Polski rynek centrów danych znajduje się w fazie intensywnej rozbudowy. Zgodnie z raportem „Gospodarczy wpływ sektora Data Center w Polsce”, opracowanym przez PLDCA i PwC Polska, moc krajowych placówek w 2025 roku wyniosła około 250 MW. Prognozy EUDCA wskazują, że do 2031 roku wartość ta przekroczy 550 MW. Operatorzy projektujący obecnie nowe obiekty mają unikalną szansę na uwzględnienie specyficznych obciążeń AI już na etapie budowy, unikając późniejszych, kosztownych modernizacji.

Wzrost gęstości mocy i nowe wyzwania energetyczne

Najbardziej mierzalnym skutkiem ekspansji AI jest zapotrzebowanie na prąd. Według Międzynarodowej Agencji Energetycznej (MAE), globalne zużycie energii przez centra danych wzrosło w 2025 roku o 17%, jednak w obiektach dedykowanych AI skok ten wyniósł aż 50%. W latach 2020–2025 gęstość mocy serwerów AI wzrosła jedenastokrotnie, co wymusza rewolucję w systemach zasilania i chłodzenia.

Równolegle do kwestii energetycznych, zmienia się profil obciążenia pamięci masowych. Trenowanie modeli LLM wymaga wielokrotnego odczytu ogromnych zbiorów danych oraz regularnego zapisu punktów kontrolnych (checkpoints), chroniących przed utratą wyników wielogodzinnych obliczeń w razie awarii. Mechanizmy odpowiedzialne za wnioskowanie (inference) i generowanie odpowiedzi generują specyficzne obciążenia, intensywnie wykorzystując wyszukiwanie wektorowe oraz funkcje cache, zwłaszcza w modelach pracujących na stale aktualizowanych zasobach danych. Wydajność nośników SSD ma bezpośredni wpływ na stopień wykorzystania kosztownych procesorów graficznych.

Przy projektowaniu infrastruktury dla środowisk AI nie wystarczy patrzeć na deklarowaną maksymalną przepustowość nośnika. Znacznie ważniejsze jest jak zachowuje się on podczas długotrwałego obciążenia: czy utrzymuje niskie opóźnienia i przewidywalną liczbę operacji wejścia-wyjścia na sekundę, jaką ma wytrzymałość zapisu oraz jak zabezpiecza dane w przypadku utraty zasilania. Dlatego pamięć masową należy dobierać do konkretnego profilu obciążenia i testować w konfiguracji możliwie zbliżonej do środowiska produkcyjnego – mówi Robert Sepeta, Business Development Manager w firmie Kingston Technology.

Stabilność i przewidywalność systemów serwerowych

Kluczową różnicą między dyskami dla centrów danych a rozwiązaniami konsumenckimi jest stabilność parametrów w trybie pracy ciągłej 24/7. W profesjonalnych środowiskach krytyczne znaczenie mają: stabilna liczba operacji wejścia-wyjścia na sekundę (IOPS), ochrona ścieżki transferu danych oraz zabezpieczenie bufora przed nagłym zanikiem napięcia.

Nowoczesne systemy coraz częściej sięgają po interfejs NVMe wykorzystujący magistralę PCIe, co pozwala na minimalizację opóźnień. Eksperci zaznaczają jednak, że dobór nośników powinien wynikać z rzeczywistej analizy udziału odczytów i zapisów w konkretnym procesie biznesowym, a nie tylko z pogoni za najwyższą przepustowością.

Wyzwania te nie ograniczają się tylko do dużych centrów danych – rosnąca liczba urządzeń Edge AI w sektorach takich jak medycyna, transport, telekomunikacja czy przemysł, również wymusza stosowanie komponentów klasy przemysłowej dla zapewnienia stabilności rozproszonych środowisk IoT.

Holistyczne podejście do architektury IT

Choć systemy pamięci masowej odpowiadają za około 5-6 proc. całkowitego zużycia energii w centrum danych, ich rola w optymalizacji TCO (Total Cost of Ownership) jest kluczowa. Niewydolna warstwa danych może drastycznie obniżyć efektywność najdroższych komponentów systemu – akceleratorów obliczeniowych.

Koszt obsługi platformy AI jest w dużej mierze związany z akceleratorami, dlatego z punktu widzenia TCO szczególnie niekorzystna jest sytuacja, w której drogie układy GPU są niedostatecznie wykorzystywane z powodu ograniczeń w innych obszarach środowiska IT. Dlatego warto badać zachowanie pamięci masowej na własnych danych, przy rzeczywistych kolejkach operacji wejścia-wyjścia i w konfiguracji serwerowej, która ma trafić do środowiska produkcyjnego – radzi ekspert Kingston Technology.

W perspektywie kolejnych lat kluczowa dla branży stanie się skalowalność. Cykl życia infrastruktury budynku jest zazwyczaj dłuższy niż cykl rozwoju kolejnych generacji akceleratorów, dlatego projektanci muszą zapewnić przestrzeń na ewolucję sposobów przesyłania i przechowywania danych, w tym płynne przechodzenie na szybsze interfejsy komunikacyjne.