GPU wraca do domu: jak polskie przedsiębiorstwa budują swoje mini superkomputery
Przez ostatnie lata hasło „idź w chmurę” było domyślną odpowiedzią na niemal każde pytanie o infrastrukturę IT. Szybki start bez dużych inwestycji, dostęp do bogatego ekosystemu usług – to wszystko sprawiło, że nawet konserwatywne firmy w Polsce masowo przenosiły się do chmury. Ale gdy do gry weszła generatywna sztuczna inteligencja wymagająca setek godzin pracy układów GPU miesięcznie, wielu polskich dyrektorów IT zobaczyło na fakturach coś, czego się nie spodziewali – szok kosztów chmury. Rachunki za AI potrafią skoczyć nagle 5–10 razy, np. z 5 do 50 tysięcy euro miesięcznie dosłownie z dnia na dzień. Dziś coraz więcej firm, po wstępnej fazie eksperymentów w chmurze, liczy całkowity koszt AI w perspektywie 2–3 lat i dochodzi do zaskakującego wniosku: własny klaster GPU przestaje być ekstrawagancją, a staje się zdrowym rozsądkiem. Na tej fali wyrastają polscy producenci serwerów AI – tacy jak Deep Force Servers – którzy pomagają firmom „ściągnąć AI na ziemię”, do swoich serwerowni.
Miesiąc miodowy z chmurą się skończył
Jeszcze niedawno wybór chmury publicznej wydawał się oczywisty. Dlaczego wszyscy zaczynali w chmurze? Bo pozwala ona ruszyć z projektem AI od razu – bez kupowania sprzętu, bez kompletowania zespołu i bez opóźnień. Kilka kliknięć i gotowe: uruchamiamy mocne instancje z GPU, testujemy pomysły, skalujemy wedle potrzeb. Wielu startupom i działom R&D taka droga pozwoliła szybko zweryfikować pomysły bez wydawania setek tysięcy złotych na infrastrukturę upfront.
Sielanka trwała do momentu, gdy projekty AI wyszły z fazy prototypów. Trenując modele (czy to generatywne, czy do analizy danych) firmy zaczęły wykorzystywać dziesiątki tysięcy godzin GPU. Do tego doszły koszty przechowywania ogromnych zbiorów danych oraz transferów. Nagle okazało się, że comiesięczna faktura z chmury przyprawia o dreszcze – pojawił się słynny „rachunek za chmurkę”, czyli szok wywołany wysokością rachunku za usługi chmurowe. Modele generatywne, fine-tuning, RAG, systemy agentowe – to wszystko działa pięknie w chmurze, dopóki nie przyjdzie rachunek. Jeden z rozmówców przyznaje, że zaczynali od kilku eksperymentów na chmurze, a już po pół roku ich miesięczne opłaty przekroczyły koszt porządnego serwera GPU. W takiej sytuacji coraz więcej firm dochodzi do wniosku, że czas na zmianę podejścia.
„Po pół roku rachunków z chmury postanowiliśmy postawić własny klaster DFTensor – najlepsza decyzja. Prace przyspieszyły, koszty spadły, a my w końcu wiemy, ile naprawdę płacimy za godzinę treningu modeli.”
– dyrektor ds. technologii średniej firmy software’owej z Warszawy
Całkowity koszt (TCO) zamiast miesięcznej faktury – jak firmy zaczynają liczyć
Firmy, które poważnie inwestują w AI, przestają patrzeć tylko na bieżące faktury i zaczynają liczyć Całkowity Koszt Posiadania infrastruktury AI w dłuższym horyzoncie. Ten całkowity koszt posiadania obejmuje nie tylko zakup sprzętu, ale też wydatki na energię, chłodzenie, utrzymanie i serwis przez cały okres użytkowania. Wiele przedsiębiorstw porównuje dziś dwa scenariusze:
• Scenariusz A: Chmura – Korzystamy z 8 topowych GPU w chmurze, bardzo intensywnie, przez 2 lata. Płacimy co miesiąc za instancje, magazyn danych, transfery i ewentualne nadwyżki za rezerwację mocy.
