Polcom AI Cloud | Polska chmura dla biznesu Polcom

Kompleksowe środowisko AI w chmurze

Usługa łączy wysokowydajną infrastrukturę GPU, rozwiązania AI as a Service oraz środowiska do pracy z modelami językowymi i technologią RAG. Dzięki temu organizacje mogą uruchamiać projekty AI w bezpiecznej, wydajnej i skalowalnej chmurze zlokalizowanej w Polsce. Polcom AI Cloud wspiera zarówno zaawansowane obciążenia obliczeniowe, takie jak trenowanie i fine-tuning modeli, jak i środowiska produkcyjne wykorzystywane do wnioskowania, automatyzacji procesów, analizy danych czy pracy z firmowymi bazami wiedzy.

Infrastruktura GPU dopasowana do potrzeb AI

Nowoczesne algorytmy sztucznej inteligencji wymagają znacznie więcej niż standardowej chmury obliczeniowej. Projekty AI potrzebują dużej mocy przetwarzania równoległego, szybkiego dostępu do danych, niskich opóźnień oraz stabilnego środowiska, które zachowa wydajność również przy wysokim obciążeniu.

Polcom AI Cloud to infrastruktura przygotowana do pracy z wymagającymi obciążeniami AI, w tym z modelami językowymi, rozwiązaniami generatywnej AI oraz projektami wymagającymi intensywnych obliczeń graficznych.

Najważniejsze elementy środowiska:

Potężna moc obliczeniowa GPU

Dostęp do wysokowydajnych akceleratorów graficznych, które są podstawą obliczeń równoległych, trenowania modeli, fine-tuningu oraz wydajnej inferencji

Ultraszybki RAM DDR5

Najnowsza generacja pamięci operacyjnej zapewnia sprawny przepływ danych między procesorem, pamięcią i układami GPU

Wydajna przestrzeń dyskowa NVMe

Storage oparty na protokole NVMe pozwala ograniczać opóźnienia i zwiększać przepustowość przy pracy na dużych zbiorach danych

Infrastruktura High Density

Ośrodki data center Polcom w Polsce zostały przystosowane do obsługi wysokiej gęstości mocy, stabilnego zasilania i efektywnego chłodzenia klastrów obliczeniowych AI

Dlaczego warto wybrać polską chmurę AI od Polcom?

W projektach opartych na sztucznej inteligencji znaczenie ma nie tylko wydajność infrastruktury, ale także kontrola nad danymi, modelami i całym środowiskiem przetwarzanych danych. Dotyczy to szczególnie organizacji, które pracują na danych poufnych, danych osobowych, dokumentacji wewnętrznej, informacjach objętych tajemnicą przedsiębiorstwa lub materiałach istotnych z punktu widzenia własności intelektualnej.

Polcom AI Cloud to środowisko, w którym dane, modele oraz procesy obliczeniowe mogą być utrzymywane w infrastrukturze zlokalizowanej w Polsce. To ważna alternatywa dla organizacji, które chcą korzystać z możliwości AI, ale jednocześnie ograniczać ryzyko związane z transferem danych, zależnością od publicznych modeli zewnętrznych czy brakiem pełnej kontroli nad lokalizacją przetwarzania informacji.

Usługa wspiera potrzeby związane z bezpieczeństwem, compliance i suwerennością danych, oferując środowisko, w którym:

dane są przetwarzane i przechowywane w Polsce,
organizacja zachowuje większą kontrolę nad cyklem życia danych i modeli,
modele AI są rozwijane i uruchamiane w odizolowanym środowisku,
infrastruktura jest dopasowana do wymagań branż regulowanych,
projekty AI nie wymagają inwestycji we własne serwery, GPU, chłodzenie i zaplecze data center.

Takie podejście ma szczególne znaczenie dla sektora publicznego, finansów, ochrony zdrowia, przemysłu, firm technologicznych oraz organizacji, które wdrażają AI w procesach wymagających wysokiego poziomu poufności.

Dla kogo jest Polcom AI Cloud?

Polcom AI Cloud został zaprojektowany dla organizacji, które chcą wdrażać sztuczną inteligencję w sposób bezpieczny, kontrolowany i dopasowany do wymagań biznesowych. Usługa sprawdzi się zarówno w środowiskach testowych, jak i w produkcyjnych wdrożeniach AI.

