3 godzin temu
Początkowa faza rewolucji AI utrwaliła prosty i klarowny obraz rynku. Na szczycie znajdowała się Nvidia, dostarczająca technologiczną “łopatę” w postaci procesorów graficznych, a tuż pod nią giganci chmurowi – Amazon, Microsoft i Google – oferujący dostęp do “złotonośnych pól” mocy obliczeniowej.
Jednak najnowsze wyniki finansowe tradycyjnych dostawców sprzętu, takich jak Dell i HPE, pokazują, iż ten obraz był niekompletny. Centrum ciężkości w kluczowym segmencie korporacyjnym zaczyna przesuwać się w stronę infrastruktury prywatnej, sygnalizując, iż rynek wchodzi w nową, bardziej dojrzałą fazę, gdzie kontrola, bezpieczeństwo i koszty stają się walutą o najwyższym nominale.
Twarde dane finansowe nie pozostawiają złudzeń. W ostatnim kwartale segment serwerów i sieci firmy Dell zanotował wzrost o imponujące 69%, co jest wynikiem absolutnie wyjątkowym w tak dojrzałym sektorze.
Ten skok przełożył się na rekordowe przychody całej firmy na poziomie 29,8 mld dolarów. Równolegle Hewlett Packard Enterprise raportuje, iż systemy dedykowane AI wygenerowały 1,6 mld dolarów przychodów, a cały ich segment serwerowy solidnie wzrósł o 16%.
Nie mówimy tu o sprzedaży standardowych maszyn. Mowa o zaawansowanych, wysoko marżowych systemach, naszpikowanych najnowszymi procesorami GPU, ultraszybkimi interkonektami i ogromną ilością pamięci.
To właśnie one stanowią motor napędowy tych wzrostów i jednoznacznie wskazują, gdzie przedsiębiorstwa lokują w tej chwili swoje największe budżety technologiczne.
Za tą fundamentalną zmianą rynkową stoi przede wszystkim pragmatyczna kalkulacja i strategiczna korekta kursu. Model “cloud-first”, który dominował w myśleniu o IT przez ostatnią dekadę, ewoluuje w stronę bardziej zrównoważonego podejścia “cloud-smart” lub, mówiąc wprost, w kierunku architektury hybrydowej.
O ile chmura publiczna pozostaje niezastąpionym środowiskiem do szybkiego prototypowania, eksperymentowania i skalowania zmiennych obciążeń, o tyle wdrożenia produkcyjne AI na dużą skalę uwypukliły jej strukturalne ograniczenia.
Motywacja do inwestowania we własny sprzęt opiera się na trzech filarach, które nabrały krytycznego znaczenia.
Po pierwsze, kwestia bezpieczeństwa i suwerenności danych wysunęła się na pierwszy plan. W erze regulacji takich jak RODO w Europie, przetwarzanie wrażliwych danych firmowych – czy to własności intelektualnej, danych finansowych, czy informacji o klientach – na zewnętrznej, współdzielonej infrastrukturze rodzi uzasadnione i często niedopuszczalne ryzyko.
Dla wielu branż, od finansów po ochronę zdrowia, możliwość fizycznej kontroli nad danymi nie jest opcją, ale wymogiem prawnym. Koncepcja “grawitacji danych” staje się faktem: łatwiej jest przyciągnąć moc obliczeniową do potężnych, firmowych zbiorów danych, niż transferować petabajty informacji do chmury.
Po drugie, przedsiębiorstwa zaczęły wnikliwie analizować całkowity koszt posiadania (TCO). Chociaż początkowy wydatek kapitałowy na zakup własnych serwerów jest wysoki, operacyjne koszty wynajmu zasobów w chmurze do obsługi stałych, intensywnych obciążeń AI mogą w dłuższej perspektywie okazać się astronomiczne i nieprzewidywalne.
Dla firm, które trenują i obsługują modele w trybie ciągłym, posiadanie własnej infrastruktury oferuje znacznie lepszą przewidywalność finansową i niższy koszt w cyklu 3-5 letnim.
Po trzecie, nie można ignorować wymagań dotyczących wydajności i personalizacji. Aplikacje AI wrażliwe na opóźnienia, najważniejsze w automatyce przemysłowej, systemach autonomicznych pojazdów czy bankowości, wymagają przetwarzania danych w milisekundach.
Nawet minimalne opóźnienia związane z przesyłaniem danych do i z chmury mogą być w takich scenariuszach nieakceptowalne. Własny sprzęt pozwala również na głęboką optymalizację i dostosowanie całej architektury – od sprzętu po oprogramowanie – do specyficznych potrzeb danego modelu, co często jest niemożliwe w ustandaryzowanych środowiskach chmurowych.
W tym nowym krajobrazie Dell i HPE odnajdują się doskonale. Ich przewaga nie leży wyłącznie w technologii, ale w głębokim zrozumieniu rynku enterprise, które budowały przez dekady.
To nie tylko relacje handlowe, ale wiedza o cyklach zakupowych, zdolność do świadczenia globalnego wsparcia technicznego (SLA) oraz doświadczenie w integrowaniu nowych rozwiązań z istniejącymi, złożonymi systemami IT. Co więcej, trafiają na wyjątkowo podatny grunt.
Szacuje się, iż choćby 70% serwerów w firmach to sprzęt starszej generacji, który nie tylko jest niewystarczający do zadań AI, ale także skrajnie nieefektywny energetycznie. Presja na modernizację jest więc podwójna: z jednej strony potrzeba mocy, z drugiej – rosnące koszty energii i cele zrównoważonego rozwoju (ESG).
Rynek sztucznej inteligencji wchodzi w nową, bardziej zrównoważoną fazę. Nie oznacza to końca chmury, ale redefinicję jej roli jako jednego z kluczowych elementów w szerszej, hybrydowej strategii. Faza eksperymentów dobiega końca, a zaczyna się czas strategicznych, długoterminowych wdrożeń.
W tej grze to właśnie dostawcy, którzy potrafią zaoferować bezpieczeństwo, wydajność i przewidywalność kosztową we własnym centrum danych, przejmują inicjatywę.
