W centrum nowoczesnego centrum danych w Poznaniu trwa instalacja systemu obliczeniowego, który niedługo będzie przetwarzał miliardy parametrów równocześnie. To nie science fiction – to Piast AI Factory, efekt 143 milionów dolarów inwestycji, który pokazuje, że własna infrastruktura AI przestaje być przywilejem gigantów technologicznych. W erze, gdy każda organizacja mierzy się z pytaniem „jak wykorzystać AI?”, odpowiedź coraz częściej brzmi: zbudować własną Fabrykę AI.
Dlaczego infrastruktura stała się sercem transformacji AI
Tradycyjne centrum danych zaprojektowano do hostowania aplikacji i przechowywania danych. Fabryka AI to coś fundamentalnie innego – to zakład produkcyjny inteligencji, gdzie surowcem są dane, a produktem modele AI zdolne do rozumowania, analizy i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
Różnica nie jest tylko semantyczna. NVIDIA, który radykalnie zmienił krajobraz obliczeniowy AI, definiuje Fabrykę AI jako wyspecjalizowaną infrastrukturę zaprojektowaną do produkcji inteligencji na skalę – od pozyskiwania danych, przez trening i dostrajanie modeli, aż po wnioskowanie o wysokiej przepustowości. W przeciwieństwie do tradycyjnych centrów danych, Fabryka AI od podstaw została zaprojektowana pod intensywne obciążenia obliczeniowe charakterystyczne dla zadań związanych ze sztuczną inteligencją.
„Różnica między tradycyjnym centrum danych a Fabryką AI to jak różnica między warsztatem rzemieślniczym a nowoczesną linią produkcyjną” – mówi Jacek Bugajski, CEO SNOK. „W pierwszym przypadku masz narzędzia ogólnego przeznaczenia, w drugim – każdy element infrastruktury jest zoptymalizowany pod konkretne zadanie: produkcję inteligencji.”
Skala tej transformacji jest spektakularna. Według danych z badań branżowych, 80-90% mocy obliczeniowej AI obecnie wykorzystywane jest do wnioskowania (inference), nie treningu. To oznacza, że organizacje potrzebują infrastruktury, która nie tylko potrafi wytrenować model, ale przede wszystkim może obsługiwać miliony zapytań dziennie z minimalnym opóźnieniem.
Polski kontekst: dlaczego własna infrastruktura to nie wybór, a konieczność
Dla polskich organizacji, szczególnie z sektora publicznego, pytanie o własną infrastrukturę AI ma wymiar nie tylko biznesowy, ale i strategiczny. Instytucje publiczne w Polsce nie mogą – ze względów prawnych i bezpieczeństwa – korzystać z zasobów chmury publicznej do przetwarzania wrażliwych danych. Wymóg środowisk on-premise nie jest tutaj opcją, lecz fundamentalnym wymogiem.
To tłumaczy, dlaczego Microsoft zainwestował 2,8 miliarda złotych w rozbudowę infrastruktury cloudowej i AI w Polsce do czerwca 2026 roku. Dlaczego Polska wraz z państwami bałtyckimi aplikowała do europejskiego programu AI Gigafactory, który przewiduje budowę 4-5 pełnoskalowych Fabryk AI wyposażonych w co najmniej 100 000 GPU każda, o wartości 3-5 miliardów euro każda. Dlaczego w marcu 2025 roku komisja europejska EuroHPC wybrała Polskę jako jedną z lokalizacji dla Gaia AI Factory – projektu, który ma przyspieszyć rozwój i adopcję zaawansowanych technologii AI w naszym kraju.
„Dla polskiego rynku, zwłaszcza sektora publicznego, suwerenna infrastruktura AI nie jest luksusem – to konieczność regulacyjna i strategiczna” – wyjaśnia Michal Korzen, CTO SNOK i Enterprise & AI Architect. „Dane wrażliwe, szczególnie w administracji, ochronie zdrowia czy obronności, muszą pozostać w kontrolowanych, lokalnych środowiskach. Fabryka AI on-premise to jedyna droga do wykorzystania pełnego potencjału AI przy zachowaniu suwerenności danych.”
