Nasi prelegenci pokazali dwa uzupełniające się spojrzenia na nowoczesną infrastrukturę AI. Pierwsze dotyczyło technicznych fundamentów: architektury urządzenia, przepływu danych, pamięci, zasilania i chłodzenia. Drugie koncentrowało się na praktycznych zastosowaniach lokalnych modeli AI, analizie danych wykonywanej blisko ich źródła oraz automatyzacji procesów, w których kluczowe znaczenie mają bezpieczeństwo i czas reakcji.Pod maską innowacji

W części prowadzonej przez Kamila Sarneckiego z Monolit IT podkreślono, że wydajność środowiska AI nie zależy wyłącznie od mocy obliczeniowej. Przy pracy z dużymi modelami językowymi, obrazem i rozbudowanymi zbiorami danych równie ważne pozostają przepustowość pamięci oraz sprawna komunikacja między komponentami. To od nich zależy, czy dane trafią do układów obliczeniowych dostatecznie szybko, aby system wykorzystał swój potencjał.

Istotne są również wydajność operacji wejścia i wyjścia, zarządzanie energią oraz warunki termiczne. Zadania AI mogą przez długi czas utrzymywać wysokie obciążenie, dlatego platforma musi zapewniać powtarzalną pracę, a nie jedynie dobry wynik w krótkim teście. Dell Pro Max z GB10 został przedstawiony jako spójne środowisko, w którym obliczenia, pamięć, komunikacja i chłodzenie współpracują ze sobą.

Taka perspektywa jest istotna zwłaszcza wtedy, gdy organizacja chce korzystać z AI nie okazjonalnie, lecz jako elementu codziennej pracy. Oprócz odpowiednio dobranego modelu potrzebne są wtedy stabilne środowisko, szybki dostęp do danych i możliwość bezpiecznego testowania kolejnych wariantów rozwiązania. Prezentacja pokazała, że dopiero połączenie tych elementów pozwala przejść od pojedynczego eksperymentu do powtarzalnego scenariusza operacyjnego.

Kamil Sarnecki. Prezentacja specyfikacji Dell Pro Max z GB10 stanowiła punkt wyjścia do rozmowy
o wydajności całego środowiska AI.

Dlaczego lokalne AI staje się standardem w przedsiębiorstwach?

Jeszcze niedawno większość projektów związanych ze sztuczną inteligencją opierała się na usługach chmurowych. Dziś coraz więcej organizacji wybiera model hybrydowy lub całkowicie lokalną infrastrukturę AI. Decydują o tym nie tylko względy wydajności, ale przede wszystkim bezpieczeństwo danych, wymagania regulacyjne oraz potrzeba pełnej kontroli nad miejscem ich przetwarzania.

Lokalne środowiska AI sprawdzają się szczególnie tam, gdzie modele pracują na dokumentacji technicznej, danych klientów, projektach badawczo-rozwojowych czy informacjach objętych tajemnicą przedsiębiorstwa. W takich przypadkach możliwość uruchamiania modeli bez przesyłania danych do zewnętrznych usług chmurowych pozwala ograniczyć ryzyko, uprościć zarządzanie zgodnością oraz lepiej kontrolować koszty działania.

Równocześnie rozwój technologii edge AI sprawia, że analiza danych może odbywać się możliwie blisko miejsca ich powstawania – na hali produkcyjnej, w laboratorium, podczas inspekcji technicznej czy w oddziale firmy. Dzięki temu organizacje skracają czas reakcji, zmniejszają obciążenie sieci i mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję również tam, gdzie dostęp do chmury jest ograniczony lub niepożądany.

To właśnie dlatego rozmowa o lokalnym AI coraz częściej nie dotyczy już wyłącznie parametrów sprzętu. Kluczowe staje się pytanie, w jaki sposób odpowiednio zaprojektowana infrastruktura może wspierać codzienne procesy biznesowe, rozwój własnych modeli oraz bezpieczne wdrażanie sztucznej inteligencji na coraz większą skalę.

Podczas spotkania pokazano, że odpowiedzią na te potrzeby nie jest pojedyncze urządzenie, lecz spójne środowisko łączące wydajną infrastrukturę z lokalnymi modelami AI. Właśnie temu poświęcona była druga część wydarzenia.

AI w akcji

Drugą prezentację, poświęconą lokalnym modelom AI, poprowadził Konrad Szczepaniak z Dell Technologies. W wielu organizacjach modele pracują na dokumentacji wewnętrznej, danych klientów, informacjach finansowych, projektowych lub produkcyjnych. Przetwarzanie lokalne daje większą kontrolę nad tym, gdzie informacje są wykorzystywane i jak łączą się z firmowymi systemami. Nie zastępuje ono automatycznie chmury, lecz pozwala świadomie dobierać miejsce wykonywania obliczeń do wymagań danego procesu.