Produkty Polcom AI Cloud przeznaczone są zarówno dla klientów, którzy chcą sami rozwijać swoje modele i szukają dużej mocy obliczeniowej (IaaS z GPU). Świadomych użytkowników modeli, którzy cenią sobie prywatność i chcą skorzystać z dedykowanych endpoint’ów (AIaaS). Użytkowników końcowych, którzy chcą z naszą pomocą wdrożyć w swoich organizacjach rozwiązania sztucznej inteligencji oparte o technikę RAG.

Polcom AI Cloud pozwala rozpocząć projekt od konkretnego scenariusza biznesowego, a następnie dobrać do niego odpowiednie zasoby GPU, model rozliczeniowy, środowisko wykonawcze i poziom izolacji danych.

Przykładowe zastosowania Polcom AI Cloud

Sztuczna inteligencja może wspierać wiele obszarów działalności firmy, ale jej skuteczne wdrożenie wymaga stabilnej infrastruktury i kontroli nad danymi. Polcom AI Cloud umożliwia budowę rozwiązań AI dostosowanych do realnych procesów biznesowych, a nie tylko do eksperymentów technologicznych.

Przykładowe zastosowania usługi:

trenowanie i fine-tuning modeli AI,
uruchamianie modeli językowych w środowisku firmowym,
generowanie odpowiedzi przez gotowe modele AI,
wdrażanie chatbotów i asystentów AI,
analiza dokumentów, raportów, umów i danych wewnętrznych,
automatyzacja obsługi klienta i wsparcia pracowników,
budowa systemów RAG opartych na firmowych bazach wiedzy,
przetwarzanie dużych zbiorów danych tekstowych, graficznych i multimodalnych,
tworzenie środowisk testowych i produkcyjnych dla aplikacji AI,
uruchamianie modeli open source w kontrolowanej infrastrukturze.

Dzięki elastycznemu podejściu Polcom AI Cloud może wspierać zarówno pojedyncze projekty pilotażowe, jak i długoterminową strategię rozwoju AI w organizacji.

Dostępne rozwiązania Polcom AI Cloud

IaaS z GPU

Szczegóły

Polcom RAG, czyli praca modeli AI na danych firmowych

Szczegóły

Polcom AI as a Service

Szczegóły

Modele rozliczeniowe AIaaS

Koszty projektów AI zależą od wielu czynników: rodzaju modelu, liczby zapytań, wymaganej wydajności, poziomu izolacji środowiska, skali przetwarzania oraz oczekiwanego SLA. Dlatego Polcom AI Cloud oferuje modele rozliczeniowe, które można dopasować do charakteru projektu.

Dostępne modele:

Pay-per-token – elastyczne rozliczanie za faktyczne zużycie dla najpopularniejszych modeli. To dobre rozwiązanie dla projektów testowych, zmiennych obciążeń lub aplikacji, w których trudno na początku przewidzieć wolumen zapytań.
Rozliczanie za instancję – stały, przewidywalny koszt za wyłączny dostęp do całej instancji modelu wraz z określonym poziomem SLA. Ten model sprawdzi się w projektach produkcyjnych, gdzie ważna jest stabilna wydajność i kontrola nad zasobami.
Dostęp współdzielony – optymalizacja kosztów poprzez dostęp do modeli serwowanych w infrastrukturze współdzielonej. To wariant odpowiedni dla mniej krytycznych zastosowań lub projektów na wcześniejszym etapie rozwoju.

Dobór odpowiedniego modelu rozliczeniowego może zostać poprzedzony analizą scenariusza użycia, przewidywanego ruchu, wymagań dotyczących prywatności danych oraz oczekiwanej wydajności aplikacji.

Polcom AI Cloud a globalne chmury publiczne

Globalne chmury publiczne oferują szeroki dostęp do usług AI, ale nie każda organizacja może lub chce opierać swoje projekty na infrastrukturze, w której lokalizacja danych, zależność od zewnętrznych modeli oraz model kosztowy są trudniejsze do indywidualnego dopasowania.

Polcom AI Cloud stanowi alternatywę dla firm, które potrzebują większej kontroli nad infrastrukturą oraz danymi. Lokalizacja data center w Polsce, możliwość korzystania z dedykowanych zasobów oraz indywidualne podejście do konfiguracji środowiska pozwalają tworzyć rozwiązania dopasowane do konkretnych wymagań organizacji.