Koncepcja Sovereign AI – czyli zdolności kraju do produkcji sztucznej inteligencji przy użyciu własnej infrastruktury, danych i kompetencji – stała się globalnym priorytetem. Kraje od Indii po Włochy inwestują w lokalne superkomputery i Fabryki AI. Włochy rozwijają model językowy Modello Italia LLM na superkomputerze Leonardo. Indie budują wielkoskalową infrastrukturę AI opartą na NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip. Nawet Kanada przeznacza 705 milionów dolarów na program AI Sovereign Compute Infrastructure.
Polski rynek centrów danych ma osiągnąć wartość 500 MW do 2030 roku i 1200 MW do 2034 roku. Operator sieci przesyłowej PSE już zarezerwował tę moc w swoich planach rozwojowych. To nie są abstrakcyjne projekcje – to realna transformacja cyfrowej infrastruktury kraju.
Anatomia Fabryki AI: od krzemu do inteligencji
Zbudowanie Fabryki AI to nie tylko zakup serwerów z GPU. To orkiestracja całego stosu technologicznego, gdzie każda warstwa – od krzemu po oprogramowanie – jest zoptymalizowana pod AI.
Warstwa sprzętowa: moc obliczeniowa nowej generacji
Fundament stanowi architektura NVIDIA Blackwell – najnowsza generacja układów zaprojektowanych specjalnie dla AI. Chipset GB200 Grace Blackwell wykazuje 25-krotną efektywność energetyczną w porównaniu do poprzedniej generacji Hopper w zadaniach wnioskowania AI. To nie jest inkrementalna poprawa – to skok technologiczny. W ciągu ostatnich ośmiu lat NVIDIA poprawiło efektywność energetyczną wnioskowania wielkich modeli językowych 45 000 razy. Gdyby samochody poprawiały swoją efektywność w tym samym tempie, przejechałyby 280 000 mil na jednym galonie paliwa – wystarczającym, by dotrzeć na Księżyc.
Lenovo ThinkSystem – jako partner NVIDIA – dostarcza platformy sprzętowe zintegrowane z tą technologią. Seria ThinkSystem V4 z procesorami Intel Xeon 6 i architekturą Blackwell oferuje do 6,1 razy wyższą wydajność obliczeniową niż poprzednia generacja. Serwery takie jak:
- SR680a V4 – wyposażony w osiem GPU NVIDIA Blackwell B200 i sześć procesorów Intel Xeon 6 z 288 rdzeniami, osiąga do 11 razy szybsze wnioskowanie niż poprzednie generacje
- SR675 V3 – z AMD Instinct MI325X i procesorem AMD EPYC 9005, oferuje do pięciokrotnie wyższą wydajność przy jednoczesnej redukcji zużycia energii o 40% dzięki technologii chłodzenia cieczą Lenovo Neptune
Chłodzenie cieczą Lenovo Neptune to nie dodatek, ale konieczność. Pojedynczy GPU H100 ma znamionową moc cieplną (TDP) około 700 watów. W klastrze z setkami czy tysiącami takich układów, tradycyjne chłodzenie powietrzem przestaje być efektywne. Neptune zwiększa efektywność termiczną 3,5 raza, redukuje zużycie energii do chłodzenia i umożliwia konsolidację istniejącej infrastruktury w stosunku 3:1 – trzy pięcioletnie stojaki można zastąpić jednym nowoczesnym.
Warstwa sieciowa: przepustowość bez kompromisów
AI wymaga ogromnej przepustowości. Trening dużego modelu językowego to ciągła wymiana gigabajtów danych między tysiącami GPU. NVIDIA Spectrum-X to sieć o przepustowości dostosowanej do AI, która zapewnia, że wąskim gardłem nie będzie komunikacja, lecz faktyczna moc obliczeniowa.
BlueField-3 DPU (Data Processing Unit) odciąża procesory główne z zadań sieciowych i może zredukować zużycie energii nawet o 30%. To nie brzmi imponująco, dopóki nie przemnożymy tego przez tysiące węzłów w klastrze – wtedy różnica staje się kluczowa.
