Perspektywy rozwoju AI: Mapa drogowa na najbliższe 24 miesiące

Nakreślenie mapy

W tym tygodniu szeroko komentowana synteza czterech esejów przedstawiła spójną wizję tego, co wyznaczy trajektorię rozwoju AI w ciągu najbliższych 18–24 miesięcy. Dokument traktuje nadchodzący okres jako wąskie okno testowe: czy firmy przekują projekty pilotażowe w skalowalną wartość? Czy sieci energetyczne i łańcuchy dostaw dotrzymają kroku zapotrzebowaniu na moc obliczeniową? Czy rynki i rządy zdołają zaadaptować się do wykładniczych zmian?

Odpowiedź, jak na razie, jest niejednoznaczna. Stos technologiczny gwałtownie się różnicuje — od wielkich modeli pionierskich, przez otwarte modele o permisywnych licencjach (open weights), aż po małe modele budowane z myślą o telefonach i robotach — podczas gdy systemy fizyczne i instytucjonalne, które pozwalają firmom i krajom wdrażać AI na dużą skalę, znajdują się pod silną presją. To właśnie te napięcia określą prawdopodobnych zwycięzców i przegranych roku 2026.

Adopcja w przedsiębiorstwach i punkt zwrotny produktywności

Adopcja jest już powszechna: badania pokazują, że zdecydowana większość organizacji wykorzystuje AI w co najmniej jednej funkcji. Jednak tylko mniejszość raportuje dziś wyraźne, mierzalne tworzenie wartości. Schemat ten przypomina wcześniejsze technologie ogólnego przeznaczenia: garstka wczesnych liderów — banki, platformy programistyczne i kilka firm typu cloud-native — jako pierwsza odnotowuje duże zyski, podczas gdy większość przebudowuje procesy, strukturę zarządzania i kompetencje.

To, co czyni najbliższe 12–18 miesięcy krytycznymi, to charakter tej dyfuzji. Kilka dużych przedsiębiorstw publikuje obecnie konkretne wyniki wieloletnich programów: zreorganizowały one dostęp do danych, zbudowały wewnętrzne platformy i wykonały trudną pracę integracyjną, zanim zaczęły czerpać korzyści. Jeśli te studia przypadków się rozmnożą, w 2026 roku może nastąpić klasyczny punkt zwrotny adopcji, przesuwający AI z fazy pilotażowej do szerokiego wzrostu produktywności.

Istnieją jednak dynamiki przeciwstawne. Pracownicy już teraz sięgają po konsumenckie rozwiązania AI na urządzeniach osobistych; nieformalne użytkowanie może przyspieszyć adopcję, ale tworzy również luki w zarządzaniu i bezpieczeństwie. Zarządy stawiają wysokie zakłady — większość firm zwiększyła budżety na AI w ubiegłym roku i planuje dalsze wzrosty — co oznacza, że oczekiwania co do widocznego zwrotu z inwestycji (ROI) będą wysokie, a presja polityczna na dyrektorów IT (CIO) intensywna.

Przychody, użytkowanie i gospodarka tokenowa

Przychody komercyjne z generatywnej AI gwałtownie wzrosły. Szacuje się, że sektor ten jest wart dziesiątki miliardów dolarów i rośnie w tempie porównywalnym do wczesnej adopcji chmury. Najszybciej rozwijającym się segmentem są usługi oparte na API: firmy płacą za dostęp do mocy obliczeniowej i modeli, a wzrost znaczenia agentycznych, wieloetapowych procesów pracy wywindował zużycie tokenów na użytkownika znacznie powyżej poziomu prostych interakcji z czatami.

To połączenie — rozszerzającej się adopcji i większego obciążenia pracą — może zwiększyć przychody, nawet jeśli większość firm dopiero zaczyna operacjonalizować te możliwości. Przedsiębiorstwa będą coraz częściej zarządzać kosztami poprzez inteligentne kierowanie zadań do odpowiednich modeli (model routing) i architektury hybrydowe, ale najwięcej wartości przejmą dostawcy kontrolujący ścieżki inferencji o wysokiej przepustowości.

