Snap wydziela swój zespół generatywnego AI do osobnej spółki o nazwie Dotmo. Powód podany wprost przez firmę to wysokie koszty prowadzenia takich prac wewnątrz. Snap Dotmo ma rozwijać modele AI do interaktywnych gier i rozrywki cyfrowej, a sama decyzja to już drugi taki spin-off Snapa w 2026 roku.
Według doniesień Snap zachowuje w nowej spółce duży pakiet udziałów, ale głównym inwestorem zostaje Bobby Murphy, dyrektor techniczny Snapa. Murphy nadal pracuje w macierzystej firmie i kieruje badaniami nad generatywnym AI. Dotmo otrzymuje od Snapa licencję na wykorzystanie technologii w grach i rozrywce interaktywnej, a pierwszy zespół tworzą dotychczasowi pracownicy Snapa. Snap nie podał dokładnej liczby osób, które przejdą do nowej spółki, a sama Dotmo nie jest bezpośrednio finansowana przez Snapa i w przyszłości może szukać kapitału z zewnątrz.
To kolejny ruch firmy po trudnym roku. Wcześniej w 2026 Snap wydzielił dział okularów AR pod marką Specs i zredukował zatrudnienie o około 1000 osób, czyli 16% załogi. Zarząd opisuje Dotmo jako spin-off skupiony na „doświadczeniach cyfrowych, które nie są obecnie częścią podstawowego biznesu Snapa".
Co Snap Dotmo oznacza dla firm
Najważniejszy wniosek nie dotyczy samego Snapa, lecz ekonomiki generatywnego AI. Trening i utrzymanie modeli wideo to jeden z najdroższych obszarów tej technologii. Jeśli firma o skali Snapa uznaje, że taniej jest wydzielić te prace niż finansować je z własnego budżetu, to wyraźny sygnał dla mniejszych organizacji.
Dla polskich firm płynie z tego praktyczna lekcja. Zanim zbudujesz własny model, policz pełny koszt posiadania: moc obliczeniową, dane treningowe, zespół badawczy i bieżące utrzymanie. W większości zastosowań biznesowych taniej i szybciej jest korzystać z gotowych modeli przez API niż trenować rozwiązanie od zera. Własny model ma sens głównie tam, gdzie liczy się unikalny zbiór danych albo wymogi prywatności, których publiczna usługa nie spełni. Decyzja Snapa wpisuje się w szerszy trend kontroli wydatków na AI, o którym pisaliśmy przy okazji rosnących kosztów tokenów i podejścia FinOps do sztucznej inteligencji.
Źródło: TechCrunch (EN), 18 czerwca 2026.
