Oracle: 50 mld USD na Infrastrukturę, Koniec „Zabawy w AI” i Raport WEF (02.02)

Poniedziałek, 2 lutego 2026, przynosi wyraźny sygnał: etap fascynacji technologią dobiegł końca, zaczyna się brutalna walka o zasoby i rentowność. Oracle ogłosił plan pozyskania astronomicznej kwoty 45–50 mld USD na rozbudowę chmury pod gigantów AI, co rynek przyjął z niepokojem, przeceniając akcje spółki. Inwestorzy boją się „kapitałowego sprintu” opartego na długu.

Współgra to z wnioskami z najnowszego raportu „AI Trends 2026”. Autorzy stawiają sprawę jasno: faza eksperymentów (POC) się skończyła. Firmy, które nie przejdą do skalowalnych wdrożeń, zostaną z najdroższymi prototypami w historii. Rok 2026 ma upłynąć pod znakiem „Pragmatycznego AI” – mniejszych modeli, fizycznej robotyki i twardych danych o zwrocie z inwestycji.

🎥 Obejrzyj analizę wideo (Deep Dive):

1. Infrastruktura: Oracle i 50 miliardów długu

Plan Oracle to jeden z największych ruchów kapitałowych w historii branży. Firma chce zebrać do 50 mld USD, aby sfinansować rozbudowę centrów danych dla kluczowych klientów: OpenAI, Meta, Nvidia i xAI.

Reakcja giełdy (spadek o 4% w pre-market) pokazuje jednak zmianę nastrojów. Rynek obawia się, że wyścig o GPU wchodzi w fazę niebezpiecznego zadłużania się. Infrastruktura staje się krytycznym wąskim gardłem, a nową walutą w biznesie są nie dolary, a dostępna moc obliczeniowa i energia.

2. Raport „AI Trends 2026”: Koniec Ery Eksperymentów

Według raportu opublikowanego przez statworx i AI Hub Frankfurt, czas na zabawę się skończył. Kluczowe wnioski:

• Deployment or Die: Firmy muszą wyjść z fazy Proof of Concept (POC) do produkcji.
• Invisible AI: Sztuczna inteligencja staje się „cichsza” – znika z pierwszego planu (chaty), a zaszywa się głęboko w procesach back-office.
• Core Business: Światowe Forum Ekonomiczne (WEF) opublikowało 32 studia przypadków, gdzie AI realnie optymalizuje łańcuchy dostaw i predykcję popytu, zamiast służyć jako marketingowy gadżet.

3. Od Hype’u do Pragmatyzmu: SLM i Physical AI

Rok 2026 to zwrot ku efektywności. Zamiast budować coraz większe modele, firmy stawiają na:

• SLM (Small Language Models): Małe, wyspecjalizowane modele, które są tańsze w utrzymaniu i szybsze w działaniu (o różnicach pisaliśmy w Bazie Wiedzy).
• Fine-tuning: Douczanie modeli na własnych danych, zamiast polegania na wiedzy ogólnej.
• Physical AI: Algorytmy wychodzą z ekranów do świata fizycznego – robotyka, drony i urządzenia Edge zyskują na znaczeniu.

4. Bańka czy Nowa Ekonomia?

Forbes przytacza dane o globalnych wydatkach na AI sięgających 2,52 biliona USD. Porównania do bańki dot-com z roku 2000 są nieuniknione. Z jednej strony mamy euforię, z drugiej – realne ryzyko przegrzania. Ciekawym wątkiem jest też rosnąca rola „Africa-led AI”, gdzie region ten stawia na rozwiązania etyczne i wspierające zrównoważony rozwój, co wybrzmiało na konferencji AMLD Africa 2026.