AI w praktyce: nowe wdrożenia oparte na platformie HPE

Organizacje na całym świecie intensywnie szukają dziś sposobów na przyspieszenie projektów opartych na sztucznej inteligencji. Przykłady firm COMLINE SE i Klein Computer System AG pokazują, że środowisko zbudowane na platformie HPE Private Cloud AI pozwala w pełni czerpać z możliwości AI w wielu wymiarach i w przystępny sposób.

Doświadczenia wspomnianych firm pokazują, że platforma HPE Private Cloud AI – umożliwiająca uruchomienie prywatnej chmury obliczeniowej dla obciążeń AI – pomaga szybko zdobywać przewagę konkurencyjną. Zapewnia możliwość tworzenia nowych aplikacji oraz usług, a także pozwala automatyzować operacje, przyspieszać obsługę klienta oraz efektywnie przetwarzać ogromne zbiory danych.

Współczesna transformacja cyfrowa z wykorzystaniem AI to jednak nie tylko szansa na zwiększenie efektywności i konkurencyjności biznesu, ale także wyzwanie, które wymaga strategicznego podejścia. Jakie są kluczowe przeszkody, które najczęściej napotykają organizacje?

„Firmy stoją dziś przed szeregiem fundamentalnych wyzwań we wdrażaniu generatywnej AI, które nie ograniczają się tylko do aspektów technicznych. Podstawowym błędnym założeniem wielu organizacji jest przekonanie, że AI to typowe rozwiązanie IT, które można kupić i natychmiast wdrożyć. Tymczasem operacjonalizacja AI wymaga zmiany kultury organizacyjnej i budowania wiedzy oraz kompetencji wśród pracowników. Uruchamianie takich projektów w tradycyjnym modelu zajmuje miesiące – od pół roku do 2 lat” – mówi Krzysztof Chibowski, Business Development Manager & Digital Transformation Advisory – Hybrid Cloud/AI/ML/Analytics w firmie Hewlett Packard Enterprise. „Drugim kluczowym wyzwaniem jest infrastruktura – do efektywnego działania AI potrzebne są wydajne serwery z kartami GPU, zdolnymi do pracy ciągłej, co oznacza znacznie wyższe koszty niż tradycyjne rozwiązania IT. Ponadto firmy muszą dokładnie zdefiniować cele biznesowe dla AI, aby dobrać odpowiednią infrastrukturę. Często wizje działów biznesu i IT różnią się, co utrudnia skalowanie rozwiązań” – dodaje.

Kolejną barierą jest brak wykwalifikowanych specjalistów, którzy potrafią budować i wdrażać rozwiązania AI. Według różnych źródeł, nawet 40% firm w Polsce sygnalizuje deficyt ekspertów AI, a drugie tyle wskazuje na niewystarczające kompetencje w swoich zespołach. Jak podkreśla ekspert HPE: „Z wdrożeniem AI nie poradzi sobie zwykły administrator IT – do takich projektów wymagane są osoby z kompetencjami łączącymi wiedzę z obszaru MLOps, Data Science oraz zarządzania infrastrukturą AI”.

Dodatkowo skalę wdrożeń ograniczają niewystarczające budżety projektowe, które w rzeczywistości są inwestycją R&D. Zresztą adopcja AI w Polsce jest nadal stosunkowo niska – według raportu „Unlocking Poland’s AI Potential 2025”, zaledwie 34% firm korzysta z rozwiązań AI, co plasuje nas poniżej średniej unijnej, która wynosi 42%.

HPE Private Cloud AI – gotowe środowisko do szybkich wdrożeń AI

HPE zdefiniowało problem długiego i kosztownego procesu uruchamiania projektów AI, a także bezpieczeństwa, kontroli oraz przewidywalności kosztów wymaganych przy obsłudze danych wrażliwych lub dużych obciążeń AI. Odpowiedzią jest właśnie HPE Private Cloud AI – kompletne, prefabrykowane środowisko AI, dostarczane klientom jako gotowa do użycia „fabryka AI”.

„HPE Private Cloud AI umożliwia realizację pewnych pomysłów czy celów biznesowych oraz dostarczanie określonych wartości, bez poświęcania czasu na budowanie samych rozwiązań. Wspólnie z NVIDIĄ zaprojektowaliśmy rozwiązanie, na które składają się fizyczne szafy serwerowe, zawierające skonfigurowane i zintegrowane komponenty: serwery, storage, karty GPU NVIDIA, sieć LAN i oprogramowanie. Dostępne są różne rozmiary konfiguracji – od S do L – które dopasowujemy do potrzeb klienta i dostarczamy w ciągu 3-4 tygodni. Montaż i uruchomienie – zarówno w prywatnym data center, jak i w kolokacji – wymagają zaledwie kilku dni, co znacząco skraca czas wdrożenia” – tłumaczy Krzysztof Chibowski. „Na rynku nie ma obecnie innego dostawcy, który w ciągu kilku tygodni byłby w stanie zapewnić gotowe środowisko AI do odpalenia produkcyjnego” – zapewnia.

