700 miliardów dolarów na AI. Pierwszy szczebel kariery zaczyna się chwiać

Największe firmy technologiczne świata mogą w 2026 roku przeznaczyć na infrastrukturę sztucznej inteligencji kwotę zbliżoną do 700 miliardów dolarów, a pierwsze dane z rynku pracy pokazują, że automatyzacja uderza najmocniej w młodych pracowników wchodzących do zawodu - alarmuje dziennikarz Max Kuśmierek w programie na Kanale Otwartym. Jego zdaniem po raz pierwszy w historii automatyzowana jest nie ludzka praca fizyczna, lecz zdolność myślenia - obszar, do którego człowiek uciekał po każdej poprzedniej rewolucji technologicznej.

Skala inwestycji porównywalna z budżetami państw

Kuśmierek zaczyna od liczb. Według przywoływanych przez niego szacunków Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta oraz - w części zestawień - Oracle mogą w jednym roku wydać na infrastrukturę AI blisko 700 miliardów dolarów. Dla porównania roczny budżet polskiego państwa to około 900 miliardów złotych, czyli mniej więcej 230 miliardów dolarów.

Oznacza to, że kilka prywatnych firm może w rok przeznaczyć na samą infrastrukturę AI około trzy razy więcej, niż Polska wydaje łącznie na armię, szpitale, szkoły, drogi, emerytury i administrację. Autor podkreśla, że nie chodzi wyłącznie o modele językowe, lecz przede wszystkim o centra danych, serwerownie, procesory graficzne, sieci, energię i chłodzenie - „całą fizyczną infrastrukturę pod maszynę, która ma robić pracę intelektualną".

Do tego dochodzi projekt Stargate, realizowany wspólnie przez OpenAI, SoftBank, Oracle i innych partnerów, zapowiedziany jako inwestycja rzędu 500 miliardów dolarów w Stanach Zjednoczonych. Kuśmierek zaznacza, że to zobowiązanie i plan, a nie „walizka z gotówką leżąca już na stole", jednak sama skala zapowiedzi zestawia projekt z historycznymi programami państwowymi pokroju Apollo czy Manhattan.

Wyścig nie ogranicza się do firm amerykańskich. Wyceny sięgają poziomów jeszcze niedawno nierealnych: Nvidia osiągnęła wartość rzędu pięciu bilionów dolarów, OpenAI wyceniono na około 850 miliardów, a Anthropic na blisko 380 miliardów dolarów. Jednocześnie Chiny traktują AI jako element rywalizacji strategicznej - Alibaba zapowiedziała inwestycje w chmurę AI przekraczające 380 miliardów juanów, czyli około 50 miliardów dolarów w trzy lata.

„Kraj geniuszy w centrum danych"

Dlaczego firmy stawiają takie sumy? Kuśmierek przywołuje wypowiedzi liderów branży. Dario Amodei, szef Anthropic, mówi o „kraju geniuszy w centrum danych" - milionach kopii systemów przewyższających człowieka w badaniach, programowaniu czy strategii, pracujących całą dobę. Sam Altman z OpenAI napisał, że „przekroczyliśmy horyzont zdarzeń", a Mark Zuckerberg zapowiada „osobistą superinteligencję" dostępną dla miliardów ludzi. Demis Hassabis z Google DeepMind mówi o zmianie większej niż rewolucja przemysłowa i być może wielokrotnie szybszej.

Autor ostrzega jednak przed traktowaniem tych słów jak proroctwa. „Każdy z nich ma interes w tym, żeby ten świat uwierzył w ten ich przełom" - zauważa, wskazując, że liderzy zbierają pieniądze, walczą o talenty i budują narrację wokół własnych firm. Jego zdaniem to raczej sygnał, na co ci ludzie stawiają własne firmy, pieniądze i reputację.

Kanarki w kopalni: dane z rynku pracy

Sedno programu stanowi teza, że obecna rewolucja różni się od poprzednich. Wcześniej człowiek „uciekał w górę" - z pola do fabryki, z fabryki do biura. Teraz, jak twierdzi Kuśmierek, automatyzacja obejmuje inteligencję, czyli ostatnie schronienie.

Powołuje się na badanie ze Stanford pod kierunkiem Erika Brynjolfssona, zatytułowane „Kanarki w kopalni". Analiza danych płacowych milionów pracowników w USA wykazała, że młodzi pracownicy w wieku 22-25 lat w zawodach najbardziej narażonych na AI doświadczyli około 13-procentowego względnego spadku zatrudnienia. W programowaniu spadek wśród najmłodszych juniorów sięgnął nawet 20 procent.

