Maj 2025 w świecie IT? To miesiąc, w którym sztuczna inteligencja zdominowała wszystkie rozmowy. Na targach Computex producenci sprzętu prześcigali się w prezentowaniu rozwiązań napędzanych AI, a giganci technologiczni ogłaszali nowe procesory, układy graficzne i inwestycje w infrastrukturę. Jednak jak za tym wszystkim nadążyć? Właśnie dlatego przygotowaliśmy to podsumowanie, byś wiedział , co dzieje się w twojej branży.
Jeśli pracujesz z technologiami dla biznesu – serwerami, stacjami roboczymi, macierzami czy rozwiązaniami data center – to właśnie AI coraz częściej staje się ich sercem. W maju 2025 byliśmy świadkami fali nowości, które tylko potwierdzają ten trend.
AMD zaprezentowało nowe Threadrippery i mobilne Ryzeny AI PRO, Intel odpowiedział nową serią Xeon 6, a NVIDIA poszła o krok dalej, pokazując platformę DGX B300. Do tego dochodzą inwestycje na Bliskim Wschodzie, własne chipy AI od Huawei i zaostrzające się napięcia na linii USA–Chiny, które mogą przedefiniować globalny rynek. Zebraliśmy to wszystko w jedno, konkretne podsumowanie – żebyś nie musiał przekopywać się przez dziesiątki newsów, tylko od razu wiedział, na czym warto skupić uwagę.
AMD – nowe procesory dla stacji roboczych i laptopów biznesowych
W maju AMD pokazało, że nie zamierza zostawać w tyle, jeśli chodzi o AI w zastosowaniach biznesowych. Na Computexie zadebiutowały nowe procesory z serii Threadripper PRO 9000, czyli układy stworzone z myślą o najbardziej wymagających użytkownikach – inżynierach, grafikach 3D, analitykach danych. To jednostki oferujące nawet do 96 rdzeni i wsparcie dla ogromnych ilości pamięci RAM, co czyni je potężnym fundamentem dla zaawansowanych stacji roboczych.
Równolegle z dużymi Threadripperami, AMD pokazało laptopy bazujące na jednostkach Ryzen AI PRO 300. Mobilne procesory z architekturą Zen 5, które trafią do rozwiązań biznesowych. Na pierwszy rzut oka wyglądają jak typowe jednostki do ultrabooków, ale pod maską kryje się zintegrowane NPU o wydajności do 50 TOPS. To oznacza, że laptopy z tymi układami będą mogły uruchamiać lokalne aplikacje AI, takie jak Copilot+, bez potrzeby wysyłania danych do chmury. Nie wierzycie? My już sprawdziliśmy.
Warto też zaznaczyć, że AMD po raz pierwszy tak mocno postawiło na bezpieczeństwo i funkcje klasy enterprise w swoich mobilnych układach – wsparcie dla zarządzania, szyfrowania, a nawet certyfikacje dla środowisk korporacyjnych to teraz standard. Dla działów IT to jasny sygnał, że nowe Ryzeny AI PRO mogą być realną alternatywą dla korporacyjnych platform Intela.
Intel też nie odpuszcza rynku AI
A co słychać w obozie konkurencji? Maj 2025 był dla Intela miesiącem konkretnych deklaracji: „jesteśmy gotowi na AI – i mamy na to sprzęt”. Największą premierą były oczywiście procesory Xeon 6, czyli nowa generacja układów dla centrów danych. Te jednostki wprowadzają znaczące zmiany – zarówno pod względem architektury (do 128 rdzeni P-core), jak i możliwości zarządzania obciążeniem dzięki technologiom takim jak Priority Core Turbo czy Intel Speed Select. To nie tylko odpowiedź na potrzeby rynku AI, ale też ukłon w stronę wydajności energetycznej i skalowalności – rzeczy, na które dziś firmy zwracają szczególną uwagę.
Ale Xeony 6 to tylko fragment układanki. W tym samym czasie Intel zaprezentował nowe GPU Battlemage Pro, czyli karty graficzne stworzone specjalnie z myślą o AI. Modele takie jak Arc Pro B50 z 16 GB i Arc Pro B60 z 24 GB pamięci zostały zaprojektowane z myślą o zastosowaniach w stacjach roboczych i centrach danych, oferując konkurencyjną wydajność w przystępnej cenie. Co ciekawe, pokazano nawet konfiguracje dwurdzeniowe (dual-die), co może oznaczać próbę skalowania podobnego do tego, co robi NVIDIA z Grace-Hopperem czy AMD z MI300.
W tym miejscu warto również zwrócić uwagę na Project Battlematrix – platformę, która umożliwia łączenie nawet do ośmiu kart Intel Arc Pro B60, oferując łącznie do 192 GB pamięci VRAM i wydajność sięgającą 1576 TOPS w operacjach INT8. To rozwiązanie skierowane jest do firm i instytucji, które potrzebują skalowalnych i wydajnych systemów do przetwarzania zadań związanych z AI, takich jak inferencja dużych modeli językowych czy analiza danych w czasie rzeczywistym.
