Centra danych pod presją AI. Lenovo pokazuje, jak budować infrastrukturę na nowe czasy

Rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji zmusza firmy do przemyślenia dotychczasowych inwestycji w infrastrukturę IT. Potrzebne są wydajniejsze serwery, większe zasoby pamięci i rozwiązania zapewniające bezpieczeństwo danych, ale jeszcze bardziej palące staje się kontrolowanie kosztów ich utrzymania. O tym, jak sprostać tym wymaganiom i przygotować centra danych na kolejne wyzwania technologiczne, rozmawiali eksperci Lenovo i partnerzy firmy podczas konferencji „Nowoczesna infrastruktura Data Center motorem napędowym rozwoju biznesu”.

Podczas wydarzenia, które odbyło się 27 października br., rozmawiano o tym, jak modernizować infrastrukturę IT, żeby nadążała za rosnącymi potrzebami firm, ale jednocześnie nie generowała niepotrzebnych kosztów. Sporo miejsca poświęcono rozwiązaniom dla AI, a także problematyce przechowywania danych i cyberbezpieczeństwa. Nie zabrakło też tematów związanych z zużyciem energii, chłodzeniem serwerów i finansowaniem inwestycji.

Konferencję otworzył Wojciech Zaskórski, General Manager Lenovo Polska, zwracając uwagę na pytanie, które coraz częściej pojawia się w rozmowach o sztucznej inteligencji: czy rosnące nakłady na jej rozwój przełożą się na wymierne korzyści biznesowe? Rynek wciąż czeka na pełny zwrot z inwestycji, a efekty wdrożeń nie zawsze są widoczne od razu. Wojciech Zaskórski porównał ten proces do Krzywej J, w której początkowe wydatki poprzedzają stopniowe pojawianie się korzyści. „Rynek wierzy w to, że implementując technologie, zobaczymy realny wzrost. Ja już go widzę, zwłaszcza po stronie Agentic AI” – powiedział i dodał, że rozwój infrastruktury AI musi uwzględniać suwerenność danych i bezpieczeństwo.

Z kolei Katarzyna Kulesza, Mid-Market Sales Manager w Lenovo, oraz Wojciech Stefaniak, ISG CTO w Lenovo, podkreślali, że rozwój infrastruktury powinien wynikać z rzeczywistych potrzeb biznesu. Przy rosnących wymaganiach i ograniczonych budżetach większe znaczenie niż samo zwiększanie zasobów ma umiejętne wykorzystanie posiadanych już technologii. „Nie chodzi o to, żeby wdrożyli Państwo jak najwięcej technologii, tylko o to, żeby ta technologia, którą już posiadacie albo którą zamierzacie zakupić, była w jak najlepszy sposób wykorzystana” – mówiła Katarzyna Kulesza. Wojciech Stefaniak dodał, że dobrze zaplanowana infrastruktura pomaga firmom szybciej reagować na zmiany rynkowe i rozwijać usługi. Te zagadnienia znalazły później swe odzwierciedlenie w dalszym przebiegu konferencji.

AI zwiększa produktywność, ale podnosi koszty IT

Pierwszym z prelegentów był Adam Jadczak, redaktor naczelny magazynu ITwiz, który wskazał, że AI coraz mocniej wpływa na produktywność, ale też na budżety IT. „Największa szansa nie leży w redukcji zatrudnienia, tylko we wzmocnieniu pracy pracowników” – przekonywał, podając jako przykład samego siebie. Otóż, różne zadania zajmujące mu wcześniej dzień lub dwa potrafi obecnie wykonać przy pomocy AI w około dwie godziny. Szybki wzrost wykorzystania modeli ma jednak swoją cenę. Adam Jadczak przywołał przykład jednego z banków, w którym budżet na narzędzia AI dla programistów wystarczający wcześniej na miesiąc, obecnie wyczerpuje się w pięć dni. Dlatego też firmy coraz częściej rozważają uruchamianie modeli lokalnie, zwłaszcza przy zadaniach powtarzalnych oraz pracy z poufnymi danymi.

Zmienia się również sposób korzystania ze sztucznej inteligencji. Chatboty coraz częściej ustępują miejsca agentom AI, którzy samodzielnie realizują zadania. Redaktor naczelny ITwiz przywołał przykład firmy InPost, gdzie pracownicy z pomocą AI tworzą rozwiązania wspierające m.in. planowanie i obsługę przesyłek. Mówił również o firmach z rynku, w których modele generują od 40 do nawet 90% kodu. Rola człowieka pozostaje jednak istotna, szczególnie przy kontroli i weryfikacji rezultatów. Kolejnym etapem rozwoju są organizacje AI Native, które od początku projektują swe procesy właśnie z udziałem agentów. Jak zaznaczał Adam Jadczak, o wartości takich wdrożeń decyduje ich wpływ na wyniki biznesowe, a nie samo wykorzystanie technologii. Jednocześnie, rosnąca skala działania AI wymaga kontroli kosztów, zarządzania danymi i odpowiednio przygotowanej infrastruktury.

