W dyskusji o rozwoju AI wielokrotnie słyszy się o półprzewodnikach, chipach, czy układach scalonych. Jednak to nie one mają kluczowe znaczenie. Najistotniejszy jest stos technologiczny, o czym patrzący ślepo na słupki produkcyjne analitycy często zapominają. Już dziś na świecie toczy się wyścig nie o to, kto wykona szybszy czy cieńszy procesor, ale o to, kto zamknie jak największą przestrzeń we własnym ekosystemie. Tymczasem Europa nie dość, że nie bierze w nim udziału, to nawet nie ma pomysłu, jak wskoczyć na bieżnię.
- Teza. Wyścig o sztuczną inteligencję nie rozstrzyga się już wyłącznie w fabrykach chipów. Coraz większe znaczenie ma cały stos technologiczny, czyli połączenie procesorów, oprogramowania i narzędzi dla programistów.
- Dowód. NVIDIA utrzymuje przewagę nad konkurentami dzięki swojemu ekosystemowi informatycznemu CUDA, który stał się standardem dla programistów. Chiny próbują obejść tę barierę przez rozwój własnej platformy CANN.
- Efekt. W tej rywalizacji Europa nie pełni żadnej funkcji, bo wciąż nie znalazła dla siebie miejsca w globalnym wyścigu o nowe technologie. Jeśli szybko nie nadgoni zapóźnień, to zostanie sprowadzona do roli klienta i podwykonawcy. Bruksela powinna opracować strategię, którą pozwoli jej w jak największym stopniu zachować suwerenność technologiczną.
Trwa globalny wyścig o AI. Europa go przegrywa. Spis treści
Dziś liczy się nie tylko to, kto produkuje najlepsze układy scalone. Coraz większe znaczenie ma także oprogramowanie, które pozwala w pełni wykorzystać ich możliwości. Dopiero połączenie sprzętu i oprogramowania tworzy tzw. stos technologiczny, czyli pełny ekosystem potrzebny do rozwoju sztucznej inteligencji.
Ten, kto zbuduje taki ekosystem i narzuci go reszcie rynku, zdobędzie trwałą przewagę nad konkurentami – przekonują analitycy Bruegla. Jednak podczas gdy Chiny i Ameryka prześcigają się w nowych rozwiązaniach, Europa wciąż nawet nie umościła się w bloku startowym.
NVIDIA zdominowała rynek AI
W wyścigu prowadzą dziś Amerykanie. NVIDIA, sztandarowy reprezentant Wujka Sama, odpowiada za ok. połowę światowych zasobów zainstalowanych układów AI i aż za dwie trzecie całej zainstalowanej mocy obliczeniowej. Ten sukces ma swojego cichego bohatera – CUDA.
Compute Unified Device Architecture to platforma, dzięki której programiści wykorzystują pełnię możliwości układów NVIDII. Firma udostępnia ją za darmo. Dzięki temu CUDA szybko zdobyła rynek, zwłaszcza że dobrze współpracuje z PyTorch, jednym z najpopularniejszych narzędzi do tworzenia modeli AI.
I tu zaczyna się problem dla konkurencji. CUDA jest darmowa, ale działa tylko z chipami NVIDII. Nawet jeśli inna firma zaoferuje tańszy procesor, wielu klientom zmiana się nie opłaca. Musieliby dostosować kod, zmienić narzędzia i pogodzić się z ryzykiem spadku wydajności. Z tego powodu dziś ogromna część kodu powstaje z myślą o amerykańskim sprzęcie.
Im większa społeczność programistów i im bogatsza biblioteka wstępnie zoptymalizowanego kodu, tym trudniej alternatywom zyskać popularność – zauważają eksperci Bruegla.
Dlatego NVIDIA nie sprzedaje już tylko chipów, ale oferuje przede wszystkim dostęp do standardu, od którego zależy coraz większa część rynku AI. Dzięki temu może dyktować bardzo wysokie ceny swoich produktów, a i tak znajduje na nie klientów. Jej marże mogą sięgać nawet 80 proc. – szacuje brukselski think-thank.
