Od eksperymentów do opłacalności ekonomicznej: Deeptech 2026 jako decydujący punkt zwrotny

Koniec chatbotów? Czy autonomiczni agenci AI przejmą globalną gospodarkę od 2026 roku?

Podczas gdy lata 2023-2025 charakteryzowały się globalnym szumem wokół generatywnej sztucznej inteligencji, chatbotów i teoretycznych możliwości, rok 2026 oznacza fundamentalną zmianę: DeepTech opuszcza sferę naukowej ciekawości i przekształca się w twardą infrastrukturę ekonomiczną. Era „proof-of-concept” dobiegła końca; rozpoczyna się faza skalowania przemysłowego, w której technologia nie jest już oceniana pod kątem jej innowacyjności, lecz bezlitośnie pod kątem jej opłacalności ekonomicznej.

Ta transformacja jest napędzana cichą, ale radykalną rewolucją: przejściem od inteligencji wspomagającej do autonomicznych agentów. Systemy sztucznej inteligencji nie są już jedynie narzędziami oczekującymi na ludzkie uwagi, lecz stają się niezależnymi graczami rynkowymi, podejmującymi decyzje, negocjującymi zasoby i optymalizującymi procesy – często wydajniej niż jakikolwiek człowiek. Ta nowa autonomia zmienia jednak zasady gry dla całej branży. Przenosi ona punkt ciężkości z czystej mocy obliczeniowej na efektywność energetyczną, czyni energię elektryczną najcenniejszym zasobem i podnosi „zaufanie” z miękkiego czynnika do technicznie weryfikowalnej konieczności.

Dla Europy jako lokalizacji biznesowej, a zwłaszcza dla niemieckich MŚP, scenariusz ten stanowi zmienną mieszankę ryzyka i szans. Uwięzione między progresywnymi przepisami, takimi jak ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act), a brakiem suwerennej infrastruktury sprzętowej, firmy muszą teraz zdecydować, jak konkurować w świecie, w którym suwerenność danych i dostępność energii decydują o pozycji lidera na rynku. Poniższy tekst dogłębnie analizuje, jak ta dynamika będzie się rozwijać w 2026 roku i dlaczego technologie DeepTech są kluczowym czynnikiem wpływającym na przyszłą konkurencyjność.

Z laboratorium do bilansu: dlaczego DeepTech wymusi radykalną zmianę w kierunku rentowności w 2026 r

DeepTech, czyli „głęboka technologia”, odnosi się do klasy firm i innowacji opartych na fundamentalnych przełomach naukowych i przełomowych innowacjach inżynieryjnych. W przeciwieństwie do cyfrowych modeli biznesowych, które często optymalizują istniejące procesy (np. nowa aplikacja dostawcza), DeepTech dąży do tworzenia fundamentalnie nowych możliwości technologicznych. Innowacje te, często charakteryzujące się długimi cyklami rozwoju, wysokimi wymaganiami kapitałowymi i silnym naciskiem na własność intelektualną, taką jak patenty, mają potencjał zrewolucjonizowania całych branż i rozwiązania poważnych wyzwań społecznych w takich obszarach jak zdrowie, klimat i energetyka.

Doskonałym przykładem dynamiki i znaczenia technologii DeepTech jest sztuczna inteligencja (AI). Kluczowe jest jednak wyraźne rozróżnienie: DeepTech w kontekście AI oznacza rozwijanie samej technologii bazowej – czy to poprzez opracowywanie nowych algorytmów, trenowanie fundamentalnych modeli bazowych (takich jak GPT), czy tworzenie specjalistycznego sprzętu. Kontrastuje to z samym zastosowaniem AI, gdzie istniejące modele są wykorzystywane do tworzenia konkretnego produktu, takiego jak chatbot do obsługi klienta. Choć oba te aspekty są cenne, istota DeepTech tkwi w tworzeniu fundamentalnej, przełomowej technologii, która przesuwa granice możliwości.

Ostatnia granica przed masową produkcją: systemy autonomiczne jako prawdziwi gracze biznesowi

Nadchodzący rok, 2026, oznacza przejście branży z fazy teoretycznych możliwości do fazy operacyjnej konieczności. Po latach wdrożeń pilotażowych i fragmentarycznych testów, sztuczna inteligencja, wysoce wyspecjalizowane architektury komputerowe i zdecentralizowane systemy infrastrukturalne łączą się, aby stworzyć nowy poziom zdolności produkcyjnych. Era eksperymentów laboratoryjnych i proof-of-concept dobiega końca – rozpoczyna się era skalowania.

