Do 2030 r. połowa obciążeń centrów danych może pochodzić z AI
2026-04-14 14:10
Do 2030 r. połowa obciążeń centrów danych może pochodzić z AI © wygenerowane przez AI
Przeczytaj także: Koszty budowy centrów danych w Europie rosną. Czy zaszkodzą rozwojowi AI?
Z tego artykułu dowiesz się:
- Dlaczego sztuczna inteligencja napędza wzrost zapotrzebowania na centra danych i jakie są prognozy na najbliższe lata.
- Jakie wyzwania stoją przed infrastrukturą IT w związku z rosnącą liczbą operacji obliczeniowych generowanych przez AI.
- Dlaczego chmura obliczeniowa staje się kluczowym elementem rozwoju AI i jakie korzyści przynosi firmom.
- Jakie zmiany w projektowaniu infrastruktury IT są konieczne, aby efektywnie wspierać rozwój sztucznej inteligencji.
Miliony zapytań obliczeniowych
Każde użycie modelu sztucznej inteligencji oznacza tzw. inferencję, czyli analizę danych przez już wytrenowany model. W praktyce oznacza to ogromną liczbę operacji obliczeniowych wykonywanych w czasie rzeczywistym. W wielu zastosowaniach biznesowych – takich jak analiza obrazu, przetwarzanie języka czy analiza danych z sensorów – liczba zapytań obliczeniowych może sięgać milionów dziennie. Rosnąca liczba takich operacji powoduje, że systemy AI stają się jednym z największych konsumentów zasobów obliczeniowych w infrastrukturze IT.
W wielu projektach opartych na sztucznej inteligencji kluczowym wyzwaniem przestaje być samo oprogramowanie, a staje się nim infrastruktura zdolna obsłużyć ogromną liczbę operacji obliczeniowych i wolumenów danych. Systemy AI wymagają środowisk o bardzo wysokiej gęstości mocy obliczeniowej, które nie są dostępne w tradycyjnej infrastrukturze IT — mówi Jakub Gwóźdź, Dyrektor Działu Rozwoju Produktów w Polcom.
Boom inwestycyjny w centra danych
Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji staje się jednym z głównych motorów napędzających inwestycje w infrastrukturę centrów danych. Według analiz rynkowych, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową i przetwarzanie danych, globalna pojemność centrów danych w tej dekadzie może nawet się potroić.
Obserwujemy coraz większe zapotrzebowanie na usługi chmury obliczeniowej i systemy IT o wysokiej gęstości mocy, szczególnie w projektach związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. To jeden z kluczowych powodów, dla których inwestujemy w rozwój naszych centrów danych oraz rozbudowę oferty platform obliczeniowych dedykowanych tego typu zastosowaniom — podkreśla Jakub Gwóźdź z Polcom.
Rozbudowa infrastruktury IT i centrów danych to nie tylko odpowiedź na bieżące trendy technologiczne, ale także strategiczna inwestycja w przyszłość gospodarki cyfrowej. Skalowalne, energooszczędne i bezpieczne środowiska przetwarzania danych staną się fundamentem dla kolejnej fali innowacji w obszarze AI, analityki danych i usług chmurowych.
Synergia chmury i AI
Rosnące znaczenie infrastruktury IT potwierdzają również wyniki badania „Barometr cyfrowej transformacji polskiego biznesu 2025-2026”, przygotowanego przez Polcom. Z raportu wynika, że 62 proc. firm planuje zwiększyć inwestycje w chmurę obliczeniową do 2026 r., traktując ją jako podstawę rozwoju nowoczesnych usług cyfrowych.
Przedsiębiorstwa wskazują, że głównymi powodami wdrażania chmury są skalowalność infrastruktury (73 proc.), możliwość szybkiego zwiększania mocy obliczeniowej oraz optymalizacja kosztów utrzymania IT (52 proc.). Dla wielu organizacji chmura staje się także fundamentem wdrażania sztucznej inteligencji i automatyzacji procesów biznesowych.
Implementacja sztucznej inteligencji w praktyce bardzo często zaczyna się od modernizacji infrastruktury IT. Firmy potrzebują środowisk, które pozwalają szybko skalować zasoby obliczeniowe i przetwarzać duże wolumeny danych. Dlatego rozwój AI idzie dziś w parze z rosnącym znaczeniem chmury obliczeniowej — podkreśla Jakub Gwóźdź.
Ekspert Polcom wskazuje również, że w najbliższych latach rozwój sztucznej inteligencji będzie wymagał nowego podejścia do projektowania infrastruktury IT. Coraz częściej będzie ona łączyć kilka środowisk obliczeniowych – od systemów edge computing, przez lokalne centra danych. Taki model pozwala lepiej zarządzać rosnącą skalą danych oraz ograniczyć opóźnienia w przetwarzaniu informacji w czasie rzeczywistym.
oprac. : Beata Szkodzin / eGospodarka.pl
Przeczytaj także
Skomentuj artykuł Opcja dostępna dla zalogowanych użytkowników - ZALOGUJ SIĘ / ZAREJESTRUJ SIĘ
Komentarze (0)
Najnowsze w dziale Wiadomości
-
Jak skrócić czas oczekiwania klientów na zamówienie bez rewolucji? Poznaj Weekendowe Nadania InPost
-
Phishing w Europie: Polacy klikają najrzadziej, ale fałszywe maile z HR i LinkedIn wciąż działają
-
Google Pomelli dostępne w Polsce. AI, które rozumie Twoją markę i tworzy materiały marketingowe
-
Nowa fabryka Signify w Pile. Polska centrum druku 3D dla Europy


Microsoft zainwestuje 2,8 mld zł w chmurę, sztuczną inteligencję i cyberbezpieczeństwo w Polsce


Kto kupuje mieszkania w Polsce? Ukraińcy i Białorusini na czele