Rok 2025 zapisał się w historii technologii jako okres wyjątkowo intensywnych zmian. Był czasem spektakularnych awarii usług chmurowych, które obnażyły kruchość cyfrowej infrastruktury, ale też rokiem zaciętej rywalizacji w świecie sztucznej inteligencji i przełomowych innowacji sprzętowych. Rosnąca moc obliczeniowa umożliwiła tworzenie bardziej zaawansowanych modeli AI, a jednocześnie zwiększała wymagania energetyczne, wymuszając rozwój nowych metod chłodzenia. W tle toczyły się debaty o regulacjach, etyce i miejscach pracy w erze automatyzacji. Cyfrowi przestępcy nie próżnowali, udowadniając, że tożsamość i dane są bezcennym łupem. Ten artykuł łączy wszystkie te wątki, aby pokazać, jak wzajemnie na siebie oddziaływały i co mogą oznaczać dla użytkowników i biznesu.
Katastrofy w chmurze: błędy jednego dostawcy stają się globalnym problemem
Listopadowa awaria Cloudflare wywołała poruszenie wśród internautów. Jeden błąd w uprawnieniach bazy danych spowodował podwojenie pliku konfiguracyjnego systemu zarządzania botami i przekroczył jego maksymalny rozmiar. Serwery w sieci zaczęły wyświetlać błędy, a wiadomość o awarii obiegła media społecznościowe. Cloudflare najpierw podejrzewał atak, ale szybko ustalono, że przyczyną jest własny kod. Naprawa zajęła kilka godzin, w czasie których użytkownicy nie mogli korzystać z licznych serwisów.
Niewiele później, w grudniu, Cloudflare znów znalazł się w centrum uwagi. Tym razem w ramach ochrony przed luką w popularnym frameworku React firma zaostrzyła ustawienia zapory ogniowej, niechcący blokując aż 28 proc. internetowego ruchu. Choć przerwa trwała kilkadziesiąt minut, dotknęła użytkowników LinkedIn, Zooma i wielu innych serwisów. Dwie awarie w tak krótkim czasie unaoczniły, jak bardzo polegamy na rozwiązaniach jednego dostawcy.
Jeszcze głośniejszy był październikowy krach Amazon Web Services. Awaria systemów w regionie US‑East‑1 pozbawiła dostępu do usług ponad 2 tys. firm i spowodowała miliony zgłoszeń o problemach. Okazało się, że automatyczny system DNS w usłudze DynamoDB utworzył pusty rekord i nie potrafił samodzielnie go naprawić. Skala awarii uruchomiła dyskusję o uznaniu dostawców chmurowych za „podmioty kluczowe” i wprowadzeniu mechanizmów nadzoru.
Wszystkie trzy incydenty łączy jeden element: choć nie były wynikiem ataku, szybko pokazały, że centralizacja usług to miecz obosieczny. Z jednej strony pozwala obniżać koszty i usprawniać działanie aplikacji. Z drugiej - awaria pojedynczego dostawcy może sparaliżować dziesiątki tysięcy firm.
Gorączka AI: rywalizacja, nowe modele i urządzenia
W cieniu awarii chmurowych toczyła się zacięta rywalizacja w świecie sztucznej inteligencji. ChatGPT zachował pozycję lidera pod względem pobrań i liczby użytkowników, ale jego tempo wzrostu zaczęło słabnąć. Tymczasem Google Gemini wykonało imponujący skok: liczba miesięcznych aktywnych użytkowników wzrosła o ponad 30 proc., a tygodniowo - o 52 proc. Duży wpływ miała integracja z systemem Android i uruchomienie generatora obrazów Gemini Nano Banana, który pozwala tworzyć grafikę bezpośrednio na urządzeniu. Google sugerowało nawet, że całkowita baza użytkowników może sięgać kilkuset milionów osób.
Dla OpenAI to mocny sygnał ostrzegawczy. Wewnętrzna nota określana jako „code red” nakazywała poprawę personalizacji, stabilności i jakości generowanych obrazów. Szef firmy, Sam Altman, mówił wprost: sukces Gemini 3 może oznaczać trudności finansowe i utratę tempa. Choć ChatGPT ma olbrzymią bazę użytkowników, spółka musi inwestować ogromne kwoty w infrastrukturę.
Nowi gracze intensyfikują konkurencję. Meta zaprezentowała model Llama 4 - w wersjach Scout i Maverick - oraz zapowiedziała potężny Llama 4 Behemoth. Oba modele są open source, a Meta deklaruje, że są najbardziej zaawansowane w historii firmy. Llama 4 powstała jako multimodalny system potrafiący pracować z tekstem, obrazem, dźwiękiem i wideo. Meta zdaje sobie jednak sprawę z wyzwań - wcześniejsze wersje nie dorównywały modelom OpenAI w matematyce i wnioskowaniu - dlatego planuje ogromne inwestycje w rozwój infrastruktury.
