Niedobór mocy obliczeniowej hamuje rozwój sztucznej inteligencji

Pierwszy raz „poczułem” problem z mocą obliczeniową nie na konferencji o AI, tylko przy zwykłym wdrożeniu automatyzacji dla firmy usługowej. Wszystko wyglądało pięknie na makiecie: generowanie odpowiedzi do klientów, klasyfikacja zgłoszeń, streszczanie rozmów, analizowanie leadów. Po czym przychodzi rzeczywistość: limity, kolejki, koszty, opóźnienia i pytanie od właściciela: „Dobra, ale czemu to działa raz szybko, a raz jak w urzędzie w poniedziałek rano?”.

I tu dochodzimy do sedna. W styczniu 2026 r. konto OpenAI opublikowało krótką zapowiedź rozmowy w podcaście, gdzie padło zdanie, które świetnie porządkuje temat: moc obliczeniowa (compute) jest dziś najrzadszym zasobem w AI, a popyt dalej rośnie. To nie jest techniczny detal dla inżynierów. To coś, co wpływa na to, ile zapłacisz, jak szybko dostaniesz odpowiedź z modelu, czy wdrożenie w ogóle „dowozi”, oraz czy Twój zespół będzie z tego korzystał, czy odpuści po tygodniu.

W tym artykule rozkładam temat na czynniki pierwsze: skąd bierze się „głód compute”, czemu on rośnie, co to oznacza dla firm i jak podejść do automatyzacji w make.com i n8n tak, żeby wyjść na swoje nawet wtedy, gdy zasoby są ograniczone.

—

Czym właściwie jest „moc obliczeniowa” w kontekście AI

Gdy mówimy „compute”, wiele osób myśli: „Aha, czyli serwery, karty graficzne, prąd”. To prawda, ale w praktyce biznesowej chodzi o coś bardziej przyziemnego: ile pracy musi wykonać system, żeby model AI wygenerował wynik w akceptowalnym czasie i koszcie.

Compute w treningu i w użyciu (inference) – dwa różne światy

W AI dzieją się dwie duże rzeczy:

Trening – uczenie modelu na gigantycznych zbiorach danych. To pochłania ogromne zasoby, zwykle w dużych blokach czasowych.

Użycie modelu (często mówi się „inference”) – wysyłasz prompt, dostajesz odpowiedź. To jest codzienność firm: chatboty, analizy dokumentów, generowanie treści, klasyfikacja wiadomości.

Dla Ciebie, jeśli wdrażasz AI w marketingu i sprzedaży, najbardziej „bolesny” bywa drugi punkt. Bo trening robi dostawca modelu, a Ty płacisz i czekasz za odpowiedzi. Oczywiście, pośrednio trening też wpływa na ceny i dostępność, ale operacyjnie odczuwasz to przy każdym zapytaniu.

Co realnie zużywa compute

Na zużycie mocy obliczeniowej wpływają m.in.:

Długość kontekstu (ile tekstu dajesz do modelu: historia rozmowy, dokumenty, regulaminy, FAQ).

Liczba generowanych tokenów (jak długa odpowiedź ma powstać).

Złożoność zadania (np. ekstrakcja danych z chaotycznego PDF-a bywa trudniejsza niż odpowiedź na proste pytanie).

Wersja i typ modelu (większe modele zwykle kosztują więcej i potrzebują więcej zasobów).

Wymagania jakościowe (czy wystarczy przybliżenie, czy musisz mieć odpowiedź „nie do ruszenia”, np. w analizie ryzyka).

Jeśli Ty lub Twój zespół macie wrażenie, że „AI jest droga”, to często problem nie leży w samej idei AI, tylko w tym, że proces wysyła do modelu za dużo danych, za często, albo w nieoptymalny sposób.

—

Dlaczego compute jest „najrzadszym zasobem” i czemu popyt rośnie

W cytowanej zapowiedzi podcastu OpenAI pada stwierdzenie, że compute jest dziś najrzadszym zasobem w AI i że popyt nadal rośnie. To zdanie ma kilka warstw. Ja widzę tu trzy główne przyczyny.

