Wartość rynku sztucznej inteligencji w 2025 r. oszacowano na niemal 250 mld dol. Do 2030 r. urośnie do biliona dolarów. Niektóre z prognoz są jeszcze bardziej optymistyczne. Według koncernu Anthropic całkowity rynek, który może zostać zagospodarowany przez AI, przekracza 30 bln dol. To astronomiczna kwota. 30-krotnie wyższa od PKB Polski. Przy czym na liczby podawane przez Anthropic należy patrzeć przez pryzmat podgrzewania atmosfery przed planowanym debiutem tej spółki na amerykańskiej giełdzie. Nie zmienia to jednak faktu, że rynek AI jest bardzo perspektywiczny. To właśnie on napędza rozwój centrów danych. Do 2030 r. nawet połowa zapotrzebowania w centrach będzie generowana przez sztuczną inteligencję.
Biliony na horyzoncie
Wyścig o dominację toczy się pomiędzy Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Europa dopiero nadrabia zaległości. Obecnie prym na rynku AI wiodą tacy giganci, jak OpenAI czy wspomniany już Anthropic. Obie firmy planują debiut, choć OpenAI zasygnalizowało, że nie dojdzie do niego w tym roku.
Założyciele największych technologicznych koncernów z jednej strony zapowiadają jeszcze szybszą ekspansję AI, a z drugiej prześcigają się w pesymistycznych wizjach, dotyczących możliwego zagrożenia ze strony tej technologii dla ludzkości. Obawy te w liczby ubrał Evan Hubinger, badacz z Anthropic, który oszacował, że ryzyko zagłady ludzkości w ciągu dekady spowodowanej przez AI przekracza 10 proc.
Niezależnie od tych obaw to właśnie spółki technologiczne są motorem trwającej już rekordowo długo hossy na Wall Street. I choć eksperci już kilka razy wieszczyli krach – wyceny technologicznych gigantów nadal rosną. Podobnie jak ich wyniki. Za nami kolejny kwartał, w którym Nvidia (wyceniana na giełdzie na ponad 5 bln dol.) przekroczyła prognozy. Również oczekiwania władz koncernu dotyczące przyszłości przebiły oczekiwania. Okazuje się, że popyt na procesory graficzne oraz inne zaawansowane technologie dla AI nadal znacznie przewyższa dostępną podaż. Wiele zatem przemawia za tym, że cykl nakładów inwestycyjnych na AI nie osiągnął jeszcze szczytu. Paweł Majtkowski, analityk eToro, wylicza, że Nvidia i AWS planują wdrożyć kolejne 2 mln procesorów graficznych w latach 2027–2028, a laboratoria zajmujące się sztuczną inteligencją mają w przyszłym roku stanowić około jednej czwartej działalności Nvidii. Sugeruje to, że popyt rozszerza się poza pierwotny cykl wydatków takich firm, jak Microsoft, Meta, Google i Amazon.
Czytaj więcej
Europa chce zbudować siedem gigafabryk AI, a Polska zabiega o jedną z nich. Inwestycja mogłaby stać się centrum mocy obliczeniowej dla całego regio...
Imponujący rozwój rynku AI to przede wszystkim skutek masowej adaptacji narzędzi w biznesie oraz dynamiczny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji w różnych sektorach gospodarki. Globalny rynek tej technologii osiągnie wartość niemal 325 mld dol. w 2033 r., a średni roczny wzrost w latach 2026–2033 sięgnie 41 proc. – wynika z nowych szacunków Grand View Research. Prognozowana dynamika poszła w górę o 6 pkt proc. wobec szacunków analityków sprzed dwóch lat.
Również w codziennym życiu – często nawet nieświadomie – coraz częściej wspieramy się tą technologią. To właśnie pojawienie się komercyjnych, bardzo łatwo dostępnych i tanich modeli klasy GPT sprawiło, że hasło „sztuczna inteligencja” zaczęto odmieniać przez wszystkie przypadki. Tomasz Wrona, założyciel Ignited, wskazuje, że dzięki zastosowaniu ogromnych mocy obliczeniowych oraz petabajtów danych tekstowych z internetu powstał popularny ChatGPT, którego obsługi można nauczyć nawet dziecko. Jakość udzielanych odpowiedzi okazała się niespodziewanie trafna, czyniąc to rozwiązanie tanim i prostym w obsłudze źródłem automatyzacji. Wizja ta pobudziła wyobraźnię inwestorów, co doprowadziło do powstania kolejnych wersji dużych modeli językowych (ang. Large Language Models, LLM). Dziś oferuje je już niemal każdy z dużych graczy.