Warstwa programowa: od danych surowych do modeli produkcyjnych
Sprzęt to fundament, ale bez odpowiedniego oprogramowania to tylko drogi metal. NVIDIA AI Enterprise i framework NeMo tworzą kompletny stos programowy dla całego cyklu życia modelu AI.
NVIDIA NeMo to modułowa, skalowalna platforma do zarządzania cyklem życia agentów AI. Zawiera:
- NeMo Curator – kuracja i przygotowanie danych treningowych na skalę petabajtową
- NeMo Framework – trening, dostrajanie i reinforcement learning modeli multimodalnych
- NeMo Retriever – modele RAG (Retrieval-Augmented Generation) zapewniające 50% lepszą dokładność i 35-krotnie lepszą efektywność przechowywania
- NeMo microservices – gotowe usługi API do szybkiego wdrażania i dostosowywania modeli
Amazon wykorzystał framework NeMo do trenowania swojej następnej generacji modeli Amazon Titan. ServiceNow wraz z NVIDIA i Accenture uruchomił program AI Lighthouse dla przyspieszenia rozwoju korporacyjnych możliwości generatywnej AI. Hyundai Motor Group buduje zaawansowane modele AI z NeMo do aktualizacji over-the-air w swoich pojazdach.
„NeMo demokratyzuje dostęp do zaawansowanego AI” – komentuje Michał Korzeń. „Wcześniej trening własnego dużego modelu językowego wymagał zespołu dziesiątek specjalistów i miesięcy pracy. Dzisiaj, z odpowiednią infrastrukturą i NeMo, organizacja może wytrenować i wdrożyć model dostosowany do swoich potrzeb w tygodniach, nie latach.”
Ekonomia Fabryki AI: liczby, które przekonują CFO
Inwestycja w Fabrykę AI to decyzja strategiczna wymagająca solidnego biznesowego uzasadnienia. Dobre wieści są takie, że przypadki zwrotu z inwestycji stają się coraz bardziej przekonujące.
NVIDIA podaje przykład: inwestycja 5 milionów dolarów w GB200 NVL72 (kompletny system rack-level) generuje 75 milionów dolarów przychodu z tokenów – to 15-krotny zwrot z inwestycji. Ten ROI uwzględnia głęboką ko-projektowanie w całej architekturze Blackwell, technologii NVLink dla skalowania oraz narzędzi optymalizacyjnych takich jak NVIDIA Dynamo i TensorRT LLM.
Badania Microsoft i IDC pokazują średni zwrot 3,50 dolara na każdy dolar zainwestowany w AI. Co ważniejsze, 92% wdrożeń AI zajmuje obecnie mniej niż 12 miesięcy – to radykalna zmiana w porównaniu do wieloletnich projektów z przeszłości.
Praktyczne przykłady z przemysłu pokazują konkretne cyfry:
- Georgia-Pacific osiągnęła 30% redukcję nieplanowanych przestojów dzięki AI opartej na SAS Viya w AWS
- Epiroc wdrożył AI Factory w zaledwie 60 godzin, wykorzystując Enterprise Scale Machine Learning framework na Azure, co doprowadziło do konsekwentnej poprawy jakości stali i redukcji odpadów
- Producent urządzeń AGD zredukował defekty o 30% w pierwszych sześciu miesiącach, oszczędzając 500 000 dolarów na przeróbkach i odpadach
- Toyota zredukowała 10 000 roboczogodzin rocznie dzięki platformie AI na infrastrukturze Google Cloud
„ROI w AI to nie tylko oszczędności kosztów” – zauważa Jacek Bugajski. „To przede wszystkim zdolność do robienia rzeczy niemożliwych wcześniej. Klient, który przewiduje awarie zanim się wydarzą, produkcja, która dostosowuje się do popytu w czasie rzeczywistym, modele biznesowe niemożliwe bez AI. To nie jest inwestycja w wydajność – to inwestycja w przewagę konkurencyjną.”
Energia i zrównoważony rozwój: mit i rzeczywistość
Temat zużycia energii przez AI budzi zrozumiałe obawy. Prognozy mówią, że do 2030-2035 roku centra danych mogą zużywać nawet 20% globalnej energii elektrycznej. Ale sam fakt wysokiego zużycia nie oddaje pełnego obrazu.
