Popyt na algorytmy AI jeszcze przed nami, ale jesteśmy na niego gotowi

Hossa dla dostawców usług AI w regionie Europy Środkowo-Wschodniej wciąż jeszcze przed nami. Potwierdzają to zgodnie oceny agencji badawczych w kwestii wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w Polsce.

Według EU AI Index (2022), adaptacja AI w Polsce jest na poziomie średnim w porównaniu z innymi krajami Unii Europejskiej. Z kolei raport McKinsey (2020) & Company sytuuje Polskę na wczesnym etapie w porównaniu z krajami zachodnimi. Jego autorzy wskazują, że ok. 18% polskich firm korzystało z technologii AI. Było to nieco poniżej średniej dla Europy Środkowo-Wschodniej.

RYNEK AI Z DUŻYMI PERSPEKTYWAMI WZROSTÓW

Natomiast według najnowszego, lipcowego raportu Komisji Europejskiej za 2023 rok, 3,7% polskich przedsiębiorstw wdrożyło sztuczną inteligencję. Plasuje to nasz kraj poniżej średniej UE wynoszącej 8%. Z kolei jedynie 19,3% organizacji wprowadziło analitykę danych. To znów plasuje nas poniżej średniej unijnej wynoszącej 33,2%.

Jeśli uzupełnić ten obraz faktem, że tylko 20% przedsiębiorstw nad Wisłą aktywnie wykorzystuje AI, a wiele innych planuje wdrożenie dopiero w najbliższych latach, nasuwa się wniosek, że w naszym kraju nadal jest wiele do zrobienia. To praca do wykonania zarówno po stronie dostawców (edukacja rynku), jak i przedsiębiorstw stojących w obliczu dalszych inwestycji w infrastrukturę i technologie wykorzystujące AI.

Palącym problemem pozostaje także niedobór wykwalifikowanej kadry. Jest to bolączka większości firm. Z drugiej strony – co optymistyczne – dynamiczny rozwój AI jest wspierany przez rosnące inwestycje w ten sektor. Polska przyciąga coraz więcej funduszy venture capital inwestujących w startupy zajmujące się AI. Dobrym kierunkiem są również programy rządowe, mające na celu promowanie AI, takie jak „Polska Platforma Przemysłu 4.0” oraz programy finansowane przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju (NCBR).

CZY DOSTĘP DO ZASOBÓW NADĄŻA ZA POPYTEM?

Jeśli chodzi o zasoby dostawców, to w OVHcloud obserwujemy uważnie rynek pod kątem zapotrzebowania na procesory GPU, ze względu na szerokie spektrum branż wykorzystujących te technologie i wymagających dużych mocy obliczeniowych, w których operują nasi klienci. Przykładami zastosowań są np. rozwiązania korzystające z algorytmów Machine Learning, blockchain czy gaming.

Część dostawców, którzy doświadczyli rozchwiania łańcuchów dostaw podczas pandemii, wyciągnęła konkretne wnioski. Braki w transporcie oraz w komponentach nauczyły rynek efektywniejszego wykorzystania dostępnych zasobów. W wypadku GPU np. poprzez lepszą optymalizację kodu lub wdrażanie zaawansowanych technik zarządzania obciążeniem, optymalizację algorytmów AI i modeli ML zmniejszających zapotrzebowanie na moc obliczeniową.

Myślę jednak, że jak w wielu przypadkach, najlepszym rozwiązaniem jest profilaktyka, a dostępność potrzebnych zasobów można np. z wyprzedzeniem sprawdzić u nas na stronie. Jeśli chodzi o chmurę publiczną oraz GPU, to zasoby OVHcloud – w konkretnych konfiguracjach – są dostępne od ręki.

Dlatego jesteśmy zdania, że najlepszą polityką efektywnego działania, również w obszarze dostępnych zasobów, jest bliska współpraca klient – dostawca.

Robert Paszkiewicz, dyrektor regionu Europy Środkowo-Wschodniej w OVHcloud