Miniony tydzień był pokazem tego, jak szybko technologia przechodzi od „zapowiedzi” do „wdrożeń”. Największym magnesem były oczywiście targi CES 2026 w Las Vegas, ale kluczowe ruchy odbywały się też poza halami: w centrach danych, w fabrykach, w programach wsparcia innowacji i w sojuszach między gigantami. Wyraźnie widać dwie równoległe tendencje: z jednej strony coraz mocniejsze układy obliczeniowe i infrastruktura dla AI, z drugiej przenoszenie sztucznej inteligencji do „fizycznego świata” – urządzeń, robotów, pojazdów i procesów przemysłowych.
Poniżej znajduje się 10 wydarzeń z kraju i ze świata. Każde opisuję szerzej: co się stało, dlaczego to istotne i jakie mogą być konsekwencje w najbliższych miesiącach.
CES 2026 potwierdził zmianę akcentów: sztuczna inteligencja przestaje być wyłącznie „usługą w chmurze”, a staje się funkcją wbudowaną w sprzęt i systemy działające na miejscu. W praktyce oznacza to większy nacisk na tzw. edge AI, czyli przetwarzanie danych lokalnie (na laptopie, w pojeździe, w fabryce) oraz na „physical AI” – rozwiązania, które wchodzą w interakcję z realnym środowiskiem. Nie chodzi już tylko o generowanie treści, ale o rozpoznawanie otoczenia, planowanie ruchu, sterowanie urządzeniami i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Taki kierunek mocno podbija popyt na specjalizowane procesory, szybsze interkonekty, akceleratory oraz oprogramowanie do zarządzania modelami w warunkach ograniczonego poboru energii.
Równolegle CES znów zadziałał jako „barometr komercjalizacji”: wiele pokazów nie było konceptami, tylko produktami gotowymi do wejścia na rynek lub do pilotaży. To ważne, bo inwestorzy i klienci biznesowi coraz częściej pytają nie o to, czy AI jest możliwa, ale gdzie jest zwrot z inwestycji, jak wygląda utrzymanie modeli i jakie są ryzyka (bezpieczeństwo danych, ataki na modele, odpowiedzialność prawna). Właśnie dlatego w tym tygodniu równie głośno jak o gadgetach było o partnerstwach infrastrukturalnych, narzędziach do cyfrowych bliźniaków i platformach dla przemysłu. CES 2026 nie tyle „pokazał przyszłość”, co zarysował standard: AI ma być praktyczna, wdrażalna i wbudowana w procesy.
Intel wykorzystał start CES do mocnej deklaracji technologicznej: prezentacja Panther Lake (Core Ultra Series 3) ma być nie tylko premierą nowej generacji układów do laptopów, ale też pokazem ambicji produkcyjnych firmy. W komunikacji przewijał się wątek procesu wytwórczego (18A) i próby udowodnienia, że Intel potrafi dostarczać nowoczesne układy na czas i w skali, co ma znaczenie w kontekście wcześniejszych opóźnień i rosnącej presji ze strony konkurencji. Taki ruch jest kluczowy dla segmentu PC, gdzie użytkownicy coraz częściej oczekują „AI w pakiecie” (np. lokalnej inferencji, akceleracji zadań kreatywnych, lepszej efektywności energetycznej), a producenci laptopów chcą jasnych harmonogramów i stabilnych dostaw.
Z perspektywy rynku to także walka o narrację: Intel próbuje odzyskać momentum w kategorii, w której AMD i rozwiązania oparte o inne architektury potrafią dziś mocno namieszać. Jeśli obietnice wydajności i sprawności energetycznej przełożą się na realne urządzenia, producenci notebooków dostaną argument do odświeżenia linii produktowych, a klienci – powód do wymiany sprzętu. Ważne jest też to, że w praktyce „AI PC” staje się nową etykietą dla całej klasy urządzeń: kto dowiezie dobre sterowniki, narzędzia dla deweloperów i sensowne scenariusze użycia, ten wygra nie tylko benchmarki, ale i półki sklepowe.
