Chmura szyta na miarę

Polski rynek usług cloud jest już bliski nasycenia. Według badania KPMG „Monitor Transformacji Cyfrowej Biznesu. Edycja 2025” aż 95 proc. przedsiębiorstw deklaruje jej wykorzystanie i jest ona najczęściej używanym rozwiązaniem w kategorii nowe technologie. Upowszechnienie chmury wzrosło rok do roku o ok. jedną trzecią[1].

Ten sam dokument mówi również o platformach sztucznej inteligencji wykorzystywanych w polskich przedsiębiorstwach – technologii wymagającej do działania właśnie chmury obliczeniowej. Ponad 80 proc. firm deklaruje, że testuje różne rozwiązania z tego obszaru, ale tylko nieco ponad jedna czwarta wykorzystuje usługi AI.

Z kolei dane zebrane przez firmy Exea i PMR Market Experts[2] w raporcie „Suwerenność danych w polskiej chmurze” potwierdzają rosnącą świadomość użytkowników usług cloud – dwie trzecie polskich firm wybiera data center zlokalizowane w Polsce, a niemal wszystkie (94 proc.) uznają, że odpowiednie certyfikaty, którymi dysponują dostawcy usług cloud i data center są podstawą zaufania. Według tego badania część polskich przedsiębiorców narzeka na brak niektórych usług, nieprzejrzyste cenniki, niewystarczającą elastyczność oraz brak wsparcia w migracji aplikacji. Podobne wyzwania wskazują zresztą klienci w globalnym badaniu firmy Flexera „State of the Cloud 2025”[3]. Natomiast dane Eurostatu (ale oparte na badaniach sprzed 2-3 lat) wskazują, że polscy użytkownicy zwykle źle dobierają technologię chmurową do planowanych zadań, wykorzystują nieoptymalne rozwiązania techniczne i mają problem z monitorowaniem kosztów[4].

Inaczej mówiąc: klienci chcieliby, żeby nie zaskakiwały ich rachunki od dostawców (co nie jest niespodzianką) oraz aby usługi cloud i data center były lepiej dopasowane do ich potrzeb biznesowych.

Słuchać, czego chce klient

Jak to wygląda u jednego z największych dostawców tego rodzaju usług? Mówi o tym Anna Wrońska-Kamińska, Product Owner Data Center and Cloud w T-Mobile Polska

Usługi chmurowe w T-Mobile wynikają z potrzeb klientów. Nie jesteśmy wyrocznią i nie dyktujemy klientom, czego potrzebują. Słuchamy ich – mówiła Anna Wrońska-Kamińska w rozmowie z Agnieszką Chmielewską, B2B Digital Marketing Communication tego operatora na kanale YT „Biznes na Fali Technologii”.

Więcej na: Chmura i AI – duet, który napędza cyfryzację

Tak było m.in. z usługa MetroCluster – dziś to jedna z najlepiej sprzedających się usług w ofercie firmy, która powstała z konkretnej potrzeby jednego klientów. Chodzi o Mobile Traffic Data, czyli właściciela aplikacji moBiLET służącej do zakupów biletów komunikacyjnych i regulowaniu opłat za parkowanie. To rozwiązanie dostępne jest zarówno w oddzielnej aplikacji, jak i w aplikacjach bankowych. A to oznacza, że na firmę są nałożone bardzo restrykcyjne wymagania SLA gwarantujące wysoką dostępność – tłumaczyła Anna Wrońska-Kamińska.

Jedyną metodą spełniającą wymagania niezawodności działania okazało się rozwiązanie typu active-active, czyli architektura wysokiej dostępności, w której wszystkie węzły w klastrze działają równolegle, obsługując ruch i obciążenie jednocześnie. My jako T-Mobile, ponieważ posiadamy liczne centra danych, zapewniliśmy działające dwie lokalizacje z funkcją replikacji. Niezależnie od typu awarii jesteśmy w stanie podtrzymać usługę, a klient może spać spokojnie. Ta usługa została następnie wystandaryzowana i jest oferowana również innym klientom – dodaje specjalistka T-Mobile Polska.

