Jakiej instytucji brakuje w Polsce, aby lepiej wdrażać krajowe AI (i czemu nas na nią nie stać)?

Duński BioInnovation Institute uruchomił AI Lab z finansowaniem 7 mln euro od Danish Industry Foundation. Nie chodzi wyłącznie o akcelerator. Model jest ciekawszy: startupy mają dostać bezzwrotne finansowanie, dostęp do danych od firm i instytucji, infrastrukturę obliczeniową, wsparcie techniczne oraz połączenie z przemysłem. Cel jest prosty: skrócić drogę od badań akademickich do rynkowego wdrożenia.

Bez dwóch zdań, i w Polsce takie rozwiązanie byłoby potrzebne. Z samym powołaniem kolejnej instytucji, kolejnej rady, kolejnego stowarzyszenia nie byłoby problemu. Problemem byłoby za to sprawienie, aby nie była to kolejna „instytucja do rozmów o AI”. Dlaczego wciąż nie udało się nam wypracować mechanizmu łączącego naukę, startupy, administrację, przemysł, fundusze VC i dostęp do danych?

„Dlaczego” i jego długi cień

Chyba wszyscy zgodzimy się, że polski ekosystem jest już wystarczająco dojrzały, by wspierać powstawanie spółek o globalnych ambicjach. Ale też każda i każdy z nas przyzna (choć może niechętnie), że jest to ekosystem wciąż zbyt słabo skoordynowany, by systemowo przekształcać pomysły, badania i wizje w produkty. PFR Ventures i Inovo VC podały, że w 2025 r. 166 polskich spółek pozyskało łącznie 3,4 mld zł w 183 transakcjach, a po wyłączeniu megarund rynek urósł o 28 proc. rok do roku. Jednocześnie połowa obrazu rynku zależy od kilku wielkich historii, takich jak ElevenLabs czy ICEYE.

To swoisty paradoks: Polska, owszem, umie produkować wybitne wyjątki, ale nie ma jeszcze wystarczająco mocnej „taśmy transmisyjnej” między laboratorium, korporacją, zamówieniem publicznym i rundą inwestycyjną. Chociaż, dla jasności, trzeba zaznaczyć, że rola polskiego ekosystemu w rozwój obu spółek-gigantów, jest dyskusyjny.

Rząd sam diagnozuje podobny problem. W projekcie „Polityki rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku” wskazano, że kluczowymi barierami są m.in. niedostateczna infrastruktura obliczeniowa, ograniczony dostęp do danych, niedobór specjalistów i potrzeba lepszej koordynacji polityki państwa.

Instytut IDEAS: naturalny rdzeń, ale nie samotny operator

Skoro mowa o roli polityki państwa, skierujmy nasz wzrok na Instytut IDEAS. To on de facto jest najbliższy roli polskiego AI Lab. Sam IDEAS opisuje się jako ośrodek badawczo-rozwojowy AI, którego misją jest łączenie środowiska akademickiego z biznesowym i komercjalizacja algorytmów w przemyśle, finansach, medycynie i innych sektorach.

Czytaj także: Instytut IDEAS w drodze: naukowcy pracują zdalnie i szukają siedziby

Problemem pozostaje finansowanie. CyberDefence24 pisał, że nowy Instytut IDEAS miał otrzymać 20 mln zł na pierwszy rok działalności, co eksperci oceniali jako kwotę dalece niewystarczającą wobec kosztów globalnego rozwoju AI. W najnowszym tekście redakcji WNP również akcentowany jest ten sam wątek: IDEAS ma budować polskie kompetencje AI, ale problemem pozostaje stabilne finansowanie; instytut liczy, że współpraca z biznesem stanie się jednym z jego filarów finansowych. Biorąc to wszystko pod uwagę, nasuwa się wniosek, że ewentualny polski AI Lab nie powinien zastępować IDEAS. Powinien być raczej „warstwą wdrożeniową” wokół niego: miejscem, w którym zespoły badawcze, startupy i firmy przemysłowe pracują nad konkretnymi pilotażami, a nie tylko nad grantowymi deklaracjami.