Tymczasem francuski Mistral AI zdobył miliardowe finansowanie od giganta ASML. Firma chwali się „najbardziej ekologicznym laboratorium AI” i rozwija chatbota Le Chat, który w dwa tygodnie pobrał milion użytkowników. W lipcu firma dodała do niego tryb głębokich badań, wielojęzyczne wnioskowanie i zaawansowaną edycję obrazów.
AI na urządzeniu staje się ważnym trendem. Google, a także Apple - które zatrudniło eksperta Amara Subramanyę do rozwoju Siri - stawia na modele działające lokalnie, co ogranicza przesyłanie danych do chmury i zmniejsza opóźnienia. Analitycy spodziewają się, że przewagę zyskają systemy rozumiejące intencję użytkownika przy minimalnej liczbie komend.
Europejskie przepisy i inwestycje w infrastrukturę
Dynamika rozwoju AI wymusiła refleksję prawną. W listopadzie Komisja Europejska zaproponowała przesunięcie pełnego wdrożenia ustawy o AI do grudnia 2027 r. i rozpoczęła prace nad technicznymi standardami dla systemów wysokiego ryzyka. Uruchomiono centrum usług i platformę online oferującą zasoby, FAQ i narzędzia weryfikujące zgodność. Powstają też anteny AI Factories - wirtualne centra umożliwiające zdalny dostęp do superkomputerów - oraz planowane są gigantyczne fabryki AI, które mają umożliwić trenowanie i wdrażanie najbardziej zaawansowanych modeli.
We wrześniu 2025 r. uruchomiono Jupitera, pierwszy w Europie superkomputer eksaskalowy. Osiągając kwintyliard operacji na sekundę, ma być jednym z najbardziej energooszczędnych systemów na świecie, wspierając m.in. modelowanie klimatu, projekty naukowe i rozwój AI. Łączna wartość tego projektu to setki milionów euro, a sprzęt stanie się zapleczem dla przyszłych fabryk AI.
Równolegle trwają prace nad regulacjami. Projekty uwzględniają raportowanie poważnych incydentów AI, inicjatywy na rzecz ochrony dzieci przed ryzykownymi chatbotami oraz tworzenie biur nadzorujących algorytmy. Amerykańskie biuro patentowe określiło, że AI może być narzędziem, lecz nie współwynalazcą - musi istnieć człowiek‑twórca.
Postęp sprzętowy: od mikrofluidyki po kwanty
Mocniejsze algorytmy wymagają wydajniejszych maszyn. Microsoft opracował mikrofluidyczne chłodzenie, w którym mikrokanały z cieczą wbudowane w układ przepuszczają chłodziwo bezpośrednio przez chip. Rozwiązanie zmniejsza temperaturę GPU o około dwie trzecie w porównaniu z klasycznymi chłodnicami. To nie tylko umożliwia gęstszą zabudowę centrów danych, lecz także obniża koszty energii.
Intel wprowadził rodzinę Xeon 6, która ma zauważalny wzrost wydajności oraz lepsze wsparcie dla wnioskowania AI. Cisco zaprezentowało system 8223 z układem Silicon One P200, zapewniający rekordową przepustowość i znacznie niższe zużycie energii.
Ważny krok wykonało też Google, prezentując chip Willow. W testach zastosowano algorytm Quantum Echoes, który wykonywał zadania tysiące razy szybciej niż klasyczne superkomputery. To pierwszy przypadek weryfikowalnej przewagi kwantowej, co daje nadzieję na praktyczne zastosowania.
Swoje ambitne plany ogłosiła Nvidia. Na konferencji GTC 2025 prezes Jensen Huang mówił o potrzebie stukrotnego wzrostu mocy obliczeniowej dla agentowych modeli AI. W związku z tym zaprezentował m.in. chip Blackwell Ultra, platformy GB300 NVL72 i B300 NVL16 oraz przyszłą linię Rubin. System GB300 NVL72 łączy 72 GPU i 36 CPU Grace, oferując eksaflopową moc obliczeniową. Wersja powietrzna zapewnia wielokrotnie szybsze wnioskowanie niż poprzednie generacje. W kolejce są większe platformy: NVL144 i NVL576 - łączące odpowiednio 144 i 576 GPU i CPU - które mają wyznaczyć standardy na lata 2026-27.
