Dlaczego koncentrujemy się na AI

Sztuczna inteligencja pozwala komputerom wykonywać zadania, które tradycyjnie wymagały ludzkiej inteligencji. Firmy używają AI do analizy informacji, prognozowania popytu, automatyzacji rutynowych zadań i tworzenia nowych produktów.

Te zastosowania opierają się na kilku obszarach AI, w tym na uczeniu maszynowym, przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), widzeniu komputerowym, generatywnej AI, robotyce AI oraz technologiach autonomicznych opartych na czujnikach.

W miarę jak firmy wdrażają AI, kupują oprogramowanie i usługi obliczeniowe od dostawców technologii. Odsetek badanych organizacji korzystających z AI wzrósł z 55% w 2023 roku do 88% w 2025 roku.^{Źródło 1}

Wraz z rosnącą liczbą firm budujących i używających systemów AI rośnie zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Infrastruktura AI to fizyczny sprzęt potrzebny do rozwijania i uruchamiania AI: przede wszystkim serwery, wyspecjalizowane procesory, pamięć, magazyny danych i sprzęt sieciowy.

Microsoft, Amazon i Google rozbudowują moc obliczeniową dla swoich usług AI. Wymaga to wydajnych serwerów, m.in. z procesorami graficznymi NVIDIA, pamięci od firm takich jak Micron oraz sprzętu do przechowywania i przesyłania danych. Wiele z tych układów produkuje TSMC.

Globalne wydatki na infrastrukturę AI wzrosły z 153 mld $ w 2024 roku do 318 mld $ w 2025 roku, czyli o 108%, więcej niż dwukrotnie.^{Źródło 2} Wzrost napędzały głównie inwestycje największych dostawców chmury, popyt na serwery AI i krajowe projekty infrastruktury AI.

Budowa centrum danych jest kosztowna i trwa lata. Dlatego większość firm wynajmuje moc obliczeniową od dostawców chmury i płaci za jej wykorzystanie, podobnie jak za energię elektryczną. Nazywa się to infrastrukturą jako usługą (IaaS). Cały rynek IaaS ma osiągnąć 367 mld $ w 2027 roku.^{Źródło 5}

Trzej najwięksi dostawcy to Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud. W miarę wzrostu obciążeń AI uruchamiają oni serwery przeznaczone specjalnie do trenowania i uruchamiania modeli AI. Wydatki na moc chmurową zoptymalizowaną pod AI mają wzrosnąć w 2026 roku o 96%.^{Źródło 3}

Infrastruktura obliczeniowa dostarcza mocy potrzebnej do działania AI, ale firmy potrzebują także oprogramowania. Programy te opierają się na modelach AI trenowanych na danych, które interpretują informacje, rozpoznają wzorce i generują odpowiedzi.

Model bazowy to model AI zdolny do wykonywania wielu zadań. Przykłady to GPT od OpenAI, Gemini od Google, Claude od Anthropic i Llama od Meta. Firmy mogą budować na nich własne aplikacje lub kupować gotowe oprogramowanie AI, takie jak ChatGPT czy Microsoft Copilot.

Firmy pobierają opłaty za dostęp do swoich modeli i aplikacji w formie subskrypcji, licencji lub opłat za użycie. Globalne wydatki firm na modele bazowe w 2025 roku sięgnęły około 12,5 mld $.^{Źródło 6}

W miarę jak AI staje się użyteczna w kolejnych obszarach biznesu, rynek produktów może się powiększać. Globalny rynek generatywnej AI oszacowano w 2025 roku na 288,4 mld $ i może on urosnąć do około 1,34 bln $ do 2032 roku.^{Źródło 7}

Większość dzisiejszych narzędzi AI odpowiada na jedno polecenie naraz. Agentowa AI idzie dalej: po otrzymaniu celu planuje i wykonuje zadania, na przykład zbiera informacje, wypełnia formularze i sprawdza wyniki, przy ograniczonym udziale człowieka. Im bardziej złożone procesy, tym większe może być zapotrzebowanie na oprogramowanie AI i moc obliczeniową.

Fizyczna AI łączy sztuczną inteligencję z maszynami, które postrzegają otoczenie, podejmują decyzje i wykonują zadania fizyczne. Przykłady to roboty magazynowe, pojazdy autonomiczne i ramiona robotyczne w przemyśle. Zastosowania obejmują produkcję, magazynowanie, logistykę i autonomiczny transport.

Te zmiany mogą dodatkowo zwiększać popyt na infrastrukturę AI, z której już korzystamy. NVIDIA rozwija wydajne procesory i platformy robotyczne, Micron dostarcza pamięć, a Microsoft, Amazon i Alphabet oferują usługi chmurowe.

Globalny rynek robotyki AI oszacowano w 2025 roku na 74,49 mld $, a do 2032 roku może on wzrosnąć do 180,63 mld $, czyli o prognozowane 142,5%.^{Źródło 8} Komercyjne wdrożenia maszyn autonomicznych wciąż się rozwijają, ale robotyka otwiera nową możliwość dla firm dostarczających sprzęt AI, infrastrukturę obliczeniową i oprogramowanie.

Rozwój sztucznej inteligencji tworzy popyt na kilku wzajemnie powiązanych rynkach. Firmy kupują oprogramowanie i usługi AI, dostawcy chmury zapewniają moc obliczeniową, a producenci półprzewodników wytwarzają procesory i pamięć niezbędne do ich działania.

Globalne wydatki na sztuczną inteligencję wyniosły w 2025 roku 1,79 bln $ i mogą wzrosnąć do 2,67 bln $ w 2026 roku oraz do 3,64 bln $ w 2027 roku. Ponad połowa prognozowanych wydatków na 2027 rok dotyczy infrastruktury AI, co pokazuje skalę inwestycji potrzebnych do budowy i obsługi tych systemów.^{Źródło 4}

W miarę rozwoju AI nowe zastosowania mogą tworzyć dodatkowy popyt na infrastrukturę obliczeniową i oprogramowanie. Szczególnie interesujące są dwa obszary: autonomiczni agenci AI, którzy planują i wykonują zadania, oraz fizyczna AI, która pozwala maszynom wchodzić w interakcję z otoczeniem.

Tworzy to możliwości dla firm z całego sektora AI, w tym producentów półprzewodników i pamięci, dostawców chmury oraz twórców aplikacji AI.