Świadomie poza “wyścigiem zbrojeń” w AI. OVHcloud o tym, jak budować sztuczną inteligencję taniej i mądrzej

Podczas OVHcloud Summit w Paryżu, Gilles Closset, Global AI Ecosystem Leader w OVHcloud, nie gryzł się w język. W szczerej rozmowie o przyszłości branży poruszył tematy, o których inni wolą milczeć: ryzyku inwestycyjnym, krótkim życiu najdroższego sprzętu na świecie i tym, dlaczego przyszłość AI wcale nie należy do gigantycznych modeli trenowanych za miliardy dolarów. Closset wyjaśnia, jak Europa może wygrać ten wyścig sprytem, a nie tylko brutalną mocą obliczeniową, i dlaczego chińskie algorytmy mogą być naszym najlepszym sojusznikiem w walce z hegemonią USA.

Trening to igrzyska dla nielicznych. Prawdziwy biznes jest gdzie indziej

Świat zachwyca się kolejnymi wersjami GPT trenowanymi na “całym internecie”, ale OVHcloud świadomie rezygnuje z udziału w tym wyścigu zbrojeń. Skąd ta decyzja i gdzie w takim razie leży prawdziwa wartość dla biznesu?

Gilles Closset: Wszystko zaczyna się od treningu, to prawda. Ale musimy rozróżnić dwa światy. Pierwszy to pre-training, czyli trenowanie gigantycznych modeli od zera na petabajtach danych. To wymaga potężnych klastrów GPU i budżetów, na które stać tylko kilka firm na świecie – OpenAI, Anthropic, Mistral czy gigantów z Chin. To nisza. Elitarny klub, do którego nie aspirujemy, bo to nie jest nasza gra.

My celujemy w drugi świat: fine-tuning i inferencję. Fine-tuning to dostrajanie gotowego modelu na własnych, prywatnych danych firmy, co jest znacznie tańsze i dostępne dla wielu przedsiębiorstw. Ale prawdziwy rynek masowy to inferencja, czyli po prostu używanie tych modeli w codziennej pracy. To tutaj toczy się gra o miliardy dolarów i to tutaj OVHcloud chce być liderem, dostarczając infrastrukturę (AI Endpoints), która pozwala firmom wdrażać AI szybko i tanio, bez konieczności posiadania doktoratu z fizyki kwantowej.

Bańka AI: Kto za to wszystko zapłaci?

Inwestorzy pompują w AI setki miliardów dolarów, ale zwrotu z inwestycji (ROI) często wciąż nie widać. Czy grozi nam powtórka z bańki dot-comów?

Gilles Closset: Model biznesowy wielkich laboratoriów AI jest, delikatnie mówiąc, niejasny. Koszty zakupu GPU i energii są astronomiczne, a ceny usług na rynku – wciąż stosunkowo niskie. Rachunek się nie spina. Co gorsza, w przeciwieństwie do bańki internetowej z lat 2000., mamy tu problem z trwałością takiej inwestycji. Wtedy inwestowaliśmy w światłowody, z których korzystamy do dziś. To jest nasze “dziedzictwo”.

A dzisiaj? Kupujemy procesory GPU, których cykl życia jest bardzo krótki. Za chwilę ten sprzęt będzie przestarzały, bezużyteczny. Miliardy dolarów “wyparują”, bo trzeba będzie kupić nowe układy. Jeśli więc w ciągu najbliższych kilku lat nie osiągniemy mitycznego AGI (Ogólnej Sztucznej Inteligencji), które uzasadniłoby te wydatki, to mamy problem. Kto za to zapłaci? To pytanie, które w kuluarach zadaje sobie coraz więcej osób.

Ekskluzywna relacja z OVHcloud Summit 2025. Paryż z głową w chmurach, ale z solidną wizją

Chiński sojusznik i “tanie” AI

Wiele mówi się o zagrożeniu ze strony chińskich technologii, ale z perspektywy europejskiego biznesu, modele z Azji mogą być wybawieniem. Jak bezpiecznie korzystać z potęgi DeepSeek czy Qwen, nie narażając się na ryzyko geopolityczne?

Gilles Closset: Bez chińskich modeli open-source nie mielibyśmy realnej konkurencji dla amerykańskich gigantów. Modele takie jak DeepSeek czy Qwen to absolutna czołówka światowa, a są dostępne niemal za darmo. W OVHcloud udostępniamy je w bezpiecznym środowisku. Pobieramy kod, uruchamiamy go na naszej infrastrukturze i odcinamy od źródła. To tzw. air gap. Gdy korzystasz z takiego modelu u nas, żadne dane nie wędrują do Chin.

Korzyści są gigantyczne. Porównajmy koszty: nasz endpoint z modelem open-source od OpenAI jest nawet 25 razy tańszy niż korzystanie z flagowego GPT-4 czy GPT-5 bezpośrednio u producenta. Oczywiście, ten mniejszy model może być nieco mniej “inteligentny”, ale dla 90% zastosowań biznesowych jest w pełni wystarczający. Po co strzelać z armaty do wróbla i przepłacać, skoro można mieć świetne narzędzie za ułamek ceny, w pełni suwerenne i wolne od amerykańskich regulacji prawnych?

Ekologia to ekonomia. Woda zamiast powietrza

Trenowanie AI pożera gigantyczne ilości energii. OVHcloud od lat słynie z chłodzenia cieczą. Czy w erze gorących GPU ta technologia staje się asem w rękawie?

Gilles Closset: Chłodzenie wodne stosujemy od 20 lat, ale teraz, przy tak energochłonnych układach GPU, jego znaczenie jest kluczowe. Dzięki niemu zużywamy do 30% mniej energii niż klasyczne centra danych chłodzone powietrzem. To czysta oszczędność dla klienta i bardziej zrównoważone rozwiązanie.

Ale zrównoważony rozwój to też “drugie życie” sprzętu. Serwer to w 80% ślad węglowy wygenerowany podczas jego produkcji. Dlatego nie wyrzucamy maszyn po 3 latach. Rozbieramy je, testujemy komponenty i składamy z nich nowe serwery, które służą w tańszych liniach produktowych. Dzięki temu cykl życia naszej elektroniki to nawet 10-12 lat. To ewenement w skali branży. Klient dostaje tańszą usługę, a my nie musimy wydobywać nowych minerałów.

Przyszłość należy do Agentów

Na horyzoncie widać już kolejną zmianę – przejście od prostych chatbotów do autonomicznych agentów AI. Jak OVHcloud przygotowuje się na świat, w którym oprogramowanie będzie obsługiwane przez inne oprogramowanie?

Gilles Closset: To transformacja, która dopiero się zaczyna. Dziś korzystamy z aplikacji SaaS (Software as a Service) jako ludzie – klikamy w interfejsy. Jutro te aplikacje będą obsługiwane przez autonomicznych agentów AI, którzy będą wykonywać te zadania w naszym imieniu. Dlatego też w OVHCloud oferujemy narzędzia takie jak OmsimO czy AI Endpoints, które dzięki współpracy z SambaNova zapewniają gwarantowaną, wysoką przepustowość. Chcemy być platformą, na której buduje się nową, agentową warstwę internetu. To naturalna ewolucja – od infrastruktury, przez platformę, aż po inteligentne usługi.