmo, przy jednoczesnym oferowaniu wersji bardziej wydajnych dla użytkowników płacących. Ruch OpenAI sugeruje, że firma nie tyle rezygnuje z ekskluzywności, co chce optymalizować wykorzystanie zasobów.
Dla użytkowników Team i Pro to dobra wiadomość – lżejsza wersja pozwoli utrzymać ciągłość pracy bez nagłych ograniczeń. Dla OpenAI to możliwość odciążenia infrastruktury bez obniżania satysfakcji użytkownika.
Co dalej?
Pojawienie się „mini” wersji Deep Research może być zapowiedzią dalszej modularności w ofercie OpenAI. Skalowanie dostępu do narzędzi badawczych w formie „smart fallback” – gdzie użytkownik otrzymuje najlepszy możliwy wynik, jaki system może mu zapewnić w danym momencie – może okazać się kluczowym elementem walki o rynek konsumencki i korporacyjny.
To również znak, że AI zmierza w kierunku usług kontekstowych – niekoniecznie najpotężniejszych, ale wystarczająco dobrych, by rozwiązać konkretne problemy użytkownika, szybko i relatywnie tanio.
