2 godzin temu
Generatywna sztuczna inteligencja przestała być futurystyczną ciekawostką z nagłówków gazet. Dziś to potężne narzędzie biznesowe, aktywnie wdrażane w firmach w celu optymalizacji procesów, tworzenia innowacyjnych produktów i zdobywania przewagi nad konkurencją.
Ta technologiczna rewolucja ma jednak ogromny apetyt – nienasycony głód mocy obliczeniowej. Okazuje się, iż największym hamulcem dla rozwoju AI w firmie nie jest brak pomysłów, ale brak fizycznego miejsca i energii do ich realizacji.
Problem stał się tak palący, iż wymusza na działach IT fundamentalną zmianę strategii: planowanie infrastruktury w perspektywie nie miesięcy, a całych lat.
Skala zjawiska – biznes naciska, IT szuka miejsca
Popyt na zasoby dla AI nie jest już oddolną inicjatywą entuzjastów technologii. To strategiczny priorytet, który spływa prosto z zarządów. Według niedawnego raportu firmy Flexential, aż 90% liderów IT aktywnie wdraża rozwiązania oparte na generatywnej AI.
Co jednak bardziej znamienne, siłą napędową tych wdrożeń w 81% organizacji jest kadra kierownicza najwyższego szczebla. To potężny wzrost w porównaniu z 53% odnotowanymi zaledwie rok wcześniej.
Gdy zarząd mówi “działać”, szefowie IT stają przed bardzo fizycznym problemem: gdzie “zamieszka” nowa, firmowa sztuczna inteligencja? Każdy model, każda aplikacja i każde zapytanie do systemu AI wymaga potężnej mocy obliczeniowej, chłodzenia i bezpiecznej przestrzeni.
Ta presja biznesowa przekłada się na natychmiastowe i lawinowo rosnące zapotrzebowanie na zasoby w data center, których, jak się okazuje, zaczyna brakować.
Rynkowe konsekwencje – ciasno, drogo i bez szybkich rozwiązań
Rynek centrów danych, przyzwyczajony do stabilnego, przewidywalnego wzrostu, nie był gotowy na tak gwałtowną falę popytu. Efektem jest prawdziwy kryzys podaży, który manifestuje się na trzech głównych płaszczyznach.
Po pierwsze, rosnąca konkurencja. Zdobycie odpowiedniej przestrzeni serwerowej przypomina dziś walkę o luksusowe nieruchomości w centrum miasta. Popyt znacznie przewyższa podaż, a firmy desperacko szukają dostępnych zasobów.
Z tego samego badania Flexential wynika, iż już ponad połowa przedsiębiorstw ratuje się usługami kolokacji (wynajmu przestrzeni w zewnętrznych serwerowniach), aby uzupełnić swoje braki.
Po drugie, gwałtowny wzrost kosztów. Tam, gdzie podaż nie nadąża za popytem, ceny idą w górę. Zgodnie z analizami rynkowymi firmy CBRE, czynsze za przestrzeń w kluczowych hubach technologicznych, poszybowały w górę o niemal 15% w skali roku. AI jest więc nie tylko kosztowna w rozwoju, ale staje się coraz droższa w utrzymaniu.
Po trzecie, i być może najważniejsze, brak szybkich rozwiązań. Nie da się zbudować centrum danych w kwartał. To skomplikowane projekty inżynieryjne, wymagające ogromnych nakładów finansowych, pozwoleń i czasu – często kilku lat od pierwszej łopaty do uruchomienia serwerów. Gdy obecna pojemność się wyczerpuje, nie ma awaryjnego planu B, który można wdrożyć z dnia na dzień.
Nowa strategia – planowanie w perspektywie pięciolatki
Świadomi tych ograniczeń, liderzy IT porzucają model reaktywny na rzecz proaktywnego, długoterminowego planowania strategicznego. Czekanie, aż zapotrzebowanie na moc stanie się krytyczne, nie jest już opcją. Dane z raportu Flexential doskonale obrazują tę zmianę w myśleniu:
- 79% firm wciąż planuje swoje potrzeby z rocznym wyprzedzeniem – to dotychczasowy standard.
- Jednak już 62% patrzy dalej, prognozując zapotrzebowanie w horyzoncie od jednego do trzech lat.
- Co najbardziej znamienne, 17% najbardziej przezornych organizacji rezerwuje moc i przestrzeń z myślą o perspektywie od trzech do choćby pięciu lat.
To, co kiedyś było domeną planowania finansowego, dziś staje się normą w strategii IT. Obserwujemy również dywersyfikację geograficzną – obok tradycyjnych zagłębi serwerowych rośnie znaczenie nowych hubów, które przyciągają inwestorów dostępnością terenu i energii.
Spojrzenie w przyszłość – kolejna fala dopiero nadchodzi
Jeśli ktoś myśli, iż obecny boom jest zjawiskiem przejściowym, jest w błędzie. Eksperci są zgodni, iż to dopiero początek. Obecny popyt jest napędzany głównie przez adaptację wielkich modeli językowych (LLM) od gigantów technologicznych. Jednak kolejnym, nieuchronnym krokiem ewolucji będą małe modele językowe (SLM).
Będą to wyspecjalizowane, znacznie bardziej wydajne modele, trenowane przez firmy na własnych, poufnych danych do realizacji konkretnych zadań. Pozwoli to na stworzenie bezpiecznych, wewnętrznych narzędzi AI, skrojonych na miarę potrzeb organizacji.
Rozwój SLM wygeneruje drugą, potężną falę zapotrzebowania na dedykowaną infrastrukturę, co dodatkowo zintensyfikuje wyścig o miejsce w centrach danych.
Wniosek jest prosty i nieubłagany: wyścig o dominację w erze sztucznej inteligencji jest w dużej mierze wyścigiem o dostęp do mocy obliczeniowej. Długoterminowe planowanie i strategiczne rezerwowanie zasobów w centrach danych przestało być dobrą praktyką – stało się absolutnym warunkiem przetrwania i rozwoju.
Firmy, które dziś zignorują rosnący “głód mocy” AI, za kilka lat mogą obudzić się z genialnymi modelami i innowacyjnymi pomysłami, dla których zabraknie prądu i miejsca. Ich rewolucja utknie na desce kreślarskiej, podczas gdy konkurencja, która myślała pięć lat do przodu, będzie już daleko z przodu.
