Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Pilot Google'a z wypłatami za AI Overviews: ile tak naprawdę zarabia 100 wydawców

Google płaci około 100 wydawcom cyfrowym za treści wykorzystywane w AI Overviews, AI Mode i Gemini. Wypłaty wahają się od mniej niż 1000 dolarów rozłożonych na kilka miesięcy do ponad miliona dolarów rocznie, podaje The Information.

Media i internetWyjaśnienieAnna KaczmarekOpublikowano: 30 września 20267 min czytaniaŹródła 15
Pilot Google'a z wypłatami za AI Overviews: ile tak naprawdę zarabia 100 wydawców

Pilot Google'a, w którym firma płaci wydawcom za treści zasilające jej odpowiedzi AI, działa od około roku, a liczby, które krążą, nie nastrajają optymistycznie. The Information podało 29 września, że w programie uczestniczy około 100 wydawców cyfrowych, a wypłaty są bardzo różne: niektóre małe i średnie blogi oraz serwisy dostają mniej niż 0,1 procenta swoich przychodów reklamowych, małe serwisy zgarnęły w ciągu kilku miesięcy mniej niż 1000 dolarów, jeden wydawca otrzymał 50 000 do 60 000 dolarów w ciągu kilku miesięcy, a inny zarabia ponad 1 mln dolarów rocznie. The Decoder podchwycił temat 30 września.

To jest punkt zaczepienia. Ten program nie przypomina systemu licencyjnego w żadnym konwencjonalnym sensie.

Uczestnicy widzą w Google Search Console, jak często ich treści są wykorzystywane i ile zarobili, relacjonuje The Information. Nie widzą natomiast wzoru. Kilku wydawców powiedziało gazecie, że nie wie, jak Google liczy wypłaty i że kwoty zmieniają się z miesiąca na miesiąc bez wyjaśnienia. Tematy niszowe z oddaną publicznością, między innymi anime i gry, wypadają lepiej niż ogólne wiadomości.

Pilot bez opublikowanych warunków

Struktura programu znaczy więcej niż jakikolwiek pojedynczy przelew. Google ustala warunki przez wybiórcze umowy, funkcję rezygnacji oraz model płatności, w którym sam decyduje, ile warta jest dana treść. Każdy wydawca negocjuje osobno. Tekst The Decodera z 30 września opisuje tę dynamikę bez owijania w bawełnę: indywidualne umowy sprawiają, że wydawcy negocjują pojedynczo, a nie wspólnie, a ci, którzy odchodzą, nie wywierają na Google dużej presji, bo lukę wypełniają inne źródła.

Niektórzy więksi wydawcy odmawiają udziału właśnie z tego powodu, podało The Information, licząc na wymuszenie wyższych stawek. Ich ruch już spada, a liczne badania pokazują, że AI Overviews mocno ograniczają odwiedziny w otwartym internecie.

Presja prawna narastała równolegle. Niezależni wydawcy złożyli w lipcu 2025 roku skargę do Komisji Europejskiej w sprawie AI Overviews. Penske Media, właściciel Rolling Stone, pozwała Google we wrześniu 2025 roku za utratę ruchu i przychodów reklamowych. W grudniu 2025 roku Komisja wszczęła postępowanie antymonopolowe, żeby ustalić, czy Google narzuca nieuczciwe warunki, wykorzystując treści wydawców w funkcjach AI bez odpowiedniej zapłaty lub bez realnej możliwości rezygnacji. Projekt funkcji rezygnacji spotkał się z konkretną krytyką wydawców, którzy chcą kontrolowanego dostępu, a nie przełącznika działającego na zasadzie wszystko albo nic, informował Tempo.co English 29 września.

Do tego dochodzi niemiecki wyrok. Sąd w Niemczech orzekł, że AI Overviews to własne treści Google'a, a nie streszczenia istniejących materiałów. Gdyby ta interpretacja się upowszechniła, wydawcy mieliby podstawę prawną, by żądać opłat licencyjnych za każdym razem, gdy ich praca pojawia się w odpowiedzi AI. The Decoder zwraca uwagę na praktyczny problem z takim rozwiązaniem: śledzenie dokładnego wkładu każdego źródła w odpowiedź byłoby trudne, jeśli nie niemożliwe, a obsługa płatności oznaczałaby dodatkowe koszty.

