AI First Studio | Váš vlastní AI server & Vývoj na míru

V době, kdy umělá inteligence raketově mění způsob, jakým firmy fungují, se mnoho společností spoléhá na cloudové služby jako Azure OpenAI pro rychlé nasazení AI řešení. Co když se ale počáteční pohodlí promění v neúměrné náklady a obavy o data? Tato případová studie ukáže, jak česká firma výrazně ušetřila a získala plnou kontrolu nad svými daty přechodem z Azure OpenAI na vlastní privátní AI server.

Skryté náklady a bezpečnostní rizika cloudové AI

Počáteční fascinace a snadnost integrace AI modelů jako GPT-3.5 nebo GPT-4 přes Azure OpenAI API je nesporná. Pro mnoho firem představuje rychlou cestu k experimentům s AI, automatizaci procesů a zlepšení produktivity. Avšak s rostoucím využitím a hloubkou integrace se začínají objevovat i méně příjemné aspekty. Typicky se jedná o neustále rostoucí provozní náklady a inherentní rizika spojená s citlivými daty, která opouštějí firemní perimetr.

Vezměme si hypotetickou českou společnost „DataPro s.r.o.“, středně velkého dodavatele softwaru pro finanční sektor s 150 zaměstnanci. DataPro začalo využívat Azure OpenAI pro interní nástroje: generování reportů, shrnování dlouhých dokumentů pro právní oddělení, asistenci při psaní kódu pro vývojáře a pro pilotní projekt inteligentní zákaznické podpory. Zpočátku se měsíční náklady pohybovaly kolem 15 000 – 20 000 Kč. Jakmile se ale AI stala klíčovou součástí každodenních operací a počet uživatelů rostl, náklady začaly eskalovat. Během jednoho roku se měsíční vyúčtování vyšplhalo na 70 000 – 90 000 Kč, a to bez plného rozsahu plánovaného nasazení.

Kde se tyto náklady berou?

Cena za tokeny: Každé slovo, které model zpracuje nebo vygeneruje, je zpoplatněno. S rostoucím objemem zpracovávaných dat a složitostí dotazů (delší kontextová okna, více interakcí) se cena za tokeny stává exponenciální.
Poplatky za API volání: I když jsou často zanedbatelné, při milionech volání denně se sčítají.
Data egress (výstup dat): Ačkoliv Azure OpenAI primárně účtuje za tokeny, obecně platí, že manipulace s velkými objemy dat v cloudu může generovat další poplatky za jejich přenos.
Latence a výkon: Pro kritické aplikace může být latence cloudových služeb problém. I když Azure nabízí regionální datová centra, data stále cestují přes internet.
Vendor lock-in: Přechod k jinému poskytovateli nebo řešení může být nákladný a časově náročný kvůli silné závislosti na cloudové infrastruktuře a API.

Navíc, pro firmu jako DataPro, která pracuje s citlivými finančními a klientskými daty, představuje odesílání těchto informací do cloudu značné bezpečnostní a regulační riziko. I přes ujištění o ochraně dat v Azure, nikdy nemáte 100% kontrolu nad tím, kde a jak jsou data zpracovávána, pokud opustí vaše datové centrum. Compliance s GDPR je v tomto ohledu klíčová a jakákoli nejasnost může vést k vysokým pokutám a ztrátě důvěry klientů.

💡 Klíčové sdělení

Cloudové AI služby nabízejí rychlý start, ale jejich provozní náklady mohou s rostoucím využitím dramaticky eskalovat, zatímco kontrola nad citlivými daty zůstává omezená, což představuje riziko pro GDPR a firemní bezpečnost.

Proč vlastní server? Úspory, bezpečnost a kontrola

Rozhodnutí přejít na vlastní, privátní AI server, známé také jako on-premise řešení, nebylo pro DataPro s.r.o. snadné. Vyžadovalo počáteční investici a technické know-how. Nicméně, dlouhodobé výhody, které plynou z plné kontroly nad infrastrukturou a daty, byly přesvědčivé.

Kde se úspory nejvíce projeví?

Eliminace průběžných poplatků za tokeny a API volání: Toto je největší a nejhmatatelnější úspora. Jakmile máte hardware a software, generování tokenů vás nestojí nic navíc. Společnost DataPro odhadla, že tyto poplatky tvořily 85 % jejich měsíčních nákladů na Azure OpenAI. Po přechodu na on-premise se tyto náklady snížily na nulu.
Žádné poplatky za přenos dat (data egress): Všechna data zůstávají uvnitř firemní sítě. Tím se eliminuje jakékoli riziko dodatečných poplatků za přesun dat a především se zajišťuje, že citlivé informace nikdy neopustí bezpečné prostředí firmy.
Dlouhodobá návratnost investice do hardware místo nekonečných OPEX: Počáteční investice do serveru s výkonnými GPU (např. NVIDIA L40S, A100 nebo H100) se stává CAPEX (kapitálový výdaj), který se v průběhu několika let amortizuje. Oproti tomu cloudové služby představují nekonečné OPEX (provozní výdaje), které se neustále navyšují. Pro DataPro se návratnost investice do hardware předpokládala do 10-14 měsíců. Po této době se AI stala prakticky bezplatnou z hlediska provozních nákladů na modely. Celkové roční úspory po amortizaci hardware dosáhly až 70 % oproti původním cloudovým nákladům.