Storage, cyberodporność i niższe koszty utrzymania infrastruktury

Adam Jadczak mówił głównie o tym, co dzieje się na poziomie procesów i ludzi, natomiast kolejny prelegent zszedł o piętro niżej, a więc do infrastruktury, która musi to wszystko udźwignąć. Wojciech Wróbel, Enterprise Systems Architect w Lenovo, przedstawił portfolio storage’owe firmy, obejmujące macierze hybrydowe i all-flash (ThinkSystem), systemy hiperkonwergentne (ThinkAgile), nowe rozwiązania Lenovo Infinidat oraz pamięć taśmową. Podkreślał przy tym, że modernizacja IT nie musi oznaczać wymiany całego środowiska. Nowe rozwiązania powinny współpracować z dotychczasowymi platformami i aplikacjami, a ich dobór zależy od charakteru obciążeń.

Część swojego wystąpienia ekspert Lenovo poświęcił cyberodporności. Wskazał, że wybrane macierze potrafią wykrywać anomalie mogące świadczyć o ataku ransomware i automatycznie zabezpieczać dane za pomocą niezmienialnych snapshotów. W przypadku modernizacji liczą się jednak również koszty utrzymania. Przedstawiciel firmy Lenovo przywołał przykład macierzy all-flash ThinkSystem DG7200, która może zastąpić rozbudowane środowisko 5-letnich systemów HDD. Konsolidacja zasobów, deduplikacja i kompresja pozwalają w tym przypadku ograniczyć zużycie energii (do 97%), przestrzeń w serwerowni (do 99%) oraz wydatki na kolejne zasoby. „Powinniśmy pomyśleć również o oszczędnościach na tym polu” – podkreślał Wojciech Wróbel.

Wśród rozwiązań wspierających modernizację IT ekspert wymienił także model usługowy TruScale. W jego ramach, serwery, macierze, systemy hiperkonwergentne czy komputery Lenovo są instalowane u klienta, który zamiast ponosić jednorazowy koszt zakupu, płaci miesięczną opłatę. Może ona być stała lub uzależniona od faktycznego wykorzystania infrastruktury. Jak podkreślał Wojciech Wróbel, przy planowaniu inwestycji trzeba brać pod uwagę nie tylko cenę zakupu, lecz także całkowity koszt utrzymania środowiska IT.

Serwery, bezpieczeństwo łańcucha dostaw i elastyczna wirtualizacja

Kolejny z ekspertów, Sebastian Perczyński, Solutions Architect w Lenovo, rozszerzył temat poruszony przez poprzednika o pozostałe elementy środowiska IT: serwery, wirtualizację, a także bezpieczeństwo łańcucha dostaw. W swoim wystąpieniu zwracał uwagę, że firmy potrzebują infrastruktury, którą można dostosować do zmieniających się obciążeń, kosztów i modeli licencjonowania.

Jednym z argumentów firmy Lenovo w kontekście wyzwań związanych z funkcjonowaniem łańcuchów dostaw ma być produkcja serwerów i macierzy we własnej fabryce na Węgrzech. Producent kontroluje tam proces wytwarzania i sprawdza sprzęt przed wysyłką. Klient może też zweryfikować, czy urządzenie nie zostało zmodyfikowane w transporcie, korzystając z cyfrowego podpisu i sumy kontrolnej. Zabezpieczenia te uzupełniają rozwiązania ThinkShield, obejmujące m.in. weryfikację oprogramowania i szyfrowanie. Sebastian Perczyński podkreślał, że przy coraz szybszych atakach ransomware ochrona musi obejmować całe środowisko, w tym kopie zapasowe.

Z szerokiego portfolio serwerowego Lenovo ekspert wskazał m.in. na modele ThinkEdge SE455i V3, przeznaczony do przetwarzania danych na brzegu sieci oraz ThinkSystem SR675i V3, który może obsługiwać do ośmiu kart GPU i wymagające obciążenia AI. Mówił również o zupełnej nowości, budżetowym modelu ThinkSystem SR450 V4 opartym na procesorze Xeon 6 Intela.