Centralny punkt zwrotny leży w fundamentalnej transformacji systemów AI: przestają one być asystentami, a stają się autonomicznymi decydentami. Systemy te nie negocjują już według predefiniowanych reguł, lecz podejmują decyzje w oparciu o informacje kontekstowe, prowadzą złożone negocjacje i koordynują procesy całkowicie niezależnie. Eksperci nazywają to przejściem od inteligencji reaktywnej do proaktywnej agentyczności. Transformacja ta opiera się na trzech filarach: niezawodnych mechanizmach weryfikacji danych, nowo stworzonych architekturach zaufania oraz ekstremalnej wydajności sprzętowej.

Potencjał ekonomiczny tej transformacji jest wyjątkowo ogromny. Analitycy z firmy badawczej Gartner przewidują, że do 2028 roku dziewięć na dziesięć transakcji biznesowych między firmami będzie inicjowanych i realizowanych przez autonomiczne systemy sztucznej inteligencji – skumulowany wolumen transakcji przekracza 15 bilionów dolarów, w całości administrowany przez maszyny. Wynikająca z tego redukcja kosztów transakcyjnych i strat wynikających z tarcia mogłaby wygenerować oszczędności rzędu co najmniej 50% w modelach biznesowych zorientowanych na usługi do 2027 roku. To kluczowy sygnał dla niemieckiego przemysłu i europejskiego obszaru gospodarczego: firmy, które nie rozwiną tej autonomicznej zdolności, zostaną wyeliminowane z rynku.

Napędza tę rewolucję autonomii kilka równoległych zmian ekonomicznych. Pierwszą z nich jest ponowna ocena znaczenia „efektywności ekonomicznej”. Era dużych modeli ogólnego przeznaczenia dobiegła końca – nie dlatego, że są przestarzałe, ale dlatego, że są nieekonomiczne. Miarą ekonomiczną, która ma znaczenie, jest „koszt jednostki operacyjnej” lub „koszt wnioskowania”, a nie „rozmiar modelu”. Koszty wnioskowania dla modeli językowych na poziomie wydajności GPT-3.5 spadły ponad 280-krotnie między listopadem 2022 a październikiem 2024 roku. Ten drastyczny spadek kosztów nie był wynikiem pojedynczego przełomu, ale raczej połączenia 30-procentowego wzrostu wydajności sprzętu i 40-procentowej poprawy efektywności energetycznej rocznie.

Drugim jest demontaż „paradygmatu scentralizowanego w chmurze”. Infrastruktura sztucznej inteligencji staje się rozproszona. Zamiast wykonywania wszystkich obliczeń w ogromnych megacentrach danych, pojawiają się wyspecjalizowane architektury sprzętowe, umożliwiające obliczenia blisko źródła danych. Rynek sztucznej inteligencji brzegowej (inteligencji na obrzeżach sieci) rośnie w średnim rocznym tempie 21,84% i przewiduje się, że do 2035 roku wzrośnie z obecnej wartości nieco poniżej 9 miliardów dolarów do ponad 66 miliardów dolarów. To znacznie więcej niż trend sprzętowy – to fundamentalna restrukturyzacja sposobu, w jaki globalna gospodarka przetwarza dane.

Trzecia zmiana to redystrybucja władzy w obrębie samej infrastruktury. Wieloletni model hipercentralizowanej chmury, zdominowany przez garstkę megakorporacji, takich jak Amazon Web Services, Google Cloud i Microsoft Azure, zostanie uzupełniony, a następnie częściowo zastąpiony modelami zdecentralizowanymi, regionalnymi i krajowymi, począwszy od 2026 roku. Organizacje inwestują obecnie znaczne środki w rozproszone geograficznie centra danych, rozwiązania kolokacyjne w swoich regionach oraz lokalnie zarządzaną infrastrukturę AI. Nie jest to motywacja czysto techniczna ani czysto ekonomiczna – to deklaracja geopolityczna. Ta transformacja materializuje się w ramach prawnych, takich jak unijna ustawa o sztucznej inteligencji (EU AI Act) i nadchodząca ustawa o chmurze obliczeniowej i rozwoju sztucznej inteligencji (Cloud and AI Development Act), które wymagają suwerenności nad danymi i infrastrukturą.

