Kiedy już wiecie, że AI ma działać lokalnie, a nie w chmurze, zostaje pytanie, jak postawić sprzęt. Są trzy drogi: serwer u siebie (pełna kontrola, ale wasz prąd, chłodzenie i ludzie), kolokacja (wasz sprzęt w cudzym data center) i gotowy appliance (urządzenie pod klucz, najszybszy start). To porównanie rozkłada każdą z nich na kontrolę, koszt, czas i lokalizację danych, i mówi, kiedy która wygrywa. Bez mylenia z decyzją on-prem kontra chmura.
Zbudować własne AI czy kupić gotowe rzadko rozstrzyga cena. Przeważa pięć przesłanek: czas do pierwszego efektu, realny koszt utrzymania, dostęp do ludzi, nietypowość problemu i to, kto ponosi ryzyko. To porównanie rozkłada każdą z nich, dodaje matrycę czterech typów dostawców i tłumaczy, kiedy najlepszy jest wariant pośredni: kupić rdzeń, dobudować swoje. Bez ideologii i bez ukrytych kosztów.
Wybór między AI na własnym sprzęcie a AI w chmurze publicznej rzadko rozstrzyga jedna liczba. Przeważa pięć przesłanek: czy dane mogą wyjść z firmy, jaki jest wolumen i jak stały, pełny koszt posiadania on-prem, latencja i praca offline, oraz NIS2 i łańcuch dostaw. To porównanie rozkłada każdą z nich na czynniki, pokazuje tabelę decyzyjną i tłumaczy, kiedy najsensowniejszy jest wariant hybrydowy. Bez ideologii i bez ukrytych kosztów.
