Ten klaster odpowiada na pytania, które w polskim internecie są dziś słabo pokryte: jakie wymagania sprzętowe (GPU, VRAM) ma lokalny LLM na serwerze firmowym, ile realnie kosztuje utrzymanie modelu on-prem (TCO), on-premise vs chmura dla fabryki, oraz jak zabezpieczyć dane produkcyjne przy wdrożeniu AI. Pokazujemy też miejsce polskich modeli (Bielik, PLLuM) w zastosowaniach przemysłowych.
Kiedy trzymać AI u siebie, a kiedy w chmurze. Uczciwa lista przesłanek: wrażliwość danych, wolumen, koszty ukryte (ludzie, prąd), latencja, NIS2 i wariant hybrydowy.
Ile realnie sprzętu potrzebuje lokalny model językowy w fabryce. Jak rozmiar modelu przekłada się na VRAM i klasę karty, dlaczego liczy się realne wykorzystanie, a nie szczyt, i kiedy wystarczy jedna karta.