Kluczowa obserwacja: w tym samym czasie zatrudnienie bardziej doświadczonych pracowników w tych samych zawodach pozostawało stabilne lub rosło. „AI niekoniecznie zaczyna od zastąpienia szefa działu, seniora czy eksperta. Zaczyna od pierwszego szczebla drabiny" - komentuje autor. Problemem, jak wskazuje, nie jest tylko utrata pojedynczych miejsc pracy, lecz zagrożenie, że całe pokolenie będzie miało trudniejszą drogę do zdobycia doświadczenia.

Bańka czy trwała zmiana?

Kuśmierek uczciwie stawia pytanie o bańkę. Przytacza argumenty: wydatki na infrastrukturę rosną szybciej niż przychody, OpenAI mówiło o zobowiązaniach rzędu 1,4 biliona dolarów, a raport MIT „The GenAI Divide" wskazał, że większość firmowych projektów generatywnej AI nie miała wpływu na wynik finansowy. Dochodzą do tego powiązania transakcyjne między tymi samymi graczami oraz ostrzeżenie Banku Anglii przed ryzykiem korekty wycen.

Autor dopuszcza, że część bańki może pęknąć, akcje spadną, a startupy znikną. Podkreśla jednak analogię do bańki internetowej: „Internet nie zniknął. Światłowody zostały, serwery, użytkownicy zostali". Podobnie po ewentualnym krachu pozostaną centra danych, modele i talenty. „Bańka to jest pytanie o to, kto zarobi i kto straci pieniądze. To nie jest pytanie o to, czy AI będzie zmieniać pracę" - konkluduje.

Rady dla jednostki: osąd ważniejszy niż prompt

Dla pojedynczego człowieka autor zaleca: nie panikować, ale też nie ignorować zmiany. Radzi nauczyć się delegować pracę maszynie - streszczać dokumenty, przygotowywać szkice, robić research - a następnie krytycznie weryfikować wyniki.

Powołuje się na badanie obsługi klienta, w którym dostęp do AI zwiększył produktywność średnio o kilkanaście procent, najmocniej wśród początkujących. Ostrzega jednak, przywołując eksperyment Harvardu i Boston Consulting Group: gdy zadanie wykraczało poza kompetencje modelu, konsultanci z AI wypadali gorzej, bo za bardzo ufali maszynie. „Twoją najcenniejszą umiejętnością nie będzie samo wpisywanie promptów. Nią będzie osąd" - stwierdza. Wskazuje też na zawody fizyczne: „Maszyna szybciej napisze raport niż naprawi kran".

Polska: suwerenność obliczeniowa i luka we wdrożeniach

W części poświęconej państwu Kuśmierek wprowadza pojęcie „suwerenności obliczeniowej". Zestawia skalę inwestycji: centrum danych Colossus Elona Muska w Memphis, rozbudowane do dwóch gigawatów mocy przy około 18 miliardach dolarów, wobec polskich projektów - fabryki AI Piast w Poznaniu (około 100 mln euro) i Gaia w Krakowie (około 70 mln euro), co łącznie daje mniej więcej 170 mln euro. Różnica jest niemal stukrotna, ale - jak zaznacza - polskie projekty mają sens jako własny przyczółek, a nie odpowiedź na Colossusa.

Autor wymienia większą ambicję - bałtycką gigafabrykę AI zgłoszoną z państwami regionu - oraz polskie modele językowe PLUM i Bielik. „Język jest infrastrukturą państwa" - argumentuje. Wskazuje jednak dramatyczną lukę: według Eurostatu za 2025 rok tylko około 8 procent polskich firm zatrudniających co najmniej 10 osób używało AI, wobec blisko 20 procent średniej unijnej.

Do listy wyzwań dodaje energię - zapotrzebowanie centrów danych może w połowie lat trzydziestych sięgnąć około 3 gigawatów, co wiąże temat z atomem i sieciami przesyłowymi - oraz talent. Główny naukowiec OpenAI to Polak Jakub Pachocki, a jednym ze współzałożycieli firmy jest Wojciech Zaremba z Kluczborka. „Polskie mózgi budują amerykańską przyszłość" - komentuje autor, pytając, czy Polska stworzy warunki, by następne pokolenie budowało również tutaj.

Program zamyka odniesienie do encykliki papieża Leona XIV „Magnifica Humanitas", poświęconej człowiekowi w epoce AI i podpisanej 135 lat po „Rerum novarum" - odpowiedzi Kościoła na rewolucję przemysłową. Kuśmierek zwraca uwagę, że tamta reakcja przyszła z dekadowym opóźnieniem, a tym razem głos zabrano na początku. „Gdy instytucja, która myśli w kategoriach stuleci, uznaje, że nie może czekać, to znaczy, że zegar naprawdę tyka" - podsumowuje.