Polska nie buduje jednego krajowego centrum sztucznej inteligencji, lecz stawia na rozproszoną sieć 17 wyspecjalizowanych ośrodków. Z raportu Instytutu Łączności wynika, że ich siłą jest komplementarność – od superkomputerów w Krakowie i Poznaniu po dane kliniczne w Białymstoku czy port morski w Szczecinie. Eksperci ostrzegają jednak, że bez pilnych inwestycji w energetykę ten potencjał może pozostać niewykorzystany.
– Polską Doliną Krzemową jest praktycznie cała Polska – mówi Marcin Klepacki, dyrektor zakładu modelowania i analizy danych w Instytucie Łączności, opiekun merytoryczny raportu „Analiza potencjału ośrodków rozwijających AI w Polsce”. W całym kraju wyodrębniono siedem ośrodków wiodących oraz dziesięć wspierających. Ich zadaniem jest wzajemne uzupełnianie się w kluczowych obszarach – od badań podstawowych po wdrożenia przemysłowe.
Zgodnie z „Polityką rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku” ośrodki wiodące to Warszawa, Kraków, Wrocław, Poznań, Trójmiasto, a od 2027 roku także Łódź i Górnośląsko-Zagłębiowska Metropolia. Mają one skupiać największe moce obliczeniowe, projekty badawczo-rozwojowe oraz kapitał. Grupę wspierającą tworzy dziesięć miast: Białystok, Bydgoszcz, Gorzów Wielkopolski, Kielce, Lublin, Olsztyn, Opole, Rzeszów, Szczecin i Toruń.
Wiodące huby AI – od superkomputerów po Przemysł 4.0
Warszawa pełni rolę „cyfrowej bramy” regionu Europy Środkowo-Wschodniej. Jej profil technologiczny opiera się na obecności globalnych dostawców chmury, sektorze finansowym oraz administracji centralnej. Kraków nazwano w raporcie cyfrowym centrum polskiej nauki – to tu działa Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet AGH z najszybszym w kraju superkomputerem Helios, a w planach jest fabryka AI Gaia o jeszcze większej mocy. Specjalizacją Krakowa są technologie medyczne, cyberbezpieczeństwo oraz green AI. Skupia około 14 proc. wszystkich startupów AI w Polsce.
Wrocław to centrum Przemysłu 4.0 i deeptechu, ze szczególnym naciskiem na stosowaną AI w inżynierii fizycznej, produkcji i motoryzacji. Poznań łączy moc obliczeniową Poznańskiego Centrum Superkomputerowo-Sieciowego z wymogami suwerenności – działa tam pierwszy polski komputer kwantowy PIAST-Q, a fabryka AI PIAST-AI ma osiągnąć pełną gotowość w tym roku. Trójmiasto stawia na bezemisyjną energię z morskich farm wiatrowych i dysponuje superkomputerem Kraken w Centrum STOS. Łódź może pochwalić się symulatorem cyfrowym ARUZ i niższymi kosztami prowadzenia biznesu. GZM, trzeci wierzchołek trójkąta ICT Katowice – Wrocław – Łódź, ewoluuje od przemysłu ciężkiego w kierunku „AI fizycznej”, integrującej sztuczną inteligencję z robotyką i Smart City, czego przykładem jest hub gamingowo-technologiczny na terenach po kopalni Wieczorek.
Ośrodki wspierające – nisze i unikalne dane
Mniejsze miasta rozwijają AI w ściśle określonych niszach, które współgrają z lokalną gospodarką. Bydgoszcz i Rzeszów to miejsca, gdzie algorytmy trenowane są na danych z maszyn przemysłowych, silników lotniczych, sieci 5G i systemów wojskowych. Gorzów Wielkopolski, Kielce i Opole skupiają się na automatyzacji i optymalizacji Przemysłu 4.0 – testują rozwiązania na liniach produkcyjnych, w hutach, cementowniach i fabrykach elektroniki. Szczecin wykorzystuje swoje położenie nad Bałtykiem do rozwoju AI dla gospodarki morskiej i logistyki, a Toruń jest jednym z krajowych punktów big data. Białystok i Lublin dysponują unikalnymi zbiorami danych klinicznych, obrazowych i populacyjnych, co czyni je naturalnymi ośrodkami analityki medycznej, biologicznej i genomiki. Olsztyn koncentruje się na danych środowiskowych i rolniczych, współpracując z sektorem AgriTech i FoodTech.
Energia i infrastruktura – hamulec rozwoju?
Autorzy raportu podkreślają, że o konkurencyjności Polski w erze AI zadecyduje zdolność do zbudowania odpornego ekosystemu, w którym infrastruktura cyfrowa, regionalna gospodarka i system energetyczny wzajemnie się wzmacniają. – Bardzo ważny w kontekście nowoczesnych technologii jest aspekt energetyczny – wskazuje Marcin Klepacki. – Z jednej strony mówimy o mocy komputerów w petaflopsach, ale z drugiej strony w przestrzeni publicznej często pojawia się informacja o megawatach. To dlatego, że za tymi komputerami musi stać moc energetyczna – dodaje.
Eksperci ostrzegają, że po przekroczeniu pewnej skali głównym ograniczeniem rozwoju AI staje się infrastruktura energetyczna. Polska jest jeszcze na wczesnym etapie tej ścieżki, ale bez zdecydowanych działań w obszarze wytwarzania energii, rozbudowy sieci przesyłowych i dystrybucyjnych oraz rozwoju OZE rynek AI może napotkać trwałe bariery wzrostu. Wspólnym wyzwaniem dla wszystkich ośrodków – zwłaszcza wspierających – są też ograniczony dostęp do kapitału, odpływ kadr i niedostateczna dostępność infrastruktury o wysokiej mocy obliczeniowej.
Źródło: WNP.PL, Fot. DVC Designer / Shutterstock