Nie jest to jednak powrót do dawnych modeli wzrostu. Zmienia się bowiem zarówno charakter popytu, jak i architektura sieci, a także oczekiwania użytkowników i przedsiębiorstw. W tle tych zmian rośnie znaczenie agentowych systemów AI, które zaczynają wpływać na projektowanie infrastruktury w sposób bardziej fundamentalny, niż jeszcze niedawno przewidywano. Analizy ekspertów Dell’Oro Group pokazują, że niemal każdy segment rynku – od rdzenia sieci mobilnych, przez transmisje optyczne, routery i mikrofale, aż po radiowe sieci dostępowe RAN (Radio Access Networks) i szerokopasmowy dostęp stacjonarny FWA (Fixed Wireless Access) – przechodzi transformację. Wspólnym mianownikiem jest rosnąca rola jakości usług, niskich opóźnień, elastyczności i skalowalności, a nie tylko nominalnej przepustowości. Telekomunikacja dojrzewa, a jej rozwój coraz bardziej przypomina ewolucję infrastruktury teleinformatycznej niż klasyczne inwestycje telekomowe.

Rok 2026 nie okaże się czasem spektakularnych skoków inwestycyjnych, lecz dojrzałej transformacji infrastruktury. Najważniejsze kierunki to:

• dojrzewanie sieci 5G Standalone i jej realne wykorzystanie;
• gwałtowny rozwój centrów danych AI i architektury scale-across;
• stabilizacja RAN przy jednoczesnym wzroście segmentów niszowych;
• redefinicja szerokopasmowego dostępu jako usługi jakościowej, a nie przepustowościowej;
• rosnąca rola systemów satelitarnych LEO.

Telekomunikacja przestaje być wyłącznie branżą infrastrukturalną. Na dobre wkracza w gospodarkę opartą na danych i AI, w której kluczowe znaczenie mają niskie opóźnienia, elastyczność i zdolność do obsługi nieprzewidywalnych wzorców ruchu danych w sieciach generowanych przez agentowe systemy AI.

Direct-to-cell

W 2026 r. technologia direct-to-cell (D2C) może przestać być futurystyczną ciekawostką, a zaczyna stawać się jednym z najbardziej dynamicznych segmentów rynku satelitarnego. Według prognoz analityków Juniper Research przychody operatorów satelitarnych z usług D2C mają przekroczyć 370 mln dol., wobec około 100 mln dol. rok wcześniej. To ponad 260-proc. wzrost rok do roku – dynamika, której nie notuje dziś żaden inny segment infrastruktury komunikacyjnej. Wzrost ten nie wynika jednak z nagłego przełomu technologicznego, lecz z dojrzewania modelu współpracy pomiędzy operatorami komórkowymi a dostawcami usług satelitarnych.

Najważniejszym elementem tej układanki jest fakt, że D2C nie wymaga już specjalnych terminali ani zmodyfikowanych urządzeń. Coraz więcej satelitów LEO obsługuje standardowe protokoły 3GPP, co pozwala na łączenie się z nimi za pomocą zwykłych smartfonów. To otwiera drogę do świadczenia usług w miejscach, gdzie sieci naziemne nie sięgają – na morzu, w górach, na terenach słabo zaludnionych czy w sytuacjach kryzysowych. W praktyce D2C staje się więc naturalnym rozszerzeniem zasięgu sieci komórkowych, a nie ich alternatywą.

Cały artykuł Trendy w telekomunikacji – infrastruktura w cieniu AI, dojrzewanie 5G i usługi D2C zawierający dane rynkowe i prognozy w majowym wydaniu miesięcznika „IT Professional”.

(grafika tytułowa wygenerowana prze Copilot)

Artykuł Trendy w telekomunikacji 2026: AI, 5G SA i rozwój usług D2C pochodzi z serwisu IT-Filolog.

W centrum tej zmiany znajduje się sztuczna inteligencja. To właśnie ona redefiniuje priorytety budżetowe organizacji i przesuwa ciężar inwestycji w stronę infrastruktury zdolnej obsługiwać coraz bardziej wymagające obciążenia obliczeniowe.

Infrastruktura AI

Najbardziej spektakularny wzrost widoczny jest w obszarze centrów danych. Wydatki na ten segment rosną w tempie niespotykanym w ostatnich latach, co jest bezpośrednią konsekwencją rozwoju systemów AI. Modele generatywne oraz zaawansowane analizy danych wymagają ogromnych zasobów – zarówno pod względem mocy obliczeniowej, jak i przepustowości pamięci.

To prowadzi do intensyfikacji inwestycji w serwery, akceleratory oraz wyspecjalizowane układy scalone. Jednocześnie rosnące zapotrzebowanie, przy ograniczonej podaży, wywiera presję na ceny – szczególnie w segmencie pamięci o wysokiej przepustowości HBM (High Bandwidth Memory). W efekcie infrastruktura AI staje się nie tylko kluczowym, ale i najbardziej konkurencyjnym obszarem rynku IT.

