Serwery AI · GPU compute

Serwer AI pod klucz. Jedna karta RTX 5090.

Budujemy i uruchamiamy gotowy serwer AI oparty o jedno GPU RTX 5090 - pod lokalne modele, inferencję, fine-tuning, rendering i wynajem mocy. Dostajesz działający system, nie zestaw podzespołów. Wdrożenie w 2 tygodnie, w całej Polsce.

Warianty wdrożenia Umów konsultację
ZADANIE WYNIK AI WORKSTATION RTX 5090 NVMe ZASILANIE CIEPŁO 1 SERWER · 1 GPU · RTX 5090
Czym jest GPU Compute

Kupujesz moc obliczeniową raz, zamiast wynajmować ją bez końca

Serwer AI to jedna maszyna z jedną kartą GPU, u nas RTX 5090, dedykowana obliczeniom sztucznej inteligencji. Uruchamia lokalne modele językowe, obsługuje inferencję w firmowych procesach, dotrenowuje modele na Twoich danych i renderuje.

Chmura to czynsz, który rośnie razem z użyciem. Własny serwer to jednorazowy koszt i aktywo, które zostaje u Ciebie.

  • → Lokalne LLM (Llama, Mistral, Qwen) bez wysyłania danych na zewnątrz
  • → Fine-tuning na własnych danych
  • → Generatywne AI: Stable Diffusion, FLUX, ComfyUI
  • → Rendering 3D: Blender CYCLES, V-Ray GPU
RTX 5090 JEDNA KARTA W JEDNYM SERWERZE
Warianty wdrożenia

Dwa gotowe systemy GPU Compute, nie katalog podzespołów

Jeden serwer to jedna karta RTX 5090. Różnica między wariantami nie leży w liczbie kart, tylko w tym, jak głęboko system jest wdrożony: jako narzędzie w firmie, czy jako infrastruktura pracująca ciągle.

AC-01Punkt wejścia

AI Compute Starter

Pierwsze własne AI w firmie

Jeden serwer, jedna karta RTX 5090, jeden przewidywalny koszt. Pracujesz na własnym sprzęcie zamiast płacić za API i chmurę.

Zastosowania

  • Lokalne modele językowe i RAG na dokumentach firmy
  • Inferencja AI wpięta w procesy i aplikacje
  • Generowanie treści i grafiki bez opłat za obraz
  • Lekki rendering 3D i postprodukcja

Co to zmienia

  • Wdrożenie standardowo w 2 tygodnie
  • Jedna inwestycja zamiast rosnącego abonamentu
  • Dane zostają w Twojej sieci - RODO i NDA bez kompromisów

Konfiguracja: 1× RTX 5090 · AMD Ryzen 9 · 64 GB RAM · 4 TB NVMe Pobór mocy: ok. 850 W · Wdrożenie: ok. 2 tygodnie Wycena indywidualna po konsultacji

Umów konsultację

AC-02Praca ciągła

AI Compute Enterprise

Ten sam serwer, wdrożony jako infrastruktura

Nadal jedna karta RTX 5090 na jednostkę. Różnicę robi zaprojektowane zasilanie, chłodzenie i nadzór - system pracuje ciągle, a skalujesz go kolejnymi jednostkami.

Zastosowania

  • Praca ciągła i środowisko dla kilku zespołów
  • Intensywny rendering i przetwarzanie wsadowe
  • Komercyjny wynajem wolnej mocy
  • Rozbudowa etapami o kolejne jednostki

Co to zmienia

  • Zasilanie, chłodzenie i odprowadzenie ciepła są projektowane
  • Integracja z fotowoltaiką i odzyskiem ciepła
  • Monitoring 24/7, raportowanie i kolokacja u nas

Konfiguracja: jednostki 1× RTX 5090, skalowane etapami Wdrożenie: 3-6 tygodni · poprzedza je audyt lokalizacji i zasilania Wycena projektowa

Umów rozmowę techniczną

Własny GPU Compute zamiast wiecznego czynszu chmurowego

CAPEX zamiast bezterminowego OPEX
Kontrola

Decydujesz, co się liczy i kiedy

Bez kolejek, limitów regionu, kwot na GPU i zmian regulaminu dostawcy w trakcie projektu.

