Wzrost zapotrzebowania na obliczenia równoległe — od trenowania i inferencji modeli generatywnych, przez HPC, po przetwarzanie w chmurze i przemysł — napędza dziś globalny rynek GPU. Wartość rynku procesorów graficznych w 2024 r. szacowana jest na ok. 75,77 mld dol., a do 2029 r. ma wzrosnąć do 274,2 mld dol. Średnioroczny wzrost całego segmentu oceniany jest na 28,6 proc. w horyzoncie 2024–2032, przy jednoczesnej prognozie istotnej luki popytowo-podażowej — w 2025 r. zapotrzebowanie na GPU może przewyższyć podaż o ok. 30 proc. Skalę trendu widać również po wynikach lidera. Łączne przychody Nvidii za 2024 r. wyniosły 60,9 mld dol. (wzrost o 126 proc. rok do roku), a udział spółki w globalnym rynku GPU w trzecim kwartale 2024 r. sięgnął ok. 90 proc.
Za liczbami stoją czynniki strukturalne. Nowoczesne modele AI — od ChatGPT, Gemini i Copilota po Groka, DeepMind i polskiego Bielika — pracują na tysiącach układów jednocześnie. Do tego dochodzą motywy geopolityczne i regulacyjne, jak np. ograniczanie ryzyk wynikających z napięć międzynarodowych i restrykcji eksportowych, dążenie do suwerenności technologicznej, potrzeba lokalnego przetwarzania wrażliwych danych oraz prosta prawda o przewadze konkurencyjnej — dostęp do mocy obliczeniowej ma bezpośrednie przełożenie na tempo innowacji.
Sprawdź też: Jak dziś buduje się start-upy AI. Przypadek You.com i dlaczego nawet po “porażce” można zostać z wyceną rzędu 1,5 mld dol.
F.I.N. Najpotężniejsza suwerenna Fabryka AI w regionie
Rynek GPU as a Service rośnie jeszcze szybciej niż sprzedaż samych układów. Jego wartość szacuje się dziś na 3,80–4,31 mld dol., a do 2027 r. prognozy mówią o ok. 55 mld dol. Wzrost usług wynajmu GPU w chmurze w latach 2024–2030 ma sięgać 35–40 proc. CAGR. Dominują hiperskalerzy — Microsoft, AWS i Google odpowiadają łącznie za 70–80 proc. rynku, ale dynamicznie rośnie segment tzw. nanoclouds (20–30 proc. udziału), reprezentowany przez graczy takich jak CoreWeave czy Lambda. Na tej mapie pojawia się gracz z Polski. Beyond.pl jest pierwszym i jedynym dostawcą z Europy Środkowo-Wschodniej, który komercyjnie oferuje usługę GPUaaS na bazie najnowszych systemów Nvidia DGX B200. To duże osiągnięcie.
|
mat. prasowe
3 września 2025 r. Beyond.pl potwierdził pełną operacyjność superkomputera F.I.N. — technologicznego serca Fabryki AI w Poznaniu. To najdalej idąca prywatna inwestycja w infrastrukturę AI w Polsce i CEE. Klaster został zbudowany w referencyjnej architekturze Nvidia DGX SuperPOD, z kartami Nvidia B200, siecią Nvidia Quantum-2 InfiniBand i pamięcią masową Pure Storage FlashBlade. Użytkownicy otrzymują dostęp do Nvidia AI Enterprise — platformy obejmującej zestaw bibliotek, narzędzi i usług do trenowania oraz wdrażania modeli, włącznie z szeroką paletą wstępnie przetrenowanych rozwiązań.
— Z dumą potwierdzamy, że nasz superkomputer oparty na technologii Nvidia jest już w pełni operacyjny. To osiągnięcie pozycjonuje nas jako pioniera w zakresie suwerennych usług infrastruktury AI w Europie Środkowo-Wschodniej — komentuje dla Business Insidera Wojciech Stramski, CEO Beyond.pl. — F.I.N. to nie tylko technologiczny kamień milowy w rozwoju naszej firmy. To również narzędzie zapewniające całemu rynkowi w regionie dostęp do światowej klasy infrastruktury i oprogramowania. Poprzez wsparcie kolejnej fali projektów AI, przyspieszy innowacje, budowę wartości, rozwój biznesu i dobra społecznego, F.I.N. pozwoli rozwijać AI szybciej, pozwoli użytkownikom pogłębić pracę z AI i zapewni wykreowanie długoterminowych korzyści wynikających z tworzonych rozwiązań technologicznych. Nie możemy czekać. Musimy przyśpieszyć prace nad rozwojem technologicznym, a w szczególności adopcją AI, aby budować długoterminowe przewagi konkurencyjne — dodaje.