Warstwa zaufania: nowy rynek dla starych problemów

Podczas gdy poprzednie fazy rozwoju branży AI koncentrowały się na skalowaniu parametrów modeli i przyspieszaniu procesów obliczeniowych, rok 2026 stawia czoła innemu, egzystencjalnemu pytaniu: Jak można zaufać systemowi, którego nawet jego twórca nie jest w stanie w pełni zrozumieć?

To nie jest pytanie filozoficzne – to pilna konieczność biznesowa. Autonomiczny system, który podejmuje błędne decyzje lub może być manipulowany, stanowi ryzyko, a nie korzyść. Właśnie dlatego pojawiają się zupełnie nowe warstwy infrastruktury, które technicznie ugruntowują zaufanie. Ta infrastruktura zaufania obejmuje systemy automatycznej weryfikacji treści generowanych przez sztuczną inteligencję, protokoły kryptograficznego uwierzytelniania tożsamości urządzeń oraz matematyczne dowody integralności przepływów danych. Rzeczywistość biznesowa pokazuje, że ta warstwa zaufania staje się nowym fundamentem ekonomicznym.

Firmy inwestują obecnie znaczne środki w infrastrukturę klucza publicznego (PKI), zdecentralizowane systemy zarządzania tożsamością oraz mechanizmy uwierzytelniania oparte na blockchainie. Nie jest to niczym egzotycznym, lecz pilną koniecznością operacyjną. Firmy zajmujące się bezpieczeństwem podkreślają, że tradycyjne mechanizmy uwierzytelniania oparte na hasłach są w zupełności wystarczające dla autonomicznych systemów sztucznej inteligencji (AI) działających z prędkością maszynową. Sztuczna inteligencja (AI) zdolna do wykrywania systematycznych słabości w uwierzytelnianiu może wykonywać ruchy poziome w sieciach z wykładniczo większą prędkością.

Europejskie regulacje napędzały ten rozwój – nie bez powodu. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) nakazuje pełną zgodność systemów wysokiego ryzyka od sierpnia 2026 r., z długą listą wymagań: solidność techniczna, cyberbezpieczeństwo najwyższego poziomu, sprawdzona dokładność i stały nadzór ludzki. W przypadku systemów ogólnego przeznaczenia – tj. dużych modeli językowych – od sierpnia 2025 r. zaczną obowiązywać szczegółowe wymogi dotyczące przejrzystości i sprawozdawczości, gdy tylko zostaną zidentyfikowane ryzyka systemowe. Rozporządzenie to nie tylko stwarza obciążenia związane z przestrzeganiem przepisów, ale także tworzy nowe rynki. Firmy oferujące infrastrukturę zaufania – systemy zarządzania certyfikatami, uwierzytelniania danych i weryfikacji integralności modeli – stają się kluczowymi dostawcami.

Jednocześnie pojawiają się alternatywne modele finansowania sztucznej inteligencji (AI), oparte na zdecentralizowanych systemach i technologiach blockchain. Platformy takie jak SingularityNET i inne umożliwiają handel modelami AI, zasobami obliczeniowymi i zbiorami danych na otwartych, zdecentralizowanych rynkach, koordynowany za pomocą inteligentnych kontraktów i nagradzany kryptotokenami. Systemy te nie są jeszcze powszechne i mają istotne słabości techniczne, ale odpowiadają na rosnące zapotrzebowanie rynku: dostęp do wyspecjalizowanej sztucznej inteligencji bez uzależnienia od platform amerykańskich lub chińskich.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Sama infrastruktura staje się wąskim gardłem gospodarki

Kontrintuicyjne, ale kluczowe zjawisko kształtuje najbliższą przyszłość: podczas gdy układów scalonych jest pod dostatkiem, energia elektryczna staje się najważniejszym zasobem. Nowa generacja modeli sztucznej inteligencji wymaga wykładniczego wzrostu mocy obliczeniowej. Szkolenie pojedynczego, dużego modelu językowego już teraz zużywa kilka megawatów energii elektrycznej dziennie. Wnioskowanie w czasie rzeczywistym dla milionów użytkowników wymaga stabilnego, ciągłego i wydajnego źródła zasilania.

