Jak pan ocenia perspektywy gospodarcze dla Polski w 2026 r.? Czy mamy szansę utrzymać tempo rozwoju w otoczeniu tak dynamicznych zmian technologicznych?
W 2026 r. kluczowym czynnikiem wzrostu gospodarczego będzie dostęp do mocy obliczeniowej i zdolność do szybkiej adopcji sztucznej inteligencji. W pierwszej połowie 2025 r. aż 92 proc. wzrostu PKB USA generowały inwestycje w centra danych, technologie przetwarzania informacji i AI. Bez tego impulsu amerykańska gospodarka praktycznie by nie urosła. To jednoznaczny sygnał: silnikiem gospodarki staje się infrastruktura technologiczna.
Europa ma dziś zaledwie ok. 4,8 proc. globalnej mocy klastrów GPU, podczas gdy USA ok. 75 proc. Ta dysproporcja pokazuje, że jeśli chcemy utrzymać tempo rozwoju, musimy inwestować w lokalne zasoby obliczeniowe. Dlatego tak ważne jest powstanie w Polsce Baltic AI GigaFabryki — projektu, który może realnie zwiększyć suwerenność technologiczną regionu i stworzyć fundament pod długoterminowy wzrost. To inicjatywa Polski, która może stworzyć w regionie CEE fundament pod jeden z najważniejszych hubów AI w Europie. Poznań jest dziś jednym z najlepiej przygotowanych miejsc do jej uruchomienia — mamy działającą Fabrykę AI Beyond.pl opartą o superkomputer F.I.N. zbudowany w referencyjnej architekturze NVIDIA DGX SuperPOD, gotową infrastrukturę centrodanową i kompetencje technologiczne, których nie trzeba budować od zera. Dodatkowym atutem jest lokalny ekosystem technologiczny — PCSS z komputerem kwantowym, Politechnika Poznańska, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza oraz PIT — Łukasiewicz, które tworzy silne zaplecze badawczo-rozwojowe. To oznacza, że gigafabryka mogłaby powstać w stolicy Wielkopolski szybciej, taniej i znacznie skuteczniej niż w innych lokalizacjach.
Jednak statystyki mówią, że adopcja AI w polskich firmach wynosi zaledwie 5–10 proc. Skąd tak niski poziom wykorzystania tej technologii?
Oficjalne statystyki nie wyglądają optymistycznie, choć w praktyce korzystamy z AI znacznie częściej, nie zawsze będąc tego świadomymi. Wiele narzędzi AI jest już wbudowanych w popularne aplikacje, jak Zoom czy Teams. Dodatkowo nie wszystkie firmy posiadają jasno określone regulacje i procedury, które ułatwiłyby ich pracownikom korzystanie z AI, dlatego często nie przyznają się oni do używania takich narzędzi. Kolejnym i zdecydowanie najważniejszym wyzwaniem jest kwestia zarządzania zmianą. Polacy pracują przy najbardziej ambitnych projektach AI na świecie, natomiast trudnością pozostaje przełożenie rozwiązania AI na codzienną działalność polskich firm. Aby umiejętnie wdrożyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i zintegrować je z działalnością organizacji, konieczne jest świadome zarządzanie zmianą oraz przeprojektowanie procesów, które funkcjonują od lat. Równie istotne pozostaje zachęcenie pracowników do korzystania z tych rozwiązań, co często budzi naturalny opór w organizacjach.
Czyli problemem nie jest sama technologia, tylko gotowość organizacji do jej absorpcji?
Dokładnie. Wiele firm obawia się, że wdrożenie AI będzie oznaczać radykalne zmiany. Pracownicy boją się o swoje role, a menedżerowie o ryzyka operacyjne. Tymczasem kultura innowacji musi zaczynać się od zarządów i właścicieli firm. To oni nadają ton organizacji — podejmują świadome decyzje o testowaniu nowych rozwiązań, akceptują iteracyjność projektów i potrafią wyciągać wnioski z pierwszych doświadczeń. Według analiz McKinsey jedynie ok. 5 proc. projektów AI przynosi zwrot w okresie pierwszych sześciu miesięcy. Ale to wynika z natury transformacji, ponieważ realne efekty pojawiają się zwykle po dwóch latach. Mówimy o zmianach procesów, modeli biznesowych, czasem całych segmentów działalności.
Jak w tym kontekście wygląda rola suwerennej infrastruktury obliczeniowej? Dlaczego lokalność ma tak duże znaczenie?