• Scenariusz B: Własny serwer GPU on-premises – Inwestujemy we własny serwer DFTensor z 8 GPU w serwerowni, a następnie ponosimy koszty prądu, chłodzenia i ewentualnego wsparcia serwisowego. Sprzęt amortyzujemy np. przez 3 lata.
Jak wyglądają wyniki takiego porównania? Przy intensywnym użyciu, własny serwer zwraca się już po około 6–12 miesiącach. Analizy pokazują, że pojedynczy serwer GPU na miejscu może kosztować firmę mniej więcej tyle, co sześć do dziewięciu miesięcy wynajmu równoważnej mocy w chmurze. Innymi słowy – zamiast płacić abonament w nieskończoność, po mniej niż roku sprzęt może być spłacony, a kolejne miesiące generują już tylko ułamek wcześniejszych kosztów (głównie za prąd i chłodzenie). Warto dodać, że w przypadku wysokiego, stałego obciążenia infrastruktura własna bywa 40–60% tańsza od chmury w skali roku.
Co więcej, pojawiają się opcje finansowania – producenci sprzętu oferują model oparty na opłatach operacyjnych (leasing lub abonament na sprzęt), dzięki czemu nakłady inwestycyjne można zamienić na koszty operacyjne rozłożone w czasie. To ważne dla działów finansowych, które wolą płynność wydatków zamiast jednorazowego dużego nakładu kapitałowego.
„Kiedy klient pokazał nam swoje faktury z chmury za ostatnie osiem miesięcy, okazało się, że mógł już mieć w całości opłacony własny serwer z 8 GPU. A to dopiero początek – po spłacie sprzętu każdy kolejny miesiąc jest realnie tańszy od poprzedniego.”
– Krzysztof Wójcik, architekt infrastruktury AI, Deep Force Servers
Mini kalkulator: po ilu miesiącach własny DFTensor wygrywa z chmurą?
- Policz wydatki na chmurę: Zsumuj swój średni miesięczny koszt GPU w chmurze z ostatnich 3–6 miesięcy. Dodaj do tego koszty storage’u oraz ewentualnego ruchu wychodzącego (egress).
- Porównaj z ratą za sprzęt: Oblicz, ile wyniosłaby miesięczna rata leasingu lub finansowania na serwer DFTensor o zbliżonych parametrach (lub amortyzacja, jeśli planujesz zakup ze środków własnych).
- Dodaj koszty utrzymania: Oszacuj miesięczny koszt energii elektrycznej i chłodzenia dla takiego serwera (np. znając pobór mocy kW i cenę za kWh). Możesz też uwzględnić koszty serwisu/maintenance, jeśli producent je oferuje w abonamencie.
- Znajdź punkt równowagi: Podziel pełny koszt serwera (plus utrzymanie) przez miesięczny koszt chmury – otrzymasz liczbę miesięcy, po których suma wydatków na chmurę zrównałaby się z zakupem klastra. Jeśli np. wyjdzie 8 miesięcy, to znaczy, że po 8 miesiącach własny klaster będzie już tańszy niż dalsze opłacanie usług w chmurze.
„W wielu projektach widzimy podobny wzorzec: między 6. a 12. miesiącem intensywnej pracy koszt chmury dogania pełen koszt zakupu serwera DFTensor. Od tego momentu własny klaster staje się po prostu narzędziem, które zaczyna zarabiać, zamiast generować coraz wyższy abonament.”