To już powoduje geograficzną reorganizację globalnej infrastruktury. Firmy przenoszą swoje klastry AI do regionów z niezawodną i niedrogą energią elektryczną. Firmy technologiczne zawierają bezpośrednie umowy z elektrowniami jądrowymi lub kupują energię elektryczną z farm wiatrowych. Ten rozwój sytuacji ma nie tylko konsekwencje techniczne, ale także makroekonomiczne. Rentowność operacji AI jest bezpośrednio powiązana z kosztami energii elektrycznej. Kraje lub regiony z dużą ilością taniej energii elektrycznej stają się globalnymi supermocarstwami w dziedzinie AI, podczas gdy inne są marginalizowane.

Technicznym rozwiązaniem jest przetwarzanie heterogeniczne. Zamiast jednorodnych klastrów GPU – gdzie wszystkie obliczenia są wykonywane na identycznych procesorach graficznych – firmy łączą wyspecjalizowany sprzęt: procesory CPU do obliczeń tradycyjnych, procesory GPU do przetwarzania równoległego, procesory TPU do zadań specjalistycznych oraz wyspecjalizowane akceleratory dla poszczególnych typów modeli. To maksymalizuje wydajność i minimalizuje zużycie energii w przeliczeniu na operację. Wymaga to jednak zupełnie nowych systemów orkiestracji, nowych modeli programowania i nowo opracowanej wiedzy specjalistycznej. Rynek oprogramowania infrastruktury AI – narzędzi do orkiestracji zasobów heterogenicznych – gwałtownie się rozwinął i sam stał się krytycznym wąskim gardłem.

Na szczególną uwagę zasługuje jeden konkretny przypadek: wnioskowanie w sztucznej inteligencji. Po wytrenowaniu modeli języka ogólnego, muszą być one wykorzystywane miliony razy dziennie. Tradycyjnie odbywa się to na procesorach GPU – tych samych, które są używane do trenowania. Jednak w przypadku czystej inferencji, procesory GPU są nieefektywne. Zużywają o wiele za dużo energii w stosunku do faktycznej pracy obliczeniowej. Analitycy pokazują, że procesory CPU – konwencjonalne procesory – często zapewniają o 19% lepszą przepustowość w przypadku inferencji w sztucznej inteligencji, zużywając zaledwie 36% mocy systemu opartego na GPU. Może to brzmieć jak szczegół techniczny, ale stanowi fundamentalną zmianę w ekonomice infrastruktury. Wnioskowanie, a nie trenowanie, odpowiada za 85% wszystkich obciążeń AI. Przejście na inferencję opartą na procesorach CPU miałoby globalne konsekwencje dla zużycia energii.

Suwerenność, regulacja i zdecentralizowana gospodarka

Europejski i niemiecki krajobraz regulacyjny uległ transformacji w ciągu ostatnich 18 miesięcy. Przepisy o ochronie danych, pierwotnie przeznaczone dla danych użytkowników – RODO, NIS-2 i nadchodząca ustawa o rozwoju chmury obliczeniowej i sztucznej inteligencji – stają się obecnie przepisami dotyczącymi infrastruktury. Zasadniczo przepisy te stanowią: Nie możesz przechowywać swojej infrastruktury sztucznej inteligencji w czarnych skrzynkach, które Cię kontrolują. Musisz wiedzieć, gdzie znajdują się Twoje dane, jak są przetwarzane i kto ma do nich dostęp.

Prowadzi to do zmiany rozumienia pojęcia „chmura obliczeniowa”. Rozwiązania w chmurze publicznej – delegowanie wszystkich zadań do AWS lub Google Cloud – stają się dla wielu firm niemożliwe ze względów regulacyjnych. Zamiast tego pojawiają się hybrydowe modele chmury: wrażliwe dane pozostają lokalnie lub w infrastrukturze hostowanej w Europie; mniej wrażliwe obciążenia można zlecić globalnej chmurze. Firmy inwestują obecnie w wewnętrzne możliwości sztucznej inteligencji, budują małe centra danych i nawiązują współpracę z europejskimi dostawcami usług chmurowych.

Prowadzi to do opłacalności modeli językowych specyficznych dla danej dziedziny. Uniwersalny, szeroko zakrojony model językowy jest wysoce nieefektywny i kosztowny w przypadku specjalistycznych zastosowań – takich jak finanse, medycyna czy prawo. Model specjalnie wytrenowany na danych medycznych jest dokładniejszy, tańszy, łatwiejszy w monitorowaniu i prostszy w klasyfikacji dla celów regulacyjnych. Gartner przewiduje, że do 2028 roku ponad 50% wszystkich generatywnych modeli sztucznej inteligencji wykorzystywanych przez firmy będzie specyficznych dla danej dziedziny. Oznacza to przejście od scentralizowanej, uniwersalnej innowacji do zdecentralizowanego, wyspecjalizowanego tworzenia wartości.

