Chmurowi giganci intensyfikuj? inwestycje w infrastruktur?, a nowe centra danych staj? si? wi?ksze, g?stsze i coraz bardziej zoptymalizowane pod k?tem sztucznej inteligencji. Wed?ug danych Synergy Research Group liczba hiperskalowych obiektów przekroczy?a ju? 1100, a Amazon, Microsoft i Google odpowiadaj? za blisko 60% ca?kowitej mocy obliczeniowej w tym segmencie.
Wi?cej ni? tylko liczby
Na koniec 2024 roku na ?wiecie dzia?a?o 1 136 hiperskalowych centrów danych — to skok o prawie 15% w porównaniu z rokiem wcze?niejszym. I cho? sam wzrost liczby lokalizacji robi wra?enie, to jeszcze istotniejsze zmiany dziej? si? „pod mask?”. Nowo powstaj?ce obiekty s? znacznie wi?ksze i wydajniejsze ni? ich poprzednicy. To efekt rosn?cych potrzeb zwi?zanych z AI, które wymuszaj? wi?ksz? koncentracj? mocy obliczeniowej i wy?sz? g?sto?? infrastruktury.
Trend ten przek?ada si? na rosn?c? dynamik? budów — obecnie w planach lub w trakcie realizacji znajduje si? ponad 500 kolejnych centrów danych. Synergy prognozuje, ?e ?rednio 130–140 nowych obiektów rocznie b?dzie pojawia? si? na mapie przez najbli?sze lata.
AI jako g?ówny motor
Sztuczna inteligencja przestaje by? tylko jednym z zastosowa? chmury — staje si? jej g?ównym nap?dem. Wielkoskalowe modele j?zykowe, generatywne systemy i aplikacje bazuj?ce na inferencji wymagaj? nieporównywalnie wi?kszej mocy ni? klasyczne workloady chmurowe. Odpowiedzi? dostawców s? inwestycje liczone w dziesi?tkach miliardów dolarów, kierowane przede wszystkim na rozwój infrastruktury AI.
Nowe generacje uk?adów — jak zaprezentowany niedawno przez Nvidi? Blackwell Ultra czy zapowiedziany Vera Rubin — pozwalaj? osi?ga? g?sto?? mocy i pami?ci nieosi?galn? jeszcze kilka lat temu. To otwiera drog? do budowy tzw. „AI factories”, czyli obiektów projektowanych od podstaw do obs?ugi zaawansowanych agentów sztucznej inteligencji.
Ewolucja w dwóch kierunkach
Cho? uwaga rynku koncentruje si? na gigantach, równolegle trwa rozwój mniejszych, bardziej lokalnych centrów danych. Celem jest skrócenie fizycznej odleg?o?ci mi?dzy infrastruktur? a u?ytkownikiem ko?cowym, co przek?ada si? na ni?sze opó?nienia i wy?sz? jako?? us?ug — zw?aszcza w kontek?cie AI na brzegu sieci (edge AI).
Przyk?adem alternatywnego podej?cia jest Oracle, który mimo skromnego 3% udzia?u w rynku chmurowym, systematycznie zwi?ksza liczb? regionów — z 68 do 101 w ci?gu zaledwie roku — i stawia na strategi? „mniejszego i bli?ej”. To kontrast wobec hiperskalowego modelu dominuj?cego u najwi?kszych dostawców, ale pokazuje, ?e nie ka?da droga do AI musi prowadzi? przez megacentre.
Co dalej?
Infrastruktura chmurowa znajduje si? w punkcie zwrotnym. Przestrze? do dalszego skalowania nie ko?czy si? na liczbie obiektów — równie wa?ne jest to, co dzieje si? w ich wn?trzu. Wyra?ny zwrot w stron? wysokowydajnych, wyspecjalizowanych jednostek obliczeniowych i coraz wi?ksza g?sto?? zasobów zwiastuj? kolejny etap rewolucji infrastrukturalnej.
Je?li obecne tempo si? utrzyma, ca?kowita pojemno?? obliczeniowa centrów danych mo?e ponownie si? podwoi? w mniej ni? cztery lata. A to oznacza, ?e wy?cig o dominacj? w erze AI dopiero si? rozp?dza.
