Gigafabryka AI coraz bliżej Polski. Rozpoczyna się walka o strategiczną inwestycję

Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową sprawia, że dostęp do infrastruktury AI staje się jednym z kluczowych warunków rozwoju firm technologicznych i przemysłowych. Dla przedsiębiorstw rozważających inwestowanie w Polsce planowana gigafabryka AI może więc oznaczać nie tylko nową inwestycję infrastrukturalną, ale także łatwiejszy dostęp do zasobów potrzebnych do tworzenia i wdrażania zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji.

Projekt wszedł już w etap formalnego postępowania, choć jego ostateczna realizacja nadal zależy od wyniku przetargu i przygotowania konkurencyjnej oferty. Polska podpisała Joint Procurement Agreement, rząd zagwarantował do 135,3 mln euro na zakup czasu obliczeniowego w latach 2028–2033, a EuroHPC JU 30 lipca 2026 r. otworzyło przetarg z terminem ofert do 12 listopada. O wyniku zdecydują jednak jakość oferty konsorcjum, finansowanie, dostęp do odpowiedniej mocy przyłączeniowej — szacowanej dla polskiej koncepcji na około 120 MW — infrastruktura sieciowa i zdolność sprzedaży komercyjnej większości zasobów.

Czy budowa gigafabryki AI w Polsce jest już pewna?

Nie. Polska spełniła ważne warunki formalne, ale nie ma jeszcze wybranego konsorcjum, lokalizacji, zamkniętego finansowania ani umowy wykonawczej. Postępowanie EuroHPC JU ma wyłonić do siedmiu projektów. Oferty mogą składać konsorcja lub spółki celowe łączące przedsiębiorstwa, inwestorów i podmioty publiczne. Termin upływa 12 listopada 2026 r. o godz. 16:00 CET.

Wybrane projekty mają zostać wskazane na początku 2027 r. EuroHPC zakłada rozpoczęcie działania infrastruktury w ciągu 18 miesięcy od wyboru, dlatego 2028 r. pozostaje realnym terminem uruchomienia pierwszej fazy.

Co dokładnie zmienia podpisane porozumienie?

Joint Procurement Agreement umożliwia Polsce udział we wspólnym europejskim zakupie czasu dostępu do gigafabryk AI. Nie jest to umowa na budowę obiektu ani przyznanie Polsce lokalizacji. Państwo może natomiast wystąpić jako przyszły nabywca usług obliczeniowych, ograniczając ryzyko popytowe projektu.

Uchwała Rady Ministrów nr 153 ustala maksymalny limit wydatków na 135,3 mln euro: od 12,3 mln euro w 2028 r., przez 27 mln euro rocznie w latach 2029–2032, do 15 mln euro w 2033 r. Środki mają finansować zakup czasu dostępu, nie budowę centrum danych. Minister właściwy do spraw informatyzacji może na zasadzie wzajemności wymieniać z innymi państwami UE środki przeznaczone na zakup czasu dostępu do gigafabryk AI – do równowartości 45 mln euro.

Ministerstwo Cyfryzacji wskazuje, że podstawowa deklaracja Polski obejmuje usługi o wartości 100 mln euro, przy analogicznym wkładzie unijnym. Wyższy limit uchwały uwzględnia rezerwę oraz VAT.

Dlaczego gwarantowany popyt ma znaczenie dla biznesu?

Gigafabryka AI nie ma być finansowana przede wszystkim z dotacji na budowę. Jej model zakłada, że Polska i EuroHPC od początku kupią część dostępnej mocy obliczeniowej. Dzięki temu prywatne konsorcjum będzie miało zagwarantowanego dużego klienta już na starcie działalności.

To ważne, ponieważ zmniejsza ryzyko, że kosztowna infrastruktura przez pierwsze lata pozostanie niewykorzystana. Łączna wartość gwarantowanych zakupów publicznych może odpowiadać około 34% nakładów na infrastrukturę gigafabryki. Ostateczna struktura finansowania będzie jednak zależeć od warunków przetargu i modelu przyjętego przez zwycięskie konsorcjum.

Pozostałą część mocy konsorcjum będzie musiało sprzedać na rynku. Potencjalnymi klientami są firmy rozwijające modele AI, przedsiębiorstwa przemysłowe, banki, spółki energetyczne, operatorzy telekomunikacyjni, uczelnie i administracja publiczna. Gwarancja zakupu części mocy ułatwia finansowanie projektu, ale nie usuwa wszystkich ryzyk. Nadal kluczowe będą koszty energii, termin budowy, dostępność akceleratorów AI, konkurencja cenowa oraz zdolność pozyskania klientów komercyjnych.

Ministerstwo szacowało wartość całej inwestycji na ponad 10 mld zł. Dlatego banki i inwestorzy będą oceniać nie tylko wsparcie państwa, lecz także kapitał partnerów, umowy na dostawy energii, listę potencjalnych klientów i plan późniejszej modernizacji infrastruktury.

Kto może wejść do konsorcjum gigafabryki AI?

Oferta wymaga połączenia kompetencji infrastrukturalnych, finansowych i technologicznych. EuroHPC dopuszcza konsorcja oraz spółki celowe tworzone przez firmy, inwestorów, podmioty publiczne i innych partnerów. Projekt może działać w jednej lokalizacji, w kilku miejscach albo w układzie transgranicznym.

