Boom na AI w 2025 roku

 

AI w 2025 r.: boom inwestycyjny zderza się z realiami wdrożeń w przemyśle

Rok 2025 w sektorze sztucznej inteligencji upłynął pod znakiem rekordowych inwestycji w infrastrukturę obliczeniową oraz narastającej dyskusji o efektywności ekonomicznej wdrożeń AI. Dynamiczny wzrost nakładów na centra danych, akceleratory GPU i systemy wysokiej mocy obliczeniowej zbiegł się z pytaniami o tempo adopcji technologii w przemyśle oraz faktyczny zwrot z poniesionych kosztów.

Szacowany stosunek inwestycji do przychodów generowanych przez rozwiązania AI wynosi obecnie około 6,7, co sygnalizuje podwyższone ryzyko przeinwestowania. Jednocześnie analitycy wskazują, że w ostatnich miesiącach wskaźnik ten zaczyna się stabilizować, co może oznaczać stopniowe przechodzenie rynku z fazy entuzjazmu do etapu bardziej selektywnych, pragmatycznych projektów.

Od modeli ogólnych do zastosowań przemysłowych

W 2025 r. tempo rozwoju dużych modeli językowych i multimodalnych pozostało wysokie, jednak coraz częściej podnoszono kwestię ograniczeń dalszego skalowania. Rosnące koszty trenowania modeli skłaniają firmy do przesuwania uwagi w stronę wyspecjalizowanych systemów AI, projektowanych pod konkretne procesy produkcyjne, logistyczne i inżynierskie.

W praktyce oznacza to rosnące znaczenie rozwiązań takich jak:

• systemy wizyjne do kontroli jakości,

• algorytmy predykcyjnego utrzymania ruchu,

• optymalizacja planowania produkcji i zużycia energii,

• autonomiczne systemy sterowania i roboty współpracujące.

To właśnie w tych obszarach AI coraz częściej przestaje być eksperymentem, a zaczyna pełnić rolę narzędzia podnoszącego produktywność i stabilność procesów przemysłowych.

Europa inwestuje w „fabryki AI” i moce obliczeniowe

Unia Europejska, odpowiadając na ryzyko technologicznej zależności od USA i Chin, ogłosiła uruchomienie 19 fabryk AI oraz plany budowy gigafabryk zapewniających wysoką dostępność mocy obliczeniowej. Celem tych inicjatyw jest stworzenie zaplecza dla trenowania i wdrażania modeli AI nowej generacji, także na potrzeby przemysłu.

W środowisku eksperckim coraz częściej pojawia się jednak opinia, że europejska strategia powinna koncentrować się na AI dla przemysłu i infrastruktury krytycznej, a nie na bezpośredniej rywalizacji w obszarze modeli ogólnego przeznaczenia. Kluczowe znaczenie mają tu zagadnienia interoperacyjności systemów, cyberbezpieczeństwa oraz ograniczania zależności od jednego dostawcy sprzętu obliczeniowego.

Polska: AI bliżej fabryk niż centrów danych

Polska nie uczestniczy w globalnym wyścigu inwestycyjnym na skalę największych graczy technologicznych, jednak wyzwania i decyzje związane z AI mają bezpośrednie znaczenie dla krajowego przemysłu. Powstające w Polsce fabryki AI oraz planowana gigafabryka mogą odegrać istotną rolę w przyspieszeniu automatyzacji i robotyzacji procesów produkcyjnych.

Eksperci podkreślają, że kraj dysponuje solidnym zapleczem inżynierskim, rozwiniętym sektorem przemysłowym oraz doświadczeniem we wdrażaniu systemów automatyki i robotyki. Kluczowym wyzwaniem na kolejne lata będzie przełożenie tych atutów na skalowalne wdrożenia AI w zakładach produkcyjnych, zamiast ograniczania się do projektów pilotażowych.

Rok 2026 zapowiada się więc jako okres przejścia od dyskusji o bańce inwestycyjnej do praktycznych decyzji dotyczących wykorzystania AI w przemyśle. To one zdecydują, czy sztuczna inteligencja stanie się trwałym elementem transformacji produkcji, czy pozostanie kosztownym dodatkiem o ograniczonym wpływie na efektywność.