W ramach stosu technologii Lenovo do zarządzania całą infrastrukturą IT służy platforma XClarity One, pozwalająca m.in. monitorować serwery i aktualizować ich oprogramowanie. W obszarze hiperkonwergencji istotną rolę odgrywa natomiast ThinkAgile FX. Rozwiązanie to umożliwia zmianę platformy wirtualizacyjnej bez wymiany sprzętu, co może ograniczyć uzależnienie od jednego dostawcy i ułatwić reakcję na zmiany w licencjonowaniu. „Nie jesteście przywiązani do danego oprogramowania i dalej macie platformę, która jest w pełni wspierana” – zapewniał ekspert firmy Lenovo.

Sebastian Perczyński zaprezentował również ciekawy sposób na ograniczenie kosztów pamięci RAM. Rozwijany przez Lenovo, we współpracy z Vmware, mechanizm tieringu pozwala łączyć szybką pamięć operacyjną z tańszą warstwą NVMe, automatycznie przenosząc dane w zależności od częstotliwości ich wykorzystania. Oszczędności może przynieść także konsolidacja serwerów. Jak wskazywał Sebastian Perczyński w jednym z rzeczywistych środowisk 200 starszych urządzeń rackowych można było zastąpić 66 nowszymi, ograniczając przy tym zapotrzebowanie na energię i chłodzenie.

Optymalizacja serwerów i chłodzenia sposobem na niższe TCO centrów danych

Piotr Kretkiewicz, Data Center Solutions Presales Engineer w firmie Lenovo, skupił się z kolei na ograniczaniu całkowitego kosztu utrzymania centrów danych (TCO). Podkreślał, że przed zakupem nowych serwerów warto sprawdzić, w jakim stopniu wykorzystywane są istniejące zasoby. Na potwierdzanie swych słów przywołał przykład klienta, który planował wdrożenie 11 maszyn do środowiska hiperkonwergentnego. Tymczasem, analiza wykazała, że procesory były wykorzystywane w zaledwie 30%. Ostatecznie wystarczyło sześć nowych serwerów, których obciążenie wzrosło do około 68%. Mniejsza liczba urządzeń oznaczała więc oszczędności na energii i licencjach, których koszt często zależy od liczby rdzeni.

Na potrzeby monitorowania działania oraz utylizacji infrastruktury firma Lenovo proponuje dedykowane oprogramowanie XClarity Energy Manager. Pozwala ono m.in. analizować pobór mocy, temperaturę i wykorzystanie zasobów, a także identyfikować tzw. serwery zombie, czyli urządzenia zużywające energię mimo niewielkiego obciążenia. Piotr Kretkiewicz omówił również systemy chłodzenia z rodziny Lenovo Neptune. Przykładem jest Neptune Air, który łączy chłodzenie cieczą z odprowadzaniem ciepła do powietrza w zamkniętym obiegu, zapewniając o 15% wyższą wydajność.

Intel: jak obniżyć koszty AI?

Po omówieniu sposobów ograniczania kosztów energii i lepszego wykorzystania zasobów centrów danych, temat infrastruktury dla AI podjął Maciej Garbień, Sales Development Manager z firmy Intel. Przedstawił on hybrydowy model przetwarzania, w którym zadania rozdzielane są między środowiska publicznej chmury obliczeniowej, firmową serwerownię oraz komputery użytkowników. Jak przekonywał, nie każde zapytanie wymaga angażowania dużego modelu językowego. Prostsze operacje można bowiem obsługiwać lokalnie, korzystając z mniejszych modeli, co ogranicza koszty i ułatwia kontrolę nad danymi. Duże znaczenie ma tu tzw. prompt routing, czyli kierowanie zapytań do modelu najlepiej dopasowanego do zadania. „Odpowiednie kierowanie promptów może doprowadzić do 60% oszczędności tokenów. Za tym idą też duże korzyści związane z oszczędnością energii, nawet o 80%” – zapewniał Maciej Garbień.

Według niego, firma Intel rozwija rozwiązania dla takiego modelu zarówno w centrach danych, jak i na komputerach użytkowników. Maciej Garbień wskazał m.in. na procesory serwerowe Intel Xeon, które mogą obsługiwać mniejsze modele językowe, liczące do 14 mld parametrów oraz nowy akcelerator GPU D-series Crescent Island, która ma konkurować z kartami NVIDIA, a już w przyszłym roku będzie dostępny w serwerach Lenovo. Po stronie komputerów osobistych wymienił z kolei procesory Intel Core Ultra trzeciej generacji z układem NPU o wydajności do 50 TOPS. Jak podsumował, przenoszenie części zadań bezpośrednio na urządzenia użytkowników pozwala zmniejszyć zależność od usług chmurowych, a tym samym lepiej kontrolować wydatki i przepływ danych.

