Jak wynika z opublikowanego przez Fortinet dokumentu „2023 Cloud Security Report”, w chmurze publicznej znajduje się już ponad połowa danych prawie 40% ankietowanych przedsiębiorstw. W ciągu najbliższych 12-18 miesięcy odsetek tych firm zwiększy się do 58%, co spowoduje, że wyzwań związanych z zabezpieczani...
W dobie szybko rozwijających się technologii Smart Home coraz więcej użytkowników poszukuje rozwiązań, które pozwolą na wygodne i centralne zarządzanie inteligentnymi urządzeniami w domu. Połączenie bramki FRITZ!Smart Gateway z głośnikami Amazon Echo i asystentem Alexa to prosty sposób na wprowadze...
W erze dynamicznej transformacji cyfrowej coraz więcej organizacji sięga po technologie dostępne na żądanie - takie jak chmura publiczna, SaaS czy generatywna sztuczna inteligencja (GenAI). Ich wspólnym celem jest zwiększenie zwinności, innowacyjności i konkurencyjności firm. Jednak, jak pokazuje najnowsze globa...
Współczesne środowiska IT stają się coraz bardziej wymagające. Firmy i instytucje muszą sprostać rosnącym oczekiwaniom w zakresie wydajności, elastyczności, bezpieczeństwa oraz zgodności z regulacjami. Tradycyjne modele zarządzania infrastrukturą IT coraz częściej okazują się niewystarczające, a konieczność szyb...
Firmy korzystają z centrów danych, aby sprawnie obsłużyć duże ilości ruchu przychodzącego i wychodzącego oraz umożliwić płynną komunikację między partnerami biznesowymi. Centra danych są jednak mocno rozproszone geograficznie. Umożliwia to szybsze i bardziej niezawodne połączenie użytkownikom z całego świata, of...
Osoby, które w ostatnich tygodniach planowały rozbudowę komputera o dodatkową pamięć RAM lub szybszy dysk SSD, mogły przeżyć niemałe zaskoczenie. Ceny komponentów pamięci RAM i dysków wyraźnie poszły w górę, a wszystko wskazuje na to, że nie jest to chwilowa korekta, lecz efekt głębszych zmi...
W 2026 roku firmy mogą zmierzyć się z najbardziej wymagającym etapem rozwoju sztucznej inteligencji - nie technicznym, lecz ekonomicznym. Rosnące koszty dostępu do modeli LLM, presja regulacyjna oraz złożoność infrastruktury obsługującej AI sprawią, że entuzjazm związany z automatyzacją ustąpi miejsca pytaniom o trwałość i opłacalność wdrożeń.
Przez ostatnie lata wiele zastosowań AI powstawało w warunkach sprzyjającej ekonomii - przy relatywnie niskich cenach dostępu do API oraz szerokiej dostępności mocy obliczeniowej. Jednak, jak wskazują eksperci z Progress Software, obecne modele cenowe mogą nie być długoterminowo utrzymywalne. Jeśli subsydiowane ceny wzrosną, a darmowe lub nisko wycenione usługi zostaną ograniczone, firmy będą musiały szybko przeliczyć rentowność wielu inicjatyw bazujących na sztucznej inteligencji.
Jedna z prognoz rynkowych wskazuje wprost na możliwość gwałtownego, nawet kilkukrotnego wzrostu cen dostępu do interfejsów API modeli językowych. Dla firm, które wdrożyły rozbudowane procesy operacyjne na bazie zewnętrznych modeli, może to oznaczać konieczność istotnej weryfikacji budżetów.
"Problem nie polega wyłącznie na cenie pojedynczego zapytania skierowanego do danego modelu LLM. Wraz ze skalą rośnie ilość przetwarzanych danych, integracji oraz mechanizmów monitoringu. Projekty, które przy obecnych kosztach wydają się efektywne, mogą stracić uzasadnienie ekonomiczne, jeśli ceny infrastruktury AI wzrosną trzykrotnie lub czterokrotnie" - tłumaczy Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.
Dlatego coraz większego znaczenia nabiera zarządzanie kosztami: monitorowanie zużycia tokenów, budżetowanie wykorzystania modeli LLM, tworzenie rozwiązań pozwalających na łatwą zmianę dostawcy modeli oraz łączenie tych komercyjnych z bazującymi na otwartym kodzie źródłowym. AI przestaje być eksperymentem technicznym - staje się elementem struktury kosztowej przedsiębiorstwa.
Równolegle z presją ekonomiczną rośnie złożoność infrastruktury obsługującej systemy AI. Środowiska wykorzystujące klastry kart graficznych, bazy wektorowe, usługi realizujące wnioskowanie modeli oraz środowiska do ich trenowania. Tego typu architektury są znacznie bardziej wymagające niż tradycyjne obciążenia IT, a mimo to często zarządza się nimi przy użyciu narzędzi zaprojektowanych z myślą o dużo prostszych środowiskach.
"W praktyce oznacza to konieczność budowy warstwy „AI-managed AI infrastructure” - systemów sztucznej inteligencji, które monitorują kondycję modeli LLM, kontrolują ich wydajność, wykrywają degradację jakości oraz automatyzują reagowanie na incydenty. Bez takiego podejścia skalowanie środowisk AI może prowadzić do wzrostu kosztów, spadku niezawodności oraz trudności w utrzymaniu zgodności regulacyjnej" - mówi ekspert Progress Software.
To przesunięcie ciężaru z samego modelu na infrastrukturę jest kluczowe. W 2026 roku przewagę zyskają te firmy, które potraktują AI jako element architektury - z pełnym monitoringiem, kontrolą dostępu, procedurami śledzenia pochodzenia danych oraz mechanizmami odporności.
Eksperci Progress podkreślają w prognozach dotyczących infrastruktury sztucznej inteligencji, że przyszłość nie należy do całkowicie autonomicznych systemów, lecz do modelu, w którym kluczową rolę zachowuje człowiek. AI może generować kod, proponować zmiany czy automatyzować powtarzalne zadania, jednak strategiczne decyzje, zarządzanie ryzykiem i zapewnienie zgodności z przepisami prawa pozostają domeną ludzi.
Coraz większe znaczenie zyskuje także podejście bazujące na wyspecjalizowanych mikroagentach - systemach AI realizujących konkretne, powtarzalne zadania przy ograniczonym zakresie ryzyka. Zamiast budować jedną wszechstronną warstwę autonomii, firmy będą rozwijać zestawy mniejszych, kontrolowanych rozwiązań automatyzujących.
Rok 2026 może więc być momentem profesjonalizacji korzystania z AI. Zwyciężą nie te przedsiębiorstwa, które wdrożyły najwięcej modeli, lecz te, które przygotowały się na ekonomiczne wstrząsy, regulacyjne wymogi i infrastrukturalną złożoność. Sztuczna inteligencja będzie nadal wpływać na zarządzanie infrastrukturą, ale już nie w warunkach początkowego entuzjazmu, lecz dojrzałej kalkulacji.
Źródło: Progress Software