To zarazem pierwszy etap większego projektu. Fabryka AI ma być budowana w skali, która odpowie na rosnący popyt biznesu, nauki i sektora publicznego w regionie.
Czytaj też: Excel z turbo doładowaniem AI. Tracelight odmienia pracę analityków za sprawą sztucznej inteligencji
Suwerenność, bezpieczeństwo i zielona energia
Fabryka AI działa na 100-megawatowym kampusie data center Beyond.pl w Poznaniu. To jedyny w Unii Europejskiej obiekt certyfikowany równolegle przez dwie niezależne instytucje na najwyższym poziomie bezpieczeństwa: ANSI/TIA-942 Rated 4 oraz EN 50600 Klasa 4. Ośrodek jest zasilany w 100 proc. energią odnawialną, osiąga współczynnik PUE 1,2 i ma certyfikacje ISO 27001 i ISO 14001. Takie parametry oznaczają nie tylko wysoką niezawodność i ciągłość operacji, ale także realnie niższy ślad węglowy obliczeń AI.
|
mat. prasowe
Kwestie suwerenności i zgodności mają tu równie duże znaczenie co wydajność. —Suwerenna Fabryka AI oznacza, że usługi w niej świadczone są w pełni zgodne z przepisami UE takimi jak AI Act, DORA, NIS2, a klienci mają kontrolę nad wrażliwymi danymi. Minimalizujemy ryzyko nieuprawnionego dostępu ze strony podmiotów trzecich oraz zagrożeń wynikających z regulacji czy decyzji państw spoza Unii — podkreśla szef Beyond.pl. Modele działają w środowisku Beyond.pl, dane pozostają w regionie, a cały proces — od trenowania po inferencję — odbywa się lokalnie, w kontrolowanej jurysdykcji.
F.I.N. obsługuje pełne spektrum obciążeń AI:
- Trenowanie LLM
- Generatywna AI
- Badania naukowe
- Wdrożenia korporacyjne
- Projekty start-upowe
Rdzeniem oferty pozostaje GPU as a Service — elastyczny wynajem mocy najnowszej generacji B200, uzupełniony o AI as a Service, czyli platformę łączącą zasoby obliczeniowe z ekosystemem narzędzi Nvidia AI Enterprise. W praktyce oznacza to możliwość pobrania ponad 600 wstępnie przetrenowanych modeli — od Bielika, przez Llamę i Mistrala, po rozwiązania branżowe — oraz ich szybkie dotrenowanie na prywatnych danych, a następnie przejście do wydajnej inferencji.
Warstwa operacyjna jest wzmacniana oprogramowaniem Run:ai do inteligentnej orkiestracji zasobów GPU (Kubernetes), co redukuje marnotrawstwo mocy i podnosi ROI. Dla klientów inwestujących we własny hardware Beyond.pl oferuje kolokację GPU w obiekcie przystosowanym do obciążeń rzędu ponad 140 kW na szafę rack, wraz z usługami Managed Services. Dostawca współpracuje z szerokim ekosystemem partnerów — od Nvidii i Pure Storage, przez globalnych integratorów, po wyspecjalizowane firmy konsultingowe — by odpowiadać także na złożone potrzeby w zakresie change managementu, integracji danych, MLOps i zgodności.
— Inwestujemy w najnowocześniejszą infrastrukturę i oprogramowanie dostarczającą ogromną moc obliczeniową, aby firmy napędzające innowacje w Polsce i regionie CEE, przy zachowaniu kontroli nad danymi oraz własnością intelektualną, miały jednocześnie możliwość konkurencyjnego skalowania swoich innowacji na całym świecie, bez żadnych ograniczeń. Inwestowanie w AI jest kluczowe dla wzrostu naszej gospodarki i rywalizacji z graczami międzynarodowymi — mówi Wojciech Stramski.
