Sztuczna inteligencja od kilku lat jest przedstawiana jako technologiczna kraina magicznych możliwości, która ma być największym przełomem od czasu wynalezienia Internetu, a może nawet i koła. Codziennie czytamy o miliardowych lub wręcz bilionowych wycenach spółek z Doliny Krzemowej, za którymi kryje się szara, a często brutalna rzeczywistość: ekonomiczna, ekologiczna, surowcowa i geopolityczna.
Rok 2026 coraz bardziej jawi się jako okres poznania prawdy, kiedy padnie wyczekiwane słowo „sprawdzam”. Jesteśmy coraz bardziej niecierpliwi poznania odpowiedzi na pytanie, czy AI to turbodoładowanie dla globalnej gospodarki, czy może strukturalne obciążenie, które właśnie wywraca zasady funkcjonowania świata do góry nogami.
Liczby, którymi operujemy w 2026 roku w zakresie AI, są astronomiczne. Globalne wydatki na sztuczną inteligencję przekroczą kwotę 2 bilionów dolarów. Pięciu technologicznych gigantów, znanych jako big tech-y (lub wręcz bóg techy, co sugeruje Sylwia Czubowska, autorka książki „Bóg techy. Jak wielkie firmy technologiczne przejmują władzę nad Polską i światem”) planuje zainwestować w samą infrastrukturę – gigantyczne centra danych i nowoczesne chipy – aż 700 miliardów dolarów. To kwoty, które mogłyby sfinansować kompletne programy kosmiczne całych kontynentów.
Jednak ekonomiści, z głównym analitykiem Goldman Sachs na czele, zaczynają studzić ten entuzjazm. Dane są nieubłagane: po uwzględnieniu kosztów importu technologii, realny wkład AI w PKB Stanów Zjednoczonych jest obecnie bliski zeru. Co gorsza, ankiety przeprowadzone wśród 6000 dyrektorów generalnych największych przedsiębiorstw pokazują bolesny rozdźwięk – choć firmy wydają fortuny na narzędzia oparte na dużych modelach językowych, większość z nich raportuje jak dotychczas minimalny lub żaden wpływ na ich realną efektywność operacyjną. Czy zatem budujemy właśnie wspaniałą, cyfrową katedrę przyszłości, czy jedynie pompujemy najdroższą bańkę inwestycyjną, jaką widziały oczy ludzkości?
Tymczasem transformacja rynku pracy przestała być tylko teoretycznym zagrożeniem z wcześniejszych raportów futurologów. Do 2030 roku aż 92 miliony miejsc pracy w skali globalnej może ulec likwidacji lub radykalnemu przekształceniu. Najbardziej niepokojące jest jednak to, co dzieje się z „Pokoleniem ChatGPT”. Młodzi pracownicy z USA w wieku 22–25 lat odnotowali już 13-procentowy spadek zatrudnienia w zawodach podatnych na automatyzację.
To, co przez dekady było „pracą na start” – junior copywriterzy, młodsze analityczki danych czy początkujący programiści – jest dziś przejmowane przez algorytmy. Na naszych oczach tworzy się niebezpieczna luka w doświadczeniu zawodowym. Jeśli młodzi ludzie nie będą mieli gdzie stawiać pierwszych kroków, za dekadę zabraknie nam ekspertów zdolnych do zarządzania tymi samymi systemami, które dziś ich wypierają. Pamiętajmy też, że trendy w USA mają z reguły charakter wyprzedzający dla Europy i innych rynków rozwiniętych. To, co dzieje się tam z juniorami dzisiaj, zazwyczaj dociera do nas z opóźnieniem 12–18 miesięcy.
Tymczasem wpływ AI wykracza daleko poza ekrany naszych komputerów i smartfonów. W 2025 roku ceny nergii elektrycznej w USA wzrosły o 6,9proc. – to ponad dwukrotnie więcej niż wskaźnik ogólnej inflacji. Powód? Centra danych konsumują prąd w tempie, któremu współczesne firmy energetyczne po prostu nie są w stanie sprostać. W europejskich regionach o dużym zagęszczeniu serwerowni (np. w Irlandii, gdzie centra danych zużywają już ponad 20proc. całej krajowej energii, czy w Holandii) presja na ceny prądu jest jeszcze silniejsza. Ale to nie koniec zaskoczeń.
Okazuje się, że sztuczna inteligencja ma również bezpośredni wpływ na… ceny żywności. Przyczyną jest walka o zasoby fosforanów, niezbędnych zarówno do produkcji nowoczesnych baterii LFP (litowo-żelazowo-fosforanowych) wspomagających systemy podtrzymywania napięcia w centrach danych, jak i do produkcji nawozów sztucznych. Jakby tego było mało, algorytmy cenowe w e-commerce, optymalizujące zysk sprzedawców w czasie rzeczywistym, zwiększyły średnią wartość globalnego koszyka zakupowego o 12proc.. „Wirtualne” AI nie tylko zabiera nam fizycznie energię, ale też realnie uszczupla nasze portfele przy kasie w supermarkecie.
Sektor półprzewodników przechodzi obecnie największy kryzys relacji podaży do popytu od ćwierćwiecza. Ceny pamięci DRAM wzrosły w minionym roku o oszałamiające 172proc.. Skutek dla przeciętnego konsumenta jest fatalny: tanie cyfrowe urządzenia elektroniczne (poniżej 750 zł) mogą całkowicie zniknąć z półek. Producentom może po prostu nie opłacać się montować drogich komponentów w budżetowych smartfonach czy laptopach, skoro branża AI „pożera” każdą dostępną kość pamięci za wielokrotnie wyższą cenę. Stąd między innymi lokalne inicjatywy dotyczące wprowadzenia cen maksymalnych na kluczowe podzespoły elektroniczne do montażu w urządzeniach powszechnego użytku.
Geopolitycznie sytuacja przypomina nową zimną wojnę, gdzie zamiast głowic nuklearnych liczą się zdolności obliczeniowe i gromadzenia danych. Rywalizacja USA i Chin o supremację w dziedzinie chipów stworzyła technologiczną „żelazną kurtynę”. Kontrole eksportu, walka o dostęp do metali ziem rzadkich i strategiczne znaczenie fabryk na Tajwanie sprawiły, że polityka technologiczna i bezpieczeństwo narodowe stały się jednością.
Według aktualnych szacunków zużycie energii przez centra danych na świecie do 2030 roku podwoi się, osiągając 945 TWh. Jednak równie krytyczne, a rzadziej omawiane, jest zużycie wody potrzebnej do chłodzenia milionów serwerów (bezpośrednio lub pośrednio). Ślad wodny AI może za kilka lat osiągnąć 764 miliardy litrów rocznie – to ilość porównywalnaz globalnym spożyciem wody butelkowanej. W dobie narastających susz, technologiczni giganci będą musieli zmierzyć się z lokalnymi społecznościami o dostęp do tego najcenniejszego surowca, co już zauważają mieszkańcy dzielnic miast, w których zainstalowano duże serwerownie.
Mimo tych mrocznych prognoz, na horyzoncie widać światełka nadziei. Nowe architektury sprzętowe potrafią być 50 razy wydajniejsze w przeliczeniu na pojedynczą operację niż te sprzed zaledwie trzech lat. Oby tylko nasz apetyt wreszcie uległ ograniczeniu. Przeniesienie obliczeń z gigantycznych, energochłonnych serwerowni bezpośrednio na nasze telefony i laptopy (tzw. Edge AI) może znacząco odciążyć centra danych. Niesie to jednak konieczność wyposażania urządzeń w kolejne gigabajty pamięci RAM, w której działają lokalne modele językowe. Na koniec, nowe ramy polityczne zaczynają wymuszać na korporacjach transparentność energetyczną i wodną, zmuszając je do inwestowania w odnawialne źródła energii.
Najbliższe 12 – 18 miesięcy będzie krytycznym oknem czasowym. Wkrótce powinno okazać się, czy koszty sztucznej inteligencji pozostaną zarządzalne i uzasadnione biznesowo, czy staną się strukturalnym ciężarem, który na stałe zmieni ceny energii, dostępność pracy i stabilność geopolityczną. Powinniśmy zrozumieć, że rewolucja AI nie jest darmowa – a najwyższy rachunek mogą wystawić nam nie programiści (już teraz ograniczając mocno dostęp do bezpłatnych narzędzi poprzez wymuszanie opłat abonamentowych), lecz zasoby naturalne naszej planety i twarda ekonomia.
Krzysztof Hajdrowski