1) AI weszła do codziennych procesów, a nie tylko do eksperymentów

Jeszcze niedawno wiele firm traktowało AI jako test: „Sprawdźmy, czy da się z tego coś wycisnąć”. Dziś sporo organizacji robi z tego element pracy:

asystenci w obsłudze klienta,

tworzenie ofert i odpowiedzi handlowych,

analiza rozmów i spotkań,

automatyczne raporty,

praca na dokumentach (umowy, polityki, procedury).

To powoduje, że liczba zapytań do modeli rośnie lawinowo. A modele, nawet te dobrze zoptymalizowane, kosztują zasoby przy każdym użyciu.

2) Rosną oczekiwania: więcej kontekstu, większa jakość, mniejsza tolerancja na błędy

Gdy AI pisze luźny opis posta na LinkedIn, możesz przymknąć oko na drobną wpadkę. Gdy AI ma przygotować szkic odpowiedzi do klienta z reklamacją albo pomóc w medycynie czy finansach, margines błędu się zmniejsza. Firmy proszą więc o:

dłuższy kontekst (więcej danych wejściowych),

lepsze modele (zwykle cięższe obliczeniowo),

więcej kroków w procesie (np. generowanie + weryfikacja + poprawki).

To automatycznie „zjada” compute.

3) Wąskie gardła: sprzęt, energia, łańcuch dostaw, centra danych

Do obsługi AI na dużą skalę potrzebujesz:

specjalistycznych układów (często GPU lub inne akceleratory),

szybkich interkonektów,

chłodzenia, zasilania i miejsca w centrach danych.

Nie będę tu udawał, że każdy biznes musi rozumieć topologię sieci w serwerowni. Wystarczy Ci jedno: to nie rośnie „z dnia na dzień”. Jeśli popyt rośnie szybciej niż podaż mocy, pojawiają się napięcia: ceny, limity, kolejki, priorytetyzacja.

—

Co to oznacza dla firm: koszty, limity i „czemu to czasem muli”

Jeśli używasz AI w marketingu lub sprzedaży, niedobór mocy obliczeniowej zobaczysz w kilku typowych miejscach.

Skoki cen i trudność w budżetowaniu

W AI wydatki często idą nie „miesięcznie stałą kwotą”, tylko zmiennie:

masz kampanię – rośnie liczba leadów – rośnie liczba rozmów i podsumowań,

wysyłasz więcej maili – rośnie liczba generowanych treści,

urzuchamiasz automatyczną kwalifikację leadów – rośnie liczba analiz.

I nagle okazuje się, że koszt jednostkowy niby jest OK, ale wolumen robi swoje.

Limity i throttling (czyli „zwalniamy, bo jest tłoczno”)

Dostawcy modeli muszą zarządzać ruchem. Gdy ruch rośnie, pojawiają się:

limity zapytań na minutę,

ograniczenia równoległości,

czasowe opóźnienia,

priorytety dla określonych planów.

Ty widzisz to jako: „Raz odpowiada w 3 sekundy, a raz w 30”. Z punktu widzenia użytkownika – irytujące. Z punktu widzenia procesu sprzedaży – czasem zabójcze.

Ryzyko projektowe: AI w procesach krytycznych

Jeśli wrzucisz AI w środek procesu, który musi działać zawsze (np. obsługa zgłoszeń, kwalifikacja leadów z kampanii), a potem dostaniesz opóźnienia albo limit, to automatyzacja zaczyna się sypać.

Dlatego ja w projektach dla klientów zakładam od razu: AI jest elementem procesu, ale nie jedyną podporą. Zależnie od ryzyka planuję:

fallback (np. reguły, kolejka, ręczna obsługa),

bufory czasowe,

tryb degradacji jakości (np. krótsze odpowiedzi, mniejszy kontekst),

monitoring kosztów i limitów.

Nie ma róży bez kolców, ale da się to zrobić tak, żebyś Ty nie budził się w nocy, bo „coś nie poszło”.

—

Jak projektować automatyzacje z AI, gdy compute jest ograniczone

Tu przechodzimy do praktyki. Jeśli budujesz procesy w make.com lub n8n, możesz sporo wygrać samą architekturą. Poniżej masz podejście, które u mnie działa w większości wdrożeń.

