Fabryka AI on-premise: Jak chronić dane i rozwijać AI na ​własnych warunkach

W dzisiejszym odcinku podcastu „Business Tech Talks powered by BlueSoft” omawiamy kluczowe zagadnienia dotyczące lokalnego przetwarzania sztucznej inteligencji, czyli AI on-premise, skupiając się na bezpieczeństwie danych, suwerenności technologicznej oraz analizie kosztów w porównaniu do rozwiązań chmurowych. Eksperci z BlueSoft oraz Integrated Solutions analizują procesy wdrożeniowe, koncepcję „AI Factory” oraz trendy, które sprawiają, że zaawansowane modele AI stają się dostępne dla szerokiego spektrum organizacji. Poniżej skrót transkrypcji odcinka.

Proces i czas wdrażania projektów AI

Wdrożenie projektu AI zajmuje zazwyczaj od miesiąca do pół roku, zależnie od zakresu i wybranego modelu (chmura vs on-premise). Proces ten może dotyczyć pojedynczego rozwiązania lub szerokiej transformacji całej organizacji. Eksperci podkreślają, że kluczowym i często najbardziej czasochłonnym etapem, wykraczającym poza standardowe ramy czasowe, jest uporządkowanie danych, które stanowią „paliwo” dla systemów AI.

Geneza i motywacje dla AI on-premise

Decyzja o lokalnym przetwarzaniu AI wynika z kilku kluczowych przesłanek:

• Bezpieczeństwo i suwerenność danych: Ochrona przed wykorzystaniem danych przez zewnętrznych dostawców do trenowania ich modeli oraz zachowanie pełnej kontroli nad informacjami.
• Wydajność i opóźnienia: Przesunięcie mocy obliczeniowej bliżej użytkowników i danych (edge computing), co jest kluczowe np. w procesach wytwarzania oprogramowania.
• Ograniczenie zależności: Uniknięcie ryzyka nagłego odcięcia od technologii przez zewnętrznego dostawcę lub rządy innych państw (cyfrowa odporność).
• Kwestie prawne: Regulacje takie jak amerykański CLOUD Act, który może zmuszać dostawców chmurowych do udostępnienia danych na żądanie tamtejszych sądów.

Koszty: On-premise vs Chmura (TCO)

Odpowiedź na pytanie o opłacalność brzmi: „to zależy”.

• Model chmurowy charakteryzuje się brakiem kosztów wejścia, ale rachunki mogą być nieprzewidywalne (ryzyko wysokich faktur za nadmiarowe zużycie tokenów).
• Model on-premise wymaga inwestycji początkowej (serwery, np. NVIDIA DGX), ale oferuje stałe i przewidywalne koszty w dłuższej perspektywie (3–5 lat).
• Całkowity koszt posiadania (TCO): W przypadku rozwiązań lokalnych należy uwzględnić energię, klimatyzację, administrację oraz budowę kompetencji zespołu, jednak te ostatnie są niezbędne w obu modelach.

Sektory i dane wymagające szczególnej ochrony

Największymi beneficjentami AI on-premise są branże operujące na danych wrażliwych lub strategicznym know-how:

• Sektor finansowy i medyczny: Ze względu na rygorystyczne regulacje prawne.
• Administracja publiczna i wojsko: Ochrona danych obywateli (np. PESEL) i planów strategicznych.
• Produkcja i Retail: Ochrona patentów, procesów technologicznych oraz danych lojalnościowych klientów.

Porównanie modeli: Cloud, On-premise i Hybryda

• Chmura: Zapewnia najszybszy dostęp do nowinek technologicznych, ale wiąże się z mniejszą kontrolą nad lokalizacją danych.
• On-premise: Gwarantuje najwyższe bezpieczeństwo i budowę własnych kompetencji. Eksperci obalają mit, że musi to być wielka instalacja – można zacząć od pojedynczych serwerów (start small).
• Model hybrydowy: Łączy bezpieczeństwo danych lokalnych z elastycznością chmury w momentach szczytowego zapotrzebowania.

Nowe trendy: Dlaczego AI on-premise zyskuje teraz?

Dyskusja o lokalnym AI stała się możliwa dzięki dwóm zjawiskom:

1. Rozwój sprzętu: Pojawienie się wydajnych układów GPU i NPU, które znacząco staniały w ostatnich latach.
2. Optymalizacja modeli: Trend budowania mniejszych modeli (SLM – Small Language Models), które mają kilkanaście miliardów parametrów, a działają równie skutecznie co giganty, przy znacznie mniejszym zapotrzebowaniu na moc. Modele te stają się tzw. commodity i są dostępne jako open-source.

Koncepcja Fabryki AI (AI Factory)

To podejście funkcjonalne, w którym fabryka na wejściu przyjmuje dane i moc obliczeniową (GPU), a na wyjściu dostarcza przetworzoną informację o wyższej wartości. Fabryka AI to kompletny ekosystem (sprzęt, software, governance), gdzie tradycyjne linie produkcyjne zastępują cyfrowe przepływy pracy (workflows) generujące tokeny w skali.

Podsumowując, rozmówcy wskazują na archetyp „Shapera” (firmy dostosowującej gotowe modele do własnych danych, np. poprzez technikę RAG) jako najbardziej efektywny i konkurencyjny model biznesowy przyszłości. Rozwiązania on-premise, dzięki referencyjnym architekturom takim jak „AI Ready”, są dziś dostępne nie tylko dla korporacji, ale i dla mniejszych organizacji.