Kryzys chipowy nie zatrzyma AI. Ale zmusi firmy do zmiany myślenia

Liderzy technologii o przyszłości sztucznej inteligencji, rosnących kosztach infrastruktury i wyzwaniach, które czekają organizacje w najbliższych latach

Jeszcze kilka lat temu problemy z dostępnością półprzewodników kojarzyły się przede wszystkim z branżą motoryzacyjną. Dziś podobne zjawisko zaczyna wpływać na niemal każdą organizację realizującą projekty cyfrowe. Rosnące ceny infrastruktury, wydłużające się terminy dostaw oraz bezprecedensowa skala inwestycji w sztuczną inteligencję sprawiają, że dostęp do mocy obliczeniowej staje się strategicznym zasobem.

To właśnie ten temat był osią debaty „Czy zapaść na rynku chipów zweryfikuje firmowe strategie AI?”, zorganizowanej przez Klub CxO we współpracy z ApexIT. Dyskusję poprowadził Szymon Augustyniak, a udział w niej wzięli doświadczeni liderzy technologiczni reprezentujący różne branże i perspektywy biznesowe, m.in. Sławomir Panasiuk, CIO i Wiceprezes Giełdy Papierów Wartościowych, Marek Łada, CIO Drosed Holding, Tomasz Rychter, CTO Kanału Zero, Grzegorz Olichwierczuk, Robert Pławiak oraz eksperci ApexIT – Artur Kamiński, CTO i Tomasz Brzozowski, odpowiedzialny za obszar rozwiązań chmurowych.

Choć uczestnicy debaty różnili się w ocenie skali zagrożeń, byli zgodni co do jednego: obecna sytuacja nie przypomina cyklicznych problemów rynkowych, z którymi branża IT mierzyła się wcześniej. To efekt fundamentalnej zmiany zachodzącej na rynku technologii.

Kryzys chipowy to coś więcej niż problem z dostępnością sprzętu

Rozwój sztucznej inteligencji uruchomił bezprecedensowy wyścig inwestycyjny. Globalni dostawcy chmury i najwięksi gracze technologiczni przeznaczają setki miliardów dolarów na budowę nowych centrów danych oraz rozwój infrastruktury niezbędnej do trenowania i obsługi modeli AI. W praktyce oznacza to przesunięcie ogromnej części światowych mocy produkcyjnych na potrzeby kilku największych odbiorców.

W trakcie debaty wielokrotnie podkreślano, że skutki tej sytuacji wykraczają daleko poza sam rynek sztucznej inteligencji. Dotykają modernizacji infrastruktury, projektów transformacyjnych, inwestycji w systemy biznesowe, a nawet długoterminowej konkurencyjności przedsiębiorstw i całych gospodarek.

Jak zauważył Artur Kamiński, z perspektywy integratora technologicznego zmiany te są już bardzo dobrze widoczne. Coraz więcej organizacji musi modyfikować harmonogramy modernizacji środowisk IT, ponieważ planowane budżety przestają odpowiadać realiom rynkowym. W niektórych obszarach wzrost kosztów infrastruktury liczony jest już nie w procentach, ale w wielokrotnościach pierwotnych założeń.

Jednocześnie coraz częściej pojawia się problem dostępności kluczowych komponentów. Wydłużające się terminy dostaw sprzętu sieciowego, pamięci masowych czy serwerów wpływają nie tylko na projekty AI, ale także na codzienne funkcjonowanie przedsiębiorstw.

W ocenie uczestników debaty mamy dziś do czynienia nie tyle z przejściowym kryzysem, co ze zmianą strukturalną rynku. Produkcja podzespołów jest coraz silniej podporządkowana potrzebom największych dostawców usług chmurowych i platform AI, podczas gdy pozostałe organizacje muszą nauczyć się funkcjonować w nowych realiach.

AI potrzebuje strategii, nie tylko mocy obliczeniowej

Paradoksalnie jednak większość uczestników debaty nie uważa, że niedobory infrastruktury będą główną przeszkodą dla rozwoju sztucznej inteligencji w firmach.

W dyskusji wielokrotnie powracał wątek dojrzałości organizacyjnej oraz zdolności przedsiębiorstw do skutecznego wdrażania nowych technologii. Zdaniem ekspertów wiele organizacji wciąż znajduje się na początku swojej drogi związanej z AI. Poszukują obszarów zastosowań, budują kompetencje i uczą się przekładać możliwości technologii na konkretne korzyści biznesowe.