Przez ponad dwie dekady Europa zaniedbywała rozwój własnej infrastruktury technologicznej i dziś jest uzależniona od dostawców spoza UE. To w świecie narastających napięć geopolitycznych staje się realnym ryzykiem. Technologia jest coraz częściej kartą przetargową w relacjach międzynarodowych. Dlatego tak ważne jest, aby powstawały w Polsce rozwiązania — jak Fabryka AI Beyond.pl. One budują struktury suwerenności technologicznej. Dane pozostają w kraju, pod jurysdykcją polskiego i europejskiego prawa, a dostęp do infrastruktury jest niezależny od polityki globalnych graczy. To szczególnie istotne dla sektorów regulowanych, takich jak finanse, zdrowie czy administracja publiczna.
Fabryka AI Beyond.pl ma zapewnić firmom dostęp do zaawansowanej mocy obliczeniowej. Jak to działa w praktyce?
Udostępniamy klientom moc obliczeniową dedykowaną projektom AI na bazie referencyjnej architektury superkomputera NVIDIA DGX SuperPOD. To model elastyczny: firmy nie muszą kupować własnej infrastruktury ani zespołu specjalistów. Mogą korzystać z mocy obliczeniowej dokładnie wtedy, gdy jej potrzebują — do trenowania modeli, testowania hipotez czy przeprowadzania pilotaży. Co ważniejsze, klienci otrzymują nie tylko dostęp do samej infrastruktury, ale też do rozwiązań software’owych, tak jak NVIDIA Run:ai, które pozwala firmom zarządzać projektami w organizacji czy ustawiać ich priorytety przy jednoczesnej optymalizacji wykorzystania kart graficznych; NVIDIA AI Enterprise z ponad 600 wstępnie przetrenowanymi modeli, które są zoptymalizowane pod infrastrukturę GPU, a także OpenShift AI z dostępem do ekosystemu open source wspieranego przez Red Hat, na bazie którego klienci mogą integrować swoje środowiska i budować hybrydowe rozwiązania AI.
To wszystko demokratyzuje dostęp do AI, szczególnie dla firm, które nie posiadają środków finansowych na zakup własnej infrastruktury, budowę i utrzymywanie swoich centrów danych czy też na zatrudnienie specjalistów. Rozwiązania dostępne w Fabryce AI Beyond.pl przyspieszają adopcję AI, pozwalając firmom nie pozostać w tyle w wyścigu technologicznym, który się obecnie toczy. Jednocześnie zapewniają bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami, bo dane nie opuszczają Polski i UE.
Jak rynek reaguje na rozwój takiej infrastruktury w Polsce?
Zainteresowanie jest bardzo wysokie i ma charakter globalny. Rozmawiamy z klientami z USA, Azji i Europy, a także z polskimi firmami, które chcą budować własne produkty AI w modelu suwerennym. Obsługujemy niektóre z najbardziej wymagających i zaawansowanych projektów AI w regionie. To pokazuje, że potrzeba lokalnej infrastruktury obliczeniowej jest realna i rośnie. A to dopiero początek. Nasz kampus jest przygotowany do obsługi dziesiątek tysięcy kart graficznych. Chcemy dać firmom pewność, że ich projekty mogą rosnąć bez ograniczeń.
Co musi się wydarzyć, aby polskie firmy odważniej wchodziły w projekty AI?
Przede wszystkim musimy odblokować odwagę. Polska jest dziś 20. gospodarką świata, ale ma potencjał, by być dużo wyżej — nawet w pierwszej piętnastce. Warunek jest jeden: musimy inwestować w technologie, a w szczególności w kompetencje, zamiast biernie obserwować działania innych i stawać się importerem technologii wytworzonej poza krajem. Historia pokazuje, że kraje, które jako pierwsze adaptowały technologie rewolucyjne, budowały trwałe przewagi na dekady. Z AI będzie tak samo. Jeżeli nie zaczniemy działać dziś, nie tylko nie nadrobimy dystansu do liderów, ale ryzykujemy, że zostaniemy w tyle na lata.
Czy polski biznes jest na to gotowy?
Tak, pod warunkiem że zmienimy sposób myślenia. Mamy talenty, dostęp do nowoczesnej infrastruktury i rosnący ekosystem firm technologicznych. Teraz potrzebujemy tylko odwagi, by wykorzystać ten potencjał. AI daje polskim firmom możliwość przejścia ze skali lokalnej na globalną szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Najważniejszym KPI wdrożenia AI będzie odpowiedź na jedno pytanie: czy firma za trzy lata wciąż będzie funkcjonować? Jeśli chcemy utrzymać tempo rozwoju gospodarki i budować jej odporność, inwestycje w moc obliczeniową i technologie AI muszą stać się priorytetem — zarówno dla biznesu, jak i dla państwa.
Partnerem publikacji jest Beyond.pl