AMD zagrało w tym tygodniu dwutorowo: z jednej strony zapowiedzi i prezentacje dotyczące układów dla centrów danych (pod obciążenia AI), z drugiej – procesory dla komputerów osobistych, które mają „dowodzić” trendu lokalnej inferencji. Pokaz nowych rozwiązań serwerowych jest istotny, bo rynek AI to dziś wyścig o to, kto szybciej i taniej dostarczy moc obliczeniową do trenowania oraz uruchamiania dużych modeli. AMD buduje pozycję w cieniu dominacji Nvidii, ale korzysta z rosnącej potrzeby dywersyfikacji dostawców wśród klientów korporacyjnych i instytucji. W praktyce chodzi o opłacalność: koszt tokena, koszt energii, łatwość skalowania, a także dojrzałość ekosystemu oprogramowania.
Ważnym elementem tygodnia była też warstwa „pokazowa”: demonstrowanie, że AI to już nie tylko chatbot, ale również rozwiązania w robotyce i automatyzacji. Tego typu prezentacje mają znaczenie marketingowe, ale też pomagają klientom wyobrazić sobie zastosowania sprzętu: jeśli układ ma obsłużyć złożone modele w czasie rzeczywistym, musi to udźwignąć nie tylko w laboratorium, ale w realnym środowisku (przemysł, medycyna, logistyka). AMD wyraźnie komunikuje, że chce być dostawcą nie tylko dla twórców modeli, ale też dla firm wdrażających AI w procesy biznesowe.
Nvidia wykorzystała CES do podkręcenia oczekiwań wobec kolejnej generacji infrastruktury AI, pokazując platformę Vera Rubin i podkreślając gotowość produkcyjną nadchodzących rozwiązań. W tym tygodniu ważna była nie tylko sama zapowiedź, ale sposób jej ujęcia: jako kompletnego „stosiku” (CPU, GPU, sieć, DPU/NIC, przełączniki) składanego w coś na kształt gotowego superkomputera w szafie. Taki kierunek wzmacnia strategię Nvidii polegającą na sprzedawaniu nie pojedynczych kart, lecz całej architektury, która ma działać przewidywalnie w skali centrów danych. Dla klientów oznacza to krótszą drogę od zakupu do uruchomienia klastrów, ale też większe uzależnienie od jednego ekosystemu.
Równolegle pojawił się silny wątek bezpieczeństwa i zaufania do infrastruktury, bo im bardziej AI staje się krytyczną usługą (finanse, zdrowie, przemysł), tym bardziej rośnie znaczenie ochrony danych i izolacji obliczeń. Dla wielu organizacji to może być warunek konieczny, aby w ogóle przenieść wrażliwe scenariusze do środowisk opartych o duże modele. W praktyce tydzień pokazał, że „chip wars” to już nie tylko wydajność, ale także to, kto zapewni spójne, bezpieczne i skalowalne środowisko do wdrożeń.
Lenovo ogłosiło w tym tygodniu rozszerzenie współpracy z Nvidią, prezentując koncepcję „AI cloud gigafactory” oraz platformę Qira. Z punktu widzenia rynku to sygnał, że producenci sprzętu i integratorzy chcą sprzedawać nie tylko serwery, lecz gotowe „fabryki AI” – zestawy infrastruktury, oprogramowania i usług, które przyspieszają start projektów. Dla firm wdrażających AI największym problemem często nie jest sam model, ale czas i koszty uruchomienia środowiska: dobór konfiguracji, chłodzenie, sieć, harmonogram dostaw, zgodność bezpieczeństwa, monitoring. Właśnie dlatego rośnie atrakcyjność ofert typu „pod klucz”, nawet jeśli są droższe w zakupie, bo oszczędzają czas i redukują ryzyko błędów wdrożeniowych.
Qira wpisuje się w drugi trend tygodnia: „personal AI”, czyli ujednoliconą warstwę AI działającą na różnych urządzeniach i w różnych kontekstach (praca, prywatność, przedsiębiorstwo). Tego typu platformy mogą w praktyce stać się pomostem między światem urządzeń końcowych a chmurą: część zadań zostaje lokalnie, część skaluje się w data center. Dla europejskich i polskich firm to szczególnie ważne, bo coraz częściej pojawia się warunek przetwarzania danych w konkretnych jurysdykcjach oraz wymóg przejrzystości tego, gdzie i jak działa AI.
