Decyzja infrastrukturalna

Lokalna AI vs. Cloud AI

Która architektura pasuje do Twojej firmy? Pomagamy podjąć właściwą decyzję – w oparciu o wymagania dotyczące ochrony danych, budżet i przypadek użycia.

67%
Firm preferuje lokalną AI dla wrażliwych danych
40%
Oszczędności kosztów dzięki architekturze hybrydowej
100%
Suwerenność danych przy lokalnej AI

Bezpośrednie porównanie

Lokalna AI (On-Premise)

Pełna suwerenność danych
Zgodność z RODO bez wysiłku
Brak uzależnienia od chmury
Stałe opóźnienia
Brak bieżących kosztów API
Wyższe nakłady inwestycyjne
Wymaga własnej infrastruktury IT
Aktualizacje modeli ręczne

Cloud AI

Szybkie uruchomienie
Skalowalna na żądanie
Brak inwestycji w sprzęt
Automatyczne aktualizacje modeli
Transfer danych do krajów trzecich (problem z RODO)
Bieżące koszty API rosną wraz z użytkowaniem
Ryzyko uzależnienia od dostawcy
Brak kontroli nad zachowaniem modelu

Hybrydowa (Zalecana)

Wrażliwe dane przetwarzane lokalnie, procesy niewymagające szczególnej ochrony opcjonalnie w chmurze – maksymalna elastyczność przy pełnej kontroli nad danymi.

Pomoc w decyzji: co pasuje do Ciebie?

Przetwarzasz dane osobowe

Lokalna AI

RODO wymaga suwerenności danych

Chcesz szybko zacząć bez sprzętu

Cloud AI

Gotowa do użycia natychmiast, bez nakładów na infrastrukturę

Masz dane wrażliwe i publiczne

Hybrydowa

Najlepsza kombinacja bezpieczeństwa i elastyczności

Działasz w regulowanych branżach

Lokalna AI

Pełna kontrola audytu i przechowywanie danych w DE/EU

Lokalne modele dla przedsiębiorstw

NVIDIA Nemotron

Wysokowydajne modele językowe zoptymalizowane pod zastosowania korporacyjne, możliwe do uruchomienia on-premise.

Llama 3.x (Meta)

Otwartoźródłowy model językowy, możliwy do uruchomienia lokalnie, bez kosztów licencyjnych.

Mistral / Mixtral

Wydajne europejskie modele o wysokiej skuteczności przy niskich wymaganiach sprzętowych.

Najczęściej zadawane pytania

Czy do lokalnej AI potrzebuję wydajnego sprzętu?

To zależy od modelu i przypadku użycia. Wiele aplikacji działa na standardowym sprzęcie serwerowym. Do modeli wymagających dużej mocy obliczeniowej zalecamy karty GPU NVIDIA. Wito AI dobiera sprzęt do Twojego przypadku użycia.

Czy lokalna AI jest naprawdę tańsza od chmurowej?

W dłuższej perspektywie często tak. Po początkowej inwestycji w sprzęt nie ma już kosztów API. Przy dużym wolumenie inwestycja typowo zwraca się w ciągu 12–18 miesięcy.

Czy cloud AI może być stosowana zgodnie z RODO?

Przy odpowiednich umowach (umowa powierzenia przetwarzania, hosting w UE) cloud AI może być częściowo zgodna z RODO. W przypadku wysoce wrażliwych danych (akta osobowe, dane zdrowotne) nadal zalecamy lokalną AI.

Czym dokładnie jest hybrydowy model AI?

Wrażliwe przetwarzanie odbywa się lokalnie; procesy niewymagające szczególnej ochrony mogą opcjonalnie korzystać z usług chmurowych. Zdefiniowane reguły routingu automatycznie decydują, co jest przetwarzane gdzie.

Która architektura pasuje do Ciebie?

Podczas bezpłatnej rozmowy analizujemy Twoje wymagania i rekomendujemy optymalną architekturę.