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.

Według szacunków Synergy Research Group, przychody z tzw. neocloudów (nowoczesnych chmur obliczeniowych) przekroczyły 5 mld dolarów w drugim kwartale 2025 r., co oznacza wzrost o 205% w porównaniu z rokiem poprzednim. Analitycy prognozują, że do końca roku wartość tego rynku przekroczy 23 mld USD, a do 2030 r. może osiągnąć aż 180 mld USD, przy średnim rocznym tempie wzrostu na poziomie 69%.

Czym są neocloudy?

Neocloudy to nowa generacja wyspecjalizowanych platform chmurowych, które koncentrują się na infrastrukturze GPU i są projektowane głównie z myślą o obsłudze obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją (AI). Ich główne usługi to:

• GPUaaS (GPU as a Service) – udostępnianie mocy obliczeniowej GPU w modelu usługowym,
• platformy GenAI – kompleksowe środowiska do tworzenia i uruchamiania generatywnych modeli AI,
• centra danych o wysokiej pojemności – zoptymalizowane pod potrzeby AI i HPC.

Wiodącymi graczami na rynku neocloudów są m.in. CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius oraz OpenAI. Ta ostatnia, dzięki swoim inicjatywom Stargate, pozostaje jednym z kluczowych uczestników rynku i wprowadza także model subskrypcyjny SaaS dla usług opartych na generatywnej AI.

Poza liderami istnieje długa lista mniejszych firm (takich jak Altair, Core42, DataRobot, Hive Digital, Together AI czy WhiteFiber), które dopiero wchodzą na rynek lub wywodzą się z branży kryptowalut, przekształcając swoje farmy GPU w centra usług obliczeniowych.

Konkurencja z gigantami chmury

Choć giganci tacy jak Amazon, Microsoft i Google również oferują usługi GPU i generatywnej AI, neocloudy wyróżniają się ścisłą specjalizacją – koncentrują się wyłącznie na mocy GPU, rezygnując z szerokiego portfolio typowych usług chmurowych. Według przedstawicieli branży, taka strategia przynosi wymierne korzyści wydajnościowe i kosztowe.

Eksplozja popytu na AI

– Wokół neocloudów, projektów takich jak Stargate czy gigawattowych kampusów obliczeniowych unosi się sporo marketingowego dymu, ale jeśli spojrzymy na liczby, to wzrosty są naprawdę imponujące – mówi cytowany w komunikacie Jeremy Duke, założyciel i główny analityk Synergy Research Group.

Usługi GPUaaS i platformy GenAI rosną obecnie w tempie około 165% rocznie, a neocloudy sukcesywnie zdobywają udział w rynku – zwłaszcza w segmentach, gdzie tradycyjni dostawcy chmur mają trudności z nadążeniem za rosnącym zapotrzebowaniem na zasoby AI.

(grafika tytułowa – źr. Pixabay)

Artykuł Neocloud – nowy trend w chmurze AI i GPUaaS pochodzi z serwisu IT-Filolog.

– To nie są już trendy technologiczne, ale katalizatory transformacji biznesu – zauważa Tori Paulman z Gartnera. I rzeczywiście: wśród haseł takich jak AI supercomputing, multiagent systems czy digital provenance widać zmianę paradygmatu – od eksperymentowania z AI do zarządzania cyfrowym światem, który AI po prostu napędza.

Według prognoz Gartnera, globalne wydatki na ICT osiągną w 2026 r. rekordowy poziom 6,08 bln USD. To wzrost o 9,8% w porównaniu z rokiem 2025. Głównymi motorami tego wzrostu pozostają infrastruktura dla sztucznej inteligencji oraz urządzenia końcowe.

– Mimo że rok 2026 przypadnie na tzw. „dolinę rozczarowania” w cyklu oczekiwań wobec GenAI, funkcje oparte na tej technologii są już wszechobecne w oprogramowaniu używanym przez firmy – komentuje cytowany w komunikacie John-David Lovelock, wiceprezes i analityk w Gartner. – Te funkcje kosztują więcej, a wraz z nimi rosną ceny całego oprogramowania i jego funkcjonalności.

Segmenty IT: różne tempo wzrostu

Choć ogólny wzrost wydatków jest imponujący, nie wszystkie segmenty rynku IT odczują go jednakowo. W 2025 r. najsilniej odbiły się wydatki na urządzenia i systemy centrów danych. Z kolei oprogramowanie branżowe, szczególnie dostosowane do specyfiki konkretnych sektorów, odczuło większy wpływ zmian regulacyjnych i niepewności gospodarczej.

AI w urządzeniach i centrach danych

Wydatki na urządzenia – głównie smartfony i komputery osobiste – wzrosną w 2025 r. o ponad 8,4%, osiągając poziom 783 mld USD. To efekt m.in. rosnącej popularności urządzeń z funkcjami AI, które zwiększyły globalne wydatki o ponad 30 mld USD. Gartner przewiduje, że w 2026 r. wzrost w tym segmencie nieco wyhamuje, ponieważ część popytu została już zrealizowana wcześniej.