Energia i fizyczna bariera skalowania

Wśród wymienianych ograniczeń najmocniej akcentowana jest energia. Budowa centrum danych jest procesem szybkim w porównaniu z ponad dziesięcioletnimi okresami oczekiwania, których wymagają liczne projekty sieciowe i przyłączeniowe. Na kilku ważnych rynkach kolejki do przyłączenia do sieci ciągną się latami, co zmusza budowniczych centrów danych do rozważenia generacji lokalnej (behind-the-meter), dedykowanych gazowych elektrowni szczytowych lub nowych projektów fotowoltaicznych z magazynami energii.

Praktyczną konsekwencją jest to, że moc obliczeniowa będzie coraz częściej podążać za dostępną i stabilną energią, a nie tylko za niskimi opóźnieniami w dostępie do klientów. Regiony, które potrafią szybko zwiększyć wydajność — wykorzystując odizolowane lub szybko wdrażalne odnawialne źródła energii — przyciągną duże klastry. Regiony z wolno postępującą reformą sieci ryzykują porażkę. Rezultatem jest raczej fizyczna geografia obliczeń niż abstrakcyjny rynek: dostępność energii ukształtuje miejsca, w których powstaną największe instalacje AI.

Wojny sprzętowe i kwestia GPU

Historia dostaw procesorów znów nabiera znaczenia. Rywalizacja między zasiedziałymi graczami a pretendentami w dziedzinie akceleratorów AI zaostrza się: nowe rodziny GPU i specjalistyczne akceleratory stanowią fundament ofert chmurowych i strategii suwerenności technologicznej. Jeden z głównych konkurentów wypuścił nowe akceleratory, które wywierają presję na lidera rynku pod względem ceny i wydajności, a duzi klienci chmurowi już teraz dywersyfikują swoje zamówienia u różnych dostawców.

Ma to znaczenie, ponieważ cykl amortyzacji i wymiany akceleratorów determinuje intensywność kapitałową i harmonogram strategiczny. Jeśli wysokiej klasy akceleratory będą wydajnie pracować przez wiele lat, ułatwi to cykle wymiany. Jeśli popyt na trenowanie i inferencję przewyższy podaż, ceny i marże ulegną zmianie, a mniejsi gracze zostaną wypchnięci z rynku. Obudowy serwerowe, systemy chłodzenia i integracje w łańcuchu dostaw — niedawno skonsolidowane poprzez przejęcia — są teraz częścią rywalizacji platform, a nie tylko planów rozwoju półprzewodników.

Różnorodność modeli: otwarte, małe i narodowe

Podaż modeli nie jest już grą dwóch graczy. W 2025 roku uruchomiono kilka modeli pionierskich obok kwitnącego ekosystemu modeli o otwartych wagach i dojrzewającej klasy małych modeli działających bezpośrednio na urządzeniach. Praktycznym rezultatem jest możliwość wyboru: organizacje mogą wybierać zamknięte, hostowane w chmurze modele pionierskie; lokalnie hostowane modele o otwartych wagach; lub lekkie modele zoptymalizowane pod kątem opóźnień, prywatności i pracy w trybie offline.

Ta dywersyfikacja ma trzy natychmiastowe skutki. Po pierwsze, obniża bariery wejścia dla firm potrzebujących lokalnej (on-prem) lub prywatnej inferencji. Po drugie, decentralizuje innowacje, pozwalając laboratoriom akademickim i mniejszym dostawcom na dokonywanie przełomów bez ogromnych budżetów na trenowanie. Po trzecie, komplikuje zarządzanie: różne modele wiążą się z różnymi trybami awarii, warunkami licencyjnymi i powiązaniami geopolitycznymi.

