Wysyłasz dane klientów do OpenAI albo Google. Oni je przetwarzają na swoich serwerach w USA. Jeśli jesteś kancelarią, kliniką, bankiem albo firmą ubezpieczeniową, RODO i tajemnica zawodowa robią z tego problem.
Rozwiązanie: prywatne AI na Twoim serwerze. Model językowy działa lokalnie, dane nigdzie nie wychodzą, masz pełną kontrolę.
Koszt: 20 000 - 200 000 zł za wdrożenie plus 800 - 3 500 zł miesięcznie za hosting i utrzymanie.
Widełki cenowe według konfiguracji
| Konfiguracja | Setup | Hosting miesięcznie |
|---|---|---|
| Podstawowa (model 7B, 1 GPU, jeden use case) | 20 000 - 40 000 zł | 800 - 1 500 zł |
| Średnia (model 70B, 2 GPU, kilka use case) | 40 000 - 80 000 zł | 1 500 - 2 500 zł |
| Enterprise (wiele modeli, cluster, high availability) | 80 000 - 200 000 zł | 2 500 - 6 000 zł |
Setup to hardware plus konfiguracja plus model plus integracje plus audyt bezpieczeństwa.
Co zawiera wdrożenie
### Hardware (serwer GPU)
Serwer z kartą graficzną Nvidia RTX 4090, A100 albo H100 w zależności od modelu.
Możesz kupić serwer (15 000 - 80 000 zł jednorazowo) albo wynająć w chmurze (800 - 3 000 zł/mies).
Dla większości firm wynajem ma więcej sensu. Nie musisz się martwić o sprzęt, awarie, chłodzenie. Hetzner, OVH, albo Contabo oferują serwery GPU w europejskich data center.
### Model językowy
Wybór modelu zależy od języka polskiego i zadania.
Llama 3.3 70B od Meta. Darmowy (open source), bardzo dobry w polskim, wymaga 2 × RTX 4090 albo 1 × A100.
Mistral Large. Francuski model, dobry w polskim, dostępny do self-hosting po licencji.
Bielik 11B. Polski model open source, zoptymalizowany pod polski. Działa na 1 × RTX 4090.
Qwen 2.5 72B. Chiński model, bardzo mocny w rozumowaniu, open source.
My na PROD mamy Llama 3.3 70B dla większości klientów. Zbalansowany kompromis jakość vs koszty.
### Konfiguracja i integracje
Postawienie modelu na serwerze to pół dnia pracy z Docker Compose. Integracja z Twoimi systemami to dłużej.
Typowe integracje: - Panel konwersacyjny (chat UI) - API dla aplikacji firmowej - Baza wiedzy firmowej (wektorowa baza danych dla RAG) - Połączenie z CRM albo systemem ticketowym - Logowanie rozmów dla audytu
### Audyt bezpieczeństwa
Obowiązkowo dla branż regulowanych. Sprawdzenie czy serwer jest właściwie zabezpieczony, dane nie wychodzą, logi są szyfrowane, dostępy kontrolowane.
Audyt: 5 000 - 15 000 zł jednorazowo plus roczne przeglądy.
Kiedy prywatne AI ma sens
### Gdy przetwarzasz dane wrażliwe
Kancelaria prawna nie może wysłać dokumentów klienta do OpenAI. Klinika nie może dać historii choroby Google. Bank nie może udostępnić danych finansowych zewnętrznym serwerom.
Dla tych branż prywatne AI to nie opcja, to wymóg.
### Gdy masz dużo zapytań
OpenAI GPT-4o kosztuje około 2,50 zł za 1000 zapytań. Przy 100 000 zapytań miesięcznie to 250 zł. Przy 10 mln to 25 000 zł miesięcznie.
Prywatne AI ma stały koszt hostingu niezależnie od liczby zapytań. Dla dużej skali prywatne AI wychodzi taniej już po kilku miesiącach.
### Gdy potrzebujesz specyficznej wiedzy
Standardowe AI nie zna specyfiki Twojej firmy. Prywatne AI z bazą wiedzy RAG odpowiada tylko na podstawie Twoich dokumentów, procedur, historii projektów.
Miesięczne koszty utrzymania
| Element | Koszt miesięczny |
|---|---|
| Serwer GPU (wynajem) | 800 - 3 000 zł |
| Monitoring i alerty | 200 - 500 zł |
| Aktualizacje modelu (raz na kwartał) | 500 - 1 500 zł (uśredniony) |
| Wsparcie techniczne | 400 - 1 500 zł |
Razem: 1 900 - 6 500 zł miesięcznie dla średnio złożonego wdrożenia.
Porównanie: OpenAI/Claude vs prywatne AI
| Aspekt | OpenAI / Claude | Prywatne AI |
|---|---|---|
| Koszt początkowy | 0 zł | 20 000 - 200 000 zł |
| Koszt przy 100k zapytań/mies | 250 zł | 1 500 - 3 000 zł (stały) |
| Koszt przy 10mln zapytań/mies | 25 000 zł | 2 500 - 5 000 zł (stały) |
| RODO compliance | Problematyczne | Pełne |
| Dane w USA | Tak | Nie |
| Szybkość rozwoju | Nowe modele co miesiąc | Stabilne, aktualizacje co kwartał |
| Kontrola | Zerowa | Pełna |
Przykłady wdrożeń
Kancelaria prawna, 8 prawników. Asystent AI do analizy dokumentów i przygotowywania streszczeń. Llama 3.3 70B na wynajmowanym serwerze GPU. Koszt wdrożenia: 45 000 zł. Miesięcznie: 1 800 zł.
Klinika medyczna, 20 lekarzy. Transkrypcja konsultacji z wypełnianiem karty pacjenta. Bielik 11B (polski język medyczny). Koszt wdrożenia: 38 000 zł. Miesięcznie: 1 400 zł.
Firma księgowa, 45 pracowników. Asystent do analizy umów i faktur. Dostęp tylko dla uprawnionych. Llama 3.3 70B + baza wiedzy RAG. Koszt wdrożenia: 65 000 zł. Miesięcznie: 2 400 zł.
Jak my to robimy
Zaczynamy od audytu. Co dokładnie chcesz żeby AI robiło, jakie dane przetwarza, jakie masz wymogi compliance.
Potem proponujemy konkretną konfigurację z rozbiciem kosztów. Zaczynamy od pilota (jeden use case), po 2-3 miesiącach rozszerzamy jeśli działa.
FAQ
Czy mogę sam utrzymać prywatne AI?
Tak, jeśli masz zespół DevOps z doświadczeniem w ML. Jeśli nie, wsparcie agencji kosztuje 1 000-2 000 zł miesięcznie i daje spokojną głowę.
Czy prywatne AI jest tak dobre jak GPT-4o?
Dla większości zastosowań firmowych tak. GPT-4o jest lepszy w kreatywnych zadaniach, prywatne AI jest lepsze w specyficznej wiedzy firmowej.
Czy mogę zacząć od OpenAI i potem przejść na prywatne?
Tak. Przy niskiej skali OpenAI ma sens. Przy rosnącej skali i wymogach RODO warto rozważyć migrację. Zaprojektujemy architekturę tak żeby przejście było proste.
Ile trwa wdrożenie?
Podstawowe: 4-6 tygodni. Średnie: 2-3 miesiące. Enterprise: 3-6 miesięcy.
Zobacz też
Chcesz wycenę pod Twoją firmę? Umów bezpłatną konsultację.
