Polska ubiega się o lokalizację jednego z potężnych centrów obliczeniowych powstających w ramach unijnego programu EuroHPC JU. Stawka jest znacznie większa niż sama infrastruktura. Dziś na rynku AI karty rozdają amerykańscy giganci chmurowi: Microsoft, AWS i Google. Opieranie rozwoju sztucznej inteligencji wyłącznie na ich infrastrukturze zwiększa zależność od zewnętrznych dostawców. Własny potężny klaster może wzmocnić cyfrową suwerenność Polski, dając większą kontrolę nad tym, gdzie i na jakich warunkach trenowane są modele AI oraz przetwarzane dane.
Czytaj więcej:
Rząd w Warszawie porozumiał się z Pragą na temat uruchomienia potężnej infrastruktury AI – ustaliła „Rz”. Mamy też już wsparcie Węgier, Litwy, Słow...
Pro
Korzyści wykraczają poza rozwój rodzimych modeli językowych, takich jak PLLuM. Dostęp do dużej mocy obliczeniowej może przyciągać kapitał oraz sprzyjać rozwojowi start-upów z sektora medycyny cyfrowej, biotechnologii, przemysłu czy obronności.
Gigafabryka może mieć także znaczenie strategiczne. W sytuacji rosnących napięć geopolitycznych zdolność do przetwarzania w Europie wrażliwych danych i rozwijania technologii podwójnego zastosowania staje się elementem bezpieczeństwa.
Gigafabryka AI może rozbić się o energetykę
Rząd musi być jednak przygotowany na poważne przeszkody. Pierwszą barierą jest energetyka. Gigafabryka wykorzystująca dziesiątki tysięcy najnowocześniejszych akceleratorów AI może potrzebować mocy liczonej w setkach megawatów. Tymczasem dostęp do odpowiednio mocnych przyłączy już dziś jest jednym z głównych ograniczeń rozwoju centrów danych.
Czytaj więcej
Rozwój sztucznej inteligencji coraz częściej zderza się z ochroną środowiska. Firma xAI uruchomiła dziesiątki turbin gazowych zasilających centrum...
Problemem jest nie tylko ilość energii, ale także jej cena i pochodzenie. W Polsce prąd jest drogi, a infrastruktura tej skali musi spełniać wysokie wymagania dotyczące efektywności energetycznej, wykorzystania wody i wpływu na środowisko. Dla Polski oznacza to konieczność równoległych inwestycji w sieci oraz nowe źródła energii.
Drugim ryzykiem jest tempo rozwoju technologii. Kolejne generacje chipów AI pojawiają się bardzo szybko. Ewentualne opóźnienie projektu może więc sprawić, że infrastruktura rozpocznie pracę ze sprzętem ustępującym już najnowszym rozwiązaniom.
Sprzęt to nie wszystko, potrzebny jest rynek
Największym błędem byłoby jednak uznanie, że samo zbudowanie gigafabryki oznacza sukces. Porażką będzie sytuacja, w której duża część mocy pozostaje niewykorzystana. Państwo może ograniczyć to ryzyko, gwarantując zakup części czasu obliczeniowego, ale ostatecznie potrzebny będzie duży popyt ze strony biznesu, nauki i administracji.
Pozostaje także kwestia akceptacji społecznej. Doświadczenia USA pokazują, że wielkie centra danych mogą wywoływać protesty z powodu zużycia energii i wody czy hałasu. Podobny sprzeciw pojawił się już w Polsce – przeciwko planowanym centrom danych protestowali mieszkańcy Bielska-Białej i podwarszawskiego Piaseczna.
Gigafabryka AI może stać się dla Polski kołem zamachowym technologicznego rozwoju, ale nie może być projektem budowanym dla prestiżu. Bez zapewnienia energii, klientów i sprawnej, ciągłej modernizacji sprzętu, łatwo zamienić strategiczną inwestycję w bardzo drogi pomnik technologicznych ambicji.