Suwerenne stosy i fragmentacja geopolityczna

Polityka i kapitał zmieniają układ globalnego stosu technologicznego. Narody i bloki coraz częściej traktują moc obliczeniową i możliwości modeli jako infrastrukturę strategiczną, którą należy zarządzać, a nie tylko regulować. Duże państwa i zamożni inwestorzy subnacionalni finansują regionalne klastry, a wokół preferowanych dostawców sprzętu i oprogramowania tworzą się sojusze.

Prawdopodobnym rezultatem pośrednim będzie rozdrobniony krajobraz stosów technologicznych sprzymierzonych z USA, sprzymierzonych z Chinami oraz niezaangażowanych. Państwa średniej wielkości stoją przed trudnym wyborem: przyjąć zagraniczny stos i zaakceptować zależności, czy budować kosztowne zasoby krajowe, ryzykując opóźnienie w adopcji gospodarczej. Jednym z możliwych środków zaradczych jest międzynarodowe łączenie zasobów i konsorcja minilateralne, ale tarcia polityczne i bodźce komercyjne utrudnią koordynację.

Zaufanie, użyteczność i kompromis społeczny

Narasta napięcie społeczne: adopcja i oswojenie z technologią gwałtownie rosną, nawet gdy zaufanie publiczne słabnie. Duża część populacji deklaruje obawy dotyczące skutków AI, mimo że polega na jej narzędziach w kodowaniu, pisaniu i wspieraniu decyzji. Tworzy to kruchy kompromis społeczny — dzisiejsza użyteczność w zamian za narażenie na nieznane ryzyka jutra.

To, jak instytucje, platformy i regulatorzy zarządzą tym kompromisem, ukształtuje tempo wdrażania technologii. Przejrzystość, weryfikowalne mechanizmy zabezpieczające oraz realistyczna komunikacja o możliwościach i ograniczeniach wpłyną na to, czy regulacje staną się czynnikiem umożliwiającym rozwój, czy go hamującym. W obliczu braku wiarygodnego zarządzania, fragmentacja i społeczny sprzeciw mogą spowolnić dyfuzję technologii i skoncentrować wartość w rękach tych, którzy mogą działać przy najmniejszych ograniczeniach.

Na co zwrócić uwagę w ciągu najbliższych 24 miesięcy

Kilka konkretnych wskaźników zdecyduje o tym, czy ten okres stanie się punktem zwrotnym, czy przestojem. Po pierwsze, sygnały dotyczące ROI w przedsiębiorstwach: czy znacząca część dużych firm opublikuje mierzalne wzrosty produktywności wykraczające poza izolowane studia przypadków? Po drugie, reformy energetyczne i przyłączeniowe: czy operatorzy sieci i systemy wydawania pozwoleń zdołają skrócić czas oczekiwania tam, gdzie planowane są klastry? Po trzecie, podaż sprzętu: czy akceleratory pozostaną towarem deficytowym, czy też skala produkcji wzrośnie? Po czwarte, rozprzestrzenianie się modeli o otwartych wagach i modeli wdrażanych lokalnie: czy w istotny sposób wyprą one zależność od chmury w obciążeniach regulowanych i wrażliwych na prywatność?

Wreszcie, znaczenie mają ruchy geopolityczne: nowe wielostronne projekty obliczeniowe, suwerenne inwestycje i kontrole eksportu mogą na nowo nakreślić mapę dostępu do pionierskich możliwości. Interakcja ekonomii, fizyki i polityki określi, czy najbliższe dwa lata zabetonują pozycję kilku dominujących platform, czy też poszerzą technologiczne dobra wspólne.

Krótko mówiąc, nadchodzące 18–24 miesiące to nie tylko kolejny cykl produktowy: to test tego, czy organizacje, sieci energetyczne i rządy potrafią zaadaptować się do punktów zapalnych, które szybki postęp AI już zdążył obnażyć. Obserwatorzy i decydenci powinni śledzić trzy powiązane systemy — technologię, infrastrukturę i instytucje — ponieważ sukces wymaga, aby wszystkie trzy skalowały się razem.