Koszt

Przewidywalność zamiast rachunku, który rośnie

Znasz koszt inwestycji i koszt energii. W chmurze płacisz tym więcej, im lepiej Ci idzie.

Przychód

Nadmiar mocy może zarabiać

Niewykorzystane godziny da się wystawić na rynek wynajmu mocy. Czynsz chmurowy nigdy nie wraca.

Niezależność

Środowisko zostaje takie, jak je ustawiłeś

Model, wersje bibliotek i sterowników pod Twoją kontrolą. Bez wymuszonych migracji i wycofywania instancji.

Dane

Nic nie wychodzi poza Twoją sieć

Dane firmowe, dokumenty klientów i zbiory treningowe zostają na miejscu. Prościej o zgodność z RODO i NDA.

Architektura

System pod Twoje obciążenie, nie pod cennik

Praca lokalna lub hybrydowa: część zadań u siebie, część w chmurze wtedy, kiedy to faktycznie tańsze.

Zwrot liczymy w otwartym arkuszu na Twoich danych: cena energii, kurs i realny poziom wykorzystania.

Kalkulacja ROI, otwórz arkusz

Wartości w arkuszu są szacunkiem na dzień sporządzenia kalkulacji i zależą od warunków rynkowych, dostępnej mocy do wynajęcia, łącza i dostępności serwera. Mogą być zarówno wyższe, jak i niższe od prezentowanych. Kalkulacja nie stanowi oferty w rozumieniu art. 66 Kodeksu cywilnego.

Schemat wdrożenia

Cztery etapy od rozmowy do systemu pod nadzorem

Ten sam proces prowadzimy przy pojedynczym serwerze i przy rozbudowie wielowęzłowej. Na każdym etapie wiesz, co się dzieje, co dostajesz i co jest potrzebne z Twojej strony.

  1. Etap 01 · 1–3 dni

    Konsultacja

    Ustalamy, do czego moc ma służyć, jakie modele i obciążenia planujesz oraz jakim dysponujesz zasilaniem i miejscem. Jeśli inwestycja nie ma sensu, mówimy to na tej rozmowie.

    • Analiza przypadku użycia i wymaganej mocy
    • Weryfikacja przyłącza, chłodzenia i lokalizacji
    • Wstępna kalkulacja kosztu i zwrotu
  2. Etap 02 · 3–7 dni

    Projekt

    Dobieramy konfigurację, architekturę zasilania i chłodzenia oraz stos programowy. Dostajesz konkretny zakres, harmonogram i wycenę - bez otwartych pozycji.

    • Dobór GPU, platformy i pamięci pod obciążenie
    • Bilans energetyczny i plan odprowadzenia ciepła
    • Zakres, harmonogram i wycena
  3. Etap 03 · 1–3 tygodnie

    Montaż i wdrożenie

    Składamy system, wygrzewamy go pod pełnym obciążeniem i dopiero wtedy instalujemy u Ciebie. Uruchamiamy system operacyjny, sterowniki, środowisko AI i monitoring.

    • Budowa i testy obciążeniowe przed dostawą
    • Instalacja na miejscu, zasilanie i sieć
    • Konfiguracja środowiska AI i wynajmu mocy
  4. Etap 04 · praca ciągła

    Nadzór i monitoring

    Pilnujemy temperatur, poboru mocy, dostępności i wykorzystania. Reagujemy na awarie i podpowiadamy, kiedy opłaca się dołożyć moc albo zmienić sposób jej wykorzystania.