Kluczową cechą rozwiązania HPE Private Cloud AI jest głęboka integracja najlepszych technologii firmy HPE i NVIDIA. Obejmuje ona przede wszystkim:

• HPE AI Essentials – kompletne oprogramowanie zapewniające sprawne zarządzanie cyklem życia AI, od gromadzenia i przygotowania danych, po wdrożenie i monitoring modeli;
• NVIDIA AI Enterprise – kompletne środowisko AI do trenowania, wdrażania i orkiestracji modeli.

Biznesowe wdrożenia HPE Private Cloud AI

HPE Private Cloud AI oferuje elastyczność i otwartość, wspierając zarówno wewnętrzną optymalizację procesów, jak i model usługowy AI-as-a-Service. Na to pierwsze podejście zdecydowała się świadcząca usługi IT szwajcarska firma Klein Computer System AG, która wdrożyła platformę, aby usprawnić obsługę klienta i sprzedaż dzięki asystentom i agentom AI.

„Kiedy zobaczyłem pierwszą wersję demonstracyjną HPE Private Cloud AI, od razu zdałem sobie sprawę, że to świetne rozwiązanie, które może nam fundamentalnie pomóc w rozwoju naszej działalności” – powiedział Wolfgang Klein, założyciel i prezes Klein Computer System AG. „Chodzi o to, że zakup tego rozwiązania oznacza zysk na czasie. Nie musimy niczego programować, po prostu zaczynamy wdrażać nasze przypadki użycia. Pozwala nam to chronić naszą przewagę konkurencyjną, ponieważ możemy zbudować własną prywatną sztuczną inteligencję, korzystając z naszych prywatnych danych”.

Jednym z pierwszych wdrożeń HPE Private Cloud AI w Klein było usprawnienie pracy działu wsparcia technicznego. Firma wyposażyła zespół w asystenta AI, który w czasie rzeczywistym rekomenduje rozwiązania na podstawie środowiska IT klienta, historii zgłoszeń i dokumentacji dostawców. W kolejnym etapie planowane jest wdrożenie agentów AI, którzy będą samodzielnie kontaktować się z klientami. Klein zamierza także wykorzystać asystentów i agentów AI do automatyzacji procesów sprzedaży, m.in. przygotowywania ofert i wycen, a następnie – na bazie zdobytego doświadczenia – stworzyć własną praktykę doradczą w zakresie AI. Ambicją firmy jest stanie się wiodącym dostawcą rozwiązań AI opartych na HPE Private Cloud AI w Szwajcarii.

Z kolei niemiecki dostawca usług IT – COMLINE SE – rozszerzył portfolio oferowanych przez siebie usług w chmurze w oparciu o HPE Private Cloud AI, aby pomóc swoim klientom w osiągnięciu przewagi konkurencyjnej dzięki GenAI. Usługę HPE Private Cloud AI dodano do istniejącego środowiska HPE GreenLake, które działa w centrach danych w Berlinie i Frankfurcie nad Menem. Natychmiast po wdrożeniu COMLINE rozpoczął pierwszy projekt GenAI dla dużego klienta z branży nieruchomości, w którym platforma HPE klasyfikuje 1,6 mln dokumentów prawnych dziennie w celu kontroli zgodności.

„W ramach projektów konsultingowych w zakresie sztucznej inteligencji zauważyliśmy zapotrzebowanie na ofertę generatywnej AI w modelu „as a service”, która pomaga klientom przejść od proof of concept do produkcji na dużą skalę – zapewniając przy tym suwerenność danych, którą gwarantujemy z naszych niemieckich centrów danych” – powiedział Ralf Schäfer, dyrektor operacyjny, COMLINE SE. „Wybraliśmy HPE Private Cloud AI, ponieważ jest to rozwiązanie gotowe do użycia – w przeciwieństwie do konkurencyjnych ofert, które wymagają wielu niestandardowych integracji. W przyszłości będziemy mogli konfigurować nowe przypadki użycia generatywnej AI za pomocą kilku kliknięć. Skraca to czas wprowadzania rozwiązań na rynek i obniża nasze koszty świadczenia usług” – dodał.

COMLINE rozpoczął od wdrożenia dwóch systemów HPE Private Cloud AI w konfiguracji „small bundle”, aby oferować GenAI jako usługę dla średnich i dużych firm. Rozwiązanie wesprze również dalszą automatyzację centrów danych. Spółka planuje też wykorzystać AI do wdrożenia AIOps, asystentów AI i operacji samoobsługowych, wzmacniając w ten sposób swoją pozycję rynkową.

Uniwersalność i skalowalność platformy HPE

HPE Private Cloud AI jest więc platformą skierowaną do średnich i dużych przedsiębiorstw. Mniejsze organizacje mają do dyspozycji bardziej kompaktowe serwery. Model biznesowy tej oferty obejmuje sprzedaż  platformy także w modelu usługowym, gdzie klient płaci za faktyczne wykorzystanie mocy obliczeniowej.