Usługi IT

Choć infrastruktura przyciąga najwięcej uwagi, to usługi IT pozostają największym segmentem pod względem wartości. Ich rola ewoluuje – z tradycyjnego wsparcia operacyjnego w kierunku partnerstwa w transformacji technologicznej.

Firmy coraz częściej potrzebują nie tylko narzędzi, ale także kompetencji, które pozwolą je efektywnie wdrożyć i utrzymać. Wdrażanie systemów opartych na AI, migracje do chmury czy zarządzanie złożoną infrastrukturą wymagają specjalistycznej wiedzy, której często brakuje wewnątrz organizacji. To właśnie dlatego usługi IT rosną stabilnie i pozostają kluczowym elementem całego ekosystemu.

Generatywna AI zmienia oprogramowanie

Równolegle obserwujemy dynamiczną transformację rynku oprogramowania. Generatywna AI przestaje być eksperymentalnym dodatkiem, a staje się jednym z głównych kierunków rozwoju produktów cyfrowych.

Firmy inwestują w rozwój modeli, integrację AI z istniejącymi systemami oraz tworzenie zupełnie nowych rozwiązań opartych na automatyzacji i generowaniu treści. Tempo wzrostu w tym segmencie wyraźnie przewyższa inne obszary rynku, co pokazuje, jak duże znaczenie przypisuje się dziś AI jako narzędziu budowania przewagi konkurencyjnej.

Nierównomierny rozwój rynku ICT

Nie wszystkie segmenty rynku rozwijają się jednak w tym samym tempie. Wydatki na urządzenia nadal rosną, ale ich dynamika jest ograniczana przez rosnące koszty komponentów. W praktyce oznacza to wydłużenie cykli wymiany sprzętu i większą ostrożność zakupową, szczególnie w mniej rentownych segmentach.

W efekcie rynek ICT staje się coraz bardziej zróżnicowany. Z jednej strony mamy obszary napędzane przez AI, które rosną bardzo dynamicznie, z drugiej – segmenty bardziej wrażliwe na koszty i presję cenową. Takie zróżnicowanie prędkości rozwoju wymusza na firmach bardziej selektywne podejście do inwestycji.

AI jako centrum strategii IT

Prognozy Gartnera na 2026 rok nie pozostawiają wątpliwości – sztuczna inteligencja staje się centralnym punktem strategii technologicznych. To wokół niej budowane są nowe architektury IT, modele biznesowe i plany inwestycyjne.

Dla organizacji oznacza to konieczność przemyślenia nie tylko wydatków, ale także kompetencji i sposobu zarządzania technologią. W świecie, w którym AI napędza większość wzrostu, zdolność do jej efektywnego wykorzystania staje się jednym z kluczowych czynników sukcesu.

(grafika tytułowa wygenerowana przez ChatGPT)

Artykuł Rynek ICT w 2026 roku rośnie dzięki AI pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Sztuczna inteligencja coraz częściej przestaje być domeną dużych centrów danych. Rosnące zapotrzebowanie na szybkie, lokalne przetwarzanie informacji sprawia, że technologie AI przesuwają się bliżej miejsca, w którym dane powstają. Według prognoz IDC, globalne wydatki na infrastrukturę brzegową wzrosną z 261 mld dolarów do 380 mld dol. do 2028 r. To efekt rosnącej potrzeby tworzenia systemów, które działają szybciej, efektywniej i zużywają mniej energii.

Czym są neuromorficzne chipy?

Neuromorficzne chipy to nowa generacja układów scalonych, które naśladują sposób działania neuronów. W przeciwieństwie do tradycyjnych procesorów:

• wykorzystują impulsowe sieci neuronowe (SNN – Spiking Neural Networks),
• aktywują się tylko wtedy, gdy pojawia się istotny sygnał,
• łączą pamięć i przetwarzanie w jednym miejscu.

Dzięki temu mogą przetwarzać dane szybciej i zużywać znacznie mniej energii.

To podejście radykalnie zmienia sposób działania systemów AI – zamiast ciągłego przeliczania wszystkiego, system reaguje tylko na to, co naprawdę istotne. Dodatkowo, w przeciwieństwie do klasycznych architektur, pamięć i obliczenia nie są rozdzielone, co eliminuje wąskie gardła związane z przesyłaniem danych między komponentami. W efekcie powstają systemy, które nie tylko działają wydajniej, ale też lepiej radzą sobie z analizą bodźców w czasie rzeczywistym.

Według danych Precedence Reasearch, wartość globalnego rynku neuromorficznych chipów wyniosła w 2024 r. 1,73 mld dolarów, a do 2034 r. ma wzrosnąć niemal czterokrotnie – do 8,86 mld dol. Prognozowany średni roczny wzrost (CAGR) wynosi 17,7%, co wynika z rosnącego zapotrzebowania na energooszczędne systemy obliczeniowe oraz rozwój autonomicznych rozwiązań.