W centrach danych trwa wyścig zbrojeń o infrastrukturę dla AI. Szczególnie rośnie zapotrzebowanie na serwery zoptymalizowane pod kątem obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją. Jednak rozwój tego segmentu ograniczają wciąż problemy z dostępnością komponentów.

Najważniejsze strategiczne trendy ICT 2026

1. AI Supercomputing – nowa moc obliczeniowa

Tradycyjne centra danych przestają wystarczać. Gartner prognozuje, że do 2028 r. ponad 40% wiodących firm wdroży hybrydowe architektury łączące CPU, GPU, a nawet neuromorficzne procesory. AI nie tylko analizuje dane — ona symuluje rzeczywistość. Leki testowane w tygodnie, nie lata; ryzyka finansowe przewidywane w czasie rzeczywistym. To infrastruktura, nie eksperyment.

2. Społeczeństwo agentów. Multiagent Systems (MAS)

Po erze jednego „czata z AI” nadchodzi świat wielu agentów – współpracujących, negocjujących, uczących się wspólnie. Takie systemy pozwalają firmom automatyzować złożone procesy i skalować operacje bez chaosu. W skrócie: AI zaczyna przypominać zespół ludzi – tylko szybszy, nieśpiący i mniej kapryśny.

3. DSLM, czyli koniec wiary w uniwersalne modele

Duże modele językowe (LLM) są jak encyklopedie – wiedzą wszystko po trochę, ale nie do końca precyzyjnie. Gartner wskazuje, że przyszłość należy do domenowych modeli językowych (DSLM – Domain-specific language models), wyspecjalizowanych w konkretnych branżach. Do 2028 r. połowa modeli AI w firmach ma być właśnie tego typu. To krok w stronę kontekstowej inteligencji – AI, która nie tylko rozumie język, ale rozumie branżę.

4. Strażnicy nowych ryzyk. AI Security Platforms

AI stwarza zagrożenia, których wcześniej nie było – od wycieku danych po „zbuntowane” agenty. Odpowiedzią są AI Security Platforms, które monitorują zachowanie modeli, blokują niebezpieczne zapytania i egzekwują polityki bezpieczeństwa. Bez takich rozwiązań – ostrzega Gartner – inwestycje w AI mogą stać się podatnością, a nie przewagą.

5. Programowanie po nowemu, czyli AI-Native Development

Zespoły programistów maleją, ale produktywność rośnie. AI staje się współtwórcą kodu, a nie dodatkiem. Gartner przewiduje, że do 2030 r. większość firm przekształci duże zespoły inżynierów w małe, interdyscyplinarne grupy wspierane przez AI. To narodziny postprogramisty – specjalisty, który bardziej rozmawia z maszyną, niż pisze kod.

6. Prywatność w epoce chmur. Confidential Computing

Dane przestają być bezpieczne nawet w chmurze. Rozwiązaniem jest confidential computing, które szyfruje dane nie tylko w spoczynku i w ruchu, ale także podczas przetwarzania. W świecie pełnym napięć geopolitycznych i rywalizacji o dane, to może być technologia przetrwania.

7. AI w świecie fizycznym. Physical AI

Roboty, drony, inteligentne urządzenia – wszystkie zasilane AI, która uczy się z otoczenia. Gartner określa to jako Physical AI – przeniesienie inteligencji do świata fizycznego. To nowa era automatyzacji, w której granica między IT a inżynierią przemysłową się zaciera.

8. Przewidywanie zamiast reagowania. Preemptive Cybersecurity

„Prediction is protection” – jak pisze Gartner. Zamiast reagować na ataki, firmy zaczynają je przewidywać. Połączenie AI i SecOps tworzy systemy, które same wykrywają anomalia i neutralizują zagrożenia, zanim te się zmaterializują. Do 2030 r. połowa wydatków na bezpieczeństwo ma iść właśnie na takie proaktywne rozwiązania.

9. Digital Provenance: kto stworzył ten kod?

W świecie open source, treści generowanych przez AI (AI-generated content) i współdzielonych modeli coraz trudniej ustalić, co jest autentyczne. Dlatego kluczowym trendem staje się cyfrowe pochodzenie (digital provenance) – narzędzia do śledzenia źródeł, właścicieli i integralności danych. Brak inwestycji w tę dziedzinę może, jak ostrzega Gartner, kosztować firmy miliardy.

10. Geopatriation, czyli cyfrowy patriotyzm

Firmy zaczynają przenosić dane z globalnych chmur do lokalnych centrów – z obawy przed ryzykiem geopolitycznym. Gartner nazywa to geopatriation. To nie tylko kwestia regulacji, ale też zaufania: czy naprawdę wiesz, gdzie są Twoje dane – i kto może je zobaczyć?

Według Gartnera, rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu – AI przestaje być „tematem konferencji”, a staje się infrastrukturą gospodarczą. Zmienia sposób, w jaki tworzymy oprogramowanie, zabezpieczamy dane i definiujemy zaufanie.

(grafika tytułowa – źr. Gartner)

Artykuł Gartner Trendy 2026: AI staje się kluczową warstwą cyfrowej rzeczywistości pochodzi z serwisu IT-Filolog.