Kevin O’Leary, znany z programu „Shark Tank” inwestor i przewodniczący O’Leary Ventures, nie ma wątpliwości: gdyby zaczynał karierę dziś, skupiłby się wyłącznie na sztucznej inteligencji. I to nie na budowaniu kolejnego modelu językowego czy startupu z „AI” w nazwie, ale na dwóch bardzo konkretnych, przyziemnych obszarach, które jego zdaniem będą fundamentem całej przyszłej gospodarki opartej na AI.
W filmiku opublikowanym w tym tygodniu na platformie X, 71-letni miliarder powiedział wprost:
If I were 25 today, I'd focus on two massive opportunities: Al implementation and data center development. Small businesses are desperate to adopt Al but need help executing it-that's your chance to step in and solve a huge pain point. And data centers? The demand is off the… pic.twitter.com/cCzxxWdTP9
— Kevin O'Leary aka Mr. Wonderful (@kevinolearytv) March 4, 2026
„I think AI growth is going to be exponential” – stwierdził O’Leary, zanim przeszedł do konkretów.
Małe firmy: 36 milionów klientów czekających na pomoc
Pierwsza okazja, na którą wskazuje O’Leary, to wdrażanie AI w małych i średnich przedsiębiorstwach. Nie w korporacjach z Fortune 500, które mają całe działy IT i własne zespoły ds. transformacji cyfrowej. Chodzi o firmy zatrudniające poniżej 500 osób – a takich w samych Stanach Zjednoczonych jest ponad 36 milionów, generując blisko połowę amerykańskiego PKB.
O’Leary widzi tu klasyczną lukę rynkową: potrzeba jest ogromna, a podaż kompetentnych ludzi potrafiących ją zaspokoić – znikoma. „There’s going to be a massive amount of people wanting to use it that don’t know how to and they’re willing to pay to solve that pain point” – mówił inwestor.
Ważne zastrzeżenie: O’Leary wyraźnie odróżnia tę działalność od tradycyjnego konsultingu. Jako „Executive Fellow” na Harvardzie regularnie ostrzega swoich studentów MBA przed karierą konsultanta, którą nazywa „powolnym dryfowaniem w kierunku przeciętności”. To, co proponuje, to nie tworzenie slajdów i pisanie rekomendacji – to wdrożenie, egzekucja, konkretna praca z danymi klienta.
Szczerość O’Leary’ego w kwestii podziału na „consulting” i „implementation” jest odświeżająca – i trafna. Widzimy już pierwsze firmy, które zarabiają naprawdę dobre pieniądze, po prostu pomagając lokalnym przedsiębiorcom w Polsce skonfigurować narzędzia AI, zautomatyzować faktury czy obsługę klienta. To nie jest rocket science – to rzemiosło. Pytanie jednak, jak długo ta nisza pozostanie dostępna dla małych graczy, zanim wejdą w nią duzi integratorzy systemów z Microsoftu czy Accenture’a. Mam wrażenie, że okno jest otwarte, ale nie na zawsze.
– Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Data centers: nieruchomości przyszłości
Drugi obszar to budowa centrów danych. Droższy wejściowo, bardziej skomplikowany logistycznie, ale według O’Leary’ego równie perspektywiczny. „The biggest pain point in AI is data centers. That’s real-estate development” – tłumaczył, sprowadzając infrastrukturę AI do czegoś bardzo materialnego: ziemi, prądu, betonu.
Dane mówią same za siebie:
- Obecnie w budowie znajduje się zaledwie ok. 5 gigawatów mocy obliczeniowej w centrach danych
- Popyt jest dramatycznie wyższy i wciąż rośnie
- Goldman Sachs szacuje wzrost zapotrzebowania na energię dla data centers o 165% do końca dekady
- Amazon, Microsoft i Google wydają łącznie blisko 400 miliardów dolarów rocznie na infrastrukturę
O’Leary sam zaangażował się w ten rynek – wspiera budowę gigantycznego parku przemysłowego data center w kanadyjskiej prowincji Alberta, o wartości 70 miliardów dolarów i docelowej mocy 7,5 gigawata. Projekt budzi jednak kontrowersje ze względu na opóźnienia w harmonogramie realizacji.
Fundament zamiast blasku
Co łączy oba pomysły O’Leary’ego? Żaden z nich nie jest sexy w rozumieniu Doliny Krzemowej. Żaden nie nadaje się na okładkę magazynu z hasłem „disruption”. Wdrażanie AI w lokalnej firmie budowlanej albo negocjowanie dostępu do prądu pod budowę serwerowni – to nie są tematy, o których marzą absolwenci prestiżowych uczelni.
Ale właśnie o to chodzi. O’Leary konsekwentnie twierdzi, że prawdziwe fortuny powstają nie tam, gdzie wszyscy patrzą, ale tam gdzie nikt jeszcze nie dotarł z łopatą. A fundament przyszłej gospodarki AI – moc obliczeniowa i umiejętność jej praktycznego wykorzystania przez przeciętnego przedsiębiorcę – dopiero się buduje.
I ktoś musi to zbudować.