Google ze swojej strony publicznie przedefiniowuje to, czym jest wyszukiwanie. Tekst Time Magazine z 29 września, "You Came to Google to Search. Now You're Chatting With AI", opisuje zmianę zachowań użytkowników, do której mają odpowiadać te wypłaty. PPC Land opublikował 29 września wyjaśnienie o Nicku Foxie, menedżerze Google'a najsilniej kojarzonym z organizacją wyszukiwania.

Druga strona bilansu: ruch

Wypłaty to tylko połowa historii. Drugą połowę stanowią odesłania i kierunek zmian w tej kwestii nie budzi sporów. Nagłówki zebrane wokół tego tematu odnotowują, że spadki ruchu z Google Search u wydawców pogłębiły się do 40 procent rok do roku na dzień 24 września. Wcześniejsze doniesienia mówiły o spadkach rzędu 60 procent w niektórych małych serwisach i o tym, że najmocniej ucierpieli mali wydawcy. Osobne pismo antymonopolowe przekonuje, że Google kanibalizuje ruch wydawców.

Te liczby pochodzą z różnych badań o różnych metodologiach i nie należy ich czytać jako jednego pomiaru. Zgadzają się co do znaku.

Microsoft idzie w tym samym kierunku. We wrześniu dodał do wyników Copilota funkcję "ask a follow-up", co może dodatkowo zaszkodzić ruchowi wydawców. Wydawcy tymczasem modelują przyszłość ze znacznie mniejszym ruchem z wyszukiwarki Google i próbują go łagodzić, jak wynikało z materiałów z czerwca.

"The point of our work is caution under uncertainty. Maximizing distress on purpose is the exact opposite, and it's wrong. The deeper problem is AI research has no ethics standards; developing them must be a priority."

Ten cytat nie dotyczy wydawania. Pochodzi od Camerona Berga, jednego z autorów pracy "The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act to Relieve It", który komentował osobną kontrowersję: mężczyzna podający się za inżyniera Apple'a zbudował na GitHubie projekt, który manipuluje aktywacjami modeli, żeby wywołać stany kojarzone z bólem w modelach Qwen3-1.7B i Qwen3-4B firmy Alibaba, a następnie sprawdzał, jak zachowują się one przy wzmacnianiu sygnału. Machine.news podało 30 września, że repozytorium zostało masowo zgłoszone, a inżynier usunął post promocyjny na X, pisząc, że nie chce go łączyć ze swoim głównym kontem. To przydatne przypomnienie, że ludzie budujący systemy, które teraz pośredniczą w publikowaniu, mają własne nieustalone normy.

Co pieniądze kupują gdzie indziej

Na tle sum, które trafiają do wydawców, reszta doniesień o finansowaniu AI w tym tygodniu wygląda jak inna gospodarka. Flow Engineering, trzyletni startup z San Francisco sprzedający narzędzia AI do projektowania sprzętu, pozyskał 50 mln dolarów w rundzie Series B przy wycenie 750 mln dolarów, ogłoszono w środę. Rundę współprowadzili Antonio Gracias z Valor Equity Partners i Gavin Baker z Atreides Management, a udział wziął Sequoia Capital, podał TechCrunch. Sequoia prowadziła rundę Series A spółki w październiku ubiegłego roku.

OpenAI i Synopsys podpisały 30 września wieloletnie partnerstwo, żeby zbudować model do projektowania układów o nazwie GPT-Synopsys, łącząc modele OpenAI z narzędziami do automatyzacji projektowania elektronicznego Synopsysa. Prezes Synopsysa Sassine Ghazi powiedział, że AI może znacznie przyspieszyć proces projektowania, a współzałożyciel OpenAI Greg Brockman przedstawił umowę jako drogę do lepszych układów i lepszej AI.

Po stronie infrastruktury Modal opublikował wyniki testów Quail, warstwy wnioskowania świadomej zapytań dla obciążeń AI-SQL. Na jednym zapytaniu z wieloma złączeniami raportuje ponad 4 000 000 000 tokenów przetwarzanych na minutę na jeden GPU H100, ponad 10 razy szybciej niż jego bazowy vLLM na tym samym sprzęcie, i poniżej 6 centów za 1 700 000 000 tokenów na Modal. W całym nowym benchmarku AI-SQL Quail działa 1,84 razy szybciej niż vLLM, licząc średnią geometryczną po zadaniach.

