Gartner Predicts 2026: sprzęt AI a budżety małych firm

Instytut badawczy Gartner opublikował 12 sierpnia 2026 roku zaktualizowany raport "Predicts 2026: Infrastructure and Operations", analizujący wpływ wydatków na sprzęt cyfrowy na finanse przedsiębiorstw. Analizy wskazują, że do końca roku ponad 40 procent budżetów infrastrukturalnych w sektorze technologicznym zostanie pochłoniętych przez wydatki na akceleratory AI oraz modernizację chłodzenia centrów danych. Wydarzenie to rzuca nowe światło na koszty, jakie pośrednio ponoszą małe i średnie firmy korzystające z rozwiązań chmurowych.

Rosnąca rywalizacja o procesory graficzne oraz dedykowane układy do uruchamiania modeli językowych bezpośrednio przekłada się na strategię cenową dostawców oprogramowania SaaS. Właściciele małych firm muszą przygotować się na zmiany w strukturze opłat za popularne narzędzia cyfrowe.

Presja na centra danych i koszt zużycia energii

Zgodnie z danymi zaprezentowanymi w raporcie z 12 sierpnia 2026 roku, zapotrzebowanie na energię elektryczną w europejskich i amerykańskich centrach danych wzrosło o kilkanaście procent w skali roku. Spowodowane jest to masowym wdrożeniem gęstych serwerów z układami Nvidia Rubin oraz nowymi procesorami AMD, które wymagają instalacji zaawansowanych systemów chłodzenia cieczą.

Koszt dostosowania infrastruktury fizycznej jest głównym czynnikiem podnoszącym stałe wydatki dostawców chmury. W efekcie firmy udostępniające aplikacje biznesowe oparte na sztucznej inteligencji stopniowo odchodzą od nielimitowanych pakietów subskrypcyjnych.

Gartner prognozuje, że do 2027 roku ponad 70 procent dostawców oprogramowania użytkowego wprowadzi ścisłe limity na wykorzystanie algorytmów (tzw. token-based pricing) lub uzależni roczny abonament od rzeczywistego zużycia mocy obliczeniowej.

Zmiana w wycenach usług dla sektora MŚP

Dla małego przedsiębiorstwa usługowego zmiana ta oznacza konieczność bardziej świadomego zarządzania wykorzystywanymi aplikacjami. Dotychczasowa praktyka "podłączania wszystkiego do AI" ustępuje miejsca chłodnej kalkulacji opłacalności każdego automatyzowanego procesu.

Narzędzia wykorzystujące mniejsze, wyspecjalizowane modele (tzw. Small Language Models) zaczynają zyskiwać przewagę cenową nad gigantycznymi modelami ogólnego przeznaczenia. Wdrożenie mniejszego modelu, dostosowanego do konkretnego zadania, pozwala obniżyć koszty infrastruktury nawet o dwie trzecie, przy zachowaniu tej samej skuteczności.

Dostawcy oprogramowania tworzonego z myślą o MŚP coraz częściej przenoszą część obliczeń bezpośrednio na urządzenia końcowe klientów (komputery biurowe i smartfony), aby odciążyć kosztowne serwery centralne.

Jak przygotować budżet firmowy na nadchodzące zmiany

Przedsiębiorcy planujący cyfryzację swoich firm w drugiej połowie 2026 roku powinni uwzględnić elastyczność cenników u dostawców technologii. Przy wyborze oprogramowania warto zwrócić uwagę na przejrzystość zasad rozliczania zapytań do modeli językowych.

Kluczowym działaniem jest przeprowadzenie inwentaryzacji używanych subskrypcji cyfrowych. Należy zweryfikować, czy firma nie płaci za zaawansowane moduły generatywne w narzędziach, w których do codziennej pracy wystarczyłyby standardowe, tradycyjne funkcje automatyzacji.

Warto również stawiać na rozwiązania oferujące hybrydowy model pracy, w którym proste operacje realizowane są bezpłatnie na lokalnym sprzęcie, a płatna łączność z chmurą uruchamiana jest tylko przy skomplikowanych zadaniach analitycznych.

Co z tego wynika

Najnowsze prognozy Gartnera z 12 sierpnia 2026 roku dowodzą, że rosnące koszty sprzętu i energii w centrach danych wymuszają zmianę cenników oprogramowania dla biznesu. Właściciele małych firm w Polsce powinni spodziewać się odchodzenia od nielimitowanych abonamentów na rzecz opłat za faktyczne zużycie mocy obliczeniowej. Najbardziej opłacalną strategią dla MŚP staje się wdrażanie mniejszych, wyspecjalizowanych modeli AI, które generują znacznie niższe koszty utrzymania.