Rzeczywistość autonomii w przemyśle i handlu

Fabryki i systemy zarządzania magazynami od lat stanowią poligon doświadczalny dla systemów autonomicznych. Do 2026 roku projekty pilotażowe staną się standardem. Systemy transportu bezzałogowego – automatycznie sterowane pojazdy (AGV) i autonomiczne roboty mobilne (AMR) – są już wdrażane w milionach egzemplarzy w magazynach i fabrykach. Roboty przemysłowe z systemami wizyjnymi sterowanymi przez sztuczną inteligencję wykonują złożone zadania montażowe. Skumulowane inwestycje w robotyczną automatyzację procesów i robotykę współpracującą przynoszą obecnie wymierne korzyści ekonomiczne.

Jednak istotniejsza transformacja jest bardziej subtelna: autonomiczna optymalizacja samych procesów produkcyjnych staje się operacyjna. Inteligentne Systemy Zarządzania Produkcją (MES) analizują dane z maszyn, magazynów i łańcuchów dostaw w czasie rzeczywistym i dynamicznie dostosowują plany produkcji. Uczenie maszynowe oparte na danych produkcyjnych umożliwia predykcyjną konserwację (konserwacja jest przeprowadzana przed wystąpieniem awarii), optymalne wykorzystanie mocy produkcyjnych i znaczną redukcję liczby braków. Firmy już teraz odnotowują wzrost wydajności o 10–15% i redukcję nieplanowanych przestojów maszyn o 20–30%.

Sektor handlu detalicznego przechodzi podobne transformacje. Inteligentne systemy zarządzania zapasami nie opierają się już na historycznych danych sprzedażowych, lecz na sygnałach w czasie rzeczywistym – wydarzeniach lokalnych, wzorcach pogodowych, dynamice popytu – aby optymalizować poziomy zapasów. Duże sieci handlowe korzystają już z systemów dystrybucji opartych na sztucznej inteligencji, które obliczają spersonalizowane poziomy zapasów dla każdego sklepu. Sprzedawcy detaliczni zgłaszają znacznie niższe koszty magazynowania, mniej braków (braków w zapasach) i mniejsze straty z tytułu przestarzałych produktów.

Sam model ekonomiczny ulega zmianie. Tradycyjna automatyzacja wymaga ogromnych nakładów inwestycyjnych – fabryki muszą zostać przebudowane pod roboty, logistyka magazynowa musi zostać przeprojektowana. To ogranicza dostęp do automatyzacji do dużych firm. Jednak nowe modele – Robotyka jako usługa (RaaS) – przekształcają nakłady inwestycyjne w koszty operacyjne. Średniej wielkości firma może teraz wynajmować roboty zamiast je kupować i testować automatyzację bez długoterminowych zobowiązań. To demokratyzuje automatyzację i otwiera segmenty rynku, które wcześniej były niedostępne.

Kontekst geopolityczny i energetyczny

Jedna z pomijanych rzeczywistości ekonomicznych: przyszła konkurencyjność nie jest ograniczona przez moc GPU – jest wystarczająca liczba chipów. Jest ograniczona przez energię elektryczną. To nie jest teoria – to już fakt operacyjny. Dostawcy usług w chmurze informują, że mają tysiące możliwości zakupu nowych klastrów GPU, ale nie mają miejsca na ich podłączenie, ponieważ lokalne sieci energetyczne są przeciążone.

Prowadzi to do nowej logiki geograficznej. Centra danych są zlokalizowane tam, gdzie dostępne jest bezpieczne i ekonomiczne źródło energii. Islandia, z obfitymi zasobami energii geotermalnej, oraz Norwegia i Szwecja, z ich energią wodną, ​​stają się globalnymi centrami sztucznej inteligencji (AI). Kraje z niestabilnymi lub drogimi sieciami energetycznymi są wypierane z globalnej konkurencji w zakresie infrastruktury AI. Ma to głębokie implikacje geopolityczne: sektor energetyczny jest teraz infrastrukturą AI.

