Zabierając głos jako pierwszy po otwarciu posiedzenia sekretarz stanu w Ministerstwie Cyfryzacji Dariusz Standerski podkreślił znaczenie działalności analitycznej IŁ‑PIB.
Instytut Łączności rozszerza zakres swojej pracy. Bardzo się cieszę, że w ekosystemie Ministerstwa Cyfryzacji mamy jednostkę, która ma coraz szerszy wachlarz działalności i rozpoczęła wydawanie raportów oraz opracowań dotyczących najnowszych technologii. Mogą być one pomocne zarówno w projektowaniu polityk rządowych, jak i w próbie opisania i zrozumienia coraz bardziej złożonej rzeczywistości
- powiedział minister.
Nie wystarczy kupić procesory
Wprowadzenie do prezentacji zespołu IŁ‑PIB przedstawił Krzysztof Szubert, pełnomocnik dyrektora Instytutu ds. komercjalizacji i współpracy międzynarodowej.
Jesteśmy dziś w momencie bardzo istotnej zmiany. Sztuczna inteligencja, obliczenia wielkiej skali, pojawiające się technologie kwantowe oraz dynamiczny rozwój centrów danych powodują, że infrastruktura obliczeniowa staje się jednym z kluczowych zasobów nowoczesnej gospodarki - podobnie jak energia czy infrastruktura telekomunikacyjna
- zaznaczył Krzysztof Szubert.
Jak podkreślił, dla Polski jest to zarówno ogromna szansa, jak i konkretne wyzwanie.
Nie chodzi tylko o dostęp do samej mocy obliczeniowej, ale również o energię, finansowanie tak dużych przedsięwzięć, odpowiednie kompetencje oraz zdolność do budowania własnego ekosystemu technologicznego. Coraz większego znaczenia nabiera także kwestia suwerenności technologicznej i dostępu do infrastruktury obliczeniowej dla administracji, nauki, gospodarki i biznesu
- mówił.
Rozwój sztucznej inteligencji gwałtownie zwiększa zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Potrzebują jej nie tylko firmy tworzące największe modele. Coraz większe zasoby są niezbędne również do ich codziennego wykorzystywania przez miliony użytkowników oraz do obsługi miliardów zapytań.
Im bardziej skomplikowane zadania, im szybciej model ma je wykonać i im więcej użytkowników z niego korzysta, tym więcej mocy obliczeniowej potrzebujemy
- wyjaśniał Marcin Klepacki, kierujący Zakładem Modelowania i Analizy Danych IŁ‑PIB.
Polska Gigafabryka AI
Jednym z najważniejszych przedsięwzięć w tym obszarze jest przygotowywany projekt Polskiej Gigafabryki Sztucznej Inteligencji, wspierany przez IŁ‑PIB. Jego szacowana wartość wynosi około 3 mld euro. Planowana infrastruktura miałaby obejmować moc obliczeniową odpowiadającą w pierwszej fazie 25 a w kolejnej 75 tys. Kart graficznych H100 Envidii. Dla porównania powstające obecnie fabryki AI dysponują zasobami liczonymi najczęściej w tysiącach takich układów.
Polska zabiega o ulokowanie jednej z siedmiu gigafabryk planowanych w Europie właśnie u nas.
W Instytucie Łączności staramy się wspierać Ministerstwo Cyfryzacji zarówno od strony eksperckiej i analitycznej, jak również w realizacji konkretnych przedsięwzięć. Jednym z najważniejszych będzie projekt Polskiej Gigafabryki Sztucznej Inteligencji
- wskazał Krzysztof Szubert.
Jak zauważył Roman Młodkowski, rzecznik prasowy IŁ‑PIB, rynek infrastruktury obliczeniowej wchodzi obecnie w okres głębokich zmian.
Ten rynek wydaje się zdominowany przez wielkie, przede wszystkim amerykańskie firmy. Kończy się jednak okres dominacji jednej architektury i powstaje hybrydowy model mocy obliczeniowych. Pojawia się przestrzeń innowacji, która może doprowadzić do przetasowań i zmiany struktury rynku. To dla nas nowa przestrzeń do zajęcia
- mówił.