Jednym z najbardziej praktycznych ogłoszeń tygodnia była rozbudowa partnerstwa Siemens–Nvidia wokół koncepcji Industrial AI Operating System. To krok w stronę tego, aby AI stała się naturalnym elementem całego łańcucha przemysłowego: od projektowania i symulacji, przez produkcję, aż po operacje i łańcuch dostaw. Kluczowym słowem jest tu „end-to-end”: w przemyśle wartość AI często pojawia się dopiero wtedy, gdy dane z wielu etapów da się spiąć w spójny system, a modele mogą być trenowane i uruchamiane w kontrolowany sposób. Taka integracja wymaga zarówno narzędzi inżynieryjnych, jak i infrastruktury obliczeniowej, a także standardów danych i procesów.
W tym samym kontekście Siemens zapowiadał rozwiązania związane z cyfrowymi bliźniakami, w tym narzędzia mające usprawnić budowanie i utrzymywanie modeli cyfrowych obiektów, linii produkcyjnych czy całych zakładów. „Industrial metaverse” brzmi efektownie, ale w praktyce chodzi o skrócenie cykli projektowych, lepsze planowanie inwestycji i redukcję przestojów. Jeśli cyfrowy bliźniak jest aktualny i połączony z danymi operacyjnymi, można szybciej przewidzieć awarie, testować zmiany bez ryzyka dla produkcji i optymalizować zużycie energii. W tygodniu, w którym dominowały premiery układów, to ogłoszenie przypomniało: największe pieniądze w AI są tam, gdzie da się policzyć oszczędność i produktywność.
W obszarze autonomicznej mobilności tydzień przyniósł konkret: Lucid, Nuro i Uber pokazali na CES produkcyjnie zorientowaną wersję robotaxi opartą o SUV-a Lucid Gravity, z systemem autonomii poziomu 4 od Nuro i platformą obliczeniową Nvidia DRIVE AGX Thor. To ważne, bo rynek robotaxi jest dziś w fazie, w której „pokazy” już nie wystarczają – liczy się testowanie na drogach, zgodność z wymaganiami bezpieczeństwa, zdolność do produkcji i utrzymania floty oraz doświadczenie pasażera. W prezentacji mocno akcentowano zestaw czujników, percepcję 360 stopni i wnętrze zaprojektowane pod usługę, a nie pod „zwykły samochód”.
Dla Ubera ten ruch ma strategiczny sens: firma chce być platformą, która agreguje dostawców autonomii i pojazdów, zamiast budować wszystko samodzielnie. To ogranicza ryzyko kapitałowe, ale wymaga dopięcia standardów integracji, obsługi klienta, monitoringu i procedur bezpieczeństwa. Dla Lucida partnerstwo może oznaczać dodatkową ścieżkę biznesową w czasie, gdy rynek EV jest bardziej wymagający, a konkurencja rośnie. Dla branży jako całości to kolejny sygnał, że wyścig do komercyjnych wdrożeń będzie raczej serią kontrolowanych ekspansji (wybrane miasta, wybrane strefy, długie testy) niż nagłym „przełączeniem świata” na autonomię.
Wśród ogłoszeń sprzętowych wyróżnił się temat, który od lat rozpala wyobraźnię rynku: baterie półprzewodnikowe (solid-state). W tym tygodniu głośno było o motocyklu Verge TS Pro i współpracy z Donut Lab, gdzie komunikowano parametry mające pokazywać przewagę solid-state: większa gęstość energii, potencjalnie szybsze ładowanie i lepsze bezpieczeństwo termiczne. Niezależnie od tego, jak szybko ta technologia stanie się masowa, jej pojawienie się w „produkcie”, a nie tylko w laboratorium, ma znaczenie psychologiczne i biznesowe. Dostawcy łańcucha EV dostają dowód, że ktoś jest gotów przejść przez bóle wieku dziecięcego: skalowanie produkcji, kontrolę jakości, stabilność cykli ładowania.