Najważniejsze różnice:

infrastruktura zlokalizowana w Polsce,
większa kontrola nad miejscem przetwarzania danych,
możliwość pracy w środowisku odizolowanym od publicznych modeli,
dedykowane zasoby GPU dla wymagających projektów,
przewidywalne modele rozliczeniowe,
wsparcie ekspertów przy projektowaniu środowiska AI,
możliwość dopasowania rozwiązania do wymagań compliance i branż regulowanych.

To podejście sprawdza się szczególnie tam, gdzie AI ma być realnym elementem procesów biznesowych, a nie tylko testem technologii.

Jak rozpocząć projekt oparty na sztucznej inteligencji w Polcom AI Cloud?

Wdrożenie AI warto rozpocząć od określenia konkretnego celu biznesowego i wymagań technicznych. Inaczej projektuje się środowisko do trenowania modeli, a inaczej do pracy z RAG lub prywatnym asystentem AI dla pracowników.

Proces może obejmować:

analizę planowanego zastosowania AI,
określenie rodzaju danych i wymagań dotyczących ich przetwarzania,
dobór modelu lub architektury rozwiązania,
wybór odpowiednich zasobów GPU,
określenie oczekiwanej wydajności i poziomu SLA,
wybór modelu rozliczeniowego,
przygotowanie środowiska testowego lub produkcyjnego.

Dzięki temu organizacja może rozpocząć projekt od pilotażu, a następnie rozwijać go wraz z rosnącymi potrzebami biznesowymi.

Porozmawiajmy o bezpiecznym wdrożeniu AI w Twojej organizacji

Polcom AI Cloud pozwala rozwijać projekty sztucznej inteligencji w środowisku, które łączy wysoką wydajność, kontrolę nad danymi i elastyczne modele wykorzystania infrastruktury. To rozwiązanie dla organizacji, które chcą wdrażać AI świadomie, bezpiecznie i w oparciu o zasoby dopasowane do rzeczywistych potrzeb biznesowych.

Skonsultuj projekt z ekspertami Polcom i sprawdź, jak dobrać infrastrukturę GPU, model AIaaS lub rozwiązanie RAG do planowanego wdrożenia.

FAQ

Polcom AI Cloud to środowisko chmurowe dla projektów opartych na sztucznej inteligencji. Łączy infrastrukturę GPU, usługi AI as a Service oraz rozwiązania RAG, umożliwiając firmom rozwijanie i uruchamianie modeli AI w bezpiecznej chmurze zlokalizowanej w Polsce.

Chmura AI jest projektowana pod obciążenia wymagające dużej mocy obliczeniowej, szybkiego dostępu do danych i wydajnego przetwarzania równoległego. W praktyce oznacza to wykorzystanie GPU, szybkiej pamięci, storage NVMe oraz infrastruktury przystosowanej do pracy z modelami AI.

IaaS z GPU warto wybrać wtedy, gdy projekt wymaga dużej mocy obliczeniowej, ale organizacja nie chce inwestować we własne serwery, karty GPU i zaplecze data center. To rozwiązanie sprawdzi się przy trenowaniu modeli, fine-tuningu, inferencji, analizie dużych zbiorów danych i projektach generatywnej AI.

AI as a Service to model dostępu do usług AI bez konieczności samodzielnego zarządzania całą infrastrukturą sprzętową i systemową. Organizacja zyskuje dostęp do modeli sztucznej inteligencji w formie endpoint’u zgodnego z API OpenAI.

Polcom AI Cloud bazuje na infrastrukturze zlokalizowanej w Polsce. Dzięki temu organizacje mogą zachować większą kontrolę nad miejscem przetwarzania danych, modeli i procesów obliczeniowych.

Nie. Dane klientów nie są wykorzystywane przez Polcom do trenowania własnych ani publicznych modeli językowych. Usługa została zaprojektowana z myślą o ochronie prywatności, suwerenności danych i ograniczaniu ryzyka niekontrolowanego wykorzystania informacji biznesowych.

RAG można wykorzystać do budowy asystentów AI, wyszukiwarek wiedzy firmowej, systemów analizy dokumentów, narzędzi wsparcia pracowników i automatyzacji obsługi zapytań. Model AI może odpowiadać na pytania w oparciu o konkretne dokumenty i dane organizacji.

Wybór modelu rozliczeniowego zależy od skali projektu, liczby zapytań, wymaganej wydajności i poziomu izolacji środowiska. Dla mniejszych środowisk ze zmiennym obciążeniem odpowiedni może być użycie wspóldzielonych modeli, natomiast dla środowisk produkcyjnych często lepszym wyborem jest rozliczanie za dedykowaną instancję (dedicated endpoints).