IT na zakręcie, AI na rozdrożu. Ten trend może być teraz dominujący [WYWIAD]

Piotr Pilewski, redaktor naczelny CyberDefence24.pl: W grudniu 2025 r. Prognozował Pan wzrost cen i trudną sytuację na rynku w 2026 roku. Czy wydarzenia geopolityczne i inne - niezwiązane tylko z konfliktami zbrojnymi - sprawiły, że uznajemy je za "optymistyczne"?

Dariusz Piotrowski, VP, Dyrektor Zarządzający Dell Technologies Polska: Patrząc z perspektywy ostatniego półrocza, te prognozy się potwierdziły i przyspieszyły. Część rynku nie chciała wierzyć w takie scenariusze, ale mamy już twarde dane. Wystarczy spojrzeć na ceny kości pamięci — w ciągu tylko pół roku zdrożały nawet 2,5–3 razy. Niektóre z nich o 300 procent w stosunku do cen z grudnia, gdzie już byliśmy po dużych podwyżkach.

Dziś w tej branży analizuje się już nie tyle zmiany rok do roku, ile kwartał do kwartału, a nawet miesiąc do miesiąca.

Głównym motorem wzrostu pozostaje boom na AI. Początkowo wydawało się, że chodziło o boom na duże centra danych. Dziś mamy większą wiedzę i refleksję na ten temat, ale nie możemy pomijać wolumenu tych, którzy zrozumieli, jak ważny jest rozwój lokalnego, „edge’owego” AI (uruchamianie modeli bezpośrednio na urządzeniu użytkownika, a nie na zewnętrznych serwerach w chmurze – przyp. red.), co też wymaga korzystania z pamięci i wpływa na ich cenę.

Do tego dochodzi geopolityka i czynniki makroekonomiczne. Ich wpływu nie da się jeszcze dokładnie policzyć dla przykładu – jak na produkcję kości pamięci wpłynął atak na katarską fabrykę helu w Zatoce Perskiej produkującej 30-40 proc. gazu technicznego używanego do produkcji wykorzystywanego przy produkcji półprzewodników i pamięci.

Największym problemem pozostaje jednak ogromna dysproporcja między popytem a możliwościami produkcji. Zapotrzebowanie rośnie szybciej, niż branża jest je w stanie zaspokoić. Widać to choćby po najnowszych kartach NVIDIA, które mają wielokrotnie więcej pamięci niż modele sprzed dwóch lat.

Wymagań jest więc coraz więcej, apetyt jest coraz większy, a produkcja nie nadąża. Szefowie naszej firmy szacują, że wyrównanie popytu i podaży zajmie nawet 10 lat.

Co ważne, wzrost cen nie dotyczy tylko rynku IT — zapominamy, że kości pamięci mamy w samochodach, telewizorachi tak dalej. Kolejka urządzeń, w których potrzebne są pamięci i półprzewodniki jest bardzo długa.

Czy rozwój AI i rosnące koszty technologii doprowadzą do jeszcze większego podziału biznesu na różne prędkości — wiele lat temu mówił Pan, że każda firma w przyszłości będzie technologiczna, tylko pytanie, czy i jakie firmy na taką transformację stać?

Patrząc na Polskę, jesteśmy dziś w wyjątkowym momencie historii. Mimo trudnej sytuacji geopolitycznej i gospodarczej nasza gospodarka rośnie i dobrze radzi sobie z kolejnymi kryzysami.

Oczywiście rosnące koszty technologii dotykają również końcowego odbiorcy — zarówno firmy, jak i na konsumentów. Kluczowe pytanie brzmi jednak, czy inwestycja w technologię przełoży się na większą produktywność. Jeśli dzięki AI pracownik lub firma będą działać kilka razy efektywniej, rynek zaakceptuje wyższe koszty.

Podobnie działało to wcześniej w innych branżach — wzrost cen surowców automatycznie przekładał się na ceny mieszkań czy usług. To naturalny mechanizm gospodarki.

Czy będziemy mieć biznes kilku prędkości? Tak, ale tak było zawsze. Jedni są innowatorami i wdrażają technologie od razu, inni czekają na potwierdzenie ich skuteczności, a część rynku reaguje dopiero po wielu latach, bo zawsze są na końcu tej stawki. Tak samo będzie z AI i inwestycjami w IT, które powinny podążać za tą dynamiką.

Najważniejsze jest jednak nie samo budowanie wielkich centrów danych, ale realne wykorzystanie AI w codziennej pracy. Jeśli technologia pozwoli zwiększyć efektywność nawet o kilka procent na każdym stanowisku, może się to przełożyć na wzrost produktywności całej gospodarki i PKB.

Niezależnie od sytuacji politycznej w Polsce, jesteśmy krajem, który rozwijał technologie. Widać to choćby po rozwoju usług administracyjnych czy takich projektów jak mObywatel. Coraz więcej spraw można załatwić cyfrowo, także w ochronie zdrowia. Dlatego z dystansem podchodzę do rankingów pokazujących Polskę na końcu technologicznej stawki — wiele zależy od metodologii takich badań.

