MATERIAŁ POWSTAŁ WE WSPÓŁPRACY Z DELOITTE
Czy w erze sztucznej inteligencji centra danych i dostęp do mocy obliczeniowej stają się dla państw tym, czym jeszcze niedawno była infrastruktura energetyczna?
Wszystko na to wskazuje. Mówimy o elemencie infrastruktury o strategicznym znaczeniu dla państwa, gospodarki, poszczególnych sektorów i firm. To ona pozwoli skalować oraz w odpowiedzialny sposób wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Nie chodzi już tylko o znane nam narzędzia, takie jak chatboty czy agenci AI, ale także o kolejną falę rozwoju sztucznej inteligencji wkraczającą do świata fizycznego. Przykładem są roboty humanoidalne czy autonomiczne samochody. Odpowiednio przygotowana infrastruktura, pozwalająca zarządzać tym rozwojem w sposób ekonomicznie rozsądny oraz bezpieczny jest konieczna dla konkurencyjności polskich firm.
Biorąc pod uwagę, że centra danych w USA operują na gigawatach, a Europa raczej na megawatach – czy z punktu widzenia Deloitte Europa i Polska są skazane na bycie technologicznymi peryferiami?
Jesteśmy dopiero na początku rozwoju technologii opartych na sztucznej inteligencji. Oczywiście Stany Zjednoczone czy Chiny mają zbudowane znacznie większe moce niż Europa, ale to nie oznacza, że układ sił jest ostatecznie ukształtowany.
Ogłoszony przez Unię Europejską plan budowy siedmiu fabryk AI pokazuje, że Europa dostrzega potrzebę budowania suwerennej infrastruktury. Potwierdza to też zaangażowanie Polski, która ubiega się o lokalizację jednej z takich gigafabryk. W Europie jesteśmy bardziej zachowawczy pod kątem inwestowania dużych środków w innowacje. Często głównym wyzwaniem pozostaje pytanie o model komercjalizacji, opłacalność i źródła wewnętrznego popytu na moc obliczeniową.
Jeśli Europa i Polska zdecydują się na odważne inwestycje w centra AI, mamy ogromną szansę odegrać znaczącą rolę na rynku globalnym.
Czy ten cały boom – widoczny zwłaszcza na rynku amerykańskim – nie zmierza w kierunku bańki kapitałowej? Wszyscy rzucili się na centra danych, buduje się gigantyczne moce, a w USA reaktywuje się nawet elektrownie jądrowe.
Dynamika inwestycji jest rzeczywiście wysoka – NVIDIA prognozuje, że wartość zamówień przekroczy 1 bln dol. do końca 2027 roku. Dziś komercjalizacja fabryki AI lub centrum danych pozwala zwykle odzyskać nakłady inwestycyjne poniesione w ciągu 2-3 lat. Przy odpowiednio zaprojektowanym modelu biznesowym okres zwrotu może być jeszcze krótszy, nawet 9-10 miesięcy. Tak potężny jest globalny popyt na moc obliczeniową potrzebną do rozwoju i skalowania sztucznej inteligencji.
Obecnie głównym źródłem zapotrzebowania jest trenowanie modeli AI. W kolejnych latach coraz większą rolę będzie odgrywać inferencja, czyli wykorzystywanie modeli do obsługi zapytań i generowania odpowiedzi. Jej udział w globalnym popycie może wzrosnąć z mniej niż 10 proc. obecnie do nawet 40 proc. do 2030 roku.
Oprócz rozwiązań w ochronie zdrowia, usług finansowych czy IT, bardzo duży potencjał widzę w przemyśle i produkcji, gdzie tzw. fizyczna sztuczna inteligencja może przyspieszyć automatyzację procesów i znacząco zwiększyć produktywność przedsiębiorstw. To jeden z najważniejszych kierunków zmian, jakie będziemy obserwować w najbliższych latach.
To wszystko brzmi obiecująco, ale czy Polska jest na to realnie gotowa?
W Polsce zapotrzebowanie jest już bardzo wyraźne. Źródła publiczne szacują potrzeby regionu Europy Środkowo-Wschodniej w 2035 r. na blisko 7 GW mocy w nowoczesnych centrach danych, z czego 4 GW mogą przypadać na Polskę, jeśli chcemy w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w gospodarce.
Dziś dysponujemy mocą na poziomie około 330-350 MW, licząc także infrastrukturę hiperskalerów. Plany Polskich Sieci Elektroenergetycznych zakładają możliwość dostarczenia niecałych 3 GW do 2035 roku. Potrzeby są więc ogromne, a możliwości istnieją. Patrząc jednak na tempo przygotowań, w Polsce proces ten nie nabrał jeszcze wystarczającej dynamiki. Jeśli szacunki się sprawdzą, a my nie zdążymy z inwestycjami, staniemy się importerem mocy obliczeniowej. Pogorszy to naszą pozycję kosztową i konkurencyjność gospodarki.