1) Najpierw selekcja, potem AI (a nie odwrotnie)

Najczęstszy błąd: wysyłasz do modelu wszystko, co wpadnie do systemu.

Lepszy schemat:

Filtr (reguły / proste warunki): czy to temat, który w ogóle wymaga AI?

Wstępna klasyfikacja (tańszy wariant, krótszy prompt): czy to A/B/C?

Dopiero potem droższe przetwarzanie (np. generowanie odpowiedzi, analiza, streszczenie).

W make.com i n8n zrobisz to zwykłymi warunkami, routerami i modułami do przetwarzania tekstu. AI uruchamiaj tam, gdzie faktycznie wnosi wartość.

2) Skracaj kontekst bez utraty sensu

Jeśli wrzucasz do promptu całą historię rozmowy z klientem, łącznie z „Dzień dobry” i stopką, to przepalasz zasoby.

Co robię w praktyce:

czyszczę stopki i podpisy,

usuwam powtarzalne fragmenty,

streszczam wcześniejsze wątki i dopiero streszczenie przekazuję dalej,

dodaję tylko te fragmenty, które są potrzebne do decyzji.

To brzmi banalnie, ale różnica w kosztach i szybkości bywa naprawdę duża.

3) Stosuj podejście „tani model → drogi model”

Nie każde zadanie wymaga najcięższego modelu. Często działa scenariusz:

tańszy model robi klasyfikację, ekstrakcję pól i szybki szkic,

droższy model poprawia tylko to, co ważne (np. finalna odpowiedź do klienta VIP, oferta powyżej określonej kwoty).

To ogranicza zużycie compute tam, gdzie nie jest potrzebne.

4) Cache i ponowne użycie wyników

W automatyzacjach wiele rzeczy się powtarza: te same pytania klientów, te same produkty, te same procedury.

Zatem:

zapisuj odpowiedzi w bazie (np. Airtable / Baserow / Supabase / arkusz),

twórz „pamięć” FAQ dla procesów,

dla podobnych zapytań najpierw sprawdzaj, czy już masz gotową odpowiedź.

Ja wiem, to brzmi jak „oszczędzanie na zapałkach”, ale przy skali to właśnie te zapałki robią pożar w budżecie.

5) Kolejki i kontrola równoległości

W n8n szczególnie łatwo wpaść w równoległe uruchomienia, gdy kilka webhooków strzela naraz. A potem dostajesz limity i błędy.

Co pomaga:

kolejkowanie zadań (na przykład przez bazę danych lub narzędzie kolejkowe),

ograniczenie liczby równoległych wykonań workflow,

retry z sensownym odstępem, a nie „walimy jak młotkiem”.

W make.com też da się to ogarnąć, choć robi się to trochę inaczej (scenariusze, harmonogramy, kontrola wywołań).

—

Jak niedobór compute wpływa na marketing i sprzedaż (konkrety)

W Marketing-Ekspercki najczęściej widzimy trzy obszary, gdzie temat compute „wystaje” na wierzch.

1) Lead generation i kwalifikacja leadów

AI kusi, żeby analizować każdy lead: źródło, treść formularza, historię w CRM, zachowanie na stronie. Da się to zrobić, tylko że koszt rośnie z każdym dodatkowym elementem kontekstu.

Praktyczne podejście:

klasyfikuj leady najpierw po prostych regułach (np. branża, budżet, stanowisko),

AI użyj do oceny jakości tylko dla leadów, które przeszły podstawowy próg,

dla leadów o najwyższym priorytecie uruchom bardziej rozbudowaną analizę (np. personalizowana propozycja kontaktu).

2) Obsługa klienta i skracanie czasu odpowiedzi

Tu compute uderza w dwa miejsca:

czas generowania odpowiedzi (klient nie będzie czekał),

koszt przy dużej liczbie ticketów.

Dlatego dobrze działa:

automatyczne streszczenie zgłoszenia i podpowiedź dla konsultanta (zamiast pełnego chatbota),

szablony odpowiedzi + AI tylko do dopasowania tonu i faktów,

eskalacja: AI odpowiada na proste sprawy, reszta idzie do człowieka.