Zobacz też: Chińska wizja na rozwój AI wydaje się najmądrzejsza. Inne kraje powinny brać przykład
Dla kogo jest Fabryka AI — od motoryzacji po administrację
Sztuczna inteligencja zdefiniuje działanie niemal każdej branży. Motoryzacja wykorzysta modele do trenowania systemów autonomicznych, skracania R&D i predykcyjnego utrzymania ruchu. Handel detaliczny i e-commerce wdrożą dynamiczne ustalanie cen i agentów AI w obsłudze klienta. Medycyna i farmacja przyspieszą odkrywanie leków i diagnostykę. Finanse wzmocnią detekcję nadużyć oraz zarządzanie ryzykiem. Start-upy i software house’y, nieposiadające własnych farm GPU, zyskują dostęp do infrastruktury, która pozwala grać w najwyższej lidze bez inwestycji kapitałowych. Sektor publiczny i instytucje regulowane otrzymują środowisko zgodne z RODO, AI Act i NIS2, z gwarancją lokalizacji danych w UE.
|
mat. prasowe
Przesłanie dla liderów biznesu jest jednoznaczne: jeżeli dziś firma nie definiuje strategii AI i nie integruje jej ze strategią korporacyjną, ryzykuje utratę konkurencyjności, a nawet zniknięcie z rynku.
Beyond.pl obserwuje też dwa podstawowe profile klientów. Pierwszy to zespoły technologiczne, które doskonale wiedzą, czego potrzebują — zamawiają zasoby przez stronę, opłacają usługę i niemal od razu przechodzą do pracy na infrastrukturze. Drugi to firmy “tradycyjne”, które potrzebują więcej konsultingu — od briefu biznesowego, przez dobór architektury i modeli, po PoC i skalowanie do produkcji. Niezależnie od ścieżki, gdy tylko kwant infrastruktury jest zdefiniowany, sam onboarding przebiega w jednakowy, zautomatyzowany sposób.
W praktyce dostęp determinują dwa parametry: minimalny okres rezerwacji i aktualne obłożenie klastra. Minimalny kwant czasu to jeden tydzień. W momencie startu F.I.N. dysponuje 248 kartami B200 — uruchomienie nowej rezerwacji zależy więc od faktycznej dostępności i długości już aktywnych zleceń. Dostawca zapowiada rozbudowę o kolejne SuperPOD-y, by zwiększyć pulę mocy. Gwarantowana jest dostępność zgodna z rynkowymi standardami SLA, a sama instalacja działa w obiekcie Rated 4/EN 50600 Klasa 4, co dodatkowo ogranicza ryzyko operacyjne.
Czytaj też: IT po nowemu. AI, agenci i automatyzacja przeformatują rynek pracy. Sprawdź, jak na tym wygrać
Jak przekuć GPU w realny zwrot z inwestycji
Przy najmniejszym kwancie zamówienia, czyli tygodniu, przykładowa cena wynajmu pełnego DGX (8x NVIDIA B200) wynosi 47,20 dol. za godzinę. W stawce uwzględniono podstawową pamięć masową oraz dostęp do sieci Nvidia InfiniBand i Nvidia Spectrum Ethernet. Dodatkową pamięć można dokupić w cenie 0,000096 dol. za GB na godzinę.
Rezerwacje długoterminowe — na miesiące lub lata — są wyceniane indywidualnie. Istotnym wyróżnikiem jest brak opłat za “wyjście” z usługi, co minimalizuje ryzyko vendor lock-in i ułatwia budowanie architektur hybrydowych oraz multicloudowych. Beyond.pl wspiera również model bring-your-own-weights, w którym klient wnosi własne wagi i korzysta wyłącznie z mocy obliczeniowej.
Globalny ranking TOP500 (czerwiec 2025) pokazuje skalę wyzwań w Europie Środkowo-Wschodniej. W regionie znajduje się zaledwie 14 z 500 superkomputerów, co odpowiada 2,8 proc. listy. Polska dominuje w CEE i ma połowę regionalnych instalacji, ale w ujęciu globalnym to wciąż tylko 1,4 proc. wszystkich systemów, z czego przeważają instalacje akademickie i publiczne, niekoniecznie zoptymalizowane pod projekty AI.