Zastosowania

Największą siłą neuromorficznych układów jest ich zdolność do natychmiastowego reagowania na zmieniające się warunki. To sprawia, że znajdują zastosowanie wszędzie tam, gdzie liczy się czas reakcji i niezależność od stałego połączenia z chmurą.

W medycynie mogą wspierać analizę sygnałów biologicznych niemal w czasie rzeczywistym, co otwiera nowe możliwości w diagnostyce i rozwoju inteligentnych protez. W robotyce oraz systemach autonomicznych umożliwiają maszynom bardziej naturalne reagowanie na otoczenie – szybciej, precyzyjniej i z większą elastycznością.

Szczególnie interesujące są systemy wizyjne inspirowane ludzkim wzrokiem, które potrafią wychwytywać zmiany światła i ruch z wyjątkową szybkością. Dzięki temu roboty czy drony mogą poruszać się w sposób bardziej dynamiczny i bezpieczny, przypominający zachowanie organizmów żywych.

Istotne jest również to, że wiele z tych operacji może odbywać się lokalnie, bez konieczności przesyłania danych do chmury. To znacząco ogranicza opóźnienia i zwiększa autonomię całych systemów.

– Zdolność przetwarzania różnych sygnałów w ułamku sekundy sprawia, że maszyny stają się nie tylko szybsze, ale też zdolne do lepszej adaptacji – potrafią reagować na dynamiczne warunki otoczenia. Rozwiązania te mogą znaleźć zastosowanie również w inteligentnym monitoringu, transporcie czy analizie danych środowiskowych, gdzie liczy się nie tylko szybkość reagowania, ale również zdolność do poradzenia sobie w nieprzewidywalnych sytuacjach – mówi cytowany w komunikacie Krzysztof Krawczyk, Senior Technical Sales – Strategic Account Engineer | IT Systems w firmie Vertiv.

Dynamiczny rozwój i rosnące oczekiwania

Rynek neuromorficznych chipów rozwija się bardzo szybko, co wynika z rosnącego zapotrzebowania na energooszczędne i inteligentne systemy obliczeniowe. Coraz więcej branż dostrzega potencjał tej technologii, widząc w niej sposób na zwiększenie efektywności i niezależności swoich rozwiązań.

Jednocześnie rosnące zainteresowanie ujawnia istotny problem – infrastruktura IT nie zawsze nadąża za tempem tych zmian. Dotyczy to zarówno warstwy sprzętowej, jak i sposobu projektowania całych systemów.

Infrastruktura musi nadrobić zaległości

Wdrożenie neuromorficznych systemów wymaga zupełnie nowego podejścia do infrastruktury obliczeniowej. Tradycyjne modele projektowania nie są przystosowane do pracy z obciążeniami, które mają charakter impulsowy i zmieniają się bardzo dynamicznie.

Oznacza to konieczność budowania bardziej elastycznych systemów zasilania i chłodzenia, zdolnych do szybkiego reagowania na nagłe skoki zapotrzebowania. W praktyce coraz większą rolę odgrywają rozwiązania takie jak chłodzenie cieczą, które lepiej radzą sobie z gwałtownymi zmianami temperatury.

– Obsługa systemów neuromorficznych wymaga czegoś więcej niż stopniowych usprawnień po stronie urządzeń brzegowych. Potrzebna jest specjalnie zaprojektowana infrastruktura, która może być skalowana wraz z rosnącym zapotrzebowaniem, dostosowana do zmieniających się obciążeń i działać w środowiskach o ograniczonej przestrzeni lub mocy – wskazuje Krzysztof Krawczyk.

Równie istotna jest komunikacja między urządzeniami. Systemy działające na brzegu sieci wymagają bardzo niskich opóźnień, aby mogły w pełni wykorzystać swój potencjał. Bez tego nawet najbardziej zaawansowane chipy nie będą w stanie zapewnić oczekiwanej wydajności.

Nowy kierunek dla AI

Neuromorficzne chipy wyznaczają nowy kierunek rozwoju AI – bardziej zbliżony do sposobu działania natury niż klasycznych systemów komputerowych. Pozwalają tworzyć rozwiązania, które są jednocześnie szybkie, energooszczędne i zdolne do pracy w rozproszonym środowisku.

Ich upowszechnienie będzie jednak zależało nie tylko od postępu technologicznego, ale również od zdolności dostosowania infrastruktury. To właśnie ona zdecyduje o tym, czy potencjał tej technologii zostanie w pełni wykorzystany.

Jedno jest już dziś wyraźne: sztuczna inteligencja coraz rzadziej będzie ograniczona do centrów danych. Zamiast tego stanie się integralną częścią otaczającego nas świata – obecna tam, gdzie dane powstają i gdzie są potrzebne w czasie rzeczywistym.

(grafika tytułowa – źr. Vertiv)

Artykuł AI wychodzi poza centra danych pochodzi z serwisu IT-Filolog.