Sztuczna inteligencja kojarzy się przede wszystkim z algorytmami, modelami językowymi i danymi. Gdy korzystamy z narzędzi AI, widzimy gotową odpowiedź wygenerowaną w kilka sekund, ale rzadko zastanawiamy się, co musi wydarzyć się wcześniej, aby taki system mógł działać. Za każdą odpowiedzią generowaną przez AI stoją tysiące części, ogromna infrastruktura obliczeniowa oraz globalny łańcuch dostaw obejmujący surowce, energię i zaawansowane technologie produkcyjne.
Rozwój sztucznej inteligencji wymaga więcej niż dobrych modeli i odpowiednich danych. Potrzebne są specjalistyczne układy obliczeniowe, centra danych, stabilne źródła energii oraz materiały wykorzystywane w elektronice i infrastrukturze. Miedź, półprzewodniki, metale wykorzystywane w produkcji chipów czy dostęp do mocy obliczeniowej stały się elementami strategicznymi dla dalszego rozwoju AI.
Dlatego przyszłość sztucznej inteligencji nie zależy wyłącznie od laboratoriów badawczych i firm technologicznych. Obejmuje również kopalnie, fabryki półprzewodników, sektor energetyczny oraz globalne łańcuchy dostaw. W tym artykule opisujemy fizyczne zaplecze AI i powody, dlaczego zasoby, infrastruktura oraz technologia produkcji coraz silniej wpływają na kierunek rozwoju sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja zaczyna się od surowców
Rozwój sztucznej inteligencji jest ściśle związany z fizycznymi zasobami. Każdy model AI działa na serwerach wyposażonych w specjalistyczne układy obliczeniowe, które wymagają rozbudowanej infrastruktury energetycznej, elektronicznej i telekomunikacyjnej. To z kolei oznacza zapotrzebowanie na szereg surowców wykorzystywanych w produkcji półprzewodników, przewodów, systemów chłodzenia oraz sieci przesyłowych.
Szczególną rolę odgrywa miedź, która dzięki bardzo dobrym właściwościom przewodzącym jest wykorzystywana praktycznie na każdym etapie infrastruktury AI, np. w układach elektronicznych i serwerach, okablowaniu centrów danych oraz w transformatorach i sieciach elektroenergetycznych zasilających obiekty o dużym poborze mocy.
Znaczenie mają również inne surowce krytyczne. Produkcja nowoczesnych układów elektronicznych wymaga m.in. galu, germanu czy pierwiastków ziem rzadkich wykorzystywanych w wybranych komponentach elektronicznych i zaawansowanych technologiach. Choć przeciętny użytkownik AI nigdy ich nie zobaczy, bez nich nie byłoby możliwe wytwarzanie nowoczesnych półprzewodników i infrastruktury cyfrowej.
Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) zwraca uwagę, że transformacja cyfrowa i rozwój zaawansowanych technologii zwiększają znaczenie tzw. surowców krytycznych. O ile jeszcze kilka lat temu kojarzono je głównie np. z odnawialnymi źródłami energii, obecnie coraz częściej wskazuje się również ich rolę w rozwoju centrów danych, infrastruktury cyfrowej i sztucznej inteligencji.
Dlaczego AI potrzebuje GPU i półprzewodników?
Działanie modeli sztucznej inteligencji zależy od wyspecjalizowanego sprzętu. Kluczową rolę odgrywają tutaj procesory graficzne (GPU, Graphics Processing Units), które dzięki zdolności do równoległego wykonywania ogromnej liczby obliczeń lepiej radzą sobie z trenowaniem i uruchamianiem modeli AI niż tradycyjne procesory (CPU).
W przeciwieństwie do CPU, które zostały zaprojektowane do wykonywania wielu różnorodnych zadań sekwencyjnie, GPU potrafią jednocześnie przetwarzać tysiące działań. Ta architektura sprawia, że doskonale nadają się do obliczeń wykorzystywanych w uczeniu maszynowym. Współczesne modele generatywnej sztucznej inteligencji zawdzięczają swoją wydajność właśnie możliwości równoległego przetwarzania danych przez układy GPU.
Same procesory graficzne są jednak tylko jednym z elementów znacznie bardziej złożonego systemu. Zarówno GPU, jak i tradycyjne procesory CPU są zbudowane z układów scalonych, powszechnie nazywanych chipami. Ich podstawowym elementem są półprzewodniki, czyli materiały, najczęściej krzem, których właściwości elektryczne można ściśle kontrolować. To dzięki nim możliwe jest wykonywanie obliczeń.
Produkcja nowoczesnych chipów należy do najbardziej zaawansowanych procesów przemysłowych na świecie. Jednym z najważniejszych etapów jest litografia, czyli proces, w którym na cienkim krążku krzemu nanoszone są mikroskopijne wzory obwodów elektronicznych. Można go porównać do niezwykle precyzyjnego „drukowania” miliardów tranzystorów, których rozmiary mierzy się w nanometrach. Wytwarzanie takich układów wymaga ultraczystych pomieszczeń produkcyjnych, specjalistycznych materiałów oraz maszyn o wyjątkowej dokładności. Budowa jednej nowoczesnej fabryki półprzewodników to inwestycja liczona w dziesiątkach miliardów dolarów.
