Grok 5 i AGI: czy to naprawdę przełom, czy tylko deklaracja Muska 

Elon Musk od ponad roku regularnie zapowiada, że kolejny model Groka będzie tym momentem, w którym sztuczna inteligencja osiągnie poziom AGI. Najnowsza odsłona tej obietnicy dotyczy Groka 5 - modelu, który według planów xAI ma trafić na rynek w drugim kwartale 2026 roku. Zanim jednak ktokolwiek zacznie planować swoją strategię biznesową wokół nadejścia ogólnej sztucznej inteligencji, warto przyjrzeć się, ile z tych zapowiedzi faktycznie się sprawdziło do tej pory.

Co dokładnie obiecał Elon Musk w sprawie Grok 5

21 października 2025 roku Musk napisał, że szacowane przez niego prawdopodobieństwo osiągnięcia AGI przez Grok 5 wynosi "10 procent i rośnie", by później zaostrzyć ton stwierdzeniem: "Grok 5 będzie AGI albo czymś nieodróżnialnym od AGI". Sam Musk definiuje AGI dwojako - jako system mądrzejszy od najmądrzejszego człowieka, albo zdolny wykonać dowolne zadanie, które potrafi wykonać człowiek przy komputerze.

W grudniu 2025 roku nieco wycofał się z tak śmiałej deklaracji, mówiąc o "najbliższych dwóch latach, może 2026" jako bardziej realistycznym horyzoncie. W kwietniu 2026 roku xAI przedstawiło już konkretniejszy plan działania: Grok 4.4 z bilionem parametrów miał trafić na rynek na początku maja 2026 roku, Grok 4.5 z 1,5 biliona parametrów pod koniec maja, a sam Grok 5, oparty na architekturze mixture-of-experts z około 6 bilionami parametrów, zaplanowano na drugi kwartał 2026 roku.

Dlaczego warto pamiętać o wcześniejszych, niespełnionych zapowiedziach

To nie pierwszy raz, kiedy Musk wiąże swoje modele AI z rychłym nadejściem AGI. Jeszcze w 2024 roku twierdził, że AGI pojawi się "w przyszłym roku", czyli w 2025 - co się nie wydarzyło. W sierpniu 2025 roku, przy okazji Groka 4, mówił: "Myślę, że to ma szansę być prawdziwe AGI. Nie czułem tego wcześniej wobec niczego", a przy okazji obiecał też udostępnienie Groka 3 jako open source w ciągu sześciu miesięcy - ta obietnica również nie została dotrzymana w zapowiadanym terminie.

Ten wzorzec przesuwania terminów i stopniowego łagodzenia wcześniej śmiałych deklaracji nie jest zresztą wyjątkiem w branży - podobny mechanizm widać choćby w wypowiedziach szefa Nvidii o rzekomym osiągnięciu AGI, gdzie definicja tego pojęcia zmieniała się w zależności od kontekstu i momentu ogłoszenia, co opisywałem przy okazji pytania, Jensen Huang i AGI.

Jakie parametry techniczne ma mieć Grok 5

Według doniesień Grok 5 ma dysponować około 6 bilionami parametrów, czyli mniej więcej dwukrotnie więcej niż obecny Grok 4, a w niektórych źródłach pojawia się nawet wariant sięgający 10 bilionów parametrów. Model ma trenować się na superklastrze Colossus 2 w Memphis, wykorzystującym od 100 do ponad 200 tysięcy układów graficznych Nvidii i pobierającym moc rzędu jednego gigawata - skala porównywalna z małą elektrownią jądrową, a sam klaster zbudowano podobno w zaledwie 122 dni.

Warto jednak zaznaczyć, że infrastruktura ta opiera się na standardowym Ethernecie zamiast branżowego standardu InfiniBand, co część komentatorów wskazuje jako potencjalne ograniczenie przy dalszym skalowaniu. Sam Musk podkreślał zresztą, że liczy się nie tylko liczba parametrów, ale "gęstość inteligencji na gigabajt" - czyli efektywność modelu, a nie sama jego wielkość.

Co pokazują testy typu ARC-AGI

Wyniki benchmarków, które mają mierzyć rzeczywistą zdolność rozumowania modeli na nowych, wcześniej niewidzianych zadaniach, rysują znacznie bardziej stonowany obraz niż zapowiedzi Muska. Grok 4 w teście ARC-AGI-2 osiągnął wynik około 16 procent, podczas gdy Claude Opus 4.6 uzyskał niemal 69 procent - przy poziomie odniesienia dla człowieka przekraczającym 95 procent. W marcu 2026 roku zarówno GPT-5.4 High, jak i Claude Opus 4.6 Max, na trudniejszym wariancie tego testu uzyskały zaledwie 0,3 procent, wobec 100 procent u ludzi.