Potrzebni będą m.in. operator centrum danych, dostawcy energii, łączności i sprzętu, instytucje finansujące, operatorzy chmury, firmy cyberbezpieczeństwa oraz duzi odbiorcy mocy.  Z perspektywy zagranicznych firm rozważających inwestowanie w Polsce projekt otwiera możliwości nie tylko dla inwestorów kapitałowych, lecz także dla dostawców energii, infrastruktury telekomunikacyjnej, systemów chłodzenia, cyberbezpieczeństwa i specjalistycznego oprogramowania. Zagraniczny inwestor spełniający warunki postępowania może uczestniczyć również jako operator infrastruktury, dostawca technologii, odbiorca mocy obliczeniowej albo partner świadczący specjalistyczne usługi.

Co zdecyduje o lokalizacji gigafabryki AI w Polsce?

Głównym ograniczeniem nie będzie cena gruntu, lecz energia, sieć i czas uzyskania pozwoleń. Polska nie wskazała jednej lokalizacji. Wiceminister Dariusz Standerski informował o dziesięciu wcześniej zidentyfikowanych miejscach, ale ostateczne położenie ma wynikać z oferty konsorcjum.

Instytut Łączności wskazywał docelowe zapotrzebowanie projektu średniej skali na około 120 MW. EuroHPC wymaga ponadto odpowiedniej infrastruktury energetycznej oraz dobrych praktyk dotyczących efektywności energii, zużycia wody i obiegu materiałów.

Analiza lokalizacji powinna objąć moc i termin przyłącza, możliwość zawarcia długoterminowych umów na energię, redundancję światłowodową, chłodzenie, bezpieczeństwo, dostęp do kadr oraz harmonogram decyzji środowiskowych i budowlanych.

Co gigafabryka AI może zmienić dla firm w Polsce?

Największą korzyścią nie będzie sam budynek, lecz lokalny dostęp do infrastruktury potrzebnej do tworzenia modeli o bardzo dużej skali. Gigafabryki mają obsługiwać rozwój, trenowanie, dostrajanie i wnioskowanie, wraz z bezpiecznym dostępem chmurowym, pamięcią masową i siecią o dużej przepustowości. Przemysł może wykorzystać tę moc do optymalizacji produkcji i przewidywania awarii, banki do modeli ryzyka, a nauka i administracja do projektów, których samodzielna infrastruktura byłaby nieopłacalna.

Nie oznacza to automatycznie taniej lub nieograniczonej mocy. Zasady rozdziału polskiej puli publicznej, kryteria dostępu i ceny wymagają dalszych rozstrzygnięć. Firmy powinny już teraz policzyć potrzebny wolumen obliczeń, wymagania dotyczące danych i możliwość przenoszenia zadań między dostawcami.

Jakie ryzyka powinien ocenić inwestor?

Inwestor powinien przede wszystkim sprawdzić, czy konsorcjum ma stabilne finansowanie, odpowiednich partnerów i realny plan sprzedaży mocy obliczeniowej. Kluczowe będzie także to, czy wybrana lokalizacja zapewni szybkie przyłączenie do sieci energetycznej oraz dostęp do infrastruktury telekomunikacyjnej.

Dużym wyzwaniem może być również zakup odpowiedniej liczby akceleratorów AI oraz ich późniejsza wymiana na nowsze modele. Sprzęt tego typu szybko się starzeje, a jego dostępność jest ograniczona.

Ryzyko zwiększa także krótki harmonogram. Uruchomienie gigafabryki w ciągu 18 miesięcy od wyboru projektu będzie wymagało sprawnego pozyskania transformatorów, systemów chłodzenia i specjalistycznego wyposażenia.

Czy gigafabryka AI wzmocni pozycję Polski w Europie?

Tak, gigafabryka AI może istotnie wzmocnić pozycję Polski na europejskim rynku nowych technologii. Dostęp do dużej mocy obliczeniowej stworzyłby firmom, uczelniom i administracji lepsze warunki do rozwijania zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji bez pełnego uzależnienia od infrastruktury zlokalizowanej poza regionem.

Inwestycja mogłaby także przyspieszyć rozwój polskiego sektora centrów danych, energetyki, cyberbezpieczeństwa, inżynierii i specjalistycznego oprogramowania. Skorzystałyby na niej nie tylko duże przedsiębiorstwa technologiczne, lecz również firmy przemysłowe, logistyczne, finansowe i energetyczne, które coraz częściej wykorzystują AI do automatyzacji procesów i analizy danych.

Największą wartością projektu byłaby możliwość tworzenia w Polsce własnych modeli, produktów technologicznych i własności intelektualnej. Gigafabryka mogłaby więc stać się impulsem do rozwoju całego ekosystemu AI, a nie wyłącznie dużym centrum danych.

Projekt wpisuje się w szerszą politykę rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku, która zakłada rozbudowę krajowej infrastruktury obliczeniowej, rozwój kompetencji oraz zwiększenie wykorzystania AI przez przedsiębiorstwa i administrację.

Polska ma już formalne podstawy do udziału we wspólnym postępowaniu i zagwarantowała zakup części przyszłej mocy obliczeniowej. Dzięki temu konsorcjum planujące inwestycję w Polsce może ubiegać się o jej realizację w otwartym przetargu. Kolejnym krokiem jest przygotowanie przez konsorcjum konkurencyjnej oferty, obejmującej finansowanie, lokalizację, dostęp do energii i plan pozyskania klientów. Samo porozumienie nie przesądza jeszcze o realizacji inwestycji, ale wyraźnie zwiększa szanse Polski na udział w jednym z najważniejszych europejskich projektów infrastrukturalnych związanych ze sztuczną inteligencją.