Bałtycka gigafabryka AI za 12,7 mld zł. Od 30 do 100 tys. GPU i plan na własną moc obliczeniową

Polski rząd stawia na własną infrastrukturę obliczeniową dla sztucznej inteligencji. Baltic AI GigaFactory — wspólny projekt Polski, Litwy, Łotwy i Estonii — uzyskał akceptację Komisji Europejskiej na poziomie wstępnego wniosku. Wiceminister cyfryzacji Rafał Rosiński deklaruje wysokie zainteresowanie biznesu i dostępność środków publicznych. Gra toczy się o suwerenność cyfrową i zdolność do trenowania oraz wdrażania dużych modeli AI w regionie bez konieczności masowego wynajmowania mocy u zewnętrznych dostawców.

Finansowanie i rola kapitału prywatnego

Budżet gigafabryki wyceniono na 3 mld euro (ok. 12,7 mld zł). Struktura finansowania zakłada 65 proc. wkładu sektora prywatnego i 35 proc. środków publicznych. Tę drugą część mają w równych częściach zapewnić państwa bałtyckie (Polska, Litwa, Łotwa, Estonia) oraz Komisja Europejska. Według Rosińskiego, po październikowym spotkaniu Partner Assembly w Krakowie — w którym uczestniczyło 150 instytucji i firm — zainteresowanie inwestorów i potencjalnych użytkowników jest wyraźne, a budżet publiczny na projekt jest dostępny.

Warunkiem przyciągnięcia prywatnego kapitału jest jednak twardy sygnał państwa. Eksperci wskazują na potrzebę realnego zaangażowania finansowego Skarbu Państwa na starcie oraz powołania spółki celowej, która sformalizuje proces pozyskiwania inwestorów i kontraktów. W tle toczy się rewizja KPO — Ministerstwo Cyfryzacji zaproponowało, by ok. 426 mln zł (100 mln euro) przeznaczyć na budowę fabryk i gigafabryki AI w Polsce.

Po co Polsce własna fabryka AI

Projekt ma ograniczyć zależność regionu od zewnętrznych chmur i centrów danych. Jak podkreślają przedstawiciele administracji, dziś większość mocy obliczeniowych dla AI kupowana jest poza krajem. Własna infrastruktura o skali 30–100 tys. GPU miałaby obsłużyć zarówno badania i rozwój, jak i produkcyjne wdrożenia dużych modeli oraz aplikacji AI, także tych o rozmiarach liczonych w setkach bilionów parametrów.

To argument suwerennościowy, ale też gospodarczy: jeśli popyt na zaawansowane obliczenia ma rosnąć, region potrzebuje miejsc, w których można efektywnie trenować i serwować modele, gwarantując kontrolę nad danymi, przewidywalność kosztów i zgodność regulacyjną.

Warunki brzegowe: energia, grunt, regulacje

Skala oznacza wysokie koszty każdej godziny pracy. Dlatego kluczowe jest wcześniejsze zakontraktowanie odbiorców mocy w kraju i za granicą. Konieczne są też decyzje infrastrukturalne: stabilne i elastyczne zasilanie zdolne do obsłużenia dużej zmienności obciążenia, odpowiednie lokalizacje i przyłącza oraz szybsze ścieżki pozwoleń dla infrastruktury AI. Bez tego projekt będzie ryzykowny i trudny do sfinansowania prywatnie.

Rządowi eksperci wskazują ponadto na potrzebę pakietu zachęt dla biznesu — regulacyjnych i finansowych — które skłonią polskie firmy do budowy własnych rozwiązań AI i korzystania z krajowej infrastruktury, zamiast kierowania budżetów do globalnych dostawców.

Kto kupi moc: energia, zdrowie, obronność

Naturalnym klientem i partnerem dla gigafabryki jest sektor energetyczny — zarówno jako odbiorca mocy obliczeniowej do optymalizacji sieci i wytwarzania, jak i dostawca energii dla centrum. Warunkiem jest jednak odporność systemu zasilania, która zmniejszy ryzyko przestojów i zapewni stabilność pracy.

Poza energetyką wskazywane są dwa strategiczne obszary popytu: zdrowie i obronność. To sektory o dużym potencjale zastosowań AI, a zarazem o wysokich wymaganiach dotyczących bezpieczeństwa i przetwarzania danych, co dodatkowo wzmacnia argument za utrzymaniem infrastruktury w kraju.

Kontekst europejski: 13 fabryk AI i fundusz InvestAI

Komisja Europejska traktuje „fabryki AI” jako priorytetowe, wielkoskalowe centra obliczeniowe i przechowywania danych, projektowane pod opracowywanie, trenowanie i wdrażanie modeli nowej generacji. W grudniu 2024 r. KE wybrała pierwsze siedem lokalizacji, a w marcu bieżącego roku — kolejne sześć. W sumie w UE ma powstać 13 takich ośrodków.

W Polsce pierwsze inicjatywy są już w toku: Gaia AI Factory w ACK Cyfronet AGH w Krakowie oraz Piast-AI w Poznaniu. Równolegle, na poziomie unijnym działa fundusz InvestAI o budżecie 20 mld euro, który ma sfinansować pięć gigafabryk AI. Na początku lipca KE przyjęła wstępny wniosek polskiego resortu cyfryzacji dotyczący bałtyckiej gigafabryki.

Co dalej: harmonogram i niewiadome

30 października w Krakowie odbyło się spotkanie Partner Assembly poświęcone Baltic AI GigaFactory z udziałem administracji, uczelni, instytutów i firm technologicznych. Projekt angażuje obok resortu cyfryzacji także ministerstwa finansów, aktywów państwowych, obrony i zdrowia. KE zamierza zaprosić państwa członkowskie do składania oficjalnych wniosków w sprawie gigafabryk pod koniec 2025 r.

Do rozstrzygnięcia pozostają kwestie operacyjne: kontrakty na odbiór mocy, struktura spółki celowej, udział inwestorów spoza UE bez ryzyka utraty kontroli, a przede wszystkim — długoterminowe zabezpieczenie energii i szybkich pozwoleń. Jeśli te warunki zostaną spełnione, bałtycka gigafabryka może stać się realną alternatywą dla globalnych dostawców chmury i wzmocnić odporność cyfrową regionu.