Platforma umożliwia nieograniczone skalowanie: najmniejsza szafa w konfiguracji S startuje od 4 kart GPU RTX ADA z procesorem NVIDIA Blackwell, zaś rozbudowa może sięgnąć nawet 64 kart GPU, co pozwala na budowę własnych superkomputerów.

Dodatkowo dostępne są dedykowane wersje developerskie, które pozwalają firmom rozpocząć eksperymenty AI na mniejszą skalę przed pełnym wdrożeniem.

„Dla firm rozpoczynających pracę z AI przygotowaliśmy zestaw HPE Private Cloud AI Developer. To kompaktowa konfiguracja – serwer obliczeniowy, serwer GPU i pełny stos oprogramowania Enterprise AI i Essential AI – która umożliwia przetestowanie założeń biznesowych w kontrolowanym środowisku. Dzięki dwóm kartom NVIDIA H100 klienci mogą w realistycznych warunkach sprawdzić wydajność i dopasowanie rozwiązania, zanim zdecydują się na skalowanie infrastruktury” – wskazuje Krzysztof Chibowski. „Platforma oferuje też mechanizmy autoskalowania, monitorujące parametry odpowiedzi modeli językowych, tak aby użytkownik zawsze otrzymywał spójny rezultat – np. z opóźnieniem nieprzekraczającym 1 sekundy. Dodatkowo możliwe jest usypianie całych modeli LLM w okresach mniejszego obciążenia oraz precyzyjne zarządzanie priorytetami w dostępie do zasobów dla aplikacji wykorzystujących krytyczne na takich platformach zasoby akceleratorów GPU” – dodaje.

Bezpieczeństwo i wsparcie serwisowe

HPE Private Cloud AI zaprojektowano z myślą o najwyższym poziomie bezpieczeństwa i zgodności z wymaganiami regulacyjnymi. Platforma oferuje kompleksowy framework obejmujący kontrolę dostępu opartą na rolach (RBAC), izolację środowisk oraz Single Sign-On, Ułatwia to zarządzanie uprawnieniami i minimalizuje ryzyko nieautoryzowanego dostępu. Tożsamość użytkowników i aplikacji jest zarządzana przez rozwiązania takie jak Keycloak i OAuth2 Proxy, a komunikacja między usługami sieciowymi chroniona dzięki Istio i SPIFFE. Dodatkowo platforma zapewnia zaawansowany monitoring i pełną obserwowalność środowiska dzięki wykorzystaniu Prometheus, OTEL Exporter i MLflow, co pozwala na szybkie wykrywanie nieprawidłowości oraz lepszą kontrolę nad cyklem życia modeli AI. Jednocześnie, udostępnienie pracownikom narzędzi AI działających w lokalnym, w pełni kontrolowanym środowisku pozwala też minimalizować ryzyko tzw. shadow AI.

„Dla organizacji publicznych oferujemy także możliwość budowy całkowicie zamkniętych, odizolowanych środowisk, bez dostępu do Internetu. Co więcej, dzięki narzędziom takim jak HPE Morpheus VM Essentials i OpsRamp, klienci mogą tworzyć nowe środowiska wewnętrzne i szczegółowo monitorować całą infrastrukturę oraz procesy biznesowe” – mówi Krzysztof Chibowski.

Warto też podkreślić, że HPE zapewnia klientom pełne wsparcie w obsłudze platformy – od monitorowania obciążenia i jej rozbudowy po reagowanie na ewentualne awarie. W modelu usługowym klient otrzymuje dedykowanego opiekuna odpowiedzialnego za infrastrukturę.

Polskie firmy testują HPE Private Cloud AI

Na rynku dostępna jest już kolejna generacja rozwiązania HPE Private Cloud AI. Nowa odsłona zapewnia szybsze wdrożenie mikrousług NVIDIA NIM i gotowych planów NVIDIA Blueprints. Obsługuje m.in. modele Nemotron (AI agentowa), Cosmos Reason (AI dla robotyki) oraz Video Search & Summarization (VSS 2.4). Rozwiązanie zoptymalizowano pod kątem rosnącego zapotrzebowania na wnioskowanie i skalowalność w firmach.

„Nasza platforma umożliwia skrócenie czasu wdrożenia systemu AI nawet o 1,5-2 lata, a także znaczącą redukcję kosztów implementacji w porównaniu do budowy własnych rozwiązań od podstaw” – zapewnia Krzysztof Chibowski. „Jedna z polskich firm już wdrożyła HPE Private Cloud AI i jest w fazie testów – spodziewamy się, że jeszcze w tym roku będziemy mogli pokazać wymierne rezultaty tego projektu. Dla wielu organizacji to kluczowy krok w kierunku budowania przewagi konkurencyjnej. Prowadzimy też kilka kolejnych rozmów, choć procesy decyzyjne są długie, bo rynek wciąż wymaga edukacji – firmy chcą najpierw zrozumieć, jak te rozwiązania działają i jaki zwrot z inwestycji mogą zapewnić” – podsumowuje.