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 prognozy analityków International Data Corporation z raportu IDC Worldwide Edge Spending Guide, globalne wydatki na edge computing osiągnęły w 2025 r. poziom 265 mld USD, a do 2029 r. wzrosną do około 450 mld USD. Oznacza to średnioroczny wzrost na poziomie około 15%.

Edge AI umożliwi przetwarzanie danych lokalnie

Połączenie technologii edge computing z AI sprawia, że analityka i automatyzacja mogą działać bliżej miejsca powstawania danych. To szczególnie ważne w zastosowaniach wymagających niskich opóźnień i natychmiastowej reakcji systemów.

Technologia edge AI znajduje już zastosowanie m.in. w: automatyce przemysłowej, inteligentnym handlu detalicznym, pojazdach połączonych z siecią oraz nowoczesnej opiece zdrowotnej.

Rozwiązania Edge AI umożliwiają analizę danych lokalnie – w fabrykach, sklepach czy pojazdach – co skraca czas reakcji systemów i zmniejsza koszty przesyłania ogromnych wolumenów danych do centrów danych.

Edge jako fundament dla nowych technologii

IDC analizuje ponad 1000 zastosowań biznesowych technologii edge w sześciu głównych obszarach: sztuczna inteligencja, Internet Rzeczy (IoT), rzeczywistość rozszerzona (AR), rzeczywistość wirtualna (VR), drony oraz robotyka.

Szczególnie szybko rośnie segment związany z AI. Coraz więcej firm wdraża aplikacje oparte na modelach uczenia maszynowego, które wymagają przetwarzania danych w czasie rzeczywistym – bezpośrednio w miejscu ich generowania.

Sprzęt dominuje, ale usługi będą rosnąć szybciej

Na obecnym etapie rynku największą część inwestycji stanowi sprzęt – serwery, akceleratory AI czy infrastruktura sieciowa umożliwiająca przetwarzanie danych na brzegu sieci.

W kolejnych latach rosnąć będzie jednak udział usług, zwłaszcza modeli „as-a-service”. Według IDC szczególnie dynamicznie rozwijać się będzie segment Infrastructure as a Service (IaaS), który pozwala organizacjom elastycznie skalować moc obliczeniową potrzebną do obsługi aplikacji AI działających w środowiskach rozproszonych.

Do 2029 r. łączna wartość usług powiązanych z edge computing ma przewyższyć udział sprzętu w rynku.

Handel i przemysł napędzają inwestycje

Największe globalne wydatki na edge computing generuje sektor retail i usług, gdzie technologie takie jak analityka wideo czy inteligentna optymalizacja operacyjna wykorzystują AI i IoT do analizy danych w czasie rzeczywistym.

Na kolejnych miejscach znajdują się przemysł i sektor zasobów naturalnych (m.in. predykcyjne utrzymanie ruchu czy kontrola jakości wspierana przez AI) oraz sektor finansowy – najszybciej rosnący segment, gdzie edge wspiera systemy wykrywania nadużyć w czasie rzeczywistym.

Równolegle inwestycje zwiększają również operatorzy telekomunikacyjni i dostawcy usług cyfrowych, rozwijając platformy edge, takie jak MEC (Mobile Edge Computing), sieci CDN czy wirtualizowane funkcje sieciowe.

Gdzie wdrożenia edge

Największym rynkiem pozostaje Ameryka Północna, gdzie firmy szybko wdrażają rozwiązania Edge AI oraz zaawansowaną infrastrukturę obliczeniową. Na kolejnych miejscach znajdują się Europa Zachodnia i Chiny.

Natomiast najszybszy wzrost przewidywany jest w Stanach Zjednoczonych i Ameryce Łacińskiej, gdzie przedsiębiorstwa coraz częściej wdrażają aplikacje wymagające przetwarzania danych o niskich opóźnieniach.

Edge computing jako element przyszłej architektury IT

Rosnąca liczba aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję sprawia, że tradycyjne scentralizowane modele przetwarzania danych przestają być wystarczające. Edge computing staje się kluczowym elementem infrastruktury IT, który umożliwia szybszą analizę danych, automatyzację procesów oraz rozwój nowych modeli biznesowych.

Prognozy IDC wskazują, że w najbliższych latach technologia ta stanie się jednym z fundamentów cyfrowej transformacji przedsiębiorstw.