Polskie firmy przyspieszają
Polska również przystąpiła do budowy własnych modeli, takich jak Bielik oraz PLLuM. Czy rzeczywiście ich potrzebujemy? Zdaniem ekspertów – tak. Większość dużych modeli językowych jest trenowana głównie na danych anglojęzycznych. Tymczasem żeby model działał dobrze i poznał różne konteksty, dane muszą obejmować jak najwięcej przykładów realnego użycia języka – od kontekstów urzędowych czy specjalistycznych, aż po mowę potoczną i zróżnicowane teksty internetowe. Kwestie stricte językowe to tylko jeden z wątków. Jeszcze ważniejszy jest fakt, że polskie modele to także większa niezależność i bezpieczeństwo. Również prawne i licencyjne. Dają możliwość kontrolowania danych i przyczyniają się do rozwoju krajowych kompetencji w obszarze AI. Te wprawdzie rosną, ale do dogonienia czołówki peletonu droga jeszcze daleka. Według GUS w 2025 r. technologie AI wykorzystywało niespełna 9 proc. firm w Polsce. To znacznie mniej niż średnia unijna.
Z najnowszego raportu Deloitte wynika, że udział wydatków na AI w budżetach technologicznych rośnie, ale Polska nadal pozostaje w tyle za Europą. Zalewie 55 proc. polskich firm przeznacza na AI co najmniej 11 proc. budżetu IT, podczas gdy w Europie odsetek ten sięga 66 proc. Polskie firmy częściej niż europejskie mierzą się także z wyzwaniami wdrożeniowymi, zarządzaniem ryzykiem oraz kwestiami suwerenności danych.
Ale z drugiej strony polscy pracownicy należą do najbardziej otwartych na korzystanie z AI. Nad Wisłą na co dzień tej technologii używa 48 proc. pracowników (wobec 36 proc. w Europie), a jedynie 6 proc. polskich firm nie oferuje szkoleń z AI (15 proc. w Europie). Co więcej, polskie firmy inwestują szybciej niż średnia europejska: aż 90 proc. rodzimych przedsiębiorstw zwiększyło nakłady na rozwój sztucznej inteligencji w minionym roku, a niemal wszystkie planują ich dalszy wzrost. To jasny sygnał, że AI staje się jednym z głównych motorów transformacji biznesu w Polsce.
AI zmienia kolejne branże
Z najnowszego raportu firmy McKinsey wyłania się wniosek, że to właśnie AI jest fundamentem najistotniejszych technologicznych trendów. Analitycy wytypowali ich 14. Na liście znalazło się m.in. tworzenie oprogramowania agentowego oraz rozwój agentowej AI, a także zastosowanie sztucznej inteligencji do przyspieszenia badań w takich dziedzinach, jak medycyna, nauki przyrodnicze, chemia, klimatologia, energetyka czy inżynieria. Modele, symulacje i przepływy pracy oparte na agentach mogą pomóc w tworzeniu hipotez, projektowaniu eksperymentów, automatyzowaniu części pracy i wyciąganiu wniosków.
Na kolejnych miejscach na liście trendów mamy rozwój infrastruktury i architektury modeli AI oraz półprzewodników dedykowanych konkretnym zastosowaniom. Zmienia się też zastosowanie AI w kontekście robotyzacji. Dzięki postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji nowa generacja robotów może autonomicznie nawigować, rozumieć złożone środowiska i pracować ramię w ramię z ludźmi – wykraczając poza fabryki.
Eksperci przestrzegają też jednak, że rosnąca adopcja AI nie oznacza jeszcze proporcjonalnego wzrostu wartości dla firm. Aż 89 proc. przedsiębiorstw regularnie korzysta ze sztucznej inteligencji, a większość z nich co najmniej testuje rozwiązania agentowe. Ale tylko 37 proc. deklaruje, że ich programy AI przyniosły jakikolwiek pozytywny wpływ na zyski operacyjne. Niepokojąco prezentują się również dane, według których aż w 93 proc. firm wydatki na AI przekroczyły założone budżety. Płynie z tego jasny wniosek: kluczem nie jest sama inwestycja w AI, ale jej efektywność, realne przełożenie na prowadzony biznes i wkomponowanie w cały biznesowy ekosystem. To może być wyzwaniem, bo według najnowszych badań Tieto, zrealizowanych w Polsce przez SW Research, tylko 14 proc. średnich i dużych firm ma kompleksową strategię AI zintegrowaną ze strategią biznesową, podczas gdy aż 42 proc. prowadzi pojedyncze działania z wykorzystaniem AI bez spójnego podejścia.