Własna infrastruktura AI zamiast kosztownej chmury

Po wystąpieniu przedstawiciela Intela do tematu infrastruktury AI wrócił Sebastian Perczyński. Tym razem skupił się na kosztach korzystania z modeli chmurowych i powodach, dla których firmy coraz częściej rozważają uruchamianie AI we własnych centrach danych. „Firmy już zauważają potężny wzrost kosztów. Widzą też duże wykorzystanie tokenów w organizacjach, w związku z tym wprowadzają ograniczenia dla użytkowników” – mówił. Za lokalnym przetwarzaniem przemawia również większa kontrola nad danymi. Według badań przywołanych podczas prezentacji, 84% organizacji planuje wdrożenie AI w modelu on-premise, a 16% zamierza korzystać wyłącznie z chmury.

Na takie nastroje na rynku Lenovo odpowiada gotowymi konfiguracjami rozwiązań AI przygotowanych we współpracy z firmą NVIDIA. Oferta obejmuje serwery z dwiema lub ośmioma kartami NVIDIA RTX PRO 6000, a także większe platformy wykorzystujące układy NVIDIA HGX B300 z ośmioma modułami GPU. Producent dostarcza je wraz z oprogramowaniem, a także rozwiązaniami do przechowywania danych i tworzenia kopii zapasowych. Sebastian Perczyński wskazał również na skuteczność programu Lenovo AI Express, w ramach którego czas dostawy wspomnianych serwerów wynosi jedynie od 15 do 25 dni. Ofertę Lenovo AI Express uzupełniają też m.in. warsztaty AI Fast Start z 90-dniowym programem usług doradczych i wdrożeniowych, pomagające klientom uruchamiać własne projekty AI.

AI dla MŚP, cyberodporność i kolejne obszary modernizacji IT

Po wystąpieniach poświęconych infrastrukturze AI, Marcin Rojek i Mariusz Kolanko z firmy byteLAKE pokazali, jak z takich rozwiązań mogą korzystać firmy z sektora MŚP, także bez wielomilionowych budżetów. Marcin Rojek, współzałożyciel firmy byteLAKE, przekonywał, że podstawą jest, aby wdrożenie zacząć od konkretnego problemu biznesowego. I tak, w produkcji AI może m.in. ograniczać odpady i przestoje, analizując dane z systemów przemysłowych, czujników czy dokumentacji. W jednym z przywołanych przykładów, technologia skróciła poszukiwanie przyczyn błędów z kilkunastu godzin lub dni do nawet kilku minut.

W kolejnych wystąpieniach więcej miejsca poświęcono bezpieczeństwu i codziennemu zarządzaniu środowiskiem IT. Mariusz Rybusiński, Lead System Engineer firmy Veeam mówił o tym, jak przygotować firmę na atak ransomware i sprawnie odtworzyć systemy po incydencie. Grzegorz Filarowski, prezes zarządu firmy LOG Plus poruszył temat zależności między usługami i zasobami IT, szczególnie istotny w kontekście NIS2 i nowelizacji KSC. Z kolei Wojciech Wróbel z Lenovo przedstawił narzędzie OneIQ, które pomaga planować modernizację infrastruktury.

Program konferencji obejmował także stacje robocze ThinkStation, o których mówił Jakub Desperak, Inside Client Relationship Manager w firmie Lenovo, oraz usługi wdrożeniowe Lenovo Professional Services, zaprezentowane przez Piotra Kretkiewicza. Paweł Sztafa, Sales Manager w zespole Lenovo Financial Services przedstawił natomiast możliwości finansowania inwestycji IT. Na zakończenie uczestnicy mogli dowiedzieć się, jak rozwiązania Lenovo wspierały Mistrzostwa Świata FIFA 2026, a o rosnącej roli technologii w futbolu opowiadał także znany komentator sportowy Dariusz Szpakowski. Goście wydarzenia mogli również odwiedzić Showroom Lenovo & Motorola, znajdujący się w Hotelu Warszawa – w budynku, w którym odbyło się wydarzenie.

Z konferencji można było wyjść z wrażeniem, że w rozmowach o infrastrukturze IT coraz mniej chodzi jedynie o zakup coraz bardziej wydajnych serwerów czy dokładanie kolejnych zasobów. Osoby decyzyjne w firmach muszą dziś znacznie uważniej liczyć koszty, sprawdzać, jak wykorzystują posiadany sprzęt, i zastanawiać się, które zadania rzeczywiście warto przenieść do chmury, a które lepiej obsługiwać lokalnie. Niestety, AI dodatkowo komplikuje te decyzje. Może bowiem zwiększać produktywność, ale jej wdrożenie szybko przekłada się na wyższe koszty infrastruktury i przetwarzania danych. Właśnie takie praktyczne spojrzenie na technologię, łączące możliwości sprzętu z realiami biznesowymi, było najmocniejszą stroną wydarzenia Lenovo.