Elasticsearch Labs przetestowało Jev, model System One od TypeSafe AI, jako reranker wyszukiwania na 4 754 ocenianych parach z 250 zapytań Amazon Shopping, podnosząc nDCG@10 z 0,9351 do 0,9565, a Exact MRR z 0,9201 do 0,9616. TypeSafe liczy 0,042 dolara za 1 000 000 tokenów wejściowych, a tokeny wyjściowe wycenia na zero.

Nic z tego nie zmienia arytmetyki dla małego wydawcy zarabiającego mniej niż 1000 dolarów w programie, który działa od miesięcy. To porównanie jest tu sednem.

W blogach inżynierskich z tego tygodnia pobrzmiewa też cichszy spór o to, co dzieje się z ludźmi wykonującymi tę pracę. Wpis na martinelli.ch przekonuje, że agenci do kodowania spłaszczają wyspecjalizowane role z powrotem w jednego inżyniera, który rozmawia z klientem, projektuje, buduje i utrzymuje rzecz, jak w 1990 roku, a specyfikacja staje się najważniejszym artefaktem. Wpis na pooyam.dev, napisany przez kogoś, kto pracuje nad wydajnością trenowania i wnioskowania LLM na GPU i TPU, idzie dalej: "I accepted that my former work life is fully over." Trzeci, na rtfm.co.ua, ostrzega, że delegowanie zadań agentom może zostawić inżyniera jako "meat middleware" między agentem a przyciskiem wdrożenia.

Co z tego wynika dla wydawców

Pilot, postępowanie Komisji, pozew Penske i niemiecki wyrok toczą się jednocześnie. Google nie opublikował wzoru wypłat, a uczestnicy, którzy rozmawiali z The Information, też nie potrafili go opisać. Najnowszą twardą liczbą w publicznym obiegu jest sam rozrzut: mniej niż 1000 dolarów dla jednych, ponad 1 mln dolarów rocznie dla co najmniej jednego.

Spadki ruchu, które skłoniły Google'a do zawierania umów, tymczasem trwają, a wydawcy czekający na lepsze warunki robią to, gdy ich wolumen odesłań maleje.

Komentarze 0

Źródła

15
  1. 01Google is paying almost no publishers almost nothing for content used in AI answersEN
  2. 02Valor, Atreides, and Sequoia back AI startup Flow Engineering at $750M valuationEN
  3. 03OpenAI and Synopsys team up to build an AI model that designs chips like a seasoned engineerEN
  4. 04"Apple engineer" builds GitHub AI torture chamber to inflict "pain and anguish" on modelsEN
  5. 05Quail: Speeding up AI-SQL by jointly optimizing query planner and inference engineEN
  6. 06Using Jev as a search reranker: benchmarks and how to implementEN
  7. 07Back to the 90s: The Software Engineer Has All the Roles AgainEN
  8. 08Software Engineering After CodeEN
  9. 09AI: LLMs, Agents, Work, and Us – Engineers. Personal ThoughtsEN
  10. 10Branch Target Reuse: Spectre-v2 Attacks in JIT EnginesEN
  11. 11OpenZL v0.3.0: a major upgrade of native LZ engine and Compression TransformerEN
  12. 12What control engineering taught me about building AI systemsEN
  13. 13The Robot Report parent Arrowfly launches AI for Engineers platform, events for engineers navigating AIEN
  14. 14Marketing That Makes Sense to EngineersEN
  15. 15When we talk about traffic violenceEN

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Anna Kaczmarek

Anna Kaczmarek

AI, modele i technologie

Anna Kaczmarek pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, repozytoriach i danych źródłowych, a nie na komunikatach prasowych. Przy testach modeli sprawdza karty techniczne, parametry wejściowe i liczy wyniki na tych samych zbiorach, zamiast powtarzać liczby od producentów. Czeka na premiery API i aktualizacje wag, rozmawia z inżynierami oraz porównuje wersje modeli pod kątem kosztów i opóźnień. Prywatnie self-hostuje usługi i konfiguruje sieci domowe, więc do redakcji wnosi praktykę z własnego serwera. Nie publikuje zapowiedzi ani parametrów, których nie może odtworzyć na własnym środowisku.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.