    • Monitoring 24/7 i alerty
    • Serwis, części zamienne, wsparcie techniczne
    • Raport wykorzystania i rekomendacje rozbudowy

Standardowy czas wdrożenia: ok. 2 tygodnie (AC-01) Wdrożenia wielowęzłowe: 3–6 tygodni (AC-02) Obszar działania: cała Polska

CAPEX vs OPEX

Kiedy czynsz chmurowy przestaje się opłacać

Trzy ścieżki dostępu do mocy GPU: wynajem w chmurze, samodzielna budowa i wdrożenie pod klucz. Chmura wygrywa przy krótkich, nieregularnych zrywach. Od momentu, w którym obciążenie staje się przewidywalne i stałe, przewagę przejmuje własny compute.

Chmura (AWS / Azure / GCP) Serwer własny - sam składasz Digiconomy - pod klucz
Koszt miesięczny Stała opłata, rośnie z użyciem Tylko prąd po zakupie 0 zł przy energii z PV
Czas wdrożenia Natychmiast 4–8 tygodni samodzielnie 2 tygodnie
Własność danych Współdzielona z dostawcą 100% Twoja 100% Twoja
ROI inwestycji Brak - wieczny czynsz Dłuższy - sam optymalizujesz Zależny od wykorzystania i ceny energii
Elastyczność Auto-scaling, drogie Skalujesz sprzętem Praca lokalna lub hybrydowa
Wsparcie Helpdesk + dokumentacja DIY - fora, GitHub Bezpośredni kontakt, Warszawa
Koszt miesięczny
ChmuraRośnie z użyciem
Własny DIYTylko prąd
Digiconomy0 zł z PV
Czas wdrożenia
ChmuraNatychmiast
Własny DIY4–8 tygodni
Digiconomy2 tygodnie
Własność danych
ChmuraWspółdzielona
Własny DIY100% Twoja
Digiconomy100% Twoja
ROI inwestycji
ChmuraBrak - czynsz
Własny DIYDłuższy
DigiconomyZależny od wykorzystania
Elastyczność
ChmuraAuto-scaling, drogie
Własny DIYSkalujesz sprzętem
DigiconomyLokalnie lub hybrydowo
Wsparcie
ChmuraHelpdesk + docs
Własny DIYDIY - fora
DigiconomyKontakt, Warszawa
Zastosowania

Do czego użyjesz GPU compute

Sześć najczęstszych zastosowań naszych serwerów. Każde ma realną wartość biznesową lub przychodową.

🧠

Lokalne LLM

Llama 3.1, Mistral, Qwen 2.5, Phi-4 - modele językowe pracujące w pełni offline, bez wysyłania zapytań do chmury. Privacy by design.

🎨

Generatywne AI

Stable Diffusion, FLUX, ComfyUI, generatory video. Setki obrazów dziennie z własnymi LoRA i checkpointami, bez limitów API.

🧪

Fine-tuning modeli

LoRA, QLoRA, pełne dotrenowywanie modeli na własnych danych - produktowych, prawnych, naukowych, medycznych.

🎬

Rendering 3D

Blender CYCLES, V-Ray GPU, OctaneRender. Architektura, motion design, scene rendering - w pełnej jakości lokalnie.

💸

Wynajem mocy obliczeniowej

Wolne godziny GPU możesz wystawić na rynku wynajmu mocy i rozliczać w USD. Stawki są rynkowe i zmienne, dlatego zwrot liczymy w arkuszu na Twoich danych, a nie na obietnicy z reklamy.

☀️

Integracja z PV

Serwer pracuje na nadwyżkach z fotowoltaiki. Koszt energii operacyjnie spada niemal do zera, a zwrot z inwestycji wyraźnie się skraca. Wzorzec sprawdzony u naszych klientów.

