Destination AI: Jak zarabiać na transformacji w cieniu niedoborów sprzętowych? Jacek Kotynia oraz Rafał Ciemięga z TD SYNNEX

Jak zarabiać na transformacji w cieniu niedoborów sprzętowych? Wiemy, że warto. Nie zawsze wiemy jak. Wdrożenia AI w przedsiębiorstwach potrzebują drogowskazu i przewodnika.

O symbiozie chmury ze sztuczną inteligencją, końcu ery doktrynalnych wojen” między dostawcami technologii, nadchodzącym kryzysie na rynku pamięci oraz o tym, jak program Destination AI pomaga partnerom przejść od sprzedaży pudełek do wysokomarżowych usług – rozmawiamy z ekspertami TD SYNNEX: Jackiem Kotynią, Business Unit Manager Cloud oraz Rafałem Ciemięgą, Business Development Manager, Data Analytics, AI & IoT.

Krzysztof Bogacki, IT Reseller: Zacznijmy od fundamentów. Sztuczna inteligencja zdominowała dyskusje biznesowe, ale czy w dzisiejszych realiach możemy w ogóle mówić o skutecznym wdrożeniu AI bez chmury?

Jacek Kotynia, TD SYNNEX: Odpowiedź brzmi: nie. I składa się na to kilka czynników, w tym, o czym więcej powiem później, wyzwania związane z dostępnością sprzętu. Chmura stała się niezbędna przede wszystkim ze względu na niski próg wejścia. To, co obserwujemy, to tzw. “demokratyzacja chmury” – koszt dostępu do potężnej mocy obliczeniowej spadł na tyle, że stał się osiągalny nie tylko dla gigantów, ale i dla mniejszych firm.

Jako TD SYNNEX mamy unikalną pozycję na polskim rynku, oferując rozwiązania wszystkich trzech największych hyperskalerów: Microsoft, Google i AWS. Dzięki temu nasi partnerzy nie muszą ograniczać się do jednego ekosystemu – mogą dobierać najmocniejsze strony każdego z tych dostawców pod konkretny projekt. Staramy się łączyć świat on-premise, czyli tradycyjnego hardware’u, z chmurą poprzez nasz autorski program Destination AI. Uzupełniamy luki kompetencyjne, uczymy planowania i łączymy te dwa światy, wspierając to naszą platformą StreamOne Ion, która pozwala zarządzać subskrypcjami i usługami różnych dostawców w jednym miejscu. A to otwiera drogę do budowania kreatywnych scenariuszy biznesowych, w oparciu o AI.

Wspomniałeś o łączeniu światów. Polska jest specyficznym rynkiem – wiele firm i instytucji wciąż woli trzymać dane „u siebie”, a nie w chmurze publicznej.

Rafał Ciemięga, TD SYNNEX: To prawda, polski rynek, podobnie jak inne rynki europejskie, ma swoją specyfikę, zwłaszcza w sektorze publicznym czy regulowanym, gdzie wymogi bezpieczeństwa danych są bardzo restrykcyjne. Często spotykamy się z wyzwaniami, gdzie pełna chmura nie wchodzi w grę. Dlatego kluczem jest zawsze analiza konkretnego przypadku. Czasami wystarczy proste, tanie wdrożenie w chmurze, ale w innych przypadkach, gdy w grę wchodzą dane wrażliwe, rozwiązanie musi być lokalne.

Najczęściej jednak sprawdza się model hybrydowy. To podejście, które łączy stare, dobre środowisko on-premise z możliwościami chmury. Możemy mieć bazę u siebie, ale w momentach szczytowego obciążenia “dopakować” mocy obliczeniowej, wynajmując zasoby z AWS, Microsoftu czy Google Cloud. To daje elastyczność – jeśli brakuje nam sprzętu lub nie chcemy inwestować w potężne serwery na start, chmura jest idealnym buforem.

Jacek Kotynia: Warto dodać, że dostępność sprzętu, a konkretnie pamięci RAM, staje się tu powoli wąskim gardłem. Fabryki przestawiają linie produkcyjne na pamięci HBM pod układy GPU służące do trenowania modeli AI, co ogranicza podaż standardowych kości RAM. W takiej sytuacji chmura wygrywa dostępnością – tam zasoby są dostępne niemal od ręki, co pozwala ominąć problemy z fizycznymi dostawami.

Obserwujemy też ciekawą zmianę w podejściu samych gigantów technologicznych. Kiedyś ekosystemy były zamknięte, dziś widzimy coraz większą otwartość.

Jacek Kotynia: Jeszcze 6-10 lat temu bycie „microsoftowym” czy „googlowym” przypominało wyznawanie religii – jeśli byłeś w jednym obozie, reszta była „zła”.

Chmurowa plemienność? To dało się rzeczywiście zauważyć, za każdym razem gdy rozmawiałem z osobami pracującymi z daną chmurą. Czy dziś jest inaczej?

Jacek Kotynia: Tak, ta sytuacja zmieniła się diametralnie. Moim zdaniem przełomem było udostępnienie przez Metę (Facebooka) modelu LLaMA jako open source. To wymusiło na hyperskalerach otwarcie się na współpracę.

Dziś każdy z wielkich graczy oferuje wtyczki i integracje z konkurencją. Dla nas, jako dystrybutora, to ogromna szansa. Nie podchodzimy już do projektu sprawdzając, co dany producent ma w cenniku. Sprawdzamy, co klient chce osiągnąć i uprawiamy swoisty “technological cherry-picking”. Dobieramy komponenty od różnych dostawców tak, aby obniżyć koszty (nawet o 20%) i zwiększyć niezależność klienta.