Czytaj także: Obiecanki cacanki, a… Prof. Sankowski komentuje brak funduszy: „Balkon utrzyma rodzinę, doktorant nie”

Rysuje się tu nam zalążek polskiego konsorcjum AI. Idea konsorcjum koordynującego i zaangażowanego w działalność rodzimego AI Lab ma sens, gdyż w polskim ekosystemie przybywa „parasoli, mostów, one-stop shopów, rad, think tanków i fundacji”. Jak pisaliśmy, ta mozaika może oznaczać dojrzewanie środowiska, ale może też prowadzić do inflacji instytucjonalnej, w której kolejne szyldy zastępują realną sprawczość.

IDEAS powinien odpowiadać za jakość naukową i standard technologiczny. NCBR i Ministerstwo Cyfryzacji — za ramę publiczną, finansowanie i zgodność ze strategią AI. PFR Ventures — za kontakt z rynkiem VC. PARP — za instrumenty dla MŚP i programy wdrożeniowe. TechPL, Startup Poland, Rada Przyszłości i The Company mogłyby pełnić rolę konsultacyjną, rzeczniczą i regulacyjną.

Do czyjej kieszeni sięgnąć tym razem?

Najrozsądniejszy model byłby mieszany, oparty na trzech warstwach. Tak, wiemy – brzmi to skomplikowanie, ale jesteśmy usprawiedliwieni tym, że prowadzimy tutaj teoretyczne rozważania, więc możemy sięgać po rozwiązania z naszej perspektywy idealne, choć trudne do wdrożenia. Zacznijmy więc ten nasz eksperyment myślowo-finansowy. A zatem…

Pierwsza warstwa: publiczna. Ministerstwo Cyfryzacji, NCBR, PFR, BGK i środki FENG. Już dziś NCBR prowadzi konkursy w ramach FENG, a budżet samej Ścieżki SMART dla projektów konsorcjalnych wynosił 1,3 mld zł. Druga warstwa: prywatna. Duże polskie firmy z sektorów, które najbardziej potrzebują AI: bankowość, energetyka, przemysł, obronność, zdrowie, logistyka, retail. W zamian powinny otrzymać nie „logo partnera”, lecz dostęp do pilotów, sandboxów, talentów i rozwiązań gotowych do wdrożenia. I wreszcie, trzecia warstwa: kapitał wysokiego ryzyka. PFR Ventures, fundusze VC, aniołowie biznesu i CVC mogliby finansować spółki wychodzące z programu. Dane PFR pokazują, że rundy zalążkowe dominują w Polsce liczbowo, ale to właśnie one wymagają lepszego dostępu do klientów, infrastruktury i dowodów rynkowych.

Polski AI Lab be like…

Nie konferencja. Nie kolejny program mentoringowy. Nie akcelerator.  Nie gabinet do pisania strategii.

Bazując na przykładach podobnych, już działających (lub dopiero co powstających) instytucji, powinien mieć on pięć funkcji: finansować zespoły non-dilutive na etapie proof-of-concept, dawać dostęp do mocy obliczeniowej, organizować bezpieczne przestrzenie danych, łączyć startupy z pierwszymi klientami oraz mierzyć liczbę wdrożeń, a nie liczbę wydarzeń.

To jasne jak nadwiślańskie słońce, że nie potrzebujemy kopii duńskiego modelu jeden do jednego. Ale już taka jego lokalna wersja by się nam nadała. Mogłaby być bardziej przemysłowa, może z mocniej zarysowanym oddziałem defence tech i space tech, silniej powiązana z państwem, ale zarządzana rynkowo. W przeciwnym razie skończymy z kolejną instytucją, która dobrze wygląda w prezentacji, lecz nie skraca drogi od algorytmu do produktu. A właśnie ta droga jest dziś najważniejsza.