Na przełomie 2025 i 2026 roku czołowe modele w rankingach różniły się od siebie o zaledwie około 10 punktów ELO - różnica na granicy szumu statystycznego, co część badaczy interpretuje jako sygnał, że dalsze skalowanie modeli osiąga plateau możliwości. Ankieta wśród badaczy AI wykazała, że 76 procent z nich uważa samo skalowanie za mało prawdopodobną drogę do osiągnięcia AGI.

Co na to krytycy branży

Gabriel Petersson, badacz OpenAI pracujący nad Sorą, skomentował powtarzające się deklaracje Muska ironicznie: "10 procent szans, że Elon ogłosi osiągnięcie AGI po raz czwarty. To już nie wyścig o pierwsze AGI, tylko o pierwsze dziesięć AGI". Musk odpowiedział mu wprost: "Nazywasz siebie 'badaczem'. Żałosne".

Poważniejszą krytykę merytoryczną formułuje Yann LeCun, wskazujący, że dzieci otrzymują pięćdziesiąt razy więcej ekspozycji na dane niż najlepsze modele językowe - ale poprzez uczenie multimodalne, wzrokowe, dotykowe i słuchowe, a nie sam tekst, co sugeruje, że samo skalowanie modeli tekstowych typu Grok może być drogą donikąd w dążeniu do prawdziwej ogólnej inteligencji. François Chollet, twórca testu ARC-AGI, ocenia z kolei, że różnica między modelami a ludźmi w rozumowaniu na nowych zadaniach jest "mierzona w rzędach wielkości", a nie w pojedynczych procentach.

Analitycy z RD World Online porównują zresztą projekt Groka 5 do japońskiego pancernika Yamato z czasów drugiej wojny światowej - potężnej, kosztownej konstrukcji, która okazała się przestarzała, zanim jeszcze zdążyła wejść do prawdziwej akcji. Zwracają przy tym uwagę na koszty generowania odpowiedzi w modelach tej skali, szacowane na trzy do pięciu razy wyższe niż w modelach klasy GPT-4, oraz na ryzyko tak zwanego zaburzenia autofagii modelu, czyli stopniowej degradacji jakości przy trenowaniu na treściach pochodzących w dużej mierze z samej platformy X.

Co to oznacza w praktyce dla firm korzystających z AI

Niezależnie od tego, czy Grok 5 ostatecznie osiągnie próg, który ktokolwiek zgodzi się nazwać AGI, jego premiera prawdopodobnie przyniesie realne, mierzalne usprawnienia w konkretnych zadaniach - dłuższy kontekst, szybsze przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z platformy X, czy lepszą integrację z danymi Tesli. To właśnie te praktyczne możliwości, a nie sam szyld AGI, powinny decydować o tym, czy warto sięgnąć po dany model do konkretnej pracy w firmie, podobnie jak przy wyborze między innymi dostępnymi dziś modelami językowymi, o czym pisałem przy okazji pytania, ChatGPT, Claude czy Gemini. Ten sam nawyk oceniania narzędzia po jego rzeczywistej, samodzielnej pracy, a nie po deklaracjach producenta, przydaje się też przy śledzeniu innych, coraz bardziej autonomicznych agentów AI wchodzących na rynek, co opisywałem przy okazji pytania, Meta Muse: przewodnik po nowym agencie AI.

Powtarzające się, niespełnione dotąd terminy Muska to też dobra lekcja ostrożności przy planowaniu wdrożeń AI w oparciu o zapowiedzi producentów, zamiast o realnie dostępne już dziś funkcje - wdrażanie narzędzia na wyrost, w oczekiwaniu na możliwości, które jeszcze nie istnieją, należy do najczęstszych błędów firm eksperymentujących z AI, o czym pisałem szerzej przy okazji pytania, najczęstsze błędy w pracy z AI. Warto też pamiętać, że coraz potężniejsze modele, niezależnie od marketingowej etykiety, będą podlegać rosnącym wymogom regulacyjnym w Unii Europejskiej, co dotyczy w równym stopniu Groka, jak i każdego innego dużego modelu językowego wdrażanego w firmie, co opisywałem przy okazji pytania, AI Act 2026.