Cyberprzestępczość i tajemnice tożsamości
Postęp technologiczny to nie tylko sukcesy - to także nowe zagrożenia. W 2025 r. naruszenia danych dotknęły w Wielkiej Brytanii takie marki jak M&S, Co‑op i Harrods; koszty ataków liczone są w setkach milionów funtów, a wyciekło setki tysięcy rekordów. Cyberprzestępcy nie ograniczają się do jednego sektora: zaatakowano bazę Salesforce, wykradając dane pasażerów Qantas i klientów luksusowych marek, a także pracowników Workday. Eksperci zwracają uwagę, że celem numer jeden są dane logowania: hakerzy wolą „logować się”, używając skradzionych haseł, niż włamywać siłą. AI tylko ułatwia im zadanie - generuje przekonujące phishingi i deepfake’i głosowe, co utrudnia obronę. Dlatego firmy coraz częściej wdrażają uwierzytelnianie wieloskładnikowe i strategię zero trust.
Jak AI wpływa na rynek pracy?
Sztuczna inteligencja wchodzi również na rynek pracy. W maju 2025 r. CrowdStrike - firma bezpieczeństwa, która w poprzednim roku spowodowała globalną awarię systemu Windows - ogłosiła zwolnienie 5 proc. personelu, tłumacząc to efektywnością AI. Decyzję krytykowano, zwłaszcza że kilka miesięcy wcześniej firma wywołała globalną awarię systemu. Eksperci sugerują, że narracja o „efektywności AI” często maskuje problemy finansowe. Według Światowego Forum Ekonomicznego w ciągu pięciu lat zmieni się prawie jedna czwarta wszystkich stanowisk na świecie - powstanie wiele nowych miejsc pracy, ale jeszcze więcej zniknie. W opinii wielu analityków firmy powinny raczej szkolić pracowników i wykorzystywać AI do ich wspierania niż do masowych zwolnień.
Podsumowanie: lekcje z roku pełnego napięć
Rok 2025 pokazał, jak mocno splatają się wszystkie obszary cyfrowego ekosystemu. Jedna usterka może unieruchomić globalną sieć, a ci sami dostawcy, którzy zapewniają innowacje, czasem są źródłem kryzysu. Walka o dominację w AI przyspiesza rozwój technologii, generuje miliardowe inwestycje i przekształca firmy w gigantyczne fabryki obliczeniowe. Jednocześnie cyberprzestępcy zyskują nowe narzędzia, a struktura rynku pracy przechodzi transformację.
Czy da się w tym wszystkim odnaleźć równowagę? Eksperci podkreślają, że kluczem jest dywersyfikacja - zarówno infrastruktury, jak i dostawców usług - oraz odpowiedzialne podejście do AI. Rządy i organizacje międzynarodowe pracują nad regulacjami, które mają chronić ludzi przed nadużyciami, ale same przepisy nie wystarczą. Potrzebne będzie także wyedukowane społeczeństwo, które rozumie, jak działają nowe technologie i jakie niosą konsekwencje.
Przyszłość pozostaje ekscytująca, ale nie wolno zapominać, że technologia służy ludziom tylko wtedy, gdy jest bezpieczna, transparentna i dostępna. Rok 2025 to ostrzeżenie i zarazem zapowiedź - że nadchodzące lata przyniosą jeszcze więcej zmian i że już teraz musimy nauczyć się z nimi żyć.
10 kluczowych źródeł
- Blog Cloudflare – analiza przyczyn i przebiegu listopadowej awarii.
- Guardian: Cloudflare apologises after latest outage takes down LinkedIn and Zoom – opis grudniowej przerwy i reakcji użytkowników.
- Guardian: Amazon Web Services outage shows internet users ‘at mercy’ of too few providers – relacja z październikowej awarii AWS i komentarze ekspertów.
- Guardian: Amazon reveals cause of AWS outage that took everything from banks to smart beds offline – wyjaśnienie źródła błędu w automatycznym systemie DNS DynamoDB.
- TechCrunch: ChatGPT’s user growth has slowed, report finds – dane Sensor Tower porównujące ChatGPT i Gemini.
- Guardian: Sam Altman issues ‘code red’ at OpenAI as ChatGPT contends with rivals – opis wewnętrznej mobilizacji OpenAI wobec rosnącej konkurencji.
- Reuters: Meta releases new AI model Llama 4 – informacja o wprowadzeniu modeli Llama 4 Scout i Maverick oraz zapowiedzi Behemotha.
- Eversheds‑Sutherland: Global AI Regulatory Update – December 2025 – przegląd unijnych regulacji, w tym propozycji przesunięcia ustawy o AI do 2027 r. i inicjatyw takich jak AI Factories.
- Microsoft: AI chips are getting hotter – a microfluidics breakthrough goes straight to the silicon to cool up to three times better – opis mikrofluidycznego chłodzenia w układach Maia i Cobalt.
- Silicon Republic: 2025 in cybersecurity – Major incidents of the year – podsumowanie największych naruszeń danych, w tym ataków na M&S, Qantas i Workday.