Przed rzuceniem wyzwania amerykańskiemu potentatowi konkurent musi zaproponować odpowiedź na CUDA. Od kilku lat próbują to zrobić Chińczycy i w opinii ekspertów są coraz bliżej celu.
Chińskie wyzwanie dla amerykańskiego giganta
Chińskie procesory, rozwijane głównie przez Huawei, wciąż ustępują układom NVIDII. Są słabsze i zużywają więcej energii. Jednak na polu informatycznym czynią coraz większe postępy. „Oznaki chińskiego nadrabiania zaległości są realne” – ocenia Bruegel.
W ostatnim czasie Huawei mocno rozwija platformę CANN (Compute Architecture for Neural Networks), czyli swoją odpowiedź na CUDA. W 2025 r. firma udostępniła pierwszy fragment narzędzia w modelu open source. Mimo dużego szumu medialnego naokoło tego wydarzenia nowy system spotkał się z mieszaną reakcją rynku. Chińscy programiści zgłaszali poważne problemy z jego użytecznością. Alternatywa wciąż odstaje od amerykańskiego odpowiednika, jednak z każdym miesiącem staje się jednak coraz lepsza.
Równolegle Chińczycy rozwijają produkt o nazwie torch_npu. Jest to niewielka wtyczka pozwalająca uruchamiać kod napisany w PyTorch na procesorach Huawei Ascend. Dzięki temu deweloperzy mogą płynnie zmienić CUDA na CANN. Własny ekosystem informatyczny rozwija także DeepSeek. Ich najnowsze modele chipów można optymalizować nie tylko pod układy NVIDII, ale również pod rodzime procesory.
Cała ta informatyczna rewolucja nie byłaby jednak możliwa bez wsparcia ze strony państwa. Pekin szeroko dotuje tego typu projekty, jak również stymuluje rynek zamówieniami publicznymi. Eksperci jednak podkreślają, że wciąż daleko im do zakończenia dominacji USA w tym sektorze.
CUDA ma za sobą dwie dekady przewagi, ogromną bibliotekę kodu i miliony przyzwyczajonych programistów. Chiny próbują jednak to obejść i zaproponować realną alternatywę.
Europa ugrzęzła na bocznym torze
Podczas gdy Pekin pracuje nad nowymi rozwiązaniami, nasz kontynent stoi w miejscu. Nie jest tak, że Europa nie ma żadnych atutów w wyścigu o sztuczną inteligencję. Powstają tu technologie, bez których nie da się produkować najnowocześniejszych chipów. Dobrym przykładem są zaawansowane maszyny do litografii. Bez nich nie powstałyby procesory, o które walczą dziś USA i Chiny.
Problem polega na tym, że samo dostarczanie narzędzi nie wystarcza. Największe znaczenie mają ci, którzy projektują układy, budują oprogramowanie i tworzą platformy. To te firmy dyktują tempo rozwoju reszty rynku. Takich graczy dziś w Europie nie ma.
Błędem byłaby jednak szalona pogoń za NVIDIĄ czy Huaweiem. Na to jest już dziś za późno. Przewaga USA i Chin, zarówno technologiczna, jak i kapitałowa, jest już zbyt duża. Nie oznacza to jednak, że Europa powinna stać w miejscu. Jej szansą może być węższa specjalizacja. Mogłaby postawić na bardziej przemyślaną strategię open source oraz rozwijać sztuczną inteligencję w tych obszarach, w których nadal ma przewagi. Analitycy Bruegla wymieniają tu takie sektory jak:
- motoryzacja,
- modelowanie klimatu,
- bezpieczne i godne zaufania systemy AI.
Zbudowanie takich kompetencji nie da naszemu kontynentowi pozycji USA ani Chin. Może jednak uchronić go przed najgorszym scenariuszem, czyli rolą bogatego klienta i podwykonawcy, nad którego głową mocarstwa będą decydować o przyszłości gospodarki.
Ignacy Zieliński, dziennikarz Biznes Enter
Zdjęcie główne: Julien Tromeur / Unsplash