Strategiczne fundamenty dla skalowania AI w przedsiębiorstwach
Skalowanie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach wymaga znacznie więcej niż tylko inwestycji w modele. Coraz częściej to infrastruktura IT stanowi o sukcesie lub porażce wdrożeń, zwłaszcza w kontekście wysokowartościowych aplikacji produkcyjnych. Wzrost znaczenia agentowych systemów AI zwiększa zapotrzebowanie na wyspecjalizowane układy obliczeniowe, pamięci masowe oraz dynamiczne systemy chłodzenia, co przekłada się na konieczność przemyślanej modernizacji.
Rosnące inwestycje i ryzyka niedoszacowania
Według danych IDC, wydatki na infrastrukturę AI wzrosły o 97% w porównaniu rok do roku. Jednak jak zauważają eksperci, nie chodzi o to, kto wydaje najwięcej, lecz kto najinteligentniej skaluje środowiska AI. Braki w planowaniu, źle dobrane komponenty lub przestarzała integracja to główne przyczyny porażek wdrożeń pilotażowych, które kończą się na etapie testów bez przejścia do produkcji.
Wymagania agentowych aplikacji AI
Agentowe systemy AI, coraz popularniejsze wśród firm technologicznych, wymagają nieprzerwanego działania na różnych platformach, a co za tym idzie — kosztownych GPU i TPU oraz wysokowydajnych układów sieciowych i zasilających. Z tego względu wiele firm musi odpowiedzieć sobie szczerze: „Czy jesteśmy gotowi?” Bez modernizacji — nie.
Nowa filozofia infrastruktury AI
Eksperci podkreślają konieczność zmiany paradygmatu: AI nie może być traktowane jak dodatek, ale jak fundament organizacyjny. Infrastruktura powinna być dynamiczna, modularna, wielowarstwowa i oparta na architekturze chmurowej, a także dostosowana do konkretnego typu zadań, np. natural language processing czy reinforcement learning.
Rola modularności i orkiestracji
Decoupling infrastruktury od modeli i dostawców umożliwia większą elastyczność. Modularne podejście pozwala na łatwą wymianę narzędzi i agentów AI, wspiera rozwój, ułatwia skalowanie i minimalizuje ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy. Kluczowe jest zarządzanie tym środowiskiem przez systemy orkiestrujące zadania w czasie rzeczywistym.
Nieprzesadne inwestowanie – ale też nie za mało
Eksperci przestrzegają przed skrajnym podejściem: ani przesadna rozbudowa zasobów, ani pozostawienie ich na obecnym poziomie nie gwarantują sukcesu. Wdrażanie AI wymaga odpowiednio dobranych rozwiązań sprzętowych — takich, które zapewniają odpowiednią wydajność w zależności od konkretnego zastosowania.
Open vs closed – dylemat modelowy
Wybór między open source a closed source modelami AI jest strategiczną decyzją. Modele zamknięte zapewniają wsparcie, łatwą integrację i wysoką wydajność, ale ograniczają kontrolę i fine-tuning. Modele otwarte oferują większą elastyczność i możliwość dostosowania do konkretnej domeny, ale wymagają większych kompetencji technicznych.
Przyszłość hybrydowa i agentic
Eksperci przewidują, że przyszłość to agentowe środowiska AI, w których model nie będzie wybierany ręcznie, lecz automatycznie — w zależności od zadania. Może to być closed model do obsługi klienta, open model do wewnętrznych analiz, albo lokalny LLM do szybkich interakcji. Z punktu widzenia użytkownika — transparentnie i bez konieczności wiedzy, który model wykonuje operację.
Całkowity koszt posiadania (TCO) pod lupą
W rzeczywistości TCO nie zależy tylko od opłat za dostęp, ale również od kosztów hostingu, testów bezpieczeństwa, fine-tuningu oraz kompetencji zespołu. Dla dużych firm z wysokimi wymaganiami i dużym ruchem taniej może być wdrożenie open modelu, nawet jeśli wymaga on większych nakładów na start.
Przykłady z praktyki
Firmy takie jak Microblink, Makino czy Albertsons pokazują, że nie ma jednej dobrej drogi. Jedni przenoszą infrastrukturę on-prem i oszczędzają 62%, inni wdrażają gotowe platformy agentowe, skupiając się na strategii a nie kodzie. Jeszcze inni optymalizują zużycie energii, monitorując waty na inferencję — i na tym budują przewagę.