Rafał Ciemięga: Jest w tej zmianie także inspiracja sprzętowa. Nvidia również odegrała tu dużą rolę, pokazując, że można współpracować ze wszystkimi. My działamy jako doradca – nie patrzymy na logo, ale na to, czy rozwiązanie spełni wymagania klienta.

Przejdźmy do praktyki. Wiele firm mówi o AI, ale w rzeczywistości często kończy się na hasłach. Jak pomagacie partnerom, którzy mają klienta chętnego na wdrożenie AI, ale nie wiedzą, jak się za to zabrać?

Jacek Kotynia: Zacznijmy od tego, że w firmach AI jest już obecne, nawet jeśli zarząd o tym nie wie. Pracownicy sami korzystają z narzędzi typu ChatGPT czy Gemini, co rodzi ryzyko wycieku danych – jak w głośnym przypadku Samsunga. Nasz program Destination AI służy właśnie temu, by ucywilizować ten proces.

Oferujemy kompleksowy framework: od analizy stanu obecnego (assessment), przez weryfikację celów biznesowych, aż po wdrożenie. Mamy w Europie Center of Excellence, gdzie zatrudniamy ekspertów ze specjalizacjami w każdej z chmur oraz w dziedzinach takich jak security czy Data & AI.

Rafał Ciemięga: Do tego dochodzi potężne zaplecze sprzętowe. Mamy infrastrukturę demo, na której można postawić niemal każdego “AI-a”. Dysponujemy kartami L40, H200, a nawet potężnym serwerem Nvidia DGX B300 z ośmioma kartami GPU – to unikalna maszyna w tej części Europy. Możemy udostępnić partnerowi kompletne środowisko: serwery, macierze, oprogramowanie, aby przeprowadził Proof of Concept (PoC) u klienta. To nasz ogromny wyróżnik – nie tylko slajdy, ale realny sprzęt i oprogramowanie do testów. Można z nami pracować nad tym, by wybrać najlepsze rozwiązanie.

Z chmur zejdźmy na ziemię. Kluczowe pytanie dla każdego partnera brzmi: “Gdzie jest w tym marża dla mnie?”. Skoro chmura to subskrypcja, a AI kojarzy się z drogimi inwestycjami, jak na tym zarobić?

Rafał Ciemięga: AI wcale nie musi być drogim projektem. Można zacząć od małych kroków – chatbotów wewnętrznych, analizy dokumentów czy prostych procesów RPA. Nie zawsze potrzebujemy setek GPU, czasem wystarczy wynajęcie mocy w chmurze na godziny.

Pieniądze dla partnera leżą w usługach: wdrożeniu, a przede wszystkim w utrzymaniu. Partnerzy zarabiają na swojej wiedzy eksperckiej.

Jacek Kotynia: Następuje zmiana modelu biznesowego – z jednorazowej transakcji na długofalową współpracę. My jako TD SYNNEX wspieramy to, oferując np. usługi “White Label”. Możemy dostarczyć całą platformę i obsługę techniczną (pierwszą, drugą linię wsparcia, security), która dla klienta końcowego wygląda jak usługa partnera.

Dodatkowo dzielimy się naszymi globalnymi kontraktami. Dzięki temu mniejszy partner może zaoferować klientowi wsparcie na poziomie enterprise (np. Microsoft Premier Support), na które samodzielnie nie byłoby go stać. Inwestujemy też w marketing i wspólne aktywności z partnerami.

Mimo entuzjazmu, badania PwC wskazują, że 56% inicjatyw AI nie przynosi oczekiwanych korzyści. Skąd tak wysoki odsetek porażek?

Jacek Kotynia: Głównym powodem jest brak jasnego celu biznesowego oraz niska jakość danych. Firmy często wdrażają AI, bo jest “hype”, a nie dlatego, że mają przemyślany proces. Obowiązuje tu zasada “garbage in, garbage out” – jeśli zasilimy model słabymi danymi, otrzymamy słabe wyniki. Dlatego w Destination AI kładziemy nacisk na edukację i precyzyjne określenie, co klient chce osiągnąć, zanim wydamy pierwszą złotówkę na technologię.

To pytanie musi paść, bo coraz częściej pojawia się w rozmowach o AI warstwa dotycząca inwestycji i giełdy. Czy mamy do czynienia z bańką AI?

Rafał Ciemięga: Nie nazwałbym tego bańką. Owszem, wiele startupów upada lub jest wchłanianych, ale to naturalny proces rynkowy. Kluczowi gracze inwestują w to gigantyczne środki. Spójrzmy na Visę czy Mastercard – ilość firm AI, które przejęli w ostatnim roku, pokazuje, że sektor finansowy widzi w tym realną wartość, a nie tylko modę.

Na koniec, spójrzmy w przyszłość na rok 2026. Jakie są Wasze prognozy dotyczące dostępności sprzętu i cen?

Jacek Kotynia: Rynek pamięci przechodzi strategiczną zmianę. Producenci przestawiają się na produkcję pamięci dla rozwiązań AI, co drenuje rynek konsumencki. Należy spodziewać się trudności w dostępie i wzrostu cen.

Rafał Ciemięga: To upodobnić może rynek do tego z czasów pandemii – terminy dostaw się wydłużą, a ceny będą mniej przewidywalne. Nasza rada dla partnerów: nie czekajcie na promocje czy “Black Friday”. Planujcie zakupy z dużym wyprzedzeniem.

Jacek Kotynia: Warto też budować strategię w oparciu o to, co mamy. Zamiast czekać miesiącami na nowy sprzęt, można rozbudować obecną infrastrukturę lub wykorzystać chmurę jako bufor, który pozwoli zachować ciągłość biznesową w oczekiwaniu na dostawy hardware’u. To czas na sprytne, hybrydowe podejście do IT.

Zapraszamy do lektury całego wydania (klikając w poniższą okładkę).