Do tego dochodzi Gaudi 3 – akcelerator AI, który ma rywalizować z układami H100 i B200. Intel twierdzi, że ich platforma może oferować korzystniejszy stosunek ceny do wydajności, co może być kluczowe dla firm szukających alternatywy dla rozwiązań NVIDII. Gaudi 3 już trafił do planów wdrożeniowych w kilku większych infrastrukturach AI – w tym częściowo zintegrowanych z platformami otwartymi, jak PyTorch czy TensorFlow.
W praktyce oznacza to, że Intel coraz wyraźniej buduje kompleksowy ekosystem sprzętowy pod AI. Od procesorów, przez GPU, po specjalistyczne akceleratory. I choć NVIDIA nadal trzyma palmę pierwszeństwa, to Intel zaczyna grać coraz odważniej. Z punktu widzenia firm budujących lub modernizujących swoje środowiska obliczeniowe, to dobra wiadomość. Więcej opcji oznacza większą elastyczność, a także niższe ceny.
NVIDIA DGX B300 – nowa platforma AI
Lider na rynku rozwiązań związanych ze sztuczną inteligencją jest jeden. Gdy inni mówią o AI, NVIDIA po prostu ją dostarcza. Najnowszy system DGX B300 to nie kolejna prezentacja slajdów, tylko sprzęt gotowy do działania. I to na skalę której potrzebują współczesne modele językowe i generatywne algorytmy. W środku znajdziemy 16 układów Blackwell Ultra GPU oraz dwa procesory Intel Xeon 6776P, co przekłada się na 144 petaFLOPS mocy dla inferencji i 72 dla treningu.
DGX B300 to prawdziwy kombajn obliczeniowy. Posiada 2,3 TB pamięci graficznej i ultraszybką architekturę sieciową, dzięki której można nie tylko trenować własne modele AI, ale też z łatwością je skalować do poziomu korporacyjnego. Z myślą o integracji, platforma została zaprojektowana tak, by bez problemu współpracować z istniejącą infrastrukturą centrów danych.
Wyróżnia się też podejściem do efektywności — nie tylko obliczeniowej, ale również energetycznej. DGX B300 ma być mniej „prądożerny” w przeliczeniu na jednostkę mocy niż poprzednie generacje, co może mieć realne znaczenie w dużych instalacjach AI.
Dla firm z branż takich jak: finanse, medycyna, przemysł czy e-commerce, to bardzo konkretna propozycja. Gotowa platforma, którą można postawić, uruchomić i zacząć wdrażać modele generatywne bez przebudowy całego zaplecza IT.
Geopolityka a rynek AI – wpływ restrykcji eksportowych USA
Za kulisami technicznych premier rozgrywa się równie intensywna walka. Tym razem nie o gigaherce, czy teraflopy a o wpływy i dostęp do krzemu. Polityka Stanów Zjednoczonych wobec Chin ma realny wpływ na rynek, co odczuwają nie tylko giganci technologiczni, ale też firmy korzystające z ich rozwiązań.
Jeszcze rok temu NVIDIA miała niemal monopol na dostarczanie układów AI do Państwa Środka. Dziś, po serii amerykańskich restrykcji eksportowych, ten udział spadł z 95% do zaledwie 50%. Żeby utrzymać się na rynku, firma musiała opracować specjalne wersje chipów, takie jak H20, dostosowane do wymogów przepisów. Problem w tym, że ograniczenia te nie zawsze działają tak, jak zakładano.
Sam Jensen Huang, CEO NVIDII, nie owijał w bawełnę i podczas majowych wystąpień określił obecną politykę jako „porażkę”, która bardziej szkodzi amerykańskim firmom, niż powstrzymuje rozwój AI w Chinach. I trudno się z tym nie zgodzić, bo w tym samym czasie Huawei wprowadza własne układy, a inne kraje jak Zjednoczone Emiraty Arabskie podpisują umowy na dostawy setek tysięcy amerykańskich chipów rocznie.
Z perspektywy biznesu te napięcia geopolityczne to coś więcej niż tylko newsy z nagłówków. To czynniki, które mogą wpływać na dostępność sprzętu, jego ceny i cykle wdrożeniowe. Dla wielu firm to jasny sygnał: warto budować bardziej zdywersyfikowane strategie zakupowe i infrastrukturalne, bo globalny rynek technologii może się zmienić szybciej, niż zakładają plany działów IT.