Po pierwsze, efektywność energetyczna AI gwałtownie rośnie. NVIDIA GB200 Grace Blackwell oferuje 25-krotnie lepszą efektywność energetyczną niż poprzednia generacja w zadaniach wnioskowania. Murex, paryska firma z branży finansowej, testowała NVIDIA Grace Hopper Superchip na swoich obciążeniach – osiągnęła 4-krotną redukcję zużycia energii i 7-krotną poprawę wydajności w porównaniu z systemami opartymi tylko na procesorach.
PayPal, wdrażając GPU NVIDIA do wykrywania oszustw, poprawił wykrywanie o 10% przy jednoczesnej redukcji zużycia energii serwerów prawie 8-krotnie. Badania MIT Lincoln Laboratory pokazują, że ograniczenie mocy GPU do 150 watów (zamiast pełnych 700W) przedłuża czas treningu modelu BERT o zaledwie dwie godziny (z 80 do 82 godzin), ale oszczędza energię równą tygodniowemu zużyciu przeciętnego amerykańskiego gospodarstwa domowego.
Po drugie, pojawia się nowa generacja rozwiązań zarządzania energią. Emerald AI rozwija oprogramowanie do kontrolowania zużycia mocy w momentach szczytowego zapotrzebowania w sieci. W testach terenowych w Phoenix w Arizonie firma wykazała, że jej oprogramowanie może zredukować zużycie energii klastra 256 GPU NVIDIA o 25% przez trzy godziny podczas szczytowego zapotrzebowania, jednocześnie zachowując jakość usług obliczeniowych.
Badanie Duke University szacuje, że gdyby nowe centra danych AI mogły elastycznie redukować zużycie energii o 25% przez dwie godziny, mniej niż 200 godzin rocznie, mogłyby odblokować 100 gigawatów nowej mocy – równowartość ponad 2 bilionów dolarów inwestycji w centra danych.
NVIDIA Omniverse DSX blueprint – kompleksowy framework do budowy i operowania Fabryk AI w skali gigawatów – wykorzystuje cyfrowe bliźniaki i agenty AI do optymalizacji mocy i chłodzenia. DSX Boost, jeden z jego filarów, dostarcza do 30% wyższą przepustowość GPU w tej samej kopercie energetycznej.
„Efektywność energetyczna to nie dodatek – to fundamentalne kryterium projektowe” – podkreśla Michał Korzeń. „Organizacje, które budują Fabryki AI dzisiaj, nie mogą sobie pozwolić na ignorowanie tej kwestii. Zarówno z perspektywy kosztów operacyjnych, jak i odpowiedzialności środowiskowej.”
Jak SNOK pokazuje klientom, że własna Fabryka AI to nie science fiction
W SNOK wiemy, że przepaść między teoretyczną wiedzą o AI a praktycznym wdrożeniem Fabryki AI może wydawać się ogromna. Dlatego naszym podejściem jest pokazywanie klientom konkretnych, sprawdzonych ścieżek implementacji.
Jako partner SAP , Microsoft , UiPath , NVIDIA, Lenovo, Intel i Google Cloud, mamy dostęp do najnowszych technologii. NVIDIA Enterprise AI Factory Validated Design to kompletny blueprint – od warstwy sprzętowej (RTX PRO Servers, Spectrum-X networking) przez oprogramowanie (AI Enterprise, NeMo), aż po narzędzia orkiestracji i monitorowania.
Dla klienta z sektora produkcyjnego rozpoczęliśmy od analizy konkretnych przypadków użycia: predykcyjnej konserwacji, optymalizacji procesów produkcyjnych, automatycznej inspekcji jakości. Następnie zaprojektowaliśmy modułową infrastrukturę opartą na Lenovo ThinkSystem SR675 V3 z AMD Instinct MI325X – wystarczająco potężną na start, ale z możliwością skalowania w miarę dojrzewania przypadków użycia.