– Tomasz Gajek, dyrektor ds. technologii, Deep Force Servers
Nowy złoty środek: nie wyrzucać chmury, ale przenieść ciężar
Czy to oznacza, że firmy porzucają chmurę całkowicie? Bynajmniej. To nie jest wojna „chmura vs serwerownia”, lecz zmiana proporcji. Coraz więcej zespołów IT dochodzi do modelu hybrydowego: to, co stałe i najcięższe – przenoszą na własny sprzęt, a to, co zmienne i poboczne – zostaje w chmurze. Trenowanie modeli, długie eksperymenty, iteracyjne tune’owanie – lepiej wychodzi na własnym klastrze GPU, bo tu koszty są przewidywalne i nie ma ryzyka „niespodzianek” za zużycie mocy obliczeniowej. Z kolei skalowanie aplikacji na globalnych użytkowników, krótkie projekty testowe (PoC) czy nagłe skoki obciążenia nadal wygodniej obsłużyć w chmurze, płacąc tylko za dodatkowe zasoby na chwilę. W efekcie zamiast 100% AI w chmurze (jak to było na początku), firmy przechodzą na układ np. 70% mocy AI u siebie, 30% w chmurze. Niektórzy nazywają to „wracaniem AI na ziemię” – bo modele dalej uczą się w chmurze, ale jak już są gotowe i działają ciągle, to „wracają” do lokalnej serwerowni.
Co ważne, chmura nie znika z ekosystemu – nadal jest nieoceniona tam, gdzie potrzeba elastyczności i czasu rozwoju. Taki rozsądny podział zadań pozwala osiągnąć efekt synergii: korzystamy z zalet obu podejść. Nie jest to zresztą polski wymysł – na świecie podejście hybrydowe stało się normą. Szacuje się, że prawie 88% dużych przedsiębiorstw działa już w środowisku hybrydowym (łącząc własne data center z chmurą). Hybryda jest po prostu tańsza i mądrzejsza w dłuższej perspektywie – jak mówi jeden z ekspertów, „to nie seksi, ale miesięczne koszty infrastruktury spadają o 60–80%” dzięki przeniesieniu części AI na własne serwery.
Przykład podziału w typowej polskiej firmie AI w 2025 roku: własny serwer DFTensor stoi u nich w szafie rack i realizuje większość ciężkich zadań (treningi, długie inferencje, wewnętrzne usługi AI), a jednocześnie firma korzysta z chmury do utrzymywania aplikacji klienckich i awaryjnego dobrania mocy, gdy własny klaster jest pełny. Taka architektura to obecnie złoty środek – ogranicza koszty i ryzyka, nie odbierając jednocześnie tego, co w chmurze najlepsze.
- Na własnej infrastrukturze: trenowanie i fine-tuning modeli (ciągłe obciążenie GPU), przetwarzanie wewnętrznych danych wrażliwych, długotrwałe zadania obliczeniowe, krytyczne usługi AI wymagające stałej dostępności i niskich opóźnień.
- W chmurze: krótkotrwałe projekty pilotażowe (PoC) i eksperymenty, publiczne testowe wersje aplikacji AI (demonstracje dla klientów), tymczasowe zwiększanie mocy obliczeniowej pod peak (tzw. burst), globalna dystrybucja usług do użytkowników na całym świecie.
Jak wygląda klaster AI w polskiej firmie w 2025 roku
Warto odczarować pewien obraz: własny „superkomputer AI” to nie hala pełna szaf rodem z filmów sci-fi. Dziś klaster AI w firmie może zmieścić się w jednej obudowie typu rack 4U-6U. Taki współczesny serwer AI to najczęściej skrzynia wielkości niedużego kaloryfera, w której znajduje się od 6 do 10 kart GPU, połączonych bardzo szybką magistralą, do tego potężne procesory CPU, setki gigabajtów RAM i dziesiątki terabajtów dysków NVMe. Całość jest zaprojektowana tak, by pracować non-stop, 24/7, wykorzystując maksymalnie podzespoły. W odróżnieniu od „zwykłego” serwera, taki sprzęt ma ekstremalnie wysoką gęstość mocy – potrafi pobierać kilka do kilkunastu kilowatów energii, generować równie imponujące ilości ciepła i hałasu. Dlatego stosuje się w nim specjalne układy chłodzenia (często chłodzenie cieczą zamiast samych wentylatorów) oraz wzmocnione zasilacze. Dla porównania: standardowy serwer aplikacyjny 1U może zużywać 200–300 W, podczas gdy serwer AI 4U z 10 GPU – nawet 7–10 kW mocy pod pełnym obciążeniem. To tak, jakby w jednej maszynie upakować moc 20-30 zwykłych serwerów!
