Prognoza wartości rynku AI, koncentracja kapitału i implementacje dla zrównoważonego rozwoju

Wprowadzenie

Rynek sztucznej inteligencji (AI) rozwija się w niespotykanym dotąd tempie, stając się jednym z filarów globalnej gospodarki cyfrowej. Według prognoz UNCTAD zawartych w raporcie „Technology and Innovation Report 2025: Inclusive Artificial Intelligence for Development”, wartość sektora AI może osiągnąć nawet 4,8 biliona dolarów do 2033 roku. Skala ta porównywana jest do gospodarek największych państw świata i pokazuje, że AI nie jest już wyłącznie technologią przyszłości, lecz dynamicznie rosnącą gałęzią przemysłu, która wpływa na kształtowanie rynków, struktur zatrudnienia i układ sił geopolitycznych.

Tak gwałtowny wzrost budzi jednak pytania o to, kto będzie głównym beneficjentem tej transformacji. Z raportu wynika, że rynek AI charakteryzuje się silną koncentracją kapitału i innowacji w rękach nielicznych podmiotów, głównie z krajów wysoko rozwiniętych, takich jak Stany Zjednoczone czy Chiny. Taka sytuacja rodzi ryzyko pogłębiania nierówności gospodarczych, ograniczenia konkurencji i monopolizacji wiedzy technologicznej. Dla wielu państw rozwijających się oznacza to niebezpieczeństwo pozostania na peryferiach cyfrowej rewolucji, z ograniczonym dostępem do korzyści płynących z rozwoju AI.

W tym kontekście warto przyjrzeć się nie tylko potencjałowi ekonomicznemu AI, lecz także jego konsekwencjom społecznym i rozwojowym. Kluczowe staje się pytanie: jak sprawić, by tak ogromna wartość rynku nie stała się kolejnym czynnikiem dzielącym świat na beneficjentów i outsiderów technologicznej zmiany, lecz by wspierała realizację celów zrównoważonego rozwoju i sprzyjała bardziej sprawiedliwej dystrybucji innowacji?

Koncentracja aktywów i mocy w sektorze AI

Rozwój rynku AI w coraz większym stopniu kształtowany jest przez niewielką liczbę globalnych graczy, którzy posiadają kapitał, infrastrukturę i zasoby badawcze nieosiągalne dla większości państw i przedsiębiorstw. Raport UNCTAD wskazuje, że dominującą pozycję zajmują przede wszystkim firmy ze Stanów Zjednoczonych i Chin. To właśnie one inwestują największe środki w badania i rozwój, kontrolują kluczowe platformy obliczeniowe oraz gromadzą ogromne zbiory danych, stanowiące podstawę do trenowania modeli AI.

Taka koncentracja prowadzi do zjawiska określanego mianem „oligopolu technologicznego”. Wejście nowych podmiotów na rynek staje się niezwykle trudne ze względu na wysokie koszty infrastruktury obliczeniowej, niedostępność dużych zbiorów danych oraz bariery kapitałowe. W rezultacie innowacyjność, zamiast rozpraszać się w kierunku różnorodnych ośrodków badawczych i gospodarek, coraz częściej skupia się w rękach kilku korporacji i państw.

Konsekwencje takiej sytuacji są wielowymiarowe. Z jednej strony szybkie postępy technologiczne napędzane przez gigantów AI przyspieszają komercjalizację nowych rozwiązań, takich jak generatywne modele językowe czy systemy predykcyjne w przemyśle i medycynie. Z drugiej strony wzrasta ryzyko monopolizacji rynku i uzależnienia innych państw od dostawców technologii, którzy dyktują warunki zarówno pod względem cen, jak i dostępności innowacji.

Dla krajów rozwijających się oznacza to szczególnie trudne wyzwanie. Brak dostępu do zasobów porównywalnych z tymi, którymi dysponują globalni liderzy, prowadzi do sytuacji, w której lokalne firmy mogą jedynie adaptować gotowe rozwiązania, zamiast uczestniczyć w procesie ich tworzenia. Taka zależność ogranicza zdolność do samodzielnego kształtowania polityki technologicznej i gospodarczej, a w dłuższej perspektywie utrwala podział świata na centrum i peryferie innowacji.

Konsekwencje dla nierówności i zrównoważonego rozwoju

Koncentracja zasobów i kapitału w sektorze AI nie pozostaje bez wpływu na globalne nierówności. Gospodarki rozwinięte, dysponujące dostępem do najnowszych technologii, centrów badawczych i wysoko wykwalifikowanych kadr, szybciej wdrażają rozwiązania oparte na AI i czerpią z nich wymierne korzyści. Tymczasem wiele krajów rozwijających się, pozbawionych infrastruktury i kapitału, pozostaje w roli konsumentów, a nie twórców innowacji. W efekcie różnica rozwojowa między centrum a peryferiami cyfrowej gospodarki może się jeszcze pogłębiać.

Zjawisko to ma również wymiar społeczny. Dostęp do narzędzi i usług opartych na AI, takich jak zautomatyzowana diagnostyka medyczna, inteligentne systemy edukacyjne czy rozwiązania wspierające rolnictwo precyzyjne, w dużej mierze zależy od tego, czy państwo dysponuje odpowiednimi zasobami. Społeczeństwa z obszarów wykluczonych cyfrowo mogą być pozbawione szansy korzystania z dobrodziejstw technologii, co prowadzi do pogłębiania się wykluczenia nie tylko ekonomicznego, ale również społecznego.