Tak, człowiek nadal bywa nie do zastąpienia. I mówię to jako ktoś, kto zarabia na automatyzacjach.

3) Content marketing i produkcja treści

Tu compute często znika w tle, bo „przecież to tylko tekst”. A potem okazuje się, że:

robisz 30 wersji nagłówków,

każdy artykuł ma analizę konkurencji, brief, konspekt, redakcję, a na końcu jeszcze przeróbki,

do tego grafiki, opisy, streszczenia, posty, newsletter.

Jeśli nie ustawisz procesu, to AI zaczyna mielić jak maszynka, a rachunek rośnie. Lepsza metoda:

brief i konspekt generuj taniej i krócej,

finalny tekst dopracuj na wyższym poziomie tylko raz,

dystrybucję (posty, skróty) rób z gotowego artykułu, nie od zera.

—

Make.com i n8n: jak budować procesy „oszczędne” obliczeniowo

Nie będę Ci wciskał teorii. Poniżej masz praktyczne wzorce, które możesz przenieść 1:1 do swoich scenariuszy.

Wzorzec A: „triage” zgłoszeń (selekcja + ekstrakcja pól)

Cel: obsługa maili lub formularzy bez przepalania zasobów.

Schemat:

Odbierz zgłoszenie (mail / formularz / CRM).

Wyczyść treść (usuń stopki, cytowania, podpisy).

Krótki prompt: wyciągnij tylko potrzebne pola (temat, pilność, produkt, numer zamówienia).

Jeśli pilność wysoka lub wartość klienta wysoka → dopiero wtedy generuj pełną propozycję odpowiedzi.

Zapisz wynik i tagi w CRM / helpdesku.

Efekt: AI pracuje krócej i rzadziej, a Ty masz porządek.

Wzorzec B: „najpierw streszczenie, potem decyzja”

Jeżeli przetwarzasz długie dokumenty (np. umowy, briefy, transkrypcje), to:

Najpierw zrób streszczenie w punktach.

Potem przekaż streszczenie do kolejnego kroku, który podejmuje decyzję (np. czy spełnia warunki, jakie ryzyka, co doprecyzować).

To często tnie koszty, bo kolejne kroki nie muszą widzieć całego „surowego” tekstu.

Wzorzec C: „biblioteka odpowiedzi” (cache)

Dla powtarzalnych pytań:

Hashuj pytanie (albo normalizuj tekst: usuń odmiany, znaki, zbędne słowa).

Sprawdź bazę odpowiedzi.

Jeśli istnieje odpowiedź → zwróć, ewentualnie lekko dopasuj.

Jeśli nie istnieje → generuj odpowiedź i zapisz do bazy.

To jest szczególnie dobre w obsłudze klienta i w wewnętrznych asystentach dla pracowników.

—

„Więcej osób ma skorzystać z AI” – co to znaczy w praktyce

W przytoczonej zapowiedzi podcastu pojawia się też wątek „jak sprawić, by więcej osób skorzystało z AI”. Z perspektywy firmy takiej jak nasza (automatyzacje, marketing, sprzedaż) ja to czytam prosto: AI ma działać w codzienności, a nie tylko w prezentacji.

Żeby tak było, musisz zadbać o trzy rzeczy:

Stabilność – proces ma działać mimo limitów i opóźnień.

Koszt – model nie ma „przepalać” budżetu na mało ważnych rzeczach.

Użyteczność – wynik ma trafiać do narzędzi, w których ludzie pracują (CRM, helpdesk, arkusz, Slack/Teams), a nie do osobnego „panelu AI”, o którym wszyscy zapomną.

Ja wolę zrobić mniej „fajerwerków”, a więcej porządnej, spokojnej pracy w tle. Ty też to docenisz po miesiącu, kiedy temat się utrwali.