Rynek transportu elektrycznego potrzebuje przełomów, bo największe bariery to wciąż czas ładowania, masa baterii oraz degradacja w dłuższym okresie. Solid-state teoretycznie obiecuje poprawę w każdym z tych punktów, ale „teoria” często przegrywa z kosztami i trudnością produkcji. Dlatego ważne jest, aby odróżniać demonstrację od masowej dostępności: w krótkim terminie solid-state może trafić najpierw do nisz o wysokiej marży (motocykle premium, drony, zastosowania specjalne), a dopiero później do aut popularnych. Mimo to tydzień na CES pokazał, że presja na innowacje w magazynowaniu energii rośnie, a firmy szukają sposobu, by zyskać przewagę technologiczną zanim rynek znów się „ustandaryzuje”.
Polska obecność na CES 2026 miała w tym tygodniu dwa wymiary: wizerunkowy i praktyczny. Wizerunkowy, bo polski pawilon oraz aktywność firm i instytucji pokazują, że polskie rozwiązania chcą być widoczne tam, gdzie spotykają się inwestorzy, dystrybutorzy, media i partnerzy technologiczni z całego świata. Praktyczny, bo takie targi są często jednym z najszybszych kanałów zdobycia kontaktów do pilotaży, dystrybucji czy wspólnych projektów. Dla mniejszych firm technologicznych to szczególnie ważne: wejście na rynki zagraniczne zwykle wymaga „pieczątki wiarygodności”, a obecność na CES ułatwia rozmowę z dużymi graczami i skraca dystans do decyzji zakupowych.
W tym tygodniu pojawiały się relacje opisujące, z czym polskie firmy próbują przebić się na tle gigantów. To dobry sygnał dla ekosystemu, bo globalne targi wymuszają dopracowanie komunikacji produktu: jasne use case’y, mierzalne korzyści, zgodność z wymaganiami (certyfikacje, prywatność, bezpieczeństwo). Długofalowo takie wyjazdy mają sens tylko wtedy, gdy kończą się nie „ładnymi zdjęciami”, lecz realnymi leadami, umowami lub wspólnymi programami R&D. W tym kontekście tydzień CES można czytać jako element większej układanki: polskie firmy technologiczne coraz częściej myślą o sprzedaży i partnerstwach międzynarodowych jako o standardzie, a nie wyjątku.
W Polsce ważnym wydarzeniem innowacyjnym tygodnia było uruchomienie (8 stycznia 2026) konkursów w ramach European Partnership for Brain Health, w których mogą startować m.in. przedsiębiorcy oraz organizacje badawcze, a finansowanie obejmuje badania przemysłowe i prace rozwojowe. Choć temat brzmi „zdrowotnie”, jego ciężar technologiczny jest realny: nowoczesne badania nad zdrowiem mózgu coraz częściej opierają się na analizie dużych zbiorów danych, modelowaniu, metodach obliczeniowych i narzędziach wspieranych przez AI. To obszar, w którym innowacje powstają na styku biologii, medycyny, psychologii, środowiska i technologii, a wdrożenia mogą oznaczać zarówno nowe metody diagnostyczne, jak i rozwiązania cyfrowe do monitorowania, terapii czy wsparcia pacjentów.
Istotne są też mechanizmy konkursów: wnioski wstępne (pre-proposals) uruchomiono 8 stycznia, a harmonogram zakłada kolejne etapy i międzynarodową ocenę merytoryczną. Dla firm to szansa na wejście do konsorcjów, budowę kompetencji i współpracę z partnerami z różnych krajów. W praktyce takie programy często wzmacniają transfer wiedzy i pomagają „przekuć” badania w produkty, choć wymagają cierpliwości, dobrze zorganizowanego zarządzania projektem i umiejętności pracy w międzynarodowym układzie. W tygodniu zdominowanym przez CES ten wątek przypomina, że innowacje to nie tylko premiery sprzętu, ale też finansowanie i infrastruktura do rozwijania technologii w dłuższym horyzoncie.
Redakcja Reklama Kontakt Nasze portale i blogi
Wszelkie prawa zastrzeżone | Dział tematyczny Mindly.pl | Materiały w publikacjach | Zasady korzystania & Polityka prywatności
