On-prem AI to uruchamianie modeli (LLM, RAG) na własnej infrastrukturze zamiast w publicznej chmurze. Ma sens, gdy dane są wrażliwe, objęte NIS2/NDA lub gdy przewidywalny wolumen sprawia, że własny sprzęt wychodzi taniej niż abonament. Kluczowe decyzje: model deploymentu (bare-metal/colo/appliance), dobór GPU i realny TCO.
Ten klaster zbiera wszystko, co potrzebne do decyzji „on-prem czy chmura” dla AI w europejskiej produkcji, bez marketingu, na liczbach. Pokazujemy trzy modele deploymentu (DIY, productized, managed) i kto je realnie utrzymuje; różnicę między bare-metal, kolokacją a appliance pod kątem CAPEX i OPEX; oraz jak liczyć TCO tak, żeby uwzględnić pozycje, które najczęściej się pomija: koszt ludzi (FTE), energię, chłodzenie i realne, nie szczytowe, wykorzystanie GPU. Tłumaczymy dobór karty pod rozmiar modelu (od asystenta ~8B po RAG produkcyjny ~70B) i dlaczego wybór silnika inferencji (vLLM vs Ollama) potrafi zmienić przepustowość kilkunastokrotnie. On-prem traktujemy też jako narzędzie redukcji ryzyka łańcucha dostaw pod NIS2: dane nie opuszczają perymetru. Jeśli szukasz konkretów zamiast haseł „suwerenność”, zacznij tu, a policz swój przypadek w kalkulatorze TCO.
"On-prem AI" to nie jeden model wdrożenia, tylko co najmniej trzy, z różnym profilem kosztów, ryzyka i obciążenia zespołu. Rozkładamy je na czynniki, żeby CISO i CIO wiedzieli, którą rozmowę naprawdę prowadzą przed RFP.
Bare-metal we własnej serwerowni, colo z dedykowanym sprzętem, managed appliance dostarczany przez vendora. Trzy modele on-prem deploymentu AI w europejskiej produkcji 2026: liczby CAPEX i OPEX, profile ryzyka NIS2, kiedy który ma sens, i kiedy lepiej zrezygnować z on-prem w ogóle.
Architektura, GPU sizing, bezpieczeństwo, integracje, TCO, build vs buy. Praktyczny przewodnik wdrożenia AI on-prem dla CISO i CIO w europejskiej produkcji w 2026.
Przy przewidywalnym, stałym obciążeniu i horyzoncie 2–3 lat, wtedy CAPEX + energia + FTE bywają niższe niż rosnący abonament/tokeny. Przy nieregularnym, niskim wolumenie zwykle wygrywa chmura.
Uproszczenie: ~8B mieści się na jednej karcie klasy L40S/RTX; 70B w rozsądnej przepustowości to zwykle 2× klasa H100 (zależnie od kwantyzacji i throughputu).
Nie automatycznie, redukuje ryzyko łańcucha dostaw (brak transferu danych), ale kontrole (logowanie, dostęp, IR) i tak trzeba wdrożyć.
Chcesz przełożyć to na swój przypadek: architekturę, zgodność i koszt?
→ Umów 30 min