Stany Zjednoczone inwestują ogromne środki w infrastrukturę energetyczną i regionalne klastry centrów danych. Chiny robią to samo. Europa jest rozdrobniona. Niemcy i Europa kontynentalna mają przewagę koncepcyjną – wysokie standardy regulacyjne, wiedzę techniczną i istniejącą bazę przemysłową – ale poważną wadę strukturalną: rozdrobnioną infrastrukturę energetyczną, wysokie koszty energii elektrycznej i brak scentralizowanego planowania potrzeb obliczeniowych AI. To nie jest problem, który firmy technologiczne mogą rozwiązać – wymaga on strategii krajowej i europejskiej.

Stanowisko europejsko-niemieckie: regulacja bez władzy

Niemcy i Europa znajdują się w paradoksalnej sytuacji strategicznej. Unia Europejska uchwaliła pierwsze na świecie kompleksowe ramy regulacyjne dla sztucznej inteligencji (AI) – ustawę o AI (AI Act). Ramy te wyznaczają wysokie standardy bezpieczeństwa, przejrzystości i rozliczalności. Regulacja ta stwarza potencjalną przewagę konkurencyjną – europejskie firmy, które będą w stanie sprostać tym standardom, staną się „liderami zaufania” na rynkach globalnych. Przedsiębiorstwa i konsumenci poszukujący zaufania do systemów AI mogą preferować rozwiązania europejskie.

Jednak bez odpowiedniej infrastruktury ta przewaga jest ograniczona i niestabilna. W Europie brakuje porównywalnych dostawców infrastruktury AI, takich jak AWS, Google Cloud, Alibaba Cloud czy nowe chińskie alternatywy. Europejskie firmy polegają na infrastrukturze zewnętrznej – głównie amerykańskich lub chińskich dostawcach usług chmurowych. Oznacza to, że europejskie firmy nie mają fizycznej kontroli, która gwarantowałaby zgodność ze standardami wymaganymi przez europejskie przepisy. To tworzy prawdziwy paradoks zaufania.

Strategiczna odpowiedź: europejskie fabryki AI i suwerenna infrastruktura AI. Istnieją inicjatywy – unijny program obliczeniowy AI, zapowiedź europejskich fabryk chipów, niemieckie i francuskie inwestycje w krajowe centra danych – mające na celu zniwelowanie tej luki. Czas jednak gra kluczową rolę. Rok 2026 będzie kluczowy. Jeśli rok 2026 minie bez uruchomienia znaczącej europejskiej infrastruktury AI, Europa pozostanie w tyle, zarówno pod względem technologicznym, jak i strategicznym.

Przed niemieckimi MŚP otwiera się ważna szansa. Większość średnich firm nie może inwestować w niezależną, globalną infrastrukturę AI. Mogą jednak wdrażać agentów AI na własnym sprzęcie lub w europejskiej, zgodnej z przepisami infrastrukturze chmurowej. Wymaga to zupełnie nowych kategorii usług – udostępniania możliwości AI małym zespołom, doradztwa w zakresie suwerenności danych oraz niestandardowego szkolenia modeli w oparciu o dane zastrzeżone – które jeszcze nie istnieją w tej formie.

Pozycja zmiany: Quo Vadis Deeptech w 2026 roku

Podsumowując: rok 2026 to rok, w którym głęboka technologia przejdzie z laboratoriów i projektów pilotażowych do masowej produkcji i na skalę rynkową. Technologie, z którymi eksperymentowano w latach 2023-2025, są obecnie wdrażane na masową skalę. Wskaźniki ekonomiczne drastycznie spadają. Wzrost wydajności systemów autonomicznych przekłada się z teorii na operacyjne, mierzalne korzyści ekonomiczne.

Jednocześnie ujawniają się krytyczne wąskie gardła. Nie chodzi o sprzęt – chipów jest pod dostatkiem. Nie chodzi o oprogramowanie – modele sztucznej inteligencji są coraz bardziej dostępne. Wąskimi gardłami są: energia elektryczna (gdzie będzie zlokalizowana następna infrastruktura), infrastruktura zaufania (jak zagwarantować niezawodność sztucznej inteligencji) i suwerenność danych (jak utrzymać kontrolę). Te pytania zmieniają sposób planowania infrastruktury, projektowania regulacji i dokonywania strategicznych inwestycji firm w sztuczną inteligencję.

Rok 2026 będzie rokiem, w którym autonomia stanie się normą. To już nie spekulacja ani science fiction – to będzie nowa operacyjna i ekonomiczna podstawa globalnej gospodarki.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc