Centra danych na granicy wydolności. Czy AI wyczerpie zapas mocy w 2026 roku?

Modele sztucznej inteligencji rosną szybciej, niż powstają serwerownie, które mają je udźwignąć. Analitycy mówią o obłożeniu infrastruktury przekraczającym 95 procent jeszcze w tym roku, a generatywna AI potrzebuje zaplecza zupełnie innej klasy niż klasyczna chmura. Dla firm korzystających z ERP, hostingu czy kolokacji to nie jest ciekawostka branżowa, tylko zapowiedź zmian w cenach i dostępności zasobów.

Skąd bierze się presja na infrastrukturę?

Jeszcze kilka lat temu serwerownie projektowano głównie pod stabilne usługi chmurowe i kolokację. Dziś ten sam obiekt ma obsłużyć trenowanie modeli, obliczenia wysokiej wydajności i generatywną AI, a zapotrzebowanie rośnie szybciej niż możliwości techniczne istniejących budynków. Szacunki mówią o wzroście obłożenia z około 85 procent w 2023 roku do ponad 95 procent obecnie. Przy takim poziomie zapełnienia każdy nowy projekt konkuruje o miejsce, prąd i chłodzenie, a kolejka po moc obliczeniową wydłuża się z miesiąca na miesiąc.

Jaka jest skala inwestycji?

Liczby, którymi operują analitycy, robią wrażenie:

• do 2030 roku sama obsługa AI ma pochłonąć około 5,2 biliona dolarów nakładów na centra danych
• rynek infrastruktury AI ma sięgnąć niemal 400 miliardów dolarów do 2030 roku, przy średniorocznym wzroście rzędu 19 procent
• segment centrów danych dedykowanych AI ma rosnąć jeszcze szybciej, z około 236 miliardów dolarów w 2025 roku do niemal 934 miliardów w 2030
• globalny rynek chipów ma przekroczyć 1,5 biliona dolarów do końca dekady

To nie są wydatki, które rozejdą się po kosztach. Wcześniej czy później znajdą odzwierciedlenie w cennikach usług chmurowych.

Czym serwerownia pod AI różni się od klasycznej?

Przede wszystkim gęstością mocy. Tradycyjne obiekty projektowano pod procesory i obciążenia biznesowe, zwykle w granicach kilku kilowatów na szafę. Serwery GPU potrzebują dziś trzydziestu, pięćdziesięciu, a czasem ponad stu kilowatów na tę samą szafę. To wymusza inne chłodzenie, inną sieć i inne zaplecze energetyczne. Dochodzi presja regulacyjna: efektywność energetyczna, odzysk ciepła, raportowanie ESG oraz zgodność z NIS2, DORA i CSRD.

Jak na tym tle wypada Polska?

Zaskakująco dobrze. Powierzchnia komercyjnych centrów danych przekroczyła u nas 119 tysięcy metrów kwadratowych, a kolejne ponad 50 tysięcy jest w budowie. To największy rynek w Europie Środkowo-Wschodniej i jeden z sześciu największych w Europie pod względem liczby obiektów, rosnący w tempie kilkunastu procent rocznie. Napędzają go chmura, projekty AI oraz inwestycje globalnych dostawców.

Co z tego wynika dla firm z systemem ERP?

Kilka praktycznych wniosków. Warto sprawdzić w umowie z dostawcą, jak wygląda mechanizm zmiany cen i gwarancja dostępności zasobów. Przy planowaniu wdrożeń warto założyć, że moce obliczeniowe pod AI mogą być droższe i trudniej dostępne niż zwykłe środowisko produkcyjne. Rozsądne jest też rozdzielenie obciążeń: część procesów spokojnie zostanie na klasycznej infrastrukturze, a pod modele wydzielisz tylko to, co faktycznie tego wymaga.