W praktyce taki pojedynczy serwer AI bywa nazywany „mini superkomputerem” – i słusznie, bo potrafi wykonać ponad 1000 bilionów operacji na sekundę (TFLOPS). Co więcej, można go skalować do małego klastra, łącząc kilka takich węzłów siecią o bardzo niskich opóźnieniach (np. InfiniBand). Wiele firm zaczyna od jednej maszyny, a z czasem dokłada kolejne, gdy rośnie zapotrzebowanie. Wejście nie jest jednak tak drogie, jak mogłoby się wydawać – najtańsze konfiguracje startowe można zbudować za ok. 100 tys. złotych. W tej cenie otrzymujemy bazę serwera oraz np. 2 układy GPU średniej klasy, a całość jest gotowa do dalszej rozbudowy (można stopniowo dokładać kolejne karty GPU do pełnych 6 czy 10, gdy zajdzie potrzeba). Modularność jest dużą zaletą własnych rozwiązań – firmie łatwiej jest zaplanować rozwój wydajności zgodnie ze wzrostem potrzeb, zamiast od razu kupować największą maszynę.
Na rynku pojawiają się przy tym polskie odpowiedniki zachodnich platform AI. Przykładowo linia serwerów DFTensor od Deep Force to budżetowe konstrukcje projektowane w Polsce z myślą o upakowaniu 6–10 GPU w jednej obudowie i pracy 24/7 we własnej serwerowni. Dzięki temu rodzime firmy nie muszą już polegać wyłącznie na zagranicznych rozwiązaniach typu NVIDIA DGX – mogą kupić sprzęt dostosowany do lokalnych warunków i otrzymać wsparcie w ojczystym języku.
Checklista: minimalne wymagania, zanim wstawisz DFTensor do serwerowni
- Moc zasilania: Upewnij się, że masz dostępne odpowiednie przyłącze prądu i wolne obwody o wystarczającej mocy. Pojedynczy serwer AI może potrzebować np. 3–10 kW – sprawdź, czy twoja serwerownia to udźwignie (często oznacza to 2 oddzielne zasilania 16–32 A).
- Chłodzenie: Sprawdź, czy klimatyzacja i system wentylacji w racku poradzi sobie z dodatkowym ciepłem. Być może konieczne będzie zainstalowanie chłodzenia wodnego (jeśli sprzęt tego wymaga) lub dodatkowych klimatyzatorów precyzyjnych.
- Miejsce w szafie rack: Standardowy serwer AI zajmuje od 4U do 7U wysokości w szafie. Zweryfikuj, czy masz tyle wolnej przestrzeni fizycznej w racku, ewentualnie przygotuj osobną szafę na klaster AI. Nie zapomnij o zapewnieniu odpowiedniej głębokości i prowadnic dla ciężkiego serwera.
- Łącze sieciowe: Klaster AI nie żyje w próżni – potrzebuje szybkiego połączenia z resztą twojej infrastruktury. Zaleca się minimum 10 GbE, a często 25–100 GbE, zwłaszcza jeśli serwer będzie pobierał dane z zewnętrznych macierzy lub serwował modele do aplikacji. Sprawdź, czy masz wolne porty o wymaganej przepustowości i okablowanie.
- Bezpieczeństwo fizyczne: Nowy sprzęt to też nowe ryzyka – zadbaj o kontrolę dostępu do serwerowni, monitoring (np. czujniki temperatury, zalania przy chłodzeniu cieczą), procedury na wypadek awarii zasilania (UPS, agregat). Własny klaster AI to krytyczny zasób, warto uwzględnić go w politykach bezpieczeństwa i DR (Disaster Recovery).
