Dane pod kontrolą
Dokumenty, umowy i bazy wiedzy nie trafiają do zewnętrznego dostawcy modelu i nie są wykorzystywane do trenowania cudzych systemów. To ułatwia spełnienie wymagań RODO i ochronę tajemnicy przedsiębiorstwa.
← Infrastruktura serwerowa, HPC i AI
Prywatne AI PCS
AI blisko Twoich danych. Moc obliczeniowa pod Twoją kontrolą.
Projektujemy i wdrażamy prywatne stacje AI i serwery GPU z modelami językowymi, bazą wiedzy firmy i kontrolą dostępu. Wszystko działa w Twojej sieci — bez wysyłania dokumentów do zewnętrznych usług.
PCS PRIVATE AIData · GPU · Control
AI w Twoim środowisku
Nie tylko moc GPU. Gotowe środowisko
do pracy z modelami, danymi i użytkownikami.
Prywatne AI jest elementem infrastruktury organizacji: potrzebuje odpowiednio dobranych zasobów obliczeniowych, danych, sieci, kontroli dostępu, backupu i administracji. PCS projektuje te elementy jako jedną całość. Dbamy o to, żeby stacja od pierwszego dnia współpracowała z Twoją siecią, domeną Active Directory i systemem kopii zapasowych — jako część infrastruktury, a nie dodatek obok niej.
Otrzymujesz nie samą maszynę, lecz gotowe do pracy środowisko: dobrane modele, interfejs czatu dla pracowników, podłączone źródła dokumentów, logowanie firmowymi kontami, backup i monitoring. Każdą konfigurację przed dostarczeniem poddajemy 72-godzinnym testom obciążeniowym, a ciche konfiguracje (< 40 dB(A)) pozwalają postawić stację w biurze — bez wydzielonej serwerowni.
Dlaczego lokalnie
Model powinien pracować dla organizacji — nie odwrotnie.
Lokalne środowisko daje przestrzeń do odpowiedzialnego wykorzystania AI tam, gdzie dane, koszty i wydajność mają realne znaczenie.
Przewidywalny koszt
Jednorazowa inwestycja w sprzęt zamiast opłat za stanowisko lub za każde zapytanie. Koszt nie rośnie razem z intensywnością korzystania — im więcej zespół pracuje z AI, tym niższy koszt pojedynczego zapytania.
Wydajność bez niespodzianek
Czas odpowiedzi nie zależy od obciążenia cudzej chmury ani od limitów API. Środowisko pracuje w Twojej sieci — również wtedy, gdy łącze internetowe jest niedostępne.
Integracja z codzienną pracą
Uprawnienia dziedziczone z Active Directory sprawiają, że asystent widzi tylko te dokumenty, do których dostęp ma dany pracownik. AI korzysta z firmowych danych i systemów bez omijania zasad bezpieczeństwa.
Skala rozwiązania
Od stacji dla specjalisty po współdzielony serwer AI.
Dobieramy konfigurację do rodzaju modeli, wielkości danych, liczby użytkowników i oczekiwanego kierunku rozwoju.
Stacja AI
Dla specjalisty lub niewielkiego zespołu, który chce pracować z lokalnym modelem językowym, analizą danych, obrazem i prototypami.
- stanowisko GPU lub kompaktowy DGX Spark
- lokalne dane i modele
- ścieżka rozbudowy do stacji zespołowej
Typowo: 1 karta GPU (np. RTX PRO z 96 GB VRAM) lub DGX Spark, modele do ok. 70 mld parametrów, 1–5 użytkowników.
Współdzielona stacja zespołowa
Dla działów, które potrzebują wspólnego środowiska do pracy z modelami, dokumentami i zadaniami obliczeniowymi.
- dostęp dla wielu użytkowników
- centralne dane i uprawnienia
- integracja z siecią oraz storage
Typowo: 2–5 kart GPU, kilkunastu–kilkudziesięciu użytkowników równocześnie, wspólna baza wiedzy działu. Konfiguracja z 5 kartami pozwala uruchomić większe modele.
Serwer GPU i środowisko AI
Dla większych modeli, wielu procesów i rozwoju własnych rozwiązań AI w ramach firmowej infrastruktury.
- skalowalne zasoby GPU
- wydajna sieć i storage
- administracja, backup i monitoring
Typowo: serwery wielokartowe i węzły klasy DGX, największe modele, wiele usług równolegle, integracje z systemami firmy przez API.
Z czego powstaje środowisko
Każdy komponent musi wspierać konkretne zadanie AI.
Karta GPU jest ważna, ale tylko jako część dobrze dobranego systemu: z pamięcią, danymi, siecią, zasilaniem oraz środowiskiem uruchomieniowym.
