Tsunami kosztowe tokenów i hybrydowa suwerenność. Agentowa rewolucja na Dell Technologies Forum 2026

6 October 2026

Rynek zaawansowanych technologii wkracza w najbardziej bezwzględną fazę w swojej historii. Etap fascynacji GenAI, prowadzenia niekończących się pilotaży oraz prostego promptowania czatbotów do pisania e-maili dobiegł końca. Podczas Dell Technologies Forum 2026 – wydarzenia gromadzącego ponad 2,2 tysiąca przedstawicieli kadry zarządzającej, inżynierów oraz partnerów technologicznych – wybrzmiał jasny i pozbawiony złudzeń przekaz: biznes przestaje płacić za cyfrowy entuzjazm, a zaczyna twardo rozliczać stopę zwrotu z inwestycji.

W realiach, w których jednostkowy koszt tokenów spada nawet o 80%, ale ich średnia całkowita konsumpcja nieustannie wzrasta, przedsiębiorstwom grozić może szybkie „wyczyszczenie się” z budżetu. Jedną z odpowiedzi na to swoiste „tsunami kosztowe” jest mocno akcentowane przez Dell Technologies porzucenie wyłącznej zależności od chmury publicznej na rzecz architektury hybrydowej, zapewniającej większą kontrolę i suwerenność danych, wdrożenia agentów lokalnych oraz gruntowne przekształcenie kanału partnerskiego IT z rolą „architektów wartości” na czele.

Przejście od czatbotów do ery agentów i niewybaczającego ROI

Tradycyjne GenAI, rozumiane jako interaktywny interfejs konwersacyjny, jest już standardem, który coraz rzadziej stanowi samodzielne źródło przewagi konkurencyjnej. Prawdziwy punkt zwrotny stanowi automatyzacja agentowa – tworzenie wyspecjalizowanych, autonomicznych struktur cyfrowych, które wykonują złożone, wielostopniowe procesy biznesowe i podejmują decyzje w oparciu o kontekst organizacji.

Praktycznym dowodem na skalowalność tego podejścia jest transformacja, którą przeszedł nikt inny, jak tylko sam gospodarz Dell Technologies Forum. Firma od ponad trzech lat realizuje strategię bycia „klientem zero” dla własnych rozwiązań. Dyrektor Zarządzający Dell Technologies Polska, Dariusz Piotrowski, zaprezentował twarde wskaźniki pokazujące, że dojrzała agentyzacja procesów łamie dotychczasowe paradygmaty ekonomiczne:

Nasz biznes urósł o 70% rok do roku przy wzrostach, które wcześniej były jednocyfrowe. 70% to jest więcej nawet niż u hiperskalerów. W tym samym czasie nasz wskaźnik operational expense spadł. Robimy 70% więcej biznesu przy niższych kosztach. To rzecz, która w takiej skali nie udała się jeszcze nikomu na rynku. Za tym sukcesem stoi wewnętrzna transformacja – jesteśmy dla siebie klientem zero.

Piotrowski podkreślił dodatkowo, że wdrożenie natywnych narzędzi wspierających (np. Go-To-Market Chat) skróciło czas przygotowywania ofert i briefów handlowych o 70–75%, a automatyzacja predykcji finansowej całkowicie wyeliminowała ręczne roboczogodziny. W najbardziej zaawansowanych stanowiskach wsparcia technicznego agentowość zwiększa efektywność pracy nawet 30-krotnie.

Globalne skalowanie tej strategii opiera się na bezkompromisowej selekcji projektów. Adrian McDonald, President EMEA w Dell Technologies, zwrócił uwagę, że wdrożenie AI bez gwarancji zysku jest błędnym założeniem biznesowym:

AI bez zwrotu z inwestycji nie ma sensu. Kluczowe jest religijne wręcz skupienie na ROI. W Dell Technologies przeanalizowaliśmy 950 projektów AI, z czego ostatecznie do wdrożenia operacyjnego przepuściliśmy poniżej 100.