„Na start nie trzeba budować nowego data center. W większości projektów wykorzystujemy istniejącą serwerownię klienta – czasem wystarczy wygospodarować 4–7U w szafie i kilkanaście kW mocy. Najważniejsze to realistycznie ocenić dostępne zasilanie, chłodzenie i sieć – resztą zajmuje się integrator.”
– Zbigniew Raczyński, inżynier systemowy, Deep Force Servers
Bariera numer 1: ludzie, nie sprzęt
Można zadać pytanie: skoro to takie opłacalne, czemu wszyscy jeszcze nie mają własnych klastrów AI? Odpowiedź często sprowadza się do jednego słowa – kompetencje. Zakup serwera to dopiero początek drogi. Trzeba go jeszcze uruchomić, skonfigurować pod konkretne workloady AI i utrzymać w działaniu dzień po dniu. Tymczasem specjalistów od infrastruktury AI i MLOps wciąż jest jak na lekarstwo, nawet na rynku globalnym, a co dopiero w Polsce. Firmy obawiają się więc, że kupią „czarną skrzynkę”, z którą nie będą umiały sobie poradzić. Dodatkowo dochodzi kwestia integracji – klaster AI musi współgrać z resztą środowiska IT (od storage’u po narzędzia do deployowania modeli).
Brak ludzi jest dziś większą barierą niż brak sprzętu. Dlatego rośnie rola wyspecjalizowanych integratorów i producentów, którzy niejako prowadzą klienta za rękę przez całą zmianę. W przypadku Deep Force są to np. warsztaty TCO (pomagające przeliczyć opłacalność własnego klastra przed zakupem), usługa „GPU Test Drive” – czyli zdalny dostęp do testowego klastra AI, na którym klient może uruchomić swoje zadania przed podjęciem decyzji. Dalej – pomoc w projektowaniu architektury przyszłego klastra, preinstalacja całego stacku AI (frameworki ML, biblioteki, narzędzia MLOps) na dostarczonym serwerze, a na koniec szkolenia i onboarding zespołu. Chodzi o to, by dzień po dostawie sprzętu zespół klienta był gotów z niego korzystać, zamiast spędzać tygodnie na konfiguracji od zera.
W praktyce firmy zwracają uwagę na jeszcze jeden aspekt: wsparcie posprzedażowe. Gdy pracujemy wyłącznie w chmurze, support zapewnia dostawca (AWS, Azure etc.), ale w przypadku własnego klastra dobrze mieć pod ręką partnera, który pomoże w awaryjnej sytuacji. Dlatego wielu klientów wybiera lokalnego dostawcę – żeby móc zadzwonić po polsku, dostać pomoc następnego dnia na miejscu, czy nawet usługę zdalnego monitoringu klastra.
„Sam serwer to połowa sukcesu. Druga połowa to mieć po drugiej stronie telefonu kogoś, kto pomoże, gdy coś nie działa. Dlatego szukaliśmy polskiego partnera, który ogarnia i sprzęt, i stack AI end-to-end.”
– Helena Majewska, kierownik ds. danych (Head of Data) w firmie z sektora e-commerce
Mity o własnych klastrach AI, które słyszymy najczęściej
Mit 1: „Własny klaster AI jest tylko dla korporacji.”
Rzeczywistość: Startowe konfiguracje serwerów GPU można dziś złożyć za ok. 100 tys. zł, więc na taki wydatek stać nawet małe i średnie firmy. Poza tym nic nie stoi na przeszkodzie, by zacząć od mniejszej liczby GPU i rozbudowywać system w miarę wzrostu potrzeb – inwestycja może być modułowa.
Mit 2: „Nie mamy ludzi, którzy to udźwigną.”
Rzeczywistość: Od tego jest integrator, aby dostarczyć gotowe środowisko AI i przeszkolić zespół. Dobry partner nie tylko sprzedaje serwer, ale też pomaga zbudować kompetencje w organizacji – tak, by wasz zespół potrafił efektywnie korzystać z klastra, zamiast budować wszystko od zera.
