Skumulowane inwestycje w centra danych osiągną 1,6 bln dol. do 2030 roku – prognozuje Omdia. Natomiast największe przedsiębiorstwa technologiczne łącznie przeznaczą ponad 600 mld dol. w infrastrukturę AI tylko w 2026 roku.

Zdaniem analityków taka skala inwestycji wskazuje, że rynek fabryk AI przekroczył punkt zwrotny, ewoluując w nową formę organizacji przemysłowej. Charakteryzuje się ona niezwykle wysoką intensywnością kapitałową, silnymi uwarunkowaniami geopolitycznymi i złożonymi barierami inżynieryjnymi – wylicza raport.

Fabryka AI, czyli wytwarzanie inteligencji

Omdia definiuje fabrykę AI jako nowy typ infrastruktury przemysłowej, której jedynym celem jest „wytwarzanie inteligencji”. Token stanowi podstawową jednostkę wyjściową. Centra danych przekształcają się z ośrodków wsparcia biznesu w centra wytwarzania produktów cyfrowych, niezależnie od ich wielkości – twierdzą analitycy.

Ekosystem ten obejmuje obecnie cztery paradygmaty rozwiązań – hiperskalery chmury publicznej AI, specjaliści od natywnej chmury obliczeniowej AI, dostawcy gotowych fundamentów AI i operatorzy regionalnej lub przemysłowej infrastruktury AI.

4 wyzwania i 5 dynamik dla fabryk AI

Omdia przewiduje, że lata 2026 i 2027 będą kluczowe dla rozwoju fabryk AI. Największy potencjał wzrostu widzi w operacjach regionalnych i przemysłowych w ciągu najbliższych 5 lat.

Jednocześnie wskazuje 4 główne wyzwania. Są to: długi czas wprowadzenia na rynek i walidacja zwrotu z inwestycji (ROI), suwerenność cyfrowa, niedobór talentów AI oraz złożoność inżynierii systemowej.

Analitycy przewidują, iż 5 dynamik rynkowych będzie kształtować fabryki AI w 2026 roku, zmieniając tę branżę.

1 – Od FLOPS (Floating Point Operations Per Second) do TTFT (Time to First Token). Budżety na gromadzenie zasobów obliczeniowych zostały zamrożone, ponieważ przedsiębiorstwa borykają się z efektem „Zombie GPU”. Tzn. drogie procesory graficzne pozostają bezczynne w oczekiwaniu na operacje wejścia/wyjścia. Wskaźniki oceny przesuwają się więc do pierwszego tokenu i szybkości pobierania wektorów.

2 – Hiperskalery łączą zwinność i suwerenność. Jeden z paradygmatów dostaw to tzw. full-stack drop-in, infrastruktura integrująca wszystkie warstwy IT. Umożliwia wdrożenie możliwości AI w centrum danych klienta. Drugi to rozdzielenie oprogramowania od sprzętu.

3 – Modernizacja chmury obliczeniowej AI. Gęstość mocy w szafach rack wzrosła z 10–15 kW w 2024 r. do 40–250 kW w 2026 r. Natomiast obciążenia przechodzą od Proof of Concept do wdrożeń produkcyjnych.

4 – „Ostatnia mila” industrializacji AI. Integratorzy, operatorzy domen i niezależni dostawcy oprogramowania (ISV) przejmują finalną warstwę wartości, poprzez długoterminowe zarządzanie danymi, integrację starszych systemów i tworzenie agentów dostosowanych do scenariuszy.

5 – Rozwój suwerennych fabryk danych. Regulacje, takie jak unijny AI Act, DORA itp. wymuszają pozostawienie wrażliwych danych w fizycznie odizolowanych obiektach. Podnosi to rangę operatorów regionalnych.

To nie model AI ani liczba GPU zdecydują o przewadze na rynku

„Przyszła konkurencja nie będzie już definiowana przez parametry modelu ani liczbę procesorów graficznych, lecz przez kompleksową rywalizację w zakresie energii, chłodzenia cieczą, układów scalonych, autonomicznych stosów oprogramowania, zgodności z przepisami i długoterminowej odporności kapitału” – uważa Raymond Zhan, starszy główny analityk ds. chmury obliczeniowej i sztucznej inteligencji w Omdia.