McDonald wyjaśnił też, że w organizacji zidentyfikowano 690 typów zadań, dzieląc je pomiędzy agenty produktywności, agenty higieniczne (np. ciągłe czyszczenie danych CRM) oraz agenty eksperckie w obszarze ofertowania i generowania kodu. Co kluczowe, agenty AI nie zastępują ludzi, lecz zdejmują z nich rutynowe obowiązki, pozwalając kadrom menedżerskim zwiększyć liczbę bezpośrednich spotkań z klientami z 15 do 25 tygodniowo.

Skalę i dynamikę tego trendu po stronie sektora e-commerce i technologii przedstawił w rozmowie z Piotrowskim Marcin Kuśmierz, CEO Allegro. Jak się okazuje, wspomniana platforma e-commerce zbudowała swoją przewagę, prowadząc równolegle setki inicjatyw technologicznych:

Liczba projektów, w których AI jest natywną częścią, wynosi u nas już ponad 300. AI wchodzi w każdy centymetr organizacji – od technologii, przez finanse, marketing, po customer service. Zyskujemy warstwę doradczą, która nawiguje klienta w 100 milionach produktów. Wbudowaliśmy nawet LLM-y w nasze automaty paczkowe, więc można z nimi porozmawiać o logistyce i przesyłkach. Jeśli prezes albo zarząd chce podejmować decyzje o AI, zwykle mając ograniczoną wiedzę, to jest scenariusz blokujący rozwój. Dajmy ludziom w zespole szansę działania, dajmy im budżety i tokeny.

Ewolucję techniczną poparł praktyczną demonstracją Paweł Szymański, Senior Systems Engineer w Dell Technologies, który przybliżył działanie swojego cyfrowego bliźniaka oraz wytyczył ścieżkę przechodzenia od analizy powtarzalnych wzorców do autonomii:

W podejściu do projektu AI niezwykle istotne jest jasne określenie kryteriów sukcesu oraz procesu biznesowego. Dopiero przy niskiej gradacji pojawiają nam się wzorce, które pokazują, czy dany proces da się zautomatyzować agentowo. W tym wszystkim musimy jednak bezwzględnie kontrolować ramy kosztowe związane z tokenizacją.

Zderzenie dojrzałych wdrożeń liderów rynku z ogólną rzeczywistością gospodarczą ujawnia jednak sporą lukę adaptacyjną. Joanna Makowiecka-Gatza, Prezes Pracodawców RP, słusznie przestrzegła przed myleniem wskaźników deklaratywnych z faktyczną transformacją operacyjną:

Około 40% firm wciąż znajduje się na poziomie bardzo podstawowym – na poziomie poprawy osobistej produktywności. Używamy narzędzi, żeby szybciej stworzyć prezentację czy napisać odpowiedź na maila. To przyspiesza pracę indywidualną, ale nie jest przebudową sposobu funkcjonowania firm. W Unii Europejskiej około 60% dużych przedsiębiorstw wdraża AI na poziomie usprawnień procesowych, podczas gdy w sektorze MŚP jest to zaledwie kilkanaście procent. Dystans rośnie gigantycznie.

Ekonomia tokenów i infrastrukturalne wahadło: Chmura publiczna vs. On-Premise, Desk AI i modele SLM

Jednym z najważniejszych tematów dyskusji ekonomicznych tegorocznego Forum stało się zjawisko określane mianem ekonomii tokenów (Tokenomics) oraz związany z nim paradoks Jevonsa w świecie przetwarzania danych. Otóż dziś spadek jednostkowych cen wywołania tokenów nie obniża już całkowitych wydatków przedsiębiorstw – przeciwnie, doprowadza do ich lawinowego wzrostu wskutek zwielokrotnionej liczby wywołań dokonywanych przez pętle agentowe.