Mit 3: „Chmura zawsze będzie tańsza, bo płacimy tylko za zużycie.”
Rzeczywistość: Przy stałym, intensywnym obciążeniu AI to założenie się nie sprawdza. „Płacenie za użycie” w praktyce oznacza, że co miesiąc oddajemy pieniądze dostawcy chmury – często więcej, niż wyniosłaby nas rata za własny sprzęt. Gdy wykorzystanie GPU jest wysokie, amortyzacja własnego klastra wychodzi taniej niż ciągły abonament w chmurze.
Mit 4: „Nie mamy własnej serwerowni, budowa zajmie rok.”
Rzeczywistość: Wcale nie trzeba stawiać nowego budynku. Większość wdrożeń odbywa się w istniejących serwerowniach – często wystarczy dokupić jedną szafę rack lub nawet zmieścić serwer w już działającej szafie, o ile mamy trochę wolnego miejsca i mocy chłodniczej. Przy mniejszych konfiguracjach (np. 4–6 GPU) wystarczy kilka U w szafie i dodatkowe kilowaty zasilania – to rzeczy do ogarnięcia w kilka dni, a nie lat.
„Największy mit? Że własny klaster AI to luksus. W praktyce coraz częściej to po prostu rozsądna decyzja finansowa – szczególnie tam, gdzie AI przestaje być eksperymentem, a staje się codziennym narzędziem pracy.”
– Adam Andrulewicz, szef sprzedaży, Deep Force Servers
Bezpieczeństwo, dane i regulacje: AI wraca za ogrodzenie firmy
Koszty to jedno, ale drugim silnym motywatorem powrotu AI „do siebie” jest kwestia bezpieczeństwa danych i regulacji. W wielu branżach – finansowej, medycznej, produkcyjnej – działają modele AI, które operują na bardzo wrażliwych danych: transakcjach bankowych, dokumentacji pacjentów, własności intelektualnej przedsiębiorstwa. Nic dziwnego, że zespoły prawne i działy bezpieczeństwa zaczynają zadawać trudne pytania o chmurę:
czy na pewno wiemy, gdzie fizycznie trafiają nasze dane? kto ma do nich dostęp? czy spełniamy wszystkie wymagania RODO i polityk wewnętrznych?
Już sam regulacyjny nacisk (RODO, tajemnica przedsiębiorstwa, wymogi KNF itp.) bywa argumentem, by ściągnąć trenowanie modeli z powrotem za firmowy firewall. Własny klaster GPU daje pełną kontrolę nad danymi treningowymi i logami – nic nie wypływa poza organizację, o ile sami tego nie chcemy. Oczywiście chmura również oferuje mechanizmy bezpieczeństwa (szyfrowanie, umowy o przetwarzaniu danych itd.), ale dla wielu firm poczucie fizycznego posiadania sprzętu jest dodatkową warstwą komfortu. Szczególnie w sektorach regulowanych obserwujemy trend budowania wydajnych środowisk AI on-premise, żeby spełnić wymogi zgodności i ochrony danych.
W praktyce sprowadza się to często do pytania: „Czy ktoś z zewnątrz może zobaczyć nasze dane?”. Gdy klaster stoi we własnej serwerowni, jest to znacznie łatwiejsze do opanowania – możemy zamknąć dostęp do sieci, wdrożyć własne mechanizmy kontroli. AI wraca za ogrodzenie firmy wszędzie tam, gdzie dane są zbyt cenne, by ryzykować ich wyniesienie na zewnątrz.
„W każdej rozmowie z klientem z sektora finansowego czy publicznego pojawia się to samo pytanie: Czy ktoś z zewnątrz może zobaczyć nasze dane? Własny DFTensor w serwerowni nie jest magiczną tarczą, ale daje nieporównanie większą kontrolę niż anonimowy zasób GPU gdzieś w chmurze.”
