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.

Szczególnie wyraźnie widać to w obszarze AI, podkreślają eksperci firmy Scalo. Organizacje mają za sobą fazę pilotaży i eksperymentów, ale przejście do stabilnych wdrożeń produkcyjnych okazuje się znacznie trudniejsze. Systemy oparte na sztucznej inteligencji są dynamiczne, uczą się w czasie, generują zmienne koszty i niosą ze sobą nowe ryzyka. Wymagają więc kompetencji wykraczających poza klasyczne programowanie – łączących technologię, dane, biznes i odpowiedzialność.

Dane, bezpieczeństwo, chmura

Fundamentem tej zmiany stają się dane. Bez dojrzałego podejścia do ich jakości, dostępności i architektury AI pozostaje kosztownym eksperymentem. Dlatego kompetencje w zakresie inżynierii danych (ang. data engineering), choć często niewidoczne na pierwszym planie, obecnie należą do najbardziej krytycznych na rynku IT.

Równolegle rośnie znaczenie bezpieczeństwa. Cybersecurity przestaje być odrębną specjalizacją, a staje się kompetencją przenikającą całe IT – od architektury systemów, przez chmurę, po modele AI i dane treningowe. Dodatkowym katalizatorem są regulacje, takie jak AI Act i NIS2, które wymuszają zdolność do audytu, interpretacji decyzji algorytmicznych i zarządzania ryzykiem.

Zmienia się także podejście do chmury. Nie wystarczy już wiedzieć, jak ją wdrożyć. Kluczowe staje się zrozumienie jej kosztów i długoterminowych konsekwencji architektonicznych. Kompetencje łączące perspektywę techniczną z finansową stają się jednym z warunków dojrzałości operacyjnej organizacji.

Deficyt specjalistów

Na niedobór kompetencji w zakresie chmury, cyberbezpieczeństwa i sztucznej inteligencji, wskazują również wyniki badania zrealizowanego na zlecenie Red Hat. Siedem na dziesięć przedsiębiorstw w regionie EMEA mierzy się z brakiem wykwalifikowanych specjalistów, co utrudnia realizację strategii IT.

Raport Red Hat wskazuje na braki w zakresie umiejętności pracy z technologiami chmurowymi (71% firm), a niemal taki sam odsetek (70%) zwraca uwagę na niedostatek wiedzy i doświadczenia w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, a także kompetencji miękkich i biznesowych. Dodatkowo 67% badanych mierzy się z deficytem specjalistów typu full-stack, a niemal połowa firm sygnalizuje trudności związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji – zarówno w kontekście integracji z danymi, jak i jej efektywnego zastosowania w procesach biznesowych.

W efekcie rynek IT coraz wyraźniej premiuje kompetencje interdyscyplinarne. Znaczenie tracą wąskie role technologiczne, a rośnie zapotrzebowanie na specjalistów zdolnych patrzeć na systemy całościowo – przez pryzmat wartości biznesowej, ryzyka, kosztów i regulacji.

Technologie, które wychodzą z niszy

Równolegle do głównych trendów coraz większe znaczenie zyskują obszary, które jeszcze niedawno były traktowane jako specjalistyczne:

• MLOps (Machine Learning Operations) – niezbędny zbiór zasad, gdy firmy przechodzą od pilotaży AI do wdrożeń produkcyjnych wymagających stabilności i jakości modeli w czasie.
• Edge computing – szczególnie istotny w branżach takich jak automotive, energetyka czy logistyka, gdzie przetwarzanie danych blisko źródła daje przewagę operacyjną.
• AI security – odpowiada na nowe wektory zagrożeń związane z danymi treningowymi i samymi modelami.
• FinOps (Financial Operations) – reakcja na rosnące i trudne do przewidzenia koszty chmury oraz rozwiązań AI.
• RAG 2.0 (Retrieval-Augmented Generation) i architektury agentowe – przesuwają AI w stronę bardziej zaawansowanych, kontekstowych systemów.

Jak zmieni się praca zespołów IT?

W odpowiedzi na rosnącą złożoność systemów zespoły IT coraz częściej działają w modelu interdyscyplinarnym. Full-stackowość przestaje oznaczać znajomość kilku technologii, a zaczyna odnosić się do łączenia kompetencji technicznych, produktowych, analitycznych i regulacyjnych.

Eksperci Scalo wskazują na specjalizacje, które będą zyskiwać na znaczeniu: AI Product Specialist/Owner, AI Security Engineer lub Architect, Prompt Architect/LLM Engineer, FinOps Engineer, ML Governance Expert, MLOps Engineer czy Edge/IoT Reliability Engineer.

Z badań rynku IT, wynika, że najbardziej deficytowe kompetencje dotyczyć będą następujących obszarów:

• AI i Machine Learning – szczególnie w obszarze produkcyjnych wdrożeń i Explainable AI,
• Cybersecurity – gdzie tempo regulacji przewyższa dostępność ekspertów,
• Data engineering – bez którego AI nie ma solidnych podstaw,
• Cloud i DevOps (platform engineering) – łączących automatyzację, bezpieczeństwo i optymalizację kosztów.

Podsumowanie

Rozwiązania oparte na AI są z natury nieprzewidywalne – modele uczą się, zmieniają w czasie, ulegają degradacji i generują zmienne koszty. Wymaga to zupełnie nowego podejścia do projektowania, utrzymania i odpowiedzialności IT. Rosnąca rola sztucznej inteligencji, danych, chmury i cyberbezpieczeństwa zderza się z deficytem doświadczonych specjalistów. W efekcie zmieniają się także oczekiwania wobec outsourcingu IT – liczyć się będzie nie tylko dostęp do zasobów, ale realna odpowiedzialność za efekt biznesowy.

(grafika tytułowa – źr. Pixabay)

Artykuł Technologie już mamy, potrzebne kompetencje interdyscyplinarne pochodzi z serwisu IT-Filolog.