Zależność tę precyzyjnie sformułował Dariusz Piotrowski, porównując obecny skok technologiczny do XIX-wiecznej rewolucji parowej:

To paradoks znany z XIX wieku przy okazji masowego wdrażania pary i zużycia węgla – pomimo że tanieje podstawowy surowiec, jego całkowite zużycie, a więc koszt rosną. Dziś to samo dzieje się z AI (…) To jest tsunami kosztów tokenów. Dlatego musimy zadawać sobie pytanie: gdzie [dokładnie] powinno pracować AI?

Ilustrację ryzyka niekontrolowanych wydatków chmurowych podał Adrian McDonald, powołując się na powszechne doświadczenia dyrektorów IT w regionie EMEA:

Rozmawiam z pewnym CIO i słyszę klasyczną historię: po wynegocjowaniu z zarządem rocznego budżetu tokenowego, uruchomiono system w poniedziałek o 9:00 rano. Do wtorku do godziny 11:00 cały roczny budżet został całkowicie przepalony. Dlatego wkraczamy w rok demokratyzacji AI i przenoszenia obciążeń na fundamentalnie tańsze, lokalne platformy. Dlatego rozwijamy koncepcję Desk AI – stacji roboczych pracujących bezpośrednio przy biurku użytkownika.

McDonald zaprezentował tym samym portfolio urządzeń z serii Dell Pro Max i Precision (w tym jednostki GB10 oraz produkowane w Polsce komputery GB300 chłodzone cieczą), które pozwalają lokalnie uruchamiać modele liczące od 200 miliardów do 1 biliona parametrów przy zwrocie z inwestycji osiąganym nawet w 3 miesiące.

Problem doboru odpowiedniej architektury modelowej i sprzętowej analizował też Maciej Madziński z Akademii Leona Koźmińskiego. W części wydarzenia poświęconej partnerom marki, wykorzystując m.in. swojego cyfrowego awatara, doktor wskazał na przewagę małych, wyspecjalizowanych modeli językowych (SLM):

Przez ostatnie lata rozmowy były zdominowane przez gigantyczne modele LLM. Ale nie każdy przypadek wymaga giganta. Coraz większe znaczenie mają SLMy – mniejsze modele, które można dostosować do węższych zadań, uruchamiać lokalnie, taniej i szybciej. Na urządzeniach klasy GB10 wchodzimy na wyższy poziom wydajności, a gdy mówimy o skali enterprise, przechodzimy do architektury AI Factory.

Odejście od nieefektywnych finansowo subskrypcji chmurowych na rzecz własnej infrastruktury i optymalizacji parametrów operacyjnych poparł konkretnymi danymi Jakub Zboina, Architekt platformy AI w firmie Comtegra:

My nie mamy już subskrypcji u największych dostawców chmurowych. Wykorzystujemy m.in. model Qwen 2.5 72B – w benchmarkach niezwykle bliski ścisłej czołówce. Tylko w ciągu ostatnich 30 dni nasz serwer B200 przemielił 9 miliardów tokenów dla 70 użytkowników pracujących na potężnych workloadach. Kluczem jest zrozumienie, jak duży overbooking można robić na tokenach przy odpowiednim zarządzaniu współbieżnością – zauważył Zboina podczas panelu dyskusyjnego pt.: „Wszechobecne AI. Skąd bierze się przewaga?”

W odpowiedzi na potrzebę elastycznego stopniowania wydatków Agnieszka Karlińska, CEO Quantica Lab, przedstawiła natomiast architekturę hybrydową opartą na lokalnych serwerach z dedykowaną warstwą pośredniczącą:

Kluczowe jest testowanie rozwiązań na własnych danych i własnych benchmarkach, by nie płacić za każdy kolejny nowo pojawiający się model. Proponujemy model hybrydowy APIQ: ruch lokalny opieramy na mniejszych modelach na własnych serwerach, a w razie potrzeby sięgamy po większe moce zlokalizowane w bezpiecznych serwerowniach w Polsce.