– Mateusz Grodzki, ekspert ds. bezpieczeństwa infrastruktury, Deep Force
Trzy polskie firmy, trzy powody, by wyjść z chmury (anonimowo)
- Software house z Warszawy – Po 6 miesiącach intensywnego trenowania modeli generatywnych rachunek z chmury publicznej przekroczył roczny budżet firmy na rozwój. Zarząd wstrzymał dalsze prace i zaaprobował zakup serwera DFTensor z 6 GPU.
„Po pół roku rachunków z chmury postanowiliśmy postawić DFTensor – najlepsza decyzja: prace przyśpieszyły, koszty spadły, efektywność wzrosła.” – przyznaje dyrektor technologiczny spółki. - Producent z południa Polski – Modele wizji komputerowej kontrolują jakość na kilku liniach produkcyjnych. Każda sekunda opóźnienia w detekcji wad to realne straty finansowe. Przeniesienie inferencji z chmury na lokalny klaster GPU skróciło czas odpowiedzi z kilkuset do kilkudziesięciu milisekund i wyeliminowało ryzyko przerw w pracy przy awarii łącza internetowego. Teraz inferencja działa na hali produkcyjnej w czasie rzeczywistym, a chmura służy tylko do okresowego douczania modeli.
- Fintech z Trójmiasta – Analiza transakcji i skoring ryzyka w tej firmie opiera się na danych finansowych, które nie mogą opuszczać kraju (wymóg regulatora). Wykorzystanie chmury publicznej okazało się niemożliwe ze względu na lokalizację centrów danych poza Polską. Własny serwer AI w lokalnym data center pozwolił połączyć wymogi regulatora z potrzebą intensywnego trenowania modeli – firma zbudowała mały klaster GPU na terenie strzeżonej serwerowni w Polsce i tam trenuje modele, mając pewność, że dane pozostają na miejscu.
Co dalej? Prognoza: hybrydowe AI jako nowy standard
Jak zatem będzie wyglądać infrastruktura AI w polskich firmach za kilka lat? Wiele wskazuje na to, że model hybrydowy stanie się nowym standardem. Nie oznacza to ucieczki od chmury – raczej dojrzalsze podejście do jej roli. Jeszcze niedawno prezes pytający „a może kupmy własny serwer do AI?” brzmiał jak ktoś, kto tęskni za dawnymi czasami. Dziś coraz częściej to właśnie ten prezes ma rację – i w serwerowniach, obok klasycznych macierzy i routerów, cicho mruczą nowe, polskie klastry GPU. W ciągu najbliższych 2–3 lat większość poważnych projektów AI w średnich i dużych firmach prawdopodobnie przyjmie architekturę hybrydową: część obliczeń lokalnie, część w chmurze. Pozwoli to zachować równowagę między kosztami, wydajnością a bezpieczeństwem. Co ważne, rola lokalnych producentów serwerów AI będzie rosła – stają się oni elementem cyfrowej suwerenności firm. Zamiast polegać wyłącznie na zagranicznych zasobach w chmurze, przedsiębiorstwa budują własne kompetencje i zasoby IT na miejscu.
„Dwa lata temu 90% rozmów z klientami dotyczyło wyłącznie chmury: jakie instancje wybrać, jak zoptymalizować koszty. Dzisiaj coraz częściej słyszymy: Mamy doświadczenia z chmurą, wiemy ile nas to kosztuje. Proszę policzyć, jak wyglądałby własny klaster na 6–10 GPU. To jakościowa zmiana – firmy przestają myśleć o AI w kategoriach eksperymentu, a zaczynają traktować je jako stały element infrastruktury IT.”
– Roman Wach, kierownik projektów, Deep Force Servers
Pięć pytań przed decyzją o własnym klastrze AI
- Ile wydajemy miesięcznie na GPU w chmurze? – Jeżeli miesięczna faktura za chmurę zbliża się kwotą do raty za porządny serwer, to znak, że czas policzyć opłacalność własnego klastra.