„Nie pytamy klientów 'czy chcą Fabrykę AI'” – wyjaśnia Jacek Bugajski. „Pytamy: jakie problemy biznesowe chcą rozwiązać? Gdzie tracą czas, pieniądze, przewagę konkurencyjną? A potem pokazujemy, jak infrastruktura AI może te problemy rozwiązać. Fabryka AI nie jest celem samym w sobie – to środek do osiągnięcia konkretnych, mierzalnych rezultatów biznesowych.”
Dla klienta z sektora finansowego kluczowe było zapewnienie pełnej kontroli nad danymi klientów oraz zgodność z RODO i regulacjami sektora bankowego. Zaprojektowaliśmy środowisko on-premise z air-gapped deployment – całkowicie odizolowane od zewnętrznych sieci, z pełną audytowalnością każdej operacji. To podejście Sovereign AI w praktyce.
Jak zacząć: trzy kroki do własnej Fabryki AI
Krok 1: Identyfikacja przypadków użycia i oszacowanie ROI
Nie zaczynaj od technologii – zacznij od problemów biznesowych. Gdzie AI może wygenerować największą wartość? Które procesy są najbardziej obciążające kosztowo? Gdzie tracona jest przewaga konkurencyjna?
Praktyczne obszary o wysokim ROI to:
- Predykcyjna konserwacja (30% redukcja nieplanowanych przestojów w przemyśle)
- Automatyczna inspekcja jakości (30% redukcja defektów w 6 miesięcy)
- Optymalizacja łańcucha dostaw i prognozowanie popytu
- Automatyzacja procesów obsługi klienta
- Wykrywanie anomalii i oszustw w czasie rzeczywistym
Krok 2: Wybór modelu wdrożenia i architektury
Trzy główne modele:
- On-premise – pełna kontrola, niezbędne dla sektora publicznego i regulowanych branż
- Hybrid – łączenie mocy chmury publicznej z wrażliwymi danymi on-premise
- Edge AI – wnioskowanie blisko źródła danych (fabryki, sklepy, pojazdy)
Architektura może zacząć się skromnie – od pojedynczego serwera Lenovo SR650a V4 z czterema GPU – i rosnąć modułowo. Kluczem jest projektowanie z myślą o skalowalności od pierwszego dnia.
Krok 3: Implementacja z wiarygodnym partnerem
Budowa Fabryki AI to nie tylko zakup sprzętu. To integracja całego stosu technologicznego, dostrojenie do konkretnych obciążeń, szkolenie zespołu, wdrożenie best practices bezpieczeństwa i governance.
Praca z partnerem takim jak SNOK , który ma doświadczenie w implementacjach dla polskiego rynku, rozumie lokalne wymagania regulacyjne i ma bezpośredni dostęp do know-how producentów, dramatycznie redukuje ryzyko i przyspiesza time-to-value.
Przyszłość już się dzieje
Microsoft inwestuje 2,8 miliarda złotych w polską infrastrukturę cloudową i AI. Polska konkuruje o Gigafabrykę AI wartości miliardów euro. Lokalne firmy takie jak Epiroc wdrażają AI Factory w 60 godzin, osiągając wymierny zwrot z inwestycji w miesiącach, nie latach.
To nie jest odległa przyszłość. To się dzieje teraz. Organizacje, które zainwestują w suwerenną, wydajną infrastrukturę AI dzisiaj, będą kształtować rynki jutro. Te, które będą czekać, będą gonić konkurencję.
„Fabryka AI nie jest już luksusem dostępnym tylko dla gigantów technologicznych” – podsumowuje Jacek Bugajski. „To stało się realną, wykonalną opcją dla organizacji każdej wielkości w Polsce i całej Europie. Pytanie nie brzmi już 'czy stać nas na Fabrykę AI?’. Pytanie brzmi: 'czy stać nas na to, by jej nie mieć?’.”
SNOK – od ponad 25 lat wspieramy polskie organizacje w cyfrowej transformacji. Jako partner SAP, Microsoft, NVIDIA, Lenovo, UiPath i innych liderów technologicznych, łączymy globalną ekspertyzę z głębokim zrozumieniem lokalnego rynku. Porozmawiajmy o tym, jak Fabryka AI może stać się Waszą przewagą konkurencyjną.