Jak wyjaśnia Semiconductor Industry Association (SIA), produkcja półprzewodników obejmuje wiele etapów, takich jak projektowanie układu, wytworzenie go na krzemowym waflu oraz testowanie i pakowanie gotowych chipów. Cały proces wymaga zaawansowanych technologii, globalnego łańcucha dostaw oraz współpracy dużej ilości wyspecjalizowanych firm.
Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową sprawiło, że układy GPU stały się jednym z najbardziej pożądanych zasobów w branży technologicznej. Korzystają z nich nie tylko twórcy modeli AI, lecz także operatorzy centrów danych, instytucje naukowe i przedsiębiorstwa rozwijające własne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Właśnie dlatego producenci chipów, tacy jak NVIDIA, AMD czy TSMC, odgrywają dziś kluczową rolę w globalnym ekosystemie AI.
Dlaczego Tajwan jest ważny dla rozwoju sztucznej inteligencji?
Skoro nowoczesne modele sztucznej inteligencji wymagają ogromnych ilości zaawansowanych układów GPU, pojawia się pytanie, kto właściwie je produkuje. Choć takie firmy jak NVIDIA czy AMD projektują swoje procesory, ich produkcją zajmują się wyspecjalizowane przedsiębiorstwa dysponujące odpowiednią technologią i infrastrukturą. Najważniejszym z nich jest Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) z siedzibą na Tajwanie.
TSMC to największy na świecie producent półprzewodników na zlecenie. Firma nie projektuje własnych procesorów, lecz wytwarza układy opracowane przez innych producentów, takich jak NVIDIA czy AMD. Zaawansowane technologie produkcyjne tej spółki są wykorzystywane w rozwiązaniach z zakresu sztucznej inteligencji, wysokowydajnych obliczeń, motoryzacji czy urządzeń mobilnych.
Produkcja najbardziej zaawansowanych chipów jest niezwykle wymagająca i wymaga wieloletnich inwestycji, specjalistycznej wiedzy oraz dostępu do urządzeń produkcyjnych. To sprawia, że tylko nieliczne przedsiębiorstwa na świecie są w stanie wytwarzać półprzewodniki w najbardziej zaawansowanych technologiach. Z tego powodu Tajwan odgrywa kluczową rolę w globalnym łańcuchu dostaw dla sztucznej inteligencji.
Rosnące znaczenie AI sprawia również, że wiele państw dąży do zwiększenia własnych możliwości produkcji półprzewodników. Stany Zjednoczone, Unia Europejska i Japonia realizują programy wspierające rozwój krajowego przemysłu półprzewodników oraz zachęcają producentów do budowy nowych fabryk. Celem jest ograniczenie ryzyka związanego ze skupieniem produkcji w jednym regionie świata.
Energia dla sztucznej inteligencji
Modele sztucznej inteligencji wymagają nie tylko zaawansowanych układów obliczeniowych, ale także ogromnych ilości energii elektrycznej. Zapytania kierowane do modelu AI są przetwarzane przez serwery, które wykonują miliony obliczeń w bardzo krótkim czasie. Im bardziej złożony model i większa liczba użytkowników, tym większe zapotrzebowanie na moc obliczeniową oraz energię.
Centra danych są wyspecjalizowanymi obiektami, w których znajdują się tysiące serwerów wyposażonych w procesory. Ich zadaniem jest nieprzerwane przetwarzanie oraz przechowywanie danych. Jednak same serwery to tylko część infrastruktury. Energia jest potrzebna również do zasilania systemów chłodzenia, urządzeń sieciowych, magazynów energii oraz zasilania awaryjnego. Utrzymanie odpowiedniej temperatury jest szczególnie istotne, ponieważ nowoczesne układy GPU generują znaczne ilości ciepła podczas wykonywania intensywnych obliczeń.
Jak wskazuje Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) w raporcie Energy and AI, rozwój sztucznej inteligencji staje się jednym z czynników wpływających na wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną ze strony centrów danych. Organizacja prognozuje, że w najbliższych latach zużycie energii przez centra danych będzie rosło, przede wszystkim za sprawą coraz szerszego wykorzystania AI oraz rozwoju usług cyfrowych.
Rosnące zapotrzebowanie na energię wpływa również na decyzje dotyczące lokalizacji nowych centrów danych. Operatorzy coraz częściej wybierają miejsca zapewniające dostęp do stabilnych źródeł energii oraz odpowiednio rozwiniętej infrastruktury elektroenergetycznej. Oznacza to, że rozwój sztucznej inteligencji jest coraz silniej powiązany nie tylko z branżą IT, ale również z sektorem energetycznym.