Z mojej perspektywy rozwój jest widoczny zarówno w administracji centralnej, samorządach, jak i spółkach publicznych, firmach wodociągowych, czy w kolejnictwie. Patrząc na to wszystko jestem umiarkowanym optymistą.

Coraz częściej mówi się o suwerenności cyfrowej i uniezależnianiu się od technologicznych mocarstw. W tym kontekście – patrząc na Francję, która stawia na "swoje" rozwiązania – w jakim miejscu jest dzisiaj Polska?

Dyskusja o suwerenności cyfrowej jest potrzebna, ale nie ma tu jednej i prostej odpowiedzi. Tak jak nie jest nią mówienie „wszystko umieszajmy w chmurze”, tak i nie jest nią przekonanie, że wszystko da się zrobić lokalnie. Prawdziwa suwerenność leży gdzieś pośrodku — w rozwiązaniach hybrydowych i modularnych.

Myślę, że polaryzując pojęcie suwerenności cyfrowej, mylimy jego znaczenie. Nie chodzi wyłącznie o to, gdzie fizycznie znajdują się dane. Suwerenność to także świadomość łańcuchów dostaw, bezpieczeństwa infrastruktury krytycznej czy pochodzenia technologii, na której budujemy systemy.

Nawet jeśli dobrze zabezpieczymy dane, ale oprzemy się na niesprawdzonej infrastrukturze, trudno mówić o pełnej suwerenności. Dziś nie istnieje w pełni „polski” sprzęt — korzystamy z globalnych komponentów i technologii. Więc ta dyskusja jest dużo szersza.

Nie jest tajemnicą, że dostawcy z szeroko rozumianego bloku natowsko-zachodniego, czy jakkolwiek go nie nazwiemy, przy wszystkich różnych znakach zapytania, które zawsze będą wobec pewnie wszystkich na świecie, dają dużo wyższy poziom pewności niż inni.

Firmy spoza bloku zachodniego bardzo agresywnie startują zresztą w wielu przetargach w Polsce, bo jest sporo pieniędzy, szczególnie w obszarach dual use. To ważne, aby były one dobrze weryfikowane w trakcie przetargu.To jest początek suwerenności.

Firmy, ale też i odbiorcy końcowi korzystają z różnych rozwiązań. W wielu przypadkach cena jest kluczowa, a konieczność wymiany infrastruktury/sprzętu kosztowna. Podobnie jak korzystanie z chmury.

Korzystanie z modeli chmurowych oznacza ciągłe opłaty za tokeny i moc obliczeniową. W przypadku rozwiązań lokalnych firmy inwestują w sprzęt raz, a później mogą wykorzystywać AI praktycznie bez ograniczeń. W wielu przypadkach próg opłacalności może zostać osiągnięty już po kilku miesiącach.

Stoimy w przededniu zmiany pewnego paradygmatu obowiązującego od ostatnich 10 lat. Ta zmiana nie oznacza jednak końca chmury — ona nadal ma ważne zastosowania. Nigdy nie walczyłem z chmurą, tylko twierdziłem, że nie będzie odpowiedzią na wszystko. Dziś ta fala inferencji, czyli wykorzystania Edge AI lokalnie, żeby nie marnować drogocennych tokenów, właśnie do nas przychodzi.

Widać to również po zainteresowaniu rynku. W konkursie „AI na Twoim biurku” w pierwszych tygodniach wpłynęło ponad 600 projektów – od rozwiązań przemysłowych i analitycznych po systemy do archiwizacji rodzinnych wspomnień czy analizy genomu. To pokazuje, że Edge AI to przyszłość.

Skoro technologia i coraz tańsze rozwiązania AI są, to czym tłumaczyć niski poziom adopcji sztucznej inteligencji w polskich firmach — szczególnie w sektorze MŚP. Co jest dziś największą barierą poza finansami: brak wiedzy, ostrożność w prowadzeniu biznesu, problemy decyzyjne czy może niedostrzeganie skali zmian, jakie już zachodzą?

A skąd wiemy, jak szybko ten poziom ma nastąpić?  Tego nie wiemy i tę odpowiedź podzielę na duże firmy, średnie firmy i MŚP, które zawsze było na końcu ze względu na to, że jest tam najmniejszy poziom wiedzy,  najmniejszy dostęp do specjalistów IT i najmniejszy budżet, który można na to wydać.

Przeciwwagą jest to, że następuje demokratyzacja technologii, w tym rozwiązań AI. Największym problemem nie jest już sama technologia, ale świadomość biznesowa i umiejętność przełożenia AI na realne korzyści. Firmy wciąż często traktują AI jak koszt, a nie element podstawowego działania organizacji.