W praktyce lokalne modele mogą wspierać wyszukiwanie informacji w firmowych zasobach, tworzenie podsumowań, porządkowanie dokumentacji, klasyfikację zgłoszeń czy analizę danych technicznych. Ich rolą nie musi być zastępowanie człowieka, ale skrócenie czasu potrzebnego na zebranie i wstępne uporządkowanie informacji. Końcowa ocena oraz decyzja nadal pozostają po stronie zespołu, który najlepiej zna kontekst danego procesu.

Konrad Szczepaniak. Środowisko DGX Spark i gotowe playbooki pokazano jako punkt wyjścia
do budowania uporządkowanych scenariuszy AI.

AI blisko źródła danych

Szczególnie ciekawy był wątek edge AI, czyli przetwarzania danych możliwie blisko miejsca ich powstania. Taki model sprawdza się nie tylko w biurze czy serwerowni, ale także na hali produkcyjnej, podczas inspekcji technicznej, w laboratorium lub przy stanowisku pomiarowym. Gdy dane pochodzą z kamer, czujników, dronów czy urządzeń pomiarowych, lokalna analiza pomaga ograniczyć opóźnienia, ruch sieciowy i ryzyko związane z przesyłaniem informacji do odległego środowiska.

W takim podejściu wynik analizy może zostać wykorzystany niemal od razu, na przykład do skierowania elementu do dodatkowej kontroli, zgłoszenia nieprawidłowości lub uzupełnienia danych z inspekcji. Zyskuje na tym nie tylko szybkość działania, lecz także ciągłość pracy w miejscach, w których połączenie z siecią jest ograniczone albo niestabilne. To właśnie bliskość danych i procesu decyzyjnego stanowi jedną z najważniejszych przewag scenariuszy edge AI.

Przykładowe zastosowania Dell Pro Max z GB10 w przedsiębiorstwach

Dell Pro Max z GB10 nie jest rozwiązaniem przeznaczonym wyłącznie dla zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją. To platforma, która może wspierać organizacje wszędzie tam, gdzie liczy się szybka analiza danych, bezpieczeństwo informacji oraz możliwość wykorzystania modeli AI bez przekazywania danych do zewnętrznych usług chmurowych.

W przedsiębiorstwach produkcyjnych lokalne modele mogą analizować obraz z kamer, dane z czujników oraz wyniki pomiarów, wspierając kontrolę jakości, predykcyjne utrzymanie ruchu czy wykrywanie nieprawidłowości jeszcze na etapie produkcji. W biurach projektowych i działach badawczo-rozwojowych mogą przyspieszać analizę dokumentacji technicznej, wyszukiwanie informacji oraz pracę nad nowymi produktami. Z kolei w sektorze finansowym, ochronie zdrowia czy administracji lokalna infrastruktura AI pozwala przetwarzać dane wrażliwe z większą kontrolą nad ich bezpieczeństwem i zgodnością z obowiązującymi regulacjami.

Coraz częściej z takich rozwiązań korzystają również działy obsługi klienta, serwisu oraz wsparcia technicznego. Modele AI pomagają porządkować dokumentację, przygotowywać podsumowania zgłoszeń, wyszukiwać informacje w firmowej bazie wiedzy oraz wspierać pracowników w podejmowaniu szybszych i bardziej trafnych decyzji. Dzięki temu sztuczna inteligencja staje się praktycznym narzędziem wspierającym codzienną pracę, a nie jedynie eksperymentalną technologią dostępną dla największych organizacji.

Rozwiązania oparte na Dell Pro Max z GB10 znajdują zastosowanie między innymi w: przemyśle, sektorze energetycznym, logistyce, ochronie zdrowia, laboratoriach badawczych, administracji publicznej oraz firmach rozwijających własne rozwiązania AI, gdzie kluczowe znaczenie mają bezpieczeństwo danych, niska latencja i przewidywalność działania.

Najważniejszy wniosek ze spotkania jest prosty: lokalny model, niska latencja i praca w terenie nie są celem samym w sobie. Zyskują znaczenie wtedy, gdy skracają proces, ograniczają ryzyko, szybciej wykrywają problem lub pomagają zespołowi podjąć właściwą decyzję.

Planujesz budowę lokalnego środowiska AI lub oceniasz, czy wybrać rozwiązanie on-premise, edge AI czy chmurę?

Eksperci Monolit IT pomagają dobrać architekturę do rodzaju danych, wymagań bezpieczeństwa i planowanej skali wykorzystania sztucznej inteligencji. Dzięki temu infrastruktura wspiera realne procesy biznesowe, zamiast ograniczać możliwości rozwoju.