Kromě finančních úspor získalo DataPro s.r.o. i další klíčové výhody:

Plná kontrola nad daty a GDPR compliance: Data zůstávají na serverech společnosti, plně pod její kontrolou. Tím je zajištěna maximální bezpečnost a soulad s přísnými požadavky GDPR a dalšími lokálními regulacemi. To je pro firmy v sektorech jako finance, zdravotnictví nebo státní správa naprosto kritické.
Vyšší výkon a nižší latence: Lokálně běžící modely mají výrazně nižší latenci, což je klíčové pro aplikace vyžadující rychlou odezvu, jako je real-time zákaznická podpora nebo interaktivní vývojářské nástroje. Průměrná latence pro zpracování dotazu se u DataPro snížila z 300-500 ms v cloudu na 50-80 ms on-premise.
Možnost jemného ladění (fine-tuning) modelů s firemními daty: S vlastním hardwarem a open-source modely (např. Llama 2, Mistral, Falcon) může firma trénovat a jemně ladit modely na svých vlastních, proprietárních datech, aniž by je musela sdílet s třetí stranou. To vede k mnohem přesnějším a relevantnějším výsledkům AI, které jsou specifické pro firemní kontext.
Nezávislost na dodavateli: Firma není závislá na cenové politice a dostupnosti služeb jednoho cloudového poskytovatele. Má kontrolu nad svou AI strategií a může flexibilně reagovat na změny na trhu.

Jak DataPro s.r.o. přešlo na privátní AI server: Krok za krokem

Přechod na on-premise AI server vyžaduje pečlivé plánování a implementaci. Zde je přehled, jak DataPro s.r.o. celý proces zvládlo, s podporou externího partnera specializujícího se na privátní AI řešení:

1. Fáze: Analýza a plánování (2-3 týdny) DataPro nejprve provedlo detailní audit svých AI use casů a jejich nákladů v Azure. Zjistilo, že 80 % jejich AI využití je pro interní procesy s citlivými daty, kde je plná kontrola klíčová. Byla definována očekávaná zátěž, typy modelů (primárně LLM – Large Language Models) a požadované bezpečnostní standardy. Důležitým krokem bylo také posouzení stávající IT infrastruktury – dostatek místa v serverovně, kapacita pro napájení a chlazení.

2. Fáze: Výběr a nákup hardware (4-6 týdnů) Na základě analýzy potřeb byl vybrán vhodný hardware. Pro DataPro, s ohledem na rozpočet a výkonnostní požadavky na běh několika menších LLM a jednoho většího modelu (např. Llama 2 70B), byla zvolena konfigurace s jedním serverem osazeným dvěma GPU NVIDIA L40S s 48GB VRAM každá, dostatkem RAM (512 GB) a rychlým NVMe úložištěm (4 TB). Celková investice do hardware činila přibližně 750 000 Kč. Zvolila se řešení, která jsou optimalizovaná pro AI workloady, s důrazem na energetickou efektivitu a spolehlivost.

3. Fáze: Instalace a konfigurace infrastruktury (1-2 týdny) Po dodání hardware proběhla instalace serveru do datového centra DataPro. Následovala konfigurace operačního systému (Linux distribuce optimalizovaná pro AI, např. Ubuntu Server), instalace ovladačů GPU (CUDA Toolkit) a dalších potřebných knihoven a frameworků (např. PyTorch, Transformers od Hugging Face). Pro správu modelů a API bylo nasazeno řešení pro orchestraci, které umožňuje snadné spouštění a správu různých LLM.

4. Fáze: Nasazení a optimalizace modelů (3-4 týdny) Na nově připravenou infrastrukturu byly nasazeny open-source Large Language Models. Pro interní použití se DataPro rozhodlo pro kombinaci Mistral 7B Instruct pro rychlé a méně náročné úkoly a Llama 2 70B pro komplexnější generování textu a shrnování. Klíčovým krokem byla optimalizace modelů pro efektivní běh na daném hardware. Použila se technika kvantizace (např. 4-bit quantization), která umožňuje běh větších modelů s menší spotřebou VRAM, aniž by došlo k výrazné ztrátě kvality výstupu. Tím bylo možné využít plný potenciál GPU.

5. Fáze: Integrace s interními systémy a testování (2-3 týdny) Lokálně běžící AI modely byly integrovány s interními aplikacemi DataPro. Vytvořila se firemní AI brána (API gateway), která umožňovala stávajícím aplikacím volat lokální AI modely stejným způsobem, jako dříve volaly Azure OpenAI API. To minimalizovalo potřebu změn v klientských aplikacích. Důkladné testování proběhlo napříč všemi use casy, aby se ověřila funkčnost, výkon a přesnost AI výstupů.

Výsledky pro DataPro s.r.o.:
Do 6 měsíců po spuštění on-premise AI serveru se investice do hardware začala vracet. Celkové měsíční provozní náklady na AI klesly z průměrných 80 000 Kč na pouhých 15 000 – 20 000 Kč (primárně náklady na elektřinu a chlazení). To představuje měsíční úsporu kolem 60 000 Kč, tedy roční úsporu 720 000 Kč po započtení hardware již v prvním roce. V dalších letech, po amortizaci hardware, se roční úspory vyšplhaly na 900 000 Kč, což představuje úsporu 80-85 % oproti původním cloudovým nákladům. Navíc firma získala plnou kontrolu nad svými daty, výrazně snížila latenci a získala flexibilitu pro experimenty s novými modely a vlastními trénovacími daty.

Závěr

Případová studie firmy DataPro s.r.o. jasně demonstruje, že zatímco cloudové AI služby nabízejí rychlý start, pro střední a větší české firmy s rostoucím využitím AI a citlivými daty se on-premise řešení stává ekonomicky i strategicky výhodnější. Nejde jen o dramatické finanční úspory, které mohou po amortizaci hardware dosáhnout desítek procent ročně. Jde také o klíčovou kontrolu nad daty, soulad s GDPR, zvýšený výkon a možnost přizpůsobení AI modelů specifickým potřebám firmy. Přechod na vlastní server je investicí do budoucnosti, která přináší nezávislost a konkurenční výhodu.