(grafika tytułowa wygenerowana przez ChatGPT)

Artykuł Edge AI zmienia sposób przetwarzania danych pochodzi z serwisu IT-Filolog.

Rośnie zapotrzebowanie na akceleratory GPU i coraz bardziej wyspecjalizowane systemy, a centra danych ewoluują w kierunku wysoko zautomatyzowanych fabryk AI – przygotowanych do obsługi racków o mocy liczonej w setkach kilowatów. Nadchodząca dekada zapowiada rewolucję, w której podstawową jednostką obliczeniową przestaje być chip, a zastępuje go zintegrowany system.

Inwestycje przyspieszają

Prognozy analityków IDC wskazują, że globalny rynek infrastruktury dla sztucznej inteligencji osiągnie wartość 758 mld dol. do 2029 r. Wzrost jest wyjątkowo dynamiczny – w II kwartale 2025 r. wydatki na sprzęt obliczeniowy i pamięci masowe na potrzeby wdrożeń AI zwiększyły się aż o 166% rok do roku, osiągając poziom 82 mld dol.

Największy udział w inwestycjach AI mają serwery z wbudowanymi akceleratorami, które stanowią obecnie 91,8% wydatków na infrastrukturę serwerową AI. IDC prognozuje, że do 2029 r. ich udział wzrośnie do ponad 95%, przy średniorocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 42%. Serwery odpowiadały za 98% wydatków na infrastrukturę AI w II kw. 2025 r., z rocznym wzrostem o 173,2%. Infrastruktura chmurowa odpowiada dziś za większość nakładów, stanowiąc 84,1% całkowitych wydatków.

Równolegle rośnie zapotrzebowanie na pamięci masowe, głównie z powodu coraz większych wolumenów danych wykorzystywanych do trenowania modeli. W II kw. 2025 r. odnotowano wzrost o 20,5% rok do roku, głównie z powodu rosnących potrzeb związanych z trenowaniem modeli AI i przechowywaniem danych.

Modularne centra danych

Wraz z upowszechnianiem AI zmieniają się oczekiwania wobec centrów danych. Coraz większą rolę odgrywają prefabrykowane, modularne konstrukcje, które można uruchamiać szybciej, skalować w miarę potrzeb i łatwo integrować z obciążeniami generowanymi przez ekosystem AI czy wysokowydajne obliczenia HPC. Według prognoz globalna wartość tego segmentu w ciągu kilku lat wzrośnie niemal trzykrotnie.

To nie przypadek. Modularne data center można łatwo dostosować do nowych generacji układów scalonych, do chłodzenia cieczą czy do pracy przy gęstościach mocy, które jeszcze dekadę temu wydawały się nieosiągalne. Równocześnie coraz więcej takich obiektów trafia na brzeg sieci (edge computing), gdzie kluczowa jest niska latencja i wysoka dostępność.

Dane z raportów Grand View Research i Mordor Intelligence wskazują na niemal trzykrotny wzrost wartości globalnej rynku modularnych centrów danych w perspektywie do 2030 r. – z poziomu około 30–36 mld do ponad 80 mld dol. Oznacza to średnioroczny wzrost rzędu 17–19%, co czyni ten segment jednym z najszybciej rozwijających się w całej branży IT.

Podsumowanie

Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji zwiększa wymagania wobec infrastruktury IT, wymuszając przechodzenie na architektury o bardzo wysokiej gęstości mocy, pełne chłodzenie cieczą oraz zasilanie zoptymalizowane pod obciążenia GPU. Centra danych stają się zautomatyzowanymi środowiskami obliczeniowymi, w których kluczową rolę odgrywa integracja modułowych systemów MEP i zaawansowanego zarządzania energią. Przy rosnącym zapotrzebowaniu na moc i ograniczeniach energetycznych inwestycje w skalowalne fabryki AI będą determinować tempo rozwoju modeli i usług sztucznej inteligencji w najbliższych latach.

Cały artykuł AI motorem inwestycji w infrastrukturę obliczeniową został opublikowany w wydaniu 2/2026 miesięcznika „IT Professional”.

(grafika tytułowa: OneCore – prefabrykowane, hybrydowe centrum danych, źr. Vertiv)

Artykuł AI motorem inwestycji w infrastrukturę obliczeniową pochodzi z serwisu IT-Filolog.