Hosting AI: EU SaaS, europejskie centrum danych czy Self-Hosted?
Trzy strategie hostingu dla enterprise AI. Matryca decyzyjna wg wrazliwosci danych, kosztow i kontroli.
“Gdzie to dziala?” - Decydujace pytanie
Zanim wybierzesz model, zanim zbudujesz agentow, zanim wdrozysz interfejs, stoi jedno pytanie: Gdzie dzialaja Twoje modele AI? Ta decyzja okresla, jakie gwarancje ochrony danych mozesz dac, jakie wymagania regulacyjne spelniasz, jak wysokie sa Twoje biezace koszty i jak bardzo uzalezniasz sie od zewnetrznych dostawcow.
Istnieja trzy podstawowe strategie - i czwarta, ktora w praktyce stala sie standardem: architektura hybrydowa, ktora laczy wszystkie trzy.
Poziom 1: EU SaaS - Cloud API z rezydencja danych w UE
Najprostsza i najszybsza opcja: korzystasz z API dostawcow modeli bezposrednio. Claude przez Anthropic API (region UE), GPT-5.2 przez Azure OpenAI (centrum danych UE), Gemini przez Google Cloud Platform (region UE). Dane opuszczaja Twoja siec, ale sa przetwarzane w centrach danych UE.
Zalety
Najszybszy start: Bez budowania infrastruktury, bez provisioningu serwerow GPU, bez potrzeby ekspertyzy ML-Ops. Konfiguracja klucza API, podpisanie umowy powierzenia, produktywnosc w kilka godzin.
Automatyczne aktualizacje: Aktualizacje modeli, latki bezpieczenstwa i usprawnienia wydajnosci wdrazane przez dostawce. Bez wlasnego nakladu na utrzymanie.
Skalowalnosc: Bez zarzadzania pojemnoscia. Przy skokach obciazenia dostawca chmury skaluje automatycznie. Bez nadplanowania, bez niedoboru.
Roznorodnosc modeli: Dostep do wszystkich wariantow modeli dostawcy - flagowy, cena-jakosc i budzetowy - przez to samo API.
Ryzyka i ograniczenia
Dane opuszczaja siec firmowa. Nawet przy rezydencji danych w UE Twoje zapytania sa przetwarzane na infrastrukturze, ktorej nie kontrolujesz. Dostawca ma techniczny dostep do danych podczas przetwarzania.
CLOUD Act. Dostawcy amerykanscy - w tym Anthropic, OpenAI i Google - podlegaja amerykanskiej ustawie CLOUD Act. W okreslonych warunkach wladze USA moga zadac dostepu do danych, nawet jesli sa przechowywane w centrach danych UE. Dla wiekszosci danych firmowych ryzyko to jest ocenialne i akceptowalne. Dla tajemnic handlowych, danych niejawnych czy informacji dotyczacych infrastruktury krytycznej - nie.
Zaleznosc od dostawcy. Przy strategii jednego dostawcy jestes zalezny od polityki cenowej, zmian API i dostepnosci jednego dostawcy. Architektura model-agnostic (zob. Porownanie modeli AI 2026) redukuje to ryzyko.
Wymagana umowa powierzenia. Do korzystania zgodnego z RODO wymagana jest umowa powierzenia przetwarzania danych z dostawca. Wszyscy trzej wielcy dostawcy oferuja standardowe umowy - zweryfikuj je z dzialem prawnym. Uwaga: Standardowe umowy powierzenia SaaS nie obejmują tematów specyficznych dla AI, takich jak logowanie promptów, separacja środowisk i łańcuchy dostawców modeli. Nasz katalog wymagań dla umów powierzenia AI identyfikuje dziesięć luk i zawiera 25 pytań weryfikacyjnych.