To właśnie dlatego coraz większego znaczenia nabiera pytanie nie o to, ile mocy obliczeniowej firma posiada, ale czy potrafi efektywnie ją wykorzystać.

Szczególnie wyraźnie wybrzmiał temat długu technologicznego. Jak wskazywał Artur Kamiński, z badań realizowanych wspólnie przez ApexIT i Smart Factory Review wynika, że znacząca część organizacji przyznaje się do zaległości w modernizacji infrastruktury oraz systemów biznesowych. W codziennej walce o realizację bieżących celów często brakuje czasu na uporządkowanie środowiska technologicznego i przygotowanie go na kolejne etapy rozwoju.

To właśnie tutaj pojawia się jedno z największych wyzwań współczesnych organizacji. Skuteczne wdrożenie AI nie zaczyna się od wyboru modelu językowego czy zakupu kolejnych zasobów obliczeniowych. Fundamentem pozostają dane, procesy, bezpieczeństwo i nowoczesna architektura IT.

W trakcie debaty wielokrotnie podkreślano również konieczność rozliczania projektów AI z realnej wartości biznesowej. Era eksperymentów powoli dobiega końca. Coraz większego znaczenia nabierają inicjatywy, które mają bezpośredni wpływ na efektywność operacyjną, jakość obsługi klienta czy wyniki finansowe przedsiębiorstwa.

W tym kontekście kryzys chipowy może paradoksalnie działać mobilizująco. Wymusi większą dyscyplinę inwestycyjną, bardziej świadome zarządzanie zasobami oraz dokładniejszą ocenę biznesowej opłacalności projektów opartych na sztucznej inteligencji.

Elastyczność i suwerenność cyfrowa będą przewagą jutra

Jednym z najciekawszych wniosków płynących z debaty było przekonanie, że przyszłość będzie należeć do organizacji potrafiących elastycznie zarządzać swoją infrastrukturą.

Jak podkreślał Tomasz Brzozowski, organizacje korzystające z modelu hybrydowego i rozwiązań chmurowych znacznie lepiej radzą sobie z obecnymi wyzwaniami niż firmy opierające się wyłącznie na infrastrukturze lokalnej. Możliwość dynamicznego korzystania z zasobów pozwala im realizować projekty bez konieczności oczekiwania na dostawy sprzętu czy angażowania dużych środków w kolejne inwestycje infrastrukturalne.

Doświadczenia ApexIT pokazują, że właśnie elastyczność staje się dziś jednym z najważniejszych elementów budowania odporności technologicznej. Dotyczy to zarówno architektury środowisk IT, jak i sposobu korzystania z rozwiązań AI.

Coraz większego znaczenia nabiera także optymalizacja. Firmy zaczynają analizować nie tylko możliwości modeli sztucznej inteligencji, ale również koszty ich wykorzystania. Poszukują sposobów na ograniczanie zużycia tokenów, lepsze wykorzystanie istniejących zasobów i zwiększanie efektywności procesów.

Dyskusja szybko wyszła jednak poza kwestie technologiczne. Uczestnicy debaty zwracali uwagę na rosnącą koncentrację mocy obliczeniowych oraz zależność od niewielkiej grupy globalnych dostawców technologii. W świecie, w którym dostęp do infrastruktury staje się strategicznym zasobem, coraz częściej pojawiają się pytania o bezpieczeństwo, niezależność i suwerenność cyfrową.

Organizacje powinny zacząć traktować zależności technologiczne podobnie jak ryzyka związane z łańcuchami dostaw. Odpowiednio zaprojektowana architektura, dywersyfikacja dostawców oraz świadome zarządzanie usługami cyfrowymi stają się elementami budowania odporności biznesowej.

To właśnie ten aspekt może okazać się najważniejszą lekcją płynącą z obecnego kryzysu.

Bo choć debata rozpoczęła się od pytania o dostępność chipów i przyszłość AI, ostatecznie doprowadziła do znacznie szerszej refleksji. W erze sztucznej inteligencji przewagę konkurencyjną będą budować nie te organizacje, które posiadają najwięcej infrastruktury, ale te, które potrafią najskuteczniej połączyć strategię biznesową, nowoczesną architekturę IT i świadome wykorzystanie technologii.

A właśnie w tym obszarze doświadczenie, elastyczność i zdolność do długofalowego planowania stają się dziś najcenniejszym zasobem przedsiębiorstw.