Stargate UAE i europejskie AI Gigafabryki – wyścig o infrastrukturę przyszłości
Podczas gdy restrykcje eksportowe USA ograniczają dostęp do zaawansowanych układów AI, niektóre kraje postanowiły wziąć sprawy w swoje ręce. Zjednoczone Emiraty Arabskie ogłosiły budowę Stargate UAE – gigantycznego centrum danych AI w Abu Zabi, które ma osiągnąć moc obliczeniową 1 gigawata. Pierwsza faza, o mocy 200 megawatów, ma ruszyć już w 2026 roku. Projekt realizowany jest we współpracy z OpenAI, Oracle, NVIDIĄ, Cisco i SoftBankiem, a jego celem jest stworzenie infrastruktury zdolnej do obsługi najbardziej zaawansowanych modeli AI. Stargate UAE to nie tylko inwestycja w sprzęt, ale także w ludzi. W ramach projektu mieszkańcy Dubaju otrzymają bezpłatny dostęp do ChatGPT Plus, co ma na celu zwiększenie świadomości i wykorzystania AI w codziennym życiu.
Europa również nie pozostaje w tyle. Przypominam, że już kwietniu Komisja Europejska przedstawiła AI Continent Action Plan, który zakłada inwestycje rzędu 200 miliardów euro w rozwój infrastruktury AI. Plan obejmuje budowę 13 „fabryk AI” oraz do 5 „gigafabryk” – dużych centrów danych z setkami tysięcy procesorów AI, które mają wspierać rozwój zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji.
Te inicjatywy pokazują, że wyścig o dominację w dziedzinie AI przenosi się na poziom infrastruktury. Kraje inwestujące w potężne centra danych i dostęp do zaawansowanych układów obliczeniowych zyskują przewagę w tworzeniu i wdrażaniu nowoczesnych rozwiązań AI. Dla firm działających w sektorze IT oznacza to konieczność śledzenia globalnych trendów i dostosowywania strategii do szybko zmieniającego się krajobrazu technologicznego. Kierunek raczej oczywisty, sztuczna inteligencja i śmiało możemy założyć, że nie ulegnie on zmianie przez najbliższe miesiące czy nawet lata.
Nowe modele AI od liderów rynku
Sprzęt to jedno, ale bez odpowiedniego oprogramowania nie da się wykorzystać jego potencjału. W maju swoje najnowsze modele AI pokazali też liderzy rynku: Google DeepMind, Anthropic oraz Intel. Trzeba przyznać, że robią one wrażenie nie mniej niż nowe układy.
Drugim modelem od DeepMind jest Veo 3 – zaawansowane narzędzie do generowania wideo z opisu tekstowego. System potrafi tworzyć realistyczne klipy z dźwiękiem i synchronizacją dialogów, co może przydać się nie tylko twórcom, ale też działom marketingu i prezentacjom korporacyjnym. To kolejny krok w stronę automatyzacji contentu, który do tej pory wymagał całych zespołów.
Zacznijmy od Google DeepMind, które przedstawiło AlphaEvolve – inteligentnego agenta do automatycznego projektowania kodu. To narzędzie potrafi samodzielnie generować, testować i optymalizować algorytmy, wspierając m.in. projektowanie chipów czy zarządzanie infrastrukturą centrów danych. To nie jest kolejny „asystent” – to model, który działa z wyraźnym celem i potrafi uczyć się na własnych błędach, przyspieszając procesy R&D.
Z kolei Anthropic odpowiedziało nową wersją swojego modelu Claude – a właściwie dwiema. Claude Opus 4 to najmocniejszy wariant, który radzi sobie z wieloetapowymi zadaniami bez potrzeby ciągłego wsparcia użytkownika. Model osiąga świetne wyniki w testach kodowania, a co ważne, potrafi „pracować” samodzielnie przez dłuższy czas, bazując na wcześniej przekazanych celach i danych. Dla mniej wymagających zastosowań Anthropic przygotował Claude Sonnet 4, szybszy i lżejszy, ale wciąż oferujący solidne możliwości – od podsumowywania dokumentów po analizę danych wejściowych w czasie rzeczywistym.
Warto również zwrócić uwagę na Intel AI Assistant Builder, znany również jako SuperBuilder. To otwartoźródłowa platforma udostępniona na GitHubie, która umożliwia szybkie tworzenie spersonalizowanych asystentów AI działających lokalnie na komputerach z procesorami Intel Core Ultra. Dzięki temu firmy mogą łatwo integrować AI w swoich produktach bez konieczności korzystania z chmury, co zwiększa bezpieczeństwo danych i redukuje opóźnienia. Platforma oferuje elastyczną architekturę, umożliwiającą dostosowanie do specyficznych potrzeb różnych branż, takich jak opieka zdrowotna, finanse czy produkcja. Intel AI Assistant Builder stanowi atrakcyjną opcję dla firm poszukujących elastycznych i bezpiecznych rozwiązań AI, które można dostosować do specyficznych potrzeb biznesowych.
AI to dziś coś więcej niż chatboty rysujące groteskowe grafiki. To kompletne systemy, które mogą wspierać realne procesy biznesowe, automatyzować zadania i przekształcać sposób, w jaki firmy pracują na co dzień. I warto mieć je na radarze – nie tylko dla działów IT, ale też dla każdego, kto myśli o efektywności i skalowaniu działań.