—

SEO: jakie frazy i tematy warto poruszyć przy tym wpisie (żeby to miało sens)

Jeśli publikujesz wpis o niedoborze mocy obliczeniowej w AI, możesz go dobrze podpiąć pod intencje wyszukiwania związane z biznesem i wdrożeniami. Z mojej praktyki wynika, że dobrze działają wątki:

koszty wdrożenia AI i skąd się biorą,

limity API i stabilność procesów,

automatyzacja AI w make.com i n8n,

optymalizacja promptów (ale bez przesady, bardziej „jak skracać kontekst”),

AI w sprzedaży (kwalifikacja leadów, podpowiedzi odpowiedzi),

AI w obsłudze klienta (triage, streszczenia, szablony).

Jeśli masz na blogu inne teksty o automatyzacjach, to ten wpis świetnie zagra jako „szerszy kontekst” i miejsce do linkowania wewnętrznego.

—

Najczęstsze błędy, które widzę przy wdrożeniach AI (i jak ich uniknąć)

Tu będzie krótko i konkretnie, bo to są rzeczy, które wracają jak bumerang.

Błąd 1: „Wrzućmy AI wszędzie, będzie szybciej”

AI przyspiesza, ale źle użyta potrafi spowolnić proces przez koszty, opóźnienia i konieczność poprawek.

Jak to naprawić:

wybierz 1–2 miejsca o największym wpływie,

zrób tam porządną automatyzację,

dopiero potem dokładaj kolejne elementy.

Błąd 2: Za długi prompt i za dużo danych „na wszelki wypadek”

To klasyk. Znam to aż za dobrze, bo sam kiedyś robiłem takie prompty w stylu „dam wszystko, model sobie poradzi”. Poradzi, ale policzy Cię jak za zboże.

Jak to naprawić:

dodawaj tylko dane potrzebne do decyzji,

resztę streszczaj,

trzymaj format wejścia stały (to ułatwia kontrolę jakości).

Błąd 3: Brak planu na awarie i limity

Proces bez fallbacku jest jak jazda zimą bez skrobaczki. Niby się da, ale po co sobie to robić.

Jak to naprawić:

ustaw retry z odstępem,

dodaj kolejkę,

przygotuj ścieżkę „ręczną” dla wyjątków.

—

Co możesz zrobić już dziś, jeśli używasz AI w firmie

Jeśli chcesz szybko sprawdzić, czy niedobór compute i rosnący popyt uderzą w Twoje procesy, zrób taki przegląd:

Sprawdź, gdzie AI jest uruchamiana najczęściej (które scenariusze, które webhooki, jakie automatyzacje).

Policz średnią długość wejścia i wyjścia (ile tekstu wysyłasz i ile dostajesz).

Zobacz, czy możesz usunąć „szum” (stopki, cytowania, powtórzenia, niepotrzebne fragmenty).

Wprowadź selekcję: AI tylko dla spraw, które tego wymagają.

Dodaj cache dla powtarzalnych zapytań.

Ustaw monitoring kosztów i alerty, żebyś nie dowiedział się o problemie po fakturze.

Ja zwykle zaczynam od najprostszej rzeczy: skrócenia kontekstu i dodania filtrów. Efekt bywa natychmiastowy, a praca jest raczej „porządkująca” niż ciężka technicznie.

—

Wnioski praktyczne: AI będzie coraz lepsza, ale compute dalej będzie Cię obchodził

Gdy słyszysz, że „moc obliczeniowa jest najrzadszym zasobem w AI i popyt rośnie”, to nie jest abstrakcja. To sygnał, że:

koszt i dostępność AI będą zmienne,

stabilność wdrożeń zależy od architektury procesu,

wygrają ci, którzy projektują automatyzacje oszczędnie i rozsądnie.

Ja patrzę na to tak: AI w firmie działa dobrze wtedy, gdy człowiek ma poczucie, że to mu pomaga, a nie że musi „łaskawie poczekać, aż model skończy”. Jeśli chcesz, mogę pomóc Ci przełożyć te zasady na konkretny proces w Twojej organizacji: sprzedaż, obsługa klienta albo marketing. Ty dajesz mi kontekst, a my robimy z tego scenariusz w make.com lub n8n, który nie będzie przepalał budżetu i nerwów.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/2013755708110709135