Lenovo właśnie ogłosiło największą w swojej historii aktualizację oferty rozwiązań do przechowywania danych. Ale nie chodzi tu wyłącznie o mocniejsze macierze czy efektywniejsze chłodzenie. To próba strategicznego przesunięcia pozycji firmy na rynku infrastruktury AI – i jednocześnie sygnał, że korporacyjne wdrożenia sztucznej inteligencji wchodzą w fazę operacyjnej dojrzałości.
Pamięć masowa jako fundament dla AI
Lenovo nie kryje ambicji: nowe portfolio Lenovo Data Storage ma być odpowiedzią na główną przeszkodę w skalowaniu sztucznej inteligencji – dane. W czasach, gdy organizacje chcą nie tylko eksperymentować z AI, ale oczekują realnego zwrotu z inwestycji, infrastruktura przestaje być tłem. Staje się warunkiem sukcesu.
Z danych IDC EMEA wynika, że dyrektorzy IT za największe wyzwania w obszarze AI uznają skalowanie oraz jakość danych. Lenovo adresuje ten problem serią gotowych rozwiązań „AI-in-a-box”, które obejmują zarówno warstwę sprzętową (macierze ThinkSystem), jak i programową (np. ochrona przed ransomware oparta na AI). W praktyce oznacza to, że firmy mogą wdrażać systemy inferencyjne AI bez konieczności budowy środowisk od zera.
Chmura hybrydowa, chłodzenie cieczą i ROI
Szczególnie ciekawie prezentuje się debiut pierwszego na rynku hiperkonwergentnego systemu chłodzonego cieczą, w ramach linii ThinkAgile V4. Lenovo twierdzi, że nowa generacja rozwiązań oferuje do 25% oszczędności energii przy jednoczesnym wzroście wydajności dla modeli LLM. Tego typu deklaracje są istotne zwłaszcza w Europie, gdzie nacisk na efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój w infrastrukturze IT rośnie szybciej niż same inwestycje w AI.
Do tego dochodzą realne argumenty biznesowe: nowe rozwiązania pozwalają zredukować koszty licencji nawet o 40% czy ograniczyć zużycie energii o ponad 90% w porównaniu z tradycyjnymi systemami. Takie parametry czynią ofertę Lenovo szczególnie atrakcyjną dla organizacji, które mierzą się z rosnącymi kosztami operacyjnymi i presją, by z projektów AI wycisnąć jak najwięcej w jak najkrótszym czasie.
Odpowiedź na realne potrzeby rynku
Lenovo nie idzie drogą wielkich deklaracji o rewolucji AI. Zamiast tego pokazuje konkretne use-case’y: ujednolicenie przestrzeni pamięci masowej (plików, bloków i obiektów), łatwiejsze wdrożenie architektur RAG (retrieval-augmented generation), czy ochronę danych w środowiskach rozproszonych. To ważne, bo właśnie w takich zadaniach pojawiają się największe bariery – nie na poziomie mocy GPU, ale integracji danych i odporności infrastruktury.
Pod względem strategicznym to również sygnał, że Lenovo pozycjonuje się bliżej modernizujących się firm z segmentu midmarket i enterprise niż startupów AI z Doliny Krzemowej. To raczej infrastruktura do operacjonalizacji AI niż do eksperymentowania z frontier models. I dobrze – bo dziś rynek potrzebuje przede wszystkim narzędzi, które pozwolą działom IT realnie dostarczać wartość biznesową z danych, a nie kolejnych proof-of-conceptów.
Lenovo vs konkurencja
Na rynku zdominowanym przez Dell Technologies, HPE i NetApp, Lenovo wciąż jest graczem wschodzącym. Ale z każdym kwartałem zbliża się do czołówki. Według IDC, w 2023 r. firma zajęła czwarte miejsce w globalnym rynku pamięci masowych, z 11% udziałem, ale w niektórych segmentach (np. software-defined storage) rośnie znacznie szybciej niż rywale.
Ten wzrost nie bierze się znikąd – Lenovo konsekwentnie rozbudowuje ofertę pod kątem interoperacyjności, a nie zamkniętych ekosystemów. To podejście, które może się opłacić w czasach, gdy CIO coraz częściej szukają elastycznych, otwartych rozwiązań AI, zamiast wiązać się z jednym dostawcą.
AI wchodzi w fazę infrastrukturalną
Nowe portfolio Lenovo można podsumować jednym zdaniem: sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach przestaje być domeną działów innowacji, a staje się wyzwaniem infrastrukturalnym. I właśnie na tym froncie Lenovo chce zdobyć przewagę.
Firma dobrze odczytuje potrzeby rynku: mniej marketingu AI, więcej realnych przepustowości, oszczędności i gotowości do wdrożeń. Czy to wystarczy, by rzucić wyzwanie hegemonom infrastruktury danych? Jeszcze nie teraz. Ale jeśli infrastruktura AI rzeczywiście stanie się tak krytyczna jak sieci czy ERP – Lenovo jest na dobrej drodze, by odegrać w tej historii kluczową rolę.