Najpierw energia
Sama dostępność technologii i kapitału nie wystarczy do budowy wielkoskalowej infrastruktury. Najważniejszym ograniczeniem staje się energia. Polska gigafabryka może docelowo potrzebować od 100 do 200 MW mocy, podczas gdy na świecie rozważane są już centra danych o zapotrzebowaniu liczonym w gigawatach.
Dalszy rozwój będzie zależeć głównie i coraz bardziej od dostępności energii, możliwości przyłączenia do sieci oraz skutecznego odprowadzania ciepła. Systemy obliczeniowe dla AI skupiają znacznie większą moc w pojedynczej szafie serwerowej, dlatego kwestie energetyczne i chłodzenie stają się tak ważne
- podkreśliła Paulina Obara, współautorka analiz IŁ‑PIB.
Jeszcze niedawno inwestorzy mówili: „show me the money”. Dzisiaj operatorzy centrów danych coraz częściej mówią: „show me the energy”. Bez odpowiednich źródeł energii, przyłączy i wydajnych sieci ambitne plany rozwoju AI mogą pozostać jedynie na papierze.
Dyskusja nad energetycznymi uwarunkowaniami rozwoju centrów danych wzbudziła duże zainteresowanie posłów. W jej następstwie zaproponowano kontynuowanie debaty podczas posiedzenia Komisji Cyfryzacji, być może wspólnie z Komisją do Spraw Energii, Klimatu i Aktywów Państwowych.
Dane najpierw, AI później
Barierą dla skutecznego wdrażania sztucznej inteligencji nie zawsze jest brak pieniędzy lub odpowiedniego oprogramowania. Coraz częściej problemem okazują się rozproszone, niekompletne i nieustrukturyzowane dane.
Podczas prezentacji przywołano przykład średniej wielkości miasta, którego urząd korzysta z około 600 różnych baz danych. Utrzymanie takiego środowiska jest kosztowne, a jego migracja lub wykorzystanie na potrzeby narzędzi AI staje się poważnym wyzwaniem.
Efekt „wow” związany ze sztuczną inteligencją zaczyna mijać. Firmy kupują narzędzia, a później okazuje się, że problemem są dane, bo są nieustrukturyzowane. Żeby skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję, trzeba wcześniej odrobić pracę domową
- wskazywał Tomasz Melaniuk, jeden ze współautorów raportów IŁ‑PIB.
Zanim organizacja wdroży AI, musi więc uporządkować dane, określić ich jakość, zapewnić możliwość ich bezpiecznej wymiany oraz stworzyć spójną architekturę informacyjną. Bez tego nawet najbardziej zaawansowany model pozostanie kosztownym dodatkiem, zamiast stać się narzędziem realnie wspierającym decyzje.
Suwerenność to cały stos technologiczny
Drugim ważnym wątkiem posiedzenia była suwerenność technologiczna. Nie sprowadza się ona wyłącznie do posiadania własnego centrum danych czy własnego modelu AI. Obejmuje cały stos technologiczny: od sprzętu i systemów operacyjnych, przez sieci, chmurę, mechanizmy tożsamości i kryptografię, aż po aplikacje i usługi.
W analizach IŁ‑PIB zidentyfikowano 32 luki wpływające na europejską suwerenność technologiczną, w tym dziewięć o charakterze krytycznym. Szczególnie duże uzależnienie od zewnętrznych dostawców występuje w warstwie pośredniej, obejmującej m.in. usługi chmurowe, zarządzanie tożsamością i zabezpieczenia.
Kiedyś technologia rozwijała się ponad granicami państw. Dziś, ze względu na sytuację geopolityczną, Europa musi uważniej przyglądać się własnym zasobom. Jeżeli chcemy być bardziej niezależni i samodzielnie przetwarzać dane, musimy wykonać duży wysiłek
- wskazywała dr Joanna Kołodziejczyk, ekspertka IŁ‑PIB prezentująca wyniki analizy suwerenności technologicznej.