W naszym kraju i regionie w zestawieniu znalazły się m.in. Helios GPU w Cyfronecie (pozycja 85), Proxima w Poznańskim Centrum Superkomputerowo-Sieciowym (111), Lem we Wrocławskim Centrum Sieciowo-Superkomputerowym (121), a także systemy w Czechach, Słowenii, na Węgrzech i w Bułgarii, jak C24 Skoda Auto (165), Karolina w Ostrawie (195), Kraken-Fregata w Politechnice Gdańskiej (217), Athena (246), VEGA (CPU) w Słowenii (305), Altair (329), Komodor na Węgrzech (381), Vega (EVIDEN) w Słowenii (383), Helios CPU (386), Karolina CPU (421) oraz HEMUS w Bułgarii (485). F.I.N. ma zostać uwzględniony w kolejnej edycji listy pod koniec 2025 r. Szacunki lokują go w okolicach setnego miejsca, co uczyniłoby go jednym z najsilniejszych systemów w CEE i jednocześnie pierwszą komercyjną instalacją tej skali w regionie.
Czym Fabryka AI różni się od klasycznego HPC
Blackwell B200 dostarcza skokowy wzrost mocy i efektywności względem poprzednich generacji oraz tradycyjnych systemów CPU, co przekłada się na zauważalnie krótszy czas trenowania i szybszą inferencję. Dodatkowo spójność stosu. F.I.N. to instalacja referencyjna — sprzęt i oprogramowanie Nvidia oraz certyfikowana pamięć masowa — z bezpośrednim wsparciem producenta. W środowiskach budowanych z heterogenicznych komponentów wsparcie bywa rozproszone, a tu jest jednolite, co zwiększa przewidywalność i bezpieczeństwo projektów. Po trzecie — warstwa platformowa. Dostęp do Nvidia AI Enterprise oraz Run:ai skraca czas wejścia, obniża koszty i ułatwia adopcję, szczególnie organizacjom, które nie chcą lub nie mogą budować kompletnej platformy MLOps od zera.
O te same projekty Beyond.pl konkuruje przede wszystkim z hiperskalerami oraz dostawcami z USA i Europy z segmentu nanocloud, a także z producentami OEM wspierającymi strategie on-premise. Nie traktuje natomiast klasycznego HPC jako bezpośredniego rywala. Przewagi? Suwerenność danych i zgodność z regulacjami UE, niska latencja, szybki time-to-market, najnowsza generacja GPU o najwyższym performance, lokalne wsparcie 24/7 oraz możliwość łączenia usług z istniejącymi środowiskami klientów — od on-prem po publiczne chmury.
A co z ryzykami? Jak nimi zarządzać? Podaż układów przestaje być wąskim gardłem dzięki partnerstwom technologicznym, ale rosnące zapotrzebowanie na energię i jej koszt to wyzwanie systemowe. Beyond.pl zabezpiecza do 100 MW mocy na kampusie i zawiera umowy PPA, by stabilizować i przewidywać koszt zielonej energii w czasie. Innym ryzykiem jest tempo zmian technologicznych — GPU, które dziś są topowe, za 2–3 lata mogą odstawać. To niejako wymusza nowy sposób finansowania i odświeżania infrastruktury. Dochodzą także dynamicznie zmieniające się regulacje, od AI Act po DORA i NIS2, oraz niedobór specjalistów. Firma odpowiada na to programem rekrutacyjnym, ścisłym monitoringiem legislacji i współpracą z wyspecjalizowanymi partnerami, by pomóc klientom projektować rozwiązania gotowe na przyszłe wymogi.
Termin AI Factory, spopularyzowany przez CEO Nvidii Jensena Huanga, oddaje istotę zjawiska: hiperskalowe klastry GPU “produkują” modele tak, jak fabryki produkują samochody. To nowe, wyspecjalizowane centra danych, które optymalizują koszt wytwarzania rozwiązań AI i przetwarzają wrażliwe dane w zgodzie z lokalnym prawem. W Polsce i CEE Fabryka AI Beyond.pl jest pierwszym przykładem takiej infrastruktury komercyjnej w skali pozwalającej realnie demokratyzować dostęp do mocy — dla dużych firm, software house’ów, zespołów R&D, startupów i administracji.
— F.I.N. pozwoli rozwijać AI szybciej, pozwoli użytkownikom pogłębić pracę z AI i zapewni wykreowanie długoterminowych korzyści wynikających z tworzonych rozwiązań technologicznych. Nie możemy czekać. Musimy przyśpieszyć prace nad rozwojem technologicznym, a w szczególności adopcją AI, aby budować długoterminowe przewagi konkurencyjne — podsumowuje Wojciech Stramski.
Autor: Grzegorz Kubera, dziennikarz Business Insider Polska