MetroCluster to szczególne rozwiązania zabezpieczające ciągłość działania w stopniu znacznie wyższym niż w przypadku innych metod DRaaS, czy „zwykłego” backupu. Gwarantuje ono utrzymanie funkcjonowania krytycznych aplikacji niezależnie od klęsk żywiołowych, awarii zasilania czy ataków cyberprzestępców.

Niezawodność wpisana w regulacje

Jak podkreśla Anna Wrońska-Kamińska, w przypadku wielu firm warunki ciągłości działania są wymuszone regulacjami. Chodzi przede wszystkim o dyrektywę NIS2 i wdrażającą ją do polskiego systemu prawnego ustawę o krajowym systemie cyberbezpieczeństwa.

Takim regulacjom nie podlegają oczywiście wszystkie firmy, jednak niektóre mają własne regulaminy, a inne podlegają pod inne rozporządzenia – jak na przykład DORA. DORA dotyczy sektora finansowego – najbardziej regulowanego rynku. Istotne są również certyfikaty branżowe, jak TISAX dla sektora motoryzacyjnego – przypomniała ekspertka T-Mobile. –  Klienci pytają również o to, czy mamy certyfikaty związane z zarządzaniem bezpieczeństwem, bezpieczeństwem w chmurze i przetwarzaniem danych osobowych.

Warto tu podkreślić, że centra danych T-Mobile przetwarzają nie tylko dane klientów zewnętrznych, ale również własne dane operatora telekomunikacyjnego. Objętość tych danych rośnie z miesiąca na miesiąc i coraz częściej służy do uczenia maszynowego i „karmienia” systemów sztucznej inteligencji.

W tym kontekście warto zwrócić uwagę na branżę medyczną. Kiedyś byli to klienci korzystający przede wszystkim z usług archiwizacji danych: obrazów, zdjęć, opisów, wyników badań. Teraz medycyna jest wspomagana przez AI, która na podstawie tej ogromnej bazy danych jest w stanie wnioskować. Na przykład podpowiadać lekarzom, że dany obraz RTG wskazuje, że pacjent może mieć jakąś dolegliwość, czy że dane DNA wskazują predyspozycję do jakiejś choroby. Oczywiście AI musi zostać wytrenowane – tu ludzka ręka jest niezbędna – powiedziała Anna Wrońska-Kamińska.

AI jako wyzwanie inżynieryjne

Wyzwania odpowiedniego ustrukturyzowania danych dla sztucznej inteligencji, proces wyboru odpowiedniego modelu, chmury prywatnej, publicznej czy sprzętu on-premises, a wreszcie metod treningu to tylko wierzchołek góry lodowej, jaką jest przygotowanie infrastruktury do wymogów AI. Tu najpoważniejszym problemem jest energochłonność i zgodność z regulacjami klimatycznymi narzuconymi przez Komisję Europejską.

Rozmówczynie na kanale „Biznes na Fali Technologii” przypomniały, że już w połowie ubiegłego roku Jensen Huang, CEO Nvidii, która obecnie jest największym dostawcą układów na potrzeby AI, ostrzegał, iż podstawowym ograniczeniem dla AI nie jest wydajność chipów, ale zaopatrzenie w energię elektryczną[5].

Korzystanie z AI zużywa nawet dziesięć razy więcej energii, niż proste wyszukiwanie w popularnym Google – przypomniała Anna Wrońska-Kamińska, powołując się na wyliczenie Alexa de Vriesa-Gao z Vrije Universiteit Amsterdam. Tylko w 2022 roku, kiedy AI dopiero nabierała komercyjnego rozpędu, zużycie energii na potrzeby sztucznej inteligencji sięgało ok. 15 proc. całego zużycia takiego giganta jak Google – informuje w swojej pracy de Vries-Gao[6][7]. Raport Międzynarodowej Agencji Energetycznej „Energy and AI” szacuje zaś, że do 2030 roku zapotrzebowanie na energię elektryczną centrów danych podwoi się i sięgnie 945 terawatogodzin. Przekroczy tym samym zapotrzebowanie kraju wielkości Japonii.