Na rynkowe uwarunkowania cenowe sprzętu oraz oprogramowania zwrócił uwagę Robin Ody, Practice Leader MSP w firmie analitycznej Omdia, który w swoim wystąpieniu dostarczył partnerom wielu ciekawych spostrzeżeń:

Większość klientów posiada już wydzielone budżety na AI, ale nie chcą oni utknąć w wielkich projektach Proof of Concept, które trzeba będzie potem redukować. Warto też zauważyć, że tempo wzrostu usług zarządzanych w naszym regionie jest obecnie pod presją, ponieważ sprzęt i oprogramowanie są droższe niż kiedykolwiek i ich ceny nie spadną w najbliższym czasie.

Suwerenność danych, cyberbezpieczeństwo i wymogi regulacyjne

W dobie powszechnej dostępności algorytmów uczenia maszynowego jednym z kluczowych źródeł przewagi konkurencyjnej stają się własne, dobrze uporządkowane dane przedsiębiorstwa. Podczas Forum wielokrotnie akcentowano kwestie suwerenności technologicznej, cyberodporności oraz budowy bezpiecznych środowisk operacyjnych.

Michael Dell, założyciel i CEO koncernu, już na samym początku wydarzenia – w specjalnie przygotowanym nagraniu wideo – zdefiniował bezwzględny wymóg ochrony zasobów informacyjnych:

Twoim jedynym wyróżnikiem są Twoje dane – unikalna, zastrzeżona wiedza o Twoim biznesie, zdobyta z wielkim trudem.

CEO dodał także, że firmy, które oprą swoją pracę na AI, będą budować przewagę szybciej niż jakakolwiek generacja w historii. Natomiast te, które tego nie zrobią, będą walczyć o przetrwanie.

Znaczenie właściwego rozumienia suwerenności danych rozwinął Robert Domagała, Senior ISG Technology Consulting Manager w Dell Technologies, odnosząc się do wyników najnowszych badań przeprowadzonych w 35 krajach, w tym w Polsce:

Suwerenność to nie izolacja czy autarkia. Suwerenność to możliwość i świadomy wybór jurysdykcji, architektury oraz dostawcy. Wiele firm nie zdaje sobie sprawy, że kluczowym elementem cyklu życia projektu jest analiza tzw. kosztu wyjścia oraz kosztu alternatywy.

Domagała podkreślił także, że aż 88% badanych firm w Polsce wskazuje ochronę danych i bezpieczeństwo jako krytyczny warunek wdrożenia. Dodał, że bezpieczeństwo nie może być jednym z wielu kryteriów oceny przetargowej – musi być warunkiem koniecznym na wejściu. Podczas prelekcji dla dziennikarzy zaprezentował także case Biura Informacji Kredytowej (BIK), które po etapie bezpiecznego prototypowania na komputerach stacjonarnych Dell Pro Max z GB10 zbudowało własne, suwerenne centrum danych, osiągając ponad 300-procentowy wzrost wydajności zespołu Data Science.

Na kwestie wymogów prawnych oraz obaw przed przekazywaniem własności intelektualnej dostawcom chmurowym zwracał uwagę także Adrian McDonald:

W Polsce 40% badanych deklaruje, że bezpieczeństwo, zgodność z regulacjami i prywatność są największymi barierami w skalowaniu AI. 68% badanych twierdzi, że ich dane i własność intelektualna są zbyt cenne, by przekazywać je do zewnętrznych, publicznych narzędzi GenAI. Dodatkowo 56% polskich firm uważa, że ich obecna infrastruktura nie jest gotowa na obciążenia AI – choć to i tak lepszy wynik niż średnia globalna wynosząca 66%.

O konieczności budowania mechanizmów nadzoru (governance) oraz natychmiastowego odcinania niekontrolowanych procesów (kill switch) przypomniał słusznie Dariusz Piotrowski:

92% liderów oczekuje, że bezpieczeństwo i cyberodporność będą uwzględnione w każdym strategicznym projekcie AI. Ktoś, kto powie, że nie wymaga bezpieczeństwa, popełnia biznesowe samobójstwo. Ale jeśli z pytaniami o granice autonomii agentów pójdziecie wyłącznie do działu prawnego, otrzymacie odpowiedź: „boimy się wszystkiego”. Granice te trzeba wyznaczyć na styku wszystkich funkcji zarządczych, projektując ramy, rozliczanie odpowiedzialności oraz awaryjny kill switch.