Nierówności w dostępie do AI mogą także zagrozić realizacji celów zrównoważonego rozwoju (SDG). AI ma potencjał wspierać walkę z ubóstwem, poprawiać efektywność energetyczną, ograniczać marnotrawstwo zasobów i wzmacniać systemy opieki zdrowotnej. Jednak bez świadomej polityki międzynarodowej istnieje ryzyko, że stanie się narzędziem wykorzystywanym przede wszystkim do maksymalizacji zysków w krajach najbogatszych, zamiast służyć globalnemu dobru.

Problem nierówności wiąże się również z rynkiem pracy. Automatyzacja i upowszechnianie się inteligentnych systemów prowadzą do zmian w strukturze zatrudnienia. W krajach, które nie inwestują w rozwój kompetencji cyfrowych, może to oznaczać nie tylko utratę miejsc pracy, lecz także brak możliwości tworzenia nowych, bardziej zaawansowanych zawodów. W dłuższej perspektywie grozi to powstaniem globalnej „przepaści kompetencyjnej”, która utrudni wielu społeczeństwom uczestnictwo w gospodarce przyszłości.

Strategie łagodzenia koncentracji i promowania dyfuzji AI

Aby uniknąć sytuacji, w której AI stanie się kolejnym czynnikiem pogłębiającym globalne nierówności, konieczne jest wdrażanie działań mających na celu równomierniejsze rozłożenie korzyści płynących z jej rozwoju. Jednym z kluczowych narzędzi tego typu są polityki antymonopolowe. Takie regulacje mogą ograniczyć dominację największych korporacji technologicznych, wymuszając większą przejrzystość ich działań oraz zapewniając dostęp mniejszych podmiotów do podstawowych zasobów, takich jak dane czy infrastruktura obliczeniowa.

Istotne znaczenie ma również wspieranie lokalnych ekosystemów innowacji. Inwestycje w startupy, małe i średnie przedsiębiorstwa oraz ośrodki badawcze pozwalają rozwijać rozwiązania dostosowane do specyfiki poszczególnych krajów i regionów. Dzięki temu AI może być wdrażana w obszarach istotnych z punktu widzenia lokalnych społeczności, takich jak rolnictwo, ochrona zdrowia czy zarządzanie zasobami naturalnymi.

Ważną rolę odgrywają także modele otwartej innowacji. Upowszechnianie otwartych zbiorów danych, bibliotek open source czy wspólnych platform badawczych sprzyja dyfuzji wiedzy i zwiększa dostęp do technologii dla podmiotów, które nie dysponują znacznymi zasobami finansowymi. Otwarte podejście do rozwoju AI pozwala nie tylko ograniczyć bariery wejścia na rynek, lecz także przyspiesza proces adaptacji technologii w krajach rozwijających się.

Kolejnym kierunkiem działań są partnerstwa publiczno-prywatne. Wspólne inwestycje w infrastrukturę cyfrową, centra danych czy programy edukacyjne mogą pomóc w budowaniu zdolności technologicznych w regionach, które obecnie pozostają na marginesie transformacji cyfrowej. Kluczowe jest również zaangażowanie organizacji międzynarodowych, które poprzez fundusze wsparcia i programy rozwojowe mogą odegrać rolę katalizatora w równoważeniu globalnego ekosystemu AI.

Takie działania, jeśli zostaną wdrożone w sposób skoordynowany, mogą przyczynić się do przełamania dominacji kilku graczy i stworzenia bardziej pluralistycznego środowiska innowacji. Co jednak równie ważne, stanowią one szansę na to, by AI nie była technologią zarezerwowaną wyłącznie dla najbogatszych, lecz realnym narzędziem wspierającym rozwój społeczny i gospodarczy na całym świecie.

Podsumowanie

AI ma potencjał stać się jednym z najważniejszych czynników kształtujących globalną gospodarkę w nadchodzącej dekadzie. Jej prognozowana wartość rynkowa, sięgająca 4,8 biliona dolarów do 2033 roku, pokazuje skalę transformacji, która już dziś zmienia modele biznesowe, rynek pracy i relacje geopolityczne. Jednak koncentracja kapitału i innowacji w rękach nielicznych graczy grozi tym, że AI, zamiast niwelować istniejące nierówności, będzie je jeszcze pogłębiać.

Dlatego tak istotne staje się wypracowanie rozwiązań, które pozwolą na bardziej sprawiedliwy i inkluzywny rozwój tej technologii. Na poziomie krajowym niezbędne są inwestycje w edukację, lokalne innowacje i infrastrukturę cyfrową, które umożliwią budowanie własnych kompetencji i niezależności technologicznej. Na poziomie międzynarodowym kluczowe znaczenie mają wspólne standardy etyczne i regulacyjne, otwarte modele innowacji oraz fundusze wspierające kraje rozwijające się.

Jeśli działania te zostaną skoordynowane, AI może stać się narzędziem służącym nie tylko wzrostowi gospodarczemu, lecz także realizacji celów zrównoważonego rozwoju. W przeciwnym razie rynek AI stanie się symbolem pogłębiającego się podziału na beneficjentów i outsiderów cyfrowej rewolucji. Wybór ścieżki, którą podąży świat, zależy od decyzji podejmowanych już dziś – zarówno przez rządy, jak i przez globalne instytucje i sektor prywatny.

Źródło:

https://unctad.org/system/files/official-document/tir2025_en.pdf