Miarą gigafabryk AI nie powinny być moc i budżet, lecz innowacje i rozwój – mówi Adam Tomczak, AMD

W ostatnich miesiącach coraz więcej uwagi poświęca się europejskim inicjatywom związanym z budową gigafabryk AI, czyli zaawansowanej infrastruktury obliczeniowej przeznaczonej do rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji. Debata publiczna zwykle koncentruje się na skali inwestycji, mocy obliczeniowej czy liczbie instalowanych systemów. Znacznie ważniejsze wydaje się jednak pytanie o to, jakie korzyści gospodarcze te projekty mogą przynieść – podkreśla Adam Tomczak, Territory Development Executive CEE w AMD.

Sama infrastruktura nie tworzy jeszcze przewagi konkurencyjnej. Wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy przedsiębiorstwa, instytucje naukowe i zespoły inżynierskie potrafią wykorzystać ją do tworzenia nowych produktów, usprawniania procesów oraz rozwijania innowacyjnych usług. Dlatego gigafabryki AI warto postrzegać nie jako cel sam w sobie, lecz jako element szerszego ekosystemu wspierającego rozwój gospodarki opartej na wiedzy. Skala szansy jest ogromna. IDC prognozuje, że globalne wydatki na infrastrukturę AI wzrosną do 1,38 bln dolarów do końca dekady, a organizacje coraz częściej postrzegają AI nie jako eksperyment technologiczny, lecz jako narzędzie zwiększające produktywność i budujące przewagę konkurencyjną.

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji coraz większego znaczenia nabierają rozwiązania wspierające rzeczywiste procesy biznesowe i przemysłowe. AI stopniowo przestaje pełnić rolę wyłącznie narzędzia do generowania treści czy wyszukiwania informacji. Coraz częściej wspiera analizę danych, projektowanie produktów, zarządzanie procesami, optymalizację operacji i podejmowanie decyzji. To otwiera nowe możliwości dla przedsiębiorstw, które chcą zwiększać produktywność i szybciej wprowadzać innowacje na rynek.

Aby tak się stało, potrzebne są jednak nie tylko dostęp do infrastruktury, ale również odpowiednie kompetencje oraz środowisko sprzyjające wdrażaniu nowych technologii. Dlatego coraz większego znaczenia nabierają otwarte ekosystemy technologiczne i standardy, które pozwalają dobierać infrastrukturę do poszczególnych obciążeń i zastosowań, a w przyszłości nie ograniczą możliwości rozwoju infrastruktury. W praktyce skuteczne wdrażanie sztucznej inteligencji wymaga bowiem nie tylko akceleratorów, lecz także odpowiednio dobranych procesorów, pamięci, sieci, oprogramowania i integracji wszystkich tych elementów w spójne środowisko.

Znaczenie gigafabryk AI należy też rozpatrywać w kontekście rozwoju kapitału ludzkiego. O sukcesie europejskiej gospodarki AI w dużej mierze zdecyduje zdolność do kształcenia specjalistów, rozwijania kompetencji cyfrowych i tworzenia warunków sprzyjających współpracy między biznesem, nauką i sektorem publicznym. Infrastruktura może przyspieszyć ten proces, ale nie zastąpi ludzi, którzy będą wykorzystywać jej możliwości w praktyce.

Sukces gigafabryk AI nie powinien być zatem mierzony liczbą serwerów ani mocą obliczeniową. Znacznie lepszymi wskaźnikami mogą okazać się liczba nowych przedsiębiorstw wykorzystujących AI, wzrost produktywności w kluczowych sektorach gospodarki, tempo komercjalizacji badań, zdolność przyciągania i utrzymywania wysoko wykwalifikowanych talentów oraz liczba nowych produktów i usług trafiających na rynek. To właśnie takie efekty pokazują, czy infrastruktura rzeczywiście przekłada się na rozwój gospodarczy. Jeśli gigafabryki AI pomogą osiągnąć te cele, staną się nie tylko projektem technologicznym, lecz także istotnym narzędziem wspierającym dalszy awans w globalnym łańcuchu wartości.

Adam Tomczak, Territory Development Executive CEE w AMD