Czy do 2030 roku połowa mocy obliczeniowej będzie wykorzystywana lokalnie — i co z tego wynika dla właścicieli oraz zarządców budynków?

W 2026 roku dwie trzecie całej mocy obliczeniowej AI to nie trening, tylko inferencja — udzielanie odpowiedzi, nie uczenie modelu. I po raz pierwszy w historii wydatki na infrastrukturę inferencyjną przekroczyły wydatki na trening (ok. 20,6 mld USD, Deloitte).

To zwrot, którego rynek nieruchomości jeszcze nie przetrawił. Trening jest scentralizowany z natury: jeden wielki ośrodek, tania energia, obojętne gdzie — byle daleko i tanio. Inferencja jest odwrotna. Dzieje się w momencie, w którym ktoś zadaje pytanie, i musi odpowiedzieć tam, gdzie to pytanie padło.

Cztery siły ciągną obliczenia w dół, bliżej klienta. Latencja — kopilot w hali produkcyjnej, wizja maszynowa na linii, sterowanie w czasie rzeczywistym: 200 ms z chmury to za dużo. Suwerenność danych — dane medyczne, finansowe, przemysłowe i publiczne coraz częściej nie wyjdą nie tylko z kraju, ale i z budynku. Fizyka transportu danych — taniej przywieźć obliczenia do danych niż dane do obliczeń; fabryka generuje terabajty dziennie i nikt ich nie wyśle. Małe modele — to, co rok temu wymagało klastra, dziś mieści się w jednej szafie.

Efekt: prognozy mówią, że do 2030 roku inferencja hybrydowa i brzegowa zrówna się z chmurą publiczną. Połowa rynku obliczeniowego przenosi się w miejsca, które dziś są Waszymi budynkami.

Wystąpienie DCX — Maciej Szadkowski, CTO. Towarzyszy mu demonstracja działającego komponentu chłodzenia immersyjnego.