Kluczowy krok w projektach transformacyjnych dla firm sformułowała Joanna Makowiecka-Gatza słowami:

Na pytanie, jaką jedną radę dałabym zarządom, które chcą ruszyć do boju o AI, odpowiadam krótko: zróbcie porządek w swoich danych. W świecie IT obowiązuje zasada garbage in, garbage out. Bez poukładanych danych nie zbudujemy wartości, a jedynie poskalujemy chaotyczne procesy.

W kontekście instytucjonalnym Joanna Makowiecka-Gatza i Dariusz Piotrowski podnieśli również kwestię przebudowy systemu finansowania cyfryzacji ze środków unijnych i państwowych (PFR, BGK). Piotrowski zaproponował śmiałą tezę, by wypłatę dotacji publicznych powiązać nie z samym faktem zakupu infrastruktury sprzętowej, lecz z audytowalnym wskaźnikiem wykazanej adaptacji technologicznej i wzrostu efektywności biznesowej.

Warto też poruszyć kwestię ochrony zasobów, którą przybliżył Krzysztof Janowski, Advisory Systems Engineer w Dell Technologies. Janowski powiązał ład danych z rosnącym ryzykiem ataku:

Kwestie bezpieczeństwa i governance stanowią fundament architektury. Nowoczesne środowiska AI potrafią być wykorzystywane do automatycznego badania podatności i prób włamań, dlatego bezwzględna ochrona lokalnej infrastruktury operacyjnej jest absolutnym warunkiem ciągłości biznesowej.

Ewolucja ekosystemu partnerskiego: Od dostawców sprzętu do „architektów wartości” i zarządców zmiany

Galopujące tempo innowacji technologicznych i powszechność dostępu do modeli językowych stawiają dotychczasowy model działania kanału partnerskiego IT pod ogromną presją. Tradycyjna sprzedaż pudełkowa oraz konkurowanie wyłącznie marżą na sprzęcie stają się ścieżką do marginalizacji. Dell Technologies Forum 2026 było kolejną już konferencją tego typu, na której słusznie opisywano nową rolę partnera jako konsultanta procesowego, edukatora oraz „architekta wartości”.

Filozofię tej transformacji nakreślił Maciej Madziński. Zauważył, że za kilka lat klient nie będzie pytał partnera, jaki sprzęt kupić, tylko jak zbudować inteligentny proces, który sam analizuje dane i uruchamia działania. Wygra ten partner, który powie: pomogę ci przeprojektować proces sprzedaży, obsługi klienta czy raportowania z wykorzystaniem agentów AI. Powinniśmy więc bezzwłocznie przejść z roli dostawcy do roli „architekta wartości”. Sześć filarów tej nowej roli, sformułowane przez Madzińskiego, to: diagnoza procesu, projektowanie UX pracy z AI, kontekst danych, integracje i automatyzacja, bezpieczeństwo oraz powdrożeniowa adaptacja.

Potencjał finansowy stojący przed polskim kanałem partnerskim przedstawił natomiast Ryszard Lis, Partner Account Channel Manager w Dell Technologies Polska, powołując się na analizy branżowe. Podkreślił, że całkowity rynek IT w Polsce szacowany jest na 31 miliardów dolarów, z czego aż 75% – czyli 23,25 miliarda dolarów – ma trafić bezpośrednio w ręce partnerów. Lis dodał także, że samym tylko pierwszym kwartale tego roku partnerzy w naszym regionie podjęli ponad 82% działań akwizycyjnych z nowymi lub reaktywowanymi klientami.