To efekt tego, że serwery z kartami GPU służącymi na potrzeby AI zużywają więcej energii. Do tego trzeba doliczyć dodatkowe koszty chłodzenia. Jeżeli firma chciałaby realizować funkcje AI na własnym sprzęcie, to po pierwsze musi dokonać znacznych inwestycji – serwery są drogie, a także zabezpieczyć dostawy energii i chłodzenia – mówi Anna Wrońska-Kamińska.

Stąd pomysł budowy takiej infrastruktury i systemów chłodzenia, aby zużywać jak najmniej energii. W T-Mobile zaczynamy testowanie chłodzenia serwerów cieczą. Nową technologią jest chłodzenie zanurzeniowe (immersyjne). To jeden z najbardziej istotnych elementów związanych z wydajnością energetyczną centrów danych. Staramy się również wykorzystywać energię ze źródeł odnawialnych – mówiła ekspertka firmy.

Warto zauważyć, że sztuczna inteligencja napędza nie tylko rozwój biznesu, ale również rozwój samych technologii – zauważyła Agnieszka Chmielewska.

W którą stronę powinien zatem zwrócić się klient, który zastanawia się nad strategią chmurową swojej firmy uwzględniającą rozwój sztucznej inteligencji i wdrożenie tej technologii do biznesu, przy utrzymaniu kosztów w rozsądnych granicach?

Na rynku potrzebne są rozwiązania usług data center projektowanych na potrzeby sztucznej inteligencji. Mamy badania, z których wynika, że 70-80 proc. firm będzie korzystało z gotowych rozwiązań AI. Pozostałe 20-30 proc. firm chce budować własne modele, ale nie chcą inwestować we własny sprzęt – drogi i energochłonny – zdradza Anna Wrońska-Kamińska. – Myślimy o tym, aby udostępnić taką usługę, która pozwoli na budowanie, trenowania i wdrażania własnych firmowych modeli AI. Co istotne, obecni klienci T-Mobile będą mogli połączyć swoją infrastrukturę IT bez przechodzenia przez publiczny internet, a to oznacza większe bezpieczeństwo danych.

Podsumowanie

Usługi chmurowe „szyte na miarę” powinny zaspokajać realne potrzeby organizacji, a co za tym idzie muszą być elastyczne i zamawiane zgodnie z potrzebami biznesu, a nie tylko działu IT. Strategia chmurowa firmy musi gwarantować bezpieczeństwo danych oraz stabilność i ciągłość działania wymaganą uwarunkowaniami rynkowymi i regulacyjnymi. Organizacje muszą się też nastawić na wdrożenie i rozwój różnych rozwiązań sztucznej inteligencji w takich obszarach, jak planowanie biznesu i produkcji, optymalizacja czy kontakty z klientami.

Spełnienie tych wymagań wyłącznie własnymi siłami i uruchomienie AI na własnym sprzęcie może okazać się rozwiązaniem akceptowalnym tylko przez największe firmy. Organizacje mniejsze, o słabszym zapleczu technicznym będą się raczej zwracać ku wiarygodnym partnerom oferującym szeroki wachlarz usług komunikacyjnych, bezpieczeństwa, data center i przetwarzania danych na potrzeby AI. Taki partner może zaoferować dostęp do najnowszych technologii i zespołu inżynierów na warunkach korzystniejszych niż rozwiązania bazujące na własnej infrastrukturze.

[1] https://kpmg.com/pl/pl/wiedza/technologia/monitor-transformacji-cyfrowej-biznesu-edycja-2025.html

[2] https://raport.exea.pl/

[3] https://info.flexera.com/CM-REPORT-State-of-the-Cloud

[4] https://smart-magazine.pl/artykuly/chmura-w-polskich-firmach-bledy-w-zarzadzaniu

[5] https://finance.yahoo.com/news/jensen-huang-reveals-ais-biggest-023105223.html

[6] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435123003653

[7] https://vu.nl/en/news/2025/ai-rapidly-on-its-way-to-becoming-the-largest-energy-consumer

Ten artykuł dotyczy produktu

Private Cloud

Przejdź do produktu

Data publikacji: 29.01.2026