- Czy nasze dane są wrażliwe lub podlegają regulacjom (np. finansowe, medyczne, dane klientów B2B)? – Im bardziej wrażliwe dane i surowe wymogi prawne, tym więcej argumentów, by trenować modele „u siebie”, zamiast wysyłać je do zewnętrznej chmury.
- Czy mamy stały, powtarzalny workload AI, czy tylko okazjonalne projekty PoC? – Do pojedynczych eksperymentów chmura jest idealna. Jednak przy stałej, codziennej pracy modeli własny klaster (np. DFTensor) może okazać się po prostu tańszy i wydajniejszy.
- Czy mamy miejsce i zasoby, żeby utrzymać serwer lub mały klaster? – Często wystarczy 4–7U w istniejącej szafie rack i kilka-kilkanaście kW mocy, aby zbudować solidne zaplecze AI. Warto zawczasu sprawdzić warunki w swojej serwerowni (zasilanie, chłodzenie, przestrzeń).
- Czy mamy partnera, który pomoże taki klaster zaprojektować i uruchomić? – Bez zaufanego integratora łatwo wydać za dużo lub zbudować sprzęt niedopasowany do faktycznego obciążenia. Wsparcie doświadczonego partnera pozwala uniknąć kosztownych pomyłek i przyspiesza wdrożenie.
„Nie ma jednej magicznej liczby godzin pracy GPU, po przekroczeniu której trzeba kupić własny serwer. Ale jeśli co miesiąc powtarza się podobny rachunek za chmurę, a modele trenują się bez przerwy, to wyraźny sygnał, że warto przynajmniej policzyć scenariusz z własnym klastrem.”
– Krzysztof Wójcik, architekt infrastruktury AI, Deep Force Servers
Pytania dyrektora finansowego do dyrektora ds. technologii (gdy słyszy: „kupmy własny klaster AI”)
- Po ilu miesiącach inwestycja się zwróci? – W intensywnych projektach AI często w horyzoncie 6–12 miesięcy względem kosztów chmury (po tym okresie dalsza praca na własnym sprzęcie wychodzi taniej niż abonament).
- Jakie są ryzyka techniczne i kto za nie odpowiada? – Współczesne serwery AI objęte są kilkuletnim wsparciem producenta, a integrator bierze na siebie zaprojektowanie, wdrożenie i serwis rozwiązania. Ryzyka przestojów minimalizuje gwarancja i opcje serwisu on-site.
- Czy sprzęt można wziąć w leasing albo jako usługę (abonament)? – Tak, CAPEX można zamienić na OPEX – wielu dostawców oferuje finansowanie zewnętrzne, leasing operacyjny lub modele subskrypcyjne na infrastrukturę. Dzięki temu zakup klastra nie obciąża jednorazowo budżetu inwestycyjnego.
- Co jeśli nasze potrzeby się zmienią? – Konstrukcje takie jak DFTensor są modularne – można rozbudować je o kolejne GPU lub węzły. W razie skokowego wzrostu zapotrzebowania zawsze można też część obciążenia przenieść z powrotem do chmury (model hybrydowy daje elastyczność).
- Czy poradzimy sobie kadrowo z utrzymaniem takiego sprzętu? – Dostawca rozwiązań AI zwykle oferuje szkolenia i wsparcie. Po początkowym okresie wdrożenia własny klaster staje się po prostu kolejnym elementem infrastruktury IT – jego obsługa może leżeć po stronie obecnego zespołu IT, ewentualnie wsparta okresowo przez specjalistów z firmy integratorskiej.
„Dla dyrektora finansowego kluczowe są dwie rzeczy: przewidywalność i zwrot z inwestycji. Dlatego zawsze pokazujemy porównanie chmura vs DFTensor na 2–3 lata. Dopiero widząc twarde liczby obok siebie, zarząd może spokojnie podjąć decyzję.”
– Krystyna Jakubowska, konsultant ds. optymalizacji kosztów, Deep Force Servers