Dlatego tak ważne jest przyciągnięcie kapitału i stworzenie warunków do lokowania tych inwestycji w Polsce.
Co powinien zrobić polski rząd i biznes? Jakie działania podjąć w pierwszej kolejności?
Przede wszystkim musimy określić, jaką rolę Polska chce odgrywać w europejskim ekosystemie AI i rozwijać ten obszar we współpracy z partnerami z UE. Inicjatywy takie jak EuroHPC pokazują, że budowa infrastruktury nie powinna odbywać się w izolacji.
Powinniśmy też zdefiniować cel inwestycji. Inaczej projektuje się infrastrukturę dla nowoczesnego przemysłu, inaczej do trenowania modeli, a jeszcze inaczej do realizacji usług dla szerokiej grupy konsumentów. Od tego zależy dobór technologii i skala inwestycji.
Gdy cel jest jasny, należy równolegle rozwijać kompetencje i zastosowania AI oraz rozwiązać kwestie infrastrukturalne: dostęp do energii, mediów, zachęty podatkowe, stabilność przyłączy i koordynację z trwającą transformacją energetyczną. Chodzi o stworzenie spójnego ekosystemu współpracy biznesu i administracji, wspólnych procedur. To złożony międzysektorowy proces. Inne kraje europejskie mierzą się dzisiaj z podobnymi wyzwaniami, więc mamy realne szanse, by odegrać w tym procesie istotną rolę – nie istnieją już przetarte szlaki, co stwarza dla nas szansę.
Jakie mamy przewagi, a gdzie leżą nasze słabości w porównaniu z sąsiadami z regionu, skoro często mówi się o ambicjach Polski jako cyfrowego hubu Europy Środkowo-Wschodniej?
Zamiast skupiać się na słabościach innych, warto spojrzeć na nasze atuty. Pierwszy z nich to transformacja energetyczna. Modernizujemy sieć i wciąż mamy wpływ na kształt tych inwestycji, w tym na lokalizację mocy i jak zapewnimy stabilność systemu, co bezpośrednio determinuje atrakcyjność dla inwestorów.
Drugi atut to nowoczesna sieć światłowodowa. W dyskusjach o centrach danych mówi się głównie o energii i chłodzeniu cieczą, zapominając o łączności. Polska dysponuje bardzo nowoczesną infrastrukturą światłowodową, zapewniającą doskonałe prędkości transferu danych.
Trzeci filar to kapitał ludzki. Mamy silne zaplecze inżynierskie, ekspertów i absolwentów kierunków technicznych, co tworzy idealną bazę talentów do budowy nowych miejsc pracy i rozwoju technologii.
W dłuższej perspektywie własna infrastruktura umożliwi nam współtworzenie innowacji i nowej gospodarki. Jeśli jej zabraknie, będziemy w coraz większym stopniu uzależnieni od technologii rozwijanych poza Polską.
Jaki wpływ mogą mieć takie centra danych na innowacyjność polskiego biznesu, administracji czy służby zdrowia? Jakie bezpośrednie korzyści z tego wynikają?
Kluczową korzyścią jest wzrost produktywności. Przez ostatnie 30 lat polski rozwój gospodarczy opierał się głównie na konkurencyjnych kosztach i korzystnych uwarunkowaniach demograficznych. W obliczu starzejącego się społeczeństwa musimy postawić na wzrost wydajności i tu sztuczna inteligencja może być optymalnym narzędziem.
Dobrym przykładem jest ochrona zdrowia, a w szczególności obszar diagnostyki obrazowej. Zdjęcia z tomografii komputerowej czy rezonansu magnetycznego, zanim trafią do oceny radiologów, będą wstępnie analizowane przez wyspecjalizowane algorytmy AI, które potrafią błyskawicznie identyfikować potencjalne nieprawidłowości. Jeśli system wykryje zagrożenie, badanie natychmiast trafia do lekarza.
Takie rozwiązanie znacząco skraca czas diagnostyki, a jednocześnie zapewnia pacjentom porównywalny standard oceny niezależnie od miejsca wykonania badania. To oznacza, że pacjent z Podkarpacia, Pomorza czy Dolnego Śląska może liczyć na taką samą jakość wstępnej analizy obrazu. AI może w ten sposób poprawiać dostępność i jakość świadczeń zdrowotnych, wspierając lekarzy w codziennej pracy.
Rozmawiał Paweł Rożyński
Michał Pieprzny jest prezesem zarządu Deloitte Consulting w Polsce, Partnerem odpowiedzialnym za obszar Suwerennej AI w Deloitte Europie Środkowej
MATERIAŁ POWSTAŁ WE WSPÓŁPRACY Z DELOITTE