Nasze decyzje i aktywność podjęte w ciągu najbliższych 12 miesięcy wyznaczą i zacementują trendy na całą nadchodzącą dekadę – podsumował Lis.

Rosnące znaczenie wyspecjalizowanych integratorów potwierdził analityk Omdia, Robin Ody:

Znaczenie partnera kanałowego nie zostaje odebrane przez sztuczną inteligencję – ono jest przez nią potężnie wzmacniane. Klienci przychodzą do was jako do ekspertów. Kluczem jest jednak zmiana narracji: zamiast mówić o technologii, należy rozmawiać o rezultatach biznesowych. Najlepszym punktem wejścia w organizacji klienta jest dyrektor finansowy. Jeśli potraficie wytłumaczyć CFO, jak AI zmieni jego finanse w sposób bezpieczny, transformacja w całej firmie drastycznie przyspiesza.

Odmianę relacji handlowej z klientem opisaną przez pryzmat sprowadzania nierealnych oczekiwań na ziemię przedstawiła Agnieszka Karlińska, która opisała zjawisko niemożliwych wymagań przetargowych, nazywając je „gwiazdą śmierci”. Przytoczyła tym samym przykład klienta, który w przetargu zapisał 88 oczekiwanych funkcjonalności w jednym systemie – od prostego obiegu dokumentów po predykcję trendów gospodarczych. Odpowiedzią na takie podejście jest stopniowe wdrażanie małych, tanich narzędzi, których uruchomienie może zająć zaledwie kilka dni. Uczą one organizację pracy z AI i stanowią bezpieczny wstęp do dalszych, dużych projektów.

Potrzebę zmiany postawy rynkowej i wzajemnego zaufania akcentował Jakub Zboina:

Klienci potrzebują od partnera przede wszystkim współczucia i empatii. Potrzebują kogoś, kto ich ośmieli i powie: „spokojnie, w dzisiejszych czasach można nie wiedzieć i można się do tego przyznać”. Czas skończyć z udawaniem nieomylności przy stole. Trzeba pokazać klientowi, że da się wdrażać AI małymi krokami na niedrogim sprzęcie testowym, zamiast żądać 3 milionów złotych na start.

Temat edukacji i praktycznego nauczania klientów kontynuował Krzysztof Janowski:

Kończy się etap fascynacji i pytania „do czego możemy użyć AI”, a zaczyna rozwiązywanie konkretnych problemów biznesowych. Zadaniem partnera jest zrozumienie bolączek klienta, zadbanie o bezpieczeństwo i nauka zespołu klienta, jak z tych narzędzi korzystać na co dzień. Jeśli nie zaczniemy używać tych rozwiązań w praktyce, pociąg rynkowy po prostu nam odjedzie.

Globalne wsparcie dostawców dla polskiego ekosystemu inżynieryjnego podsumował Mohammed Amin, Senior Vice President CEEMETA w Dell Technologies, wskazując na unikalną pozycję Polski na świecie:

Powinniście być dumni ze swojego kraju – aż 30% inżynierów AI na świecie pochodzi z Polski lub ma polskie korzenie. Polska to absolutna potęga inżynieryjna. W ciągu ostatnich trzech lat podwoiliśmy nasze przychody w Polsce. Sprzedajemy zaawansowaną technologię, ale pamiętamy, że działamy w branży usługowej. Naszym zadaniem jest dostarczenie wam stabilnego sprzętu i komponentów, abyście mogli wyprzedzić konkurencję.

O strategicznym wymiarze zaplecza przemysłowego przypomniał też Adrian McDonald, podkreślając rolę łódzkiej fabryki Dell oraz centrum logistycznego DP World:

Nasz zakład produkcyjny w Łodzi oraz zlokalizowane obok centrum logistyczne stanowią serce dostaw dla całej Unii Europejskiej. To tutaj produkujemy najnowocześniejsze serwery AI i stacje robocze, gwarantując najszybszy czas dostarczenia gotowej infrastruktury do klienta.