Wracając do pytania, czy ten poziom adopcji jest niski, czy wysoki? W dużych przedsiębiorstwach wszyscy to rozumieją. Oczywiście między deklaracją, a prawdziwym użyciem, jest zwykle rozbieżność.

Powstaje też pytanie – jak przekuć to na zysk? Aby na nie odpowiedzieć, należy zrozumieć jak promptować, jakie są narzędzia i jak je wykorzystać. Tej wiedzy cały czas jest za mało, ale na pamiętajmy, że jesteśmy raptem niecałe 3 lata od pojawienia się czata GPT.

Zamiast patrzeć tylko na procentowy poziom adopcji, spójrzmy też na dynamikę wzrostu. Nie patrzmy wybiórczo na jedno czy drugie badanie jak na zdjęcie, spójrzmy na to jak na film.

Kluczowe jest edukowanie rynku i pokazywanie praktycznych zastosowań AI. Im więcej firm zobaczy realne korzyści i dobre przykłady wdrożeń, tym szybciej adopcja przyspieszy.

Pokażmy też złe przykłady, bo z jednej strony pracownicy chętnie sięgają po narzędzia AI, ale z drugiej stawiane jest pytanie o bezpieczeństwo danych i świadomość użytkowników. Jak dużym wyzwaniem jest dziś luka kompetencyjna i problem shadow AI?

Luka kompetencyjna jest na całym świecie, a według naszych badań problem shadow AI występuje w  ponad 60 proc. firm. Można powiedzieć, że to jest dobre i złe jednocześnie. Z jednej strony pokazuje apetyt ludzi i to, jak bardzo chcą z tego korzystać. Z drugiej pokazuje wyzwanie firm, które nie dają im jeszcze odpowiednio zabezpieczonych narzędzi.

W tej kwestii wrócę do tematu Edge AI i zachęcę do korzystania z produktów firm, które dają możliwość użytkowania AI w lokalnym środowisku. W ten sposób idziemy w kierunku eliminowania problemów i zagrożeń.

Dziś stworzenie takiego rozwiązania nie wymaga już ogromnych projektów informatycznych.

Kluczowe jest też budowanie krok po kroku kultury pracy z AI. Najpierw pojawiają się proste zastosowania wspierające pracowników jako asystent, później kolejne moduły automatyzujące procesy, a z czasem bardziej zaawansowani agenci AI, którym organizacje zaczną powierzać część decyzji czy zadań operacyjnych.

Nie wierzę w rewolucję w każdej firmie, że w dniu zero następuje całkowite przełączenie na AI. Nic takiego się nie zdarzy. Zdarzą się małe kroki, usprawnień i liczę na to, że najpierw 5 osób skorzysta z rozwiązań AI, potem 15, 30 i tak dalej.

Czy lokalne, bezpieczne wdrażanie AI i rozwój agentów AI będą w takim razie dominującym trendem drugiej połowy roku? I czy jednocześnie jesteśmy już na etapie przechodzenia od hype'u wokół AI do realnych, praktycznych zastosowań tej technologii?

Nie potrafię odpowiedzieć na to pytanie, dlatego że wszystkie użyte pojęcia w tym pytaniu, nie są adekwatne do AI. Wszystkie technologie do tej pory poddawały się cyklom adopcji takim jak wyzwolenie innowacji, szczyt oczekiwań, czy plateau.

Gdy ludzie mówią o miliardowych inwestycjach, pytają o zwrot z tych inwestycji i odzyskane pieniądze… To nie są dobrze zadawane pytania. Oczywiście w AI można powiedzieć, że już jesteśmy wysoko, że wydatki są gigantyczne, że nie ma jeszcze tego zwrotu, ale mam taki ulubiony przykład.

Gdy podsumujemy kilkadziesiąt lat całego biznesu lotniczego, to wciąż dokładane są do niego pieniądze. A mimo to rozwijał się on dynamicznie przez lata – w porównaniu do 20-30 milionów pasażerów w latach 50. mamy obecnie 5 miliardów ludzi, którzy podróżują liniami lotniczymi…

I trochę jest tak z pewnymi rzeczami w technologii, ekonomii i biznesie, że ludzie lubią skróty, a my mamy technologię ogólnego zastosowania, która weszła w nasze życie i będzie rozwijać się coraz mocniej.

Trend Edge AI będzie dominujący. Wyścig na coraz lepsze modele dużych LLM-ów nie zatrzyma się i może to zmierzać w stronę powstania dużo mądrzejszej formy niż obecnie.

Na pewno będą też – co mnie cieszy – powstawały modele przeznaczone do konkretnych działań, czy to do obliczeń polimerów, czy do wynajdywania leków. To jest przyszłość dla nas. Mniejsze firmy, zespoły czy indywidualni twórcy będą mogli budować własne projekty AI bez potrzeby dostępu do ogromnych centrów danych.

Dziękuję za rozmowę.