W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową najwięksi dostawcy usług chmurowych inwestują w rozbudowę centrów danych oraz infrastrukturę energetyczną. Coraz częściej rozwój AI planowany jest równolegle z inwestycjami w nowe źródła energii i modernizację sieci elektroenergetycznych.
Superkomputer Helios – polska infrastruktura dla AI
Skalę zasobów potrzebnych do rozwoju sztucznej inteligencji pokazuje przykład superkomputera Helios, uruchomionego w Akademickim Centrum Komputerowym Cyfronet AGH w Krakowie. Jest to obecnie jeden z największych systemów obliczeniowych w Europie, zaprojektowany do wykonywania złożonych obliczeń naukowych, analiz dużych zbiorów danych oraz zadań związanych ze sztuczną inteligencją. Jest on wykorzystywany do treningu modeli z rodziny Bielik.
Helios składa się z tysięcy wyspecjalizowanych układów obliczeniowych, które mogą pracować równolegle nad jednym zadaniem. Jego moc obliczeniowa to 37 petaflopsów. Taka wydajność jest potrzebna między innymi do trenowania dużych modeli AI, które wymagają przetwarzania ogromnych ilości danych.
Źródło: Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet AGH
Jedna z części systemu (partycja GPU) podczas pomiarów dla rankingu Green500 pobierała około 317 kW mocy. To pokazuje skalę energetyczną współczesnych systemów obliczeniowych. Dla porównania, przeciętny komputer osobisty pobiera zwykle kilkadziesiąt watów, co pokazuje różnicę między urządzeniem używanym na co dzień a infrastrukturą potrzebną do obsługi dużych modeli AI.
Superkomputer Helios został zaprojektowany z myślą o wysokiej efektywności energetycznej. W czerwcu 2024 r. Helios GPU zajął 3. miejsce w światowym rankingu Green500 najbardziej energooszczędnych superkomputerów, a w najnowszej edycji zestawienia z listopada 2025 r. zajął 8. miejsce.
Przykład Heliosa pokazuje, że rozwój sztucznej inteligencji wymaga nie tylko algorytmów i danych, ale również zaawansowanej infrastruktury fizycznej. Za możliwościami współczesnych modeli AI stoją tysiące procesorów, specjalistyczne systemy chłodzenia, szybkie sieci przesyłania danych oraz duże ilości energii.
Strategiczne znaczenie infrastruktury AI
O przyszłości sztucznej inteligencji nie decydują wyłącznie algorytmy i modele językowe. Równie istotny staje się dostęp do infrastruktury niezbędnej do ich tworzenia i uruchamiania, czyli surowce wykorzystywane w produkcji półprzewodników, układy GPU, centra danych i stabilne źródła energii.
Z tego powodu wiele państw uznaje rozwój infrastruktury związanej z AI za jeden z priorytetów gospodarczych. W ostatnich latach Stany Zjednoczone czy Unia Europejska uruchomiły programy wspierające rozwój krajowego przemysłu półprzewodników oraz inwestycje w nowoczesne centra danych. Celem jest zwiększenie odporności łańcuchów dostaw, rozwój własnych kompetencji technologicznych oraz ograniczenie zależności od pojedynczych dostawców.
Rośnie też znaczenie surowców krytycznych wykorzystywanych w produkcji elektroniki oraz infrastruktury energetycznej. Rozwój nowoczesnych technologii, w tym sztucznej inteligencji, zwiększa znaczenie stabilnych i odpornych łańcuchów dostaw surowców oraz energii. Oznacza to, że rozwój AI staje się wyzwaniem nie tylko dla branży technologicznej, ale również dla przemysłu, energetyki i polityki gospodarczej. To właśnie od dostępności infrastruktury obejmującej surowce, moce produkcyjne, energię i centra danych będzie w dużej mierze zależeć tempo rozwoju sztucznej inteligencji w kolejnych latach.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja może być postrzegana jako technologia oparta tylko na algorytmach i danych. W rzeczywistości jej rozwój zależy od znacznie szerszego systemu obejmującego surowce, półprzewodniki, zaawansowane układy obliczeniowe, centra danych oraz stabilną infrastrukturę energetyczną. Te elementy tworzą fizyczne zaplecze AI i umożliwiają powstawanie oraz działanie modeli.
Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową sprawia, że dostęp do surowców krytycznych, zaawansowanych technologii produkcji chipów oraz energii elektrycznej staje się jednym z kluczowych czynników wpływających na tempo rozwoju sztucznej inteligencji. Dlatego inwestycje w infrastrukturę cyfrową i przemysł półprzewodników mają znaczenie nie tylko dla sektora technologicznego, ale również dla gospodarki i konkurencyjności państw.
Choć użytkownicy AI najczęściej widzą jedynie prosty interfejs i odpowiedź wygenerowaną w kilka sekund, za każdym takim wynikiem stoi rozbudowany łańcuch technologii i zasobów rozwijanych przez wiele branż na całym świecie. Zrozumienie tego zaplecza pozwala spojrzeć na sztuczną inteligencję z szerszej perspektywy, nie tylko jako na przełomowe oprogramowanie.