PCS PRIVATE AIGPU
COMPUTEOd 1 karty po węzły DGX
COMPUTEOd 1 karty po węzły DGX
Warstwa oprogramowania
Otwarte modele i sprawdzone narzędzia, uruchomione w Twojej sieci.
Budujemy środowisko na otwartych modelach i oprogramowaniu, bez uzależnienia od jednego dostawcy. Model można wymienić lub dodać kolejny, gdy pojawi się lepszy do danego zadania.
Modele
Uruchamianie modeli
Dostęp dla użytkowników
Wiedza firmy (RAG)
Zastosowania
AI, które wspiera konkretne zadania.
Nie budujemy modeli dla samej technologii. Punktem wyjścia jest proces, który można usprawnić i dane, z których można bezpiecznie skorzystać.
Pracownicy zadają pytania o procedury, umowy i dokumentację techniczną, a asystent odpowiada na podstawie firmowych zasobów — ze wskazaniem dokumentu źródłowego, żeby odpowiedź można było szybko zweryfikować.
Nagrania spotkań, rozmów i konsultacji zamieniane na tekst i zwięzłe podsumowanie — w całości lokalnie. Istotne wszędzie tam, gdzie nagrania nie mogą opuścić organizacji: w administracji publicznej, kancelariach i działach HR.
Dokumenty przychodzące, zgłoszenia i wiadomości są automatycznie kategoryzowane, a potrzebne informacje wyodrębniane i przekazywane dalej — zamiast ręcznego przepisywania.
Analiza obrazu i materiałów wideo, kontrola jakości oraz praca z danymi technicznymi — bez wysyłania nagrań i zdjęć poza firmową sieć.
Bezpieczne miejsce do testowania modeli, prototypów i integracji, a także lokalny asystent programisty, który pracuje na kodzie bez udostępniania go na zewnątrz.
Ta sama stacja może obsługiwać projektowanie CAD/BIM i rendering GPU, a jednocześnie pracować jako lokalny węzeł AI — jedna inwestycja, dwa zastosowania.
Stacje robocze CAD/rendering →Bezpieczeństwo i zgodność
Prywatne AI projektujemy tak, jak resztę krytycznej infrastruktury.
Lokalny model to dopiero początek. O bezpieczeństwie decydują uprawnienia, rejestr działań i to, dokąd trafiają dane — dlatego projektujemy je od pierwszego dnia.
Lokalne przetwarzanie ułatwia spełnienie wymagań RODO i wewnętrznych polityk bezpieczeństwa.
Zobacz architekturę bezpieczeństwa →AI jako część infrastruktury
Stacja AI nie powinna być osobną wyspą.
Bezpieczeństwo, dane i dostęp użytkowników należy zaprojektować razem z całą architekturą IT organizacji.
Architektura ITSieć, routing, serwery, storage i wirtualizacja jako fundament środowiska.
CyberbezpieczeństwoSegmentacja, uprawnienia, ochrona urządzeń i kontrola dostępu do danych.
Backup i ciągłośćKopie lokalne oraz zdalne, retencja i plan odtwarzania krytycznych danych.
Outsourcing ITMonitoring, administracja, aktualizacje i rozwój środowiska po wdrożeniu.
Proces PCS
Zaczynamy od zadania, potem dobieramy moc.
Tak unikamy kosztownej konfiguracji, która wygląda dobrze w specyfikacji, ale nie odpowiada na realny sposób pracy.
- 01Cel i dane
Ustalamy zastosowanie, źródła danych, liczbę użytkowników oraz wymagania bezpieczeństwa i zgodności — zanim padnie pierwsza nazwa karty graficznej.
- 02Dobór środowiska
Dobieramy model do zadania, a dopiero potem GPU, pamięć VRAM i RAM, storage, sieć oraz sposób dostępu użytkowników.
- 03Budowa i integracja
Składamy i testujemy konfigurację przez 72 godziny pod pełnym obciążeniem, instalujemy modele i narzędzia, podłączamy źródła dokumentów i logowanie firmowymi kontami.
- 04Rozwój
Monitorujemy wykorzystanie, aktualizujemy modele i oprogramowanie, rozbudowujemy zasoby i planujemy kolejne zastosowania AI.
Konsultacja wdrożenia AISprawdźmy, jakie zadania AI warto uruchomić lokalnie.
Porozmawiajmy o asystencie dokumentowym, transkrypcji spotkań, analizie danych, obrazie i wideo, środowisku zespołowym lub laboratorium AI — dobierzemy moc obliczeniową i konfigurację do Twoich danych i budżetu.
- Dobór mocy GPU bez subskrypcji
- Praca na własnych, lokalnych danych
- Rozmowa z inżynierem, nie handlowcem
Bezpieczna analiza potrzeb
Odpowiedź w ciągu 24 godzin w dni robocze