Nie wszystkie zależności można wyeliminować szybko. Eksperci wskazali jednak obszary, w których stosunkowo niewielkim kosztem można osiągnąć znaczący wzrost niezależności. Należą do nich otwarte oprogramowanie, interoperacyjność oraz zamówienia publiczne, które nie prowadzą do trwałego związania administracji z jednym producentem.
Przedstawione przez Instytut analizy spotkały się z propozycją ich rozwinięcia podczas jednego z kolejnych wydarzeń parlamentarnych poświęconych suwerenności technologicznej.
Od centrum danych po orbitę
Rozwój technologii obliczeniowych nie oznacza wyłącznie budowy coraz większych centrów danych. Coraz większe znaczenie zyskują obliczenia brzegowe, w których dane są przetwarzane bezpośrednio w urządzeniu, pojeździe, maszynie przemysłowej lub czujniku. Pozwala to ograniczyć opóźnienia, zużycie energii i konieczność przesyłania ogromnych ilości informacji.
Podobna zmiana dokonuje się w sektorze kosmicznym. Zamiast przesyłać na Ziemię całe zbiory danych, coraz więcej operacji można wykonywać bezpośrednio na orbicie. Polska dysponuje kompetencjami i firmami rozwijającymi takie rozwiązania, co pokazuje, że naszym miejscem w globalnym ekosystemie technologicznym nie musi być wyłącznie rola odbiorcy gotowych produktów.
IŁ‑PIB rozwija również kompetencje związane z technologiami kwantowymi.
Pracujemy nad uruchomieniem laboratorium, które będzie pozwalało przede wszystkim na kształcenie kadr i prowadzenie podstawowych eksperymentów. Chcemy wykształcić ludzi, którzy będą mogli później pracować nad zastosowaniami komputerów kwantowych
- mówił Roman Młodkowski.
Planowane obszary działalności laboratorium obejmują m.in. źródła i detekcję pojedynczych fotonów oraz kwantową dystrybucję klucza kryptograficznego. Instytut prowadzi także rozmowy dotyczące przyszłej standaryzacji i rynkowej certyfikacji urządzeń kwantowych – dążąc do rynkowego wdrażania zgromadzonych w Instytucie kompetencji i wiedzy.
Technologia zaczyna się od ludzi
Polska nie jest dziś producentem wszystkich elementów niezbędnych do budowy zaawansowanej infrastruktury obliczeniowej. Ma jednak kompetencje w obszarach, w których globalny rynek dopiero się kształtuje: fotonice, technologiach kosmicznych, cyberbezpieczeństwie postkwantowym, obliczeniach brzegowych i neuromorficznych oraz nowych algorytmach.
Sztuczna inteligencja tworzy oprogramowanie, ale nie wymyśli wszystkiego. Są technologie, dla których potrzebne będą nowe algorytmy, a algorytmy wciąż tworzą ludzie
- podkreśliła dr Joanna Kołodziejczyk, ekspertka IŁ‑PIB.
To właśnie zmiana architektury systemów obliczeniowych otwiera przestrzeń dla nowych podmiotów i specjalizacji. Wyścigu technologicznego nie musi wygrać ten, kto zbuduje pojedynczy najszybszy procesor. Przewagę uzyska państwo, które stworzy sprawny ekosystem łączący sprzęt, oprogramowanie, energię, dane, naukę i biznes.
Najważniejszym zasobem pozostają przy tym ludzie: matematycy, informatycy, inżynierowie i badacze zdolni do projektowania rozwiązań, których dziś jeszcze nie ma.
Na razie sprzęt musimy kupować i pożyczać, ale ludzie są nasi
- podsumowała dr Kołodziejczyk.
I właśnie od umiejętnego wykorzystania tego potencjału może zależeć przyszła pozycja Polski na europejskiej mapie nowych technologii obliczeniowych.