FAQ

Najczęstsze pytania

Oba warianty opierają się na tej samej zasadzie: jeden serwer to jedna karta RTX 5090. Starter to punkt wejścia we własny compute - lokalne modele LLM, inferencja, automatyzacje i lekki rendering, wdrożenie standardowo w 2 tygodnie. Enterprise to ten sam serwer wdrożony jako infrastruktura: zaprojektowane zasilanie i chłodzenie, praca ciągła, integracja z fotowoltaiką, monitoring 24/7 i skalowanie kolejnymi jednostkami. Wdrożenie zajmuje 3-6 tygodni i poprzedza je audyt lokalizacji.
Chmura to bezterminowy OPEX, który rośnie razem z użyciem - im lepiej idzie Twojemu produktowi, tym więcej płacisz. Własny GPU compute to jednorazowy CAPEX i znany koszt energii: pełna kontrola nad środowiskiem i danymi, brak limitów regionu i kwot na GPU, możliwość pracy hybrydowej oraz wystawienia nadmiaru mocy na wynajem. Dane firmowe nie opuszczają Twojej sieci, co upraszcza zgodność z RODO i umowami NDA.
Cztery etapy. Konsultacja (1–3 dni): analiza przypadku użycia, weryfikacja zasilania i lokalizacji, wstępna kalkulacja. Projekt (3–7 dni): dobór konfiguracji, bilans energetyczny, harmonogram i wycena bez otwartych pozycji. Montaż i wdrożenie (1–3 tygodnie): budowa, testy obciążeniowe przed dostawą, instalacja na miejscu, konfiguracja środowiska AI i monitoringu. Nadzór: monitoring 24/7, serwis, raport wykorzystania i rekomendacje rozbudowy.
Tak, i jest to jeden z naszych głównych wzorców wdrożeniowych. Serwer GPU pracuje jako odbiornik nadwyżek z fotowoltaiki - energia, która trafiłaby do sieci za ułamek wartości, zasila obliczenia. Koszt operacyjny spada, a zwrot z inwestycji się skraca. Warunkiem jest instalacja PV o odpowiedniej mocy i sensowny profil autokonsumpcji; weryfikujemy to na etapie konsultacji, zanim cokolwiek zamówisz.
Wycena jest indywidualna i zależy od konfiguracji, warunków zasilania i zakresu wdrożenia. Model finansowy liczymy w otwartym arkuszu, w którym podstawisz własną cenę energii, kurs i realny poziom wykorzystania. Przychód z wynajmu mocy jest zmienny rynkowo, dlatego podajemy go jako szacunek na dzień kalkulacji, nie jako gwarancję. Jeśli liczby nie wychodzą, mówimy to na pierwszej rozmowie.
Tak. Współpracujemy z partnerami leasingowymi wyspecjalizowanymi w sprzęcie IT, standardowo na 24–48 miesięcy. Dla klientów biznesowych najczęściej sprawdza się leasing operacyjny: raty w kosztach firmy i brak blokady kapitału obrotowego. Szczegóły i zdolność weryfikujemy równolegle z projektem technicznym, żeby nie wydłużać wdrożenia.
Działamy na terenie całej Polski, siedziba spółki ECO TECH CONSULTING Sp. z o.o. znajduje się w Warszawie. Po uruchomieniu prowadzimy monitoring 24/7 (temperatury, pobór mocy, dostępność, wykorzystanie), obsługujemy zgłoszenia serwisowe, zapewniamy części zamienne i raportujemy wykorzystanie wraz z rekomendacjami rozbudowy. Nie pobieramy prowizji od przychodu - sprzęt i przychód są w 100% Twoje.
Wycena

Porozmawiajmy o Twoim serwerze AI

Bezpłatna konsultacja: dobór konfiguracji GPU, kalkulacja ROI pod Twoje zużycie energii, plan wdrożenia. Bez zobowiązań - jeśli ROI nie wychodzi, mówimy to wprost na pierwszej rozmowie.

Co otrzymasz po wysłaniu

  • Sugestię konfiguracji GPU pod Twój use case
  • Kalkulację ROI dla wynajmu na VAST.ai
  • Plan wdrożenia z harmonogramem 2 tygodni
  • Rozmowę techniczną z Szymonem (CEO)
  • Bez zobowiązań

Bezpośrednio: +48 692 266 633 · [email protected]

Formularz wyceny - Serwery AI

Im więcej szczegółów, tym precyzyjniejsza wycena.

1
Kontakt
2
Cel wdrożenia
3
Sytuacja
Musisz wyrazić zgodę na przetwarzanie danych

Używamy plików cookies do analizy ruchu. Polityka Prywatności