Dell Technologies Forum 2026 – podsumowanie

Jakie więc kluczowe wnioski można wyciągnąć z dyskusji i paneli składających się na tegoroczne Dell Technologies Forum?

Bezwzględny rygor ROI i koniec ery niekończących się pilotaży: Projekty AI pozbawione twardo zdefiniowanego miernika finansowego i operacyjnego będą masowo zamykane. Wygrają te organizacje, które skupią się na wyselekcjonowanych, wyspecjalizowanych procesach biznesowych dających mierzalny i możliwie szybki zwrot z inwestycji.
Hybrydowa infrastruktura jako odpowiedź na ekonomię tokenów: Wyłączny model chmury publicznej okazuje się barierą kosztową dla skalowania agentów AI. Rynkowym standardem staje się architektura hybrydowa – wykorzystanie stacji typu Desk AI i małych lokalnych modeli (SLM) do codziennej pracy, przy rezerwowaniu zasobów chmurowych wyłącznie dla wybranych, potężnych zadań.
Higiena danych i suwerenność jako warunek wstępny: Bez uporządkowanych struktur informacyjnych wewnątrz firmy wdrażanie zaawansowanych agentów prowadzi jedynie do kosztowej skalowalności chaosu. Bezpieczeństwo, kontrola nad jurysdykcją i analiza kosztu wyjścia (exit cost) stają się absolutnym warunkiem koniecznym każdego przetargu.
Przekształcenie kanału partnerskiego w doradców transformacyjnych: Tradycyjna sprzedaż sprzętu ulega przeobrażeniu. Przyszłość należy do partnerów potrafiących rozmawiać z zarządami o redefinicji procesów, wdrażających rozwiązania stopniowo poprzez warsztaty i bezpieczne środowiska testowe.

Powyższe wnioski to jednak zaledwie ułamek tego, czym żyło tegoroczne Dell Technologies Forum. Po zakończeniu sesji plenarnej wydarzenie przeniosło się do tętniącej życiem przestrzeni konferencyjnej, obejmującej aż sześć równoległych scen tematycznych oraz dedykowaną strefę Information Exchange. Uczestnicy mogli zgłębiać praktyczne aspekty wdrażania technologii na scenach poświęconych m.in. nowocześnie zaprojektowanym stanowiskom pracy, dojrzałej infrastrukturze serwerowej, jak i architekturze centrów danych.

Program popołudniowy obfitował w gęste merytorycznie prelekcje i pokazy – od analizy wpływu nowej generacji serwerów PowerEdge 18. generacji z procesorami AMD EPYC Venice na agentyzację biznesu, przez prezentację konkretnego wdrożenia AI Factory w SM Mlekpol, aż po premierowe wnioski z najnowszego raportu Computerworld TOP200 dotyczące kondycji polskiego rynku IT. Niemniejszym zainteresowaniem cieszyły się sesje live demo, takie jak pokaz zatrzymywania ataków cyfrowych na żywo czy warsztaty budowania autonomicznych agentów na stanowisku pracy z wykorzystaniem ekosystemu NVIDIA NeMo oraz Copilot+ PC.

Równie ciekawie działo się w obszernej strefie Expo i na stoiskach partnerów technologicznych wydarzenia. Centralnym punktem ekspozycji były rozwiązania infrastrukturalne nowej generacji – w tym serwery dedykowane fabrykom AI wyposażone w układy chłodzenia cieczą oraz kompaktowe jednostki stacjonarne z serii Dell Pro Max GB10 i GB300. Na stoiskach demonstracyjnych swoje autorskie platformy i ekosystemy software’owe prezentowały także firmy technologiczne i liczni integratorzy. Przestrzeń targowa była nie tylko miejscem prezentacji sprzętu, ale przede wszystkim żywym laboratorium wymiany doświadczeń, gdzie tysiące ekspertów, klientów i dostawców miało okazję przetestować działające systemy agentowe i nawiązać bezpośrednie relacje biznesowe.