Odpowiednie dla
- Standardowych zadan z danymi niewrazliwymi: podsumowania, tlumaczenia, ogolne odpowiadanie na pytania
- Proof of Concept i projektow pilotazowych
- Zadan o zmiennym wolumenie, gdzie dedykowana infrastruktura GPU byłaby nieekonomiczna
- Organizacji bez ekspertyzy ML-Ops, ktore chca szybko zaczac produkcyjnie
Poziom 2: Europejskie IaaS - hosting GPU u europejskich dostawcow
Srodkowa opcja: wynajmujesz serwery GPU u europejskiego dostawcy Infrastructure-as-a-Service - np. Hetzner, IONOS lub specjalistycznego dostawcy chmury GPU. Na tych serwerach samodzielnie uruchamiasz modele open source, takie jak gpt-oss, Llama 4 czy Mistral Medium 3.1.
Konkretne wymagania sprzetowe i koszty
| Model | Wymaganie GPU | Szacunkowy koszt/miesiac |
|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 1x A100/H100 (80 GB) | ok. 1200 EUR |
| gpt-oss-20b | CPU/16 GB RAM (lub maly GPU) | ok. 200-400 EUR |
| Llama 4 Scout | 1x A100 (80 GB) | ok. 1200 EUR |
| Llama 4 Maverick | 4x A100 (80 GB) | ok. 3500 EUR |
| Mistral Medium 3.1 | 4x A100 (80 GB) | ok. 3500 EUR |
Zalety
Dane pozostaja w Europie. Serwer stoi w europejskim centrum danych, obslugiwany przez europejskiego dostawce. Bez CLOUD Act, bez transatlantyckiego transferu danych. Dla zgodnosci z RODO to najbezpieczniejsza opcja chmurowa.
Brak vendor lock-in. Obslugujesz modele open source na licencji Apache 2.0 lub Meta Llama License. Gdy chcesz zmienic dostawce hostingu, migrujesz model - bez pytan o licencje, bez negocjacji kontraktowych.
Pelna kontrola nad modelem. Decydujesz, ktory model w jakiej wersji dziala. Mozesz modele dostrajac, kwantyzowac lub zastepowac nowszymi wersjami - bez czekania na dostawce.
Przewidywalne koszty. Serwery GPU maja stale koszty miesieczne. Bez zmiennych kosztow tokenow, bez niespodzianek przy skokach obciazenia. Dla organizacji z wysokim, stalym wolumenem czesto bardziej ekonomiczne niz Cloud API.
Wymagania
Kompetencje ML-Ops. Potrzebujesz kogos, kto wdrozy, monitoruje, aktualizuje i interweniuje w razie problemow. Moze to byc wewnetrzny inzynier ML lub zewnetrzny uslugodawca - ale to nie jest zerowy naklad pracy.
Planowanie pojemnosci. Serwer GPU ma zdefiniowana pojemnosc. Jesli masz 500 rownoczesnych zapytan, jeden GPU nie wystarczy. Musisz rozumiec profile obciazenia i planowac pojemnosci.
Brak automatycznych aktualizacji. Gdy pojawia sie nowy model, wdrazasz go sam. Gdy wystapi problem bezpieczenstwa, latasza sam.
Odpowiednie dla
- Poufnych danych firmowych (poziom wrazliwosci 2-3)
- Organizacji, ktore musza wyeliminowac ryzyko CLOUD Act
- Zastosowan ze stalym, wysokim wolumenem (przewaga kosztowa nad Cloud API)
- Organizacji z istniejaca kompetencja DevOps/ML-Ops
Poziom 3: On-Premises - AI na wlasnym sprzecie
Opcja maksymalnej kontroli: obslugujesz serwery GPU we wlasnym centrum danych lub w kolokacji. Zadne dane nie opuszczaja Twojej sieci - pod zadnym warunkiem.
Zalety
Maksymalna suwerennosc danych. Brak dostepu zewnetrznego, brak zewnetrznego dostawcy, brak zewnetrznej zaleznosci. Sprzet nalezy do Ciebie, model nalezy do Ciebie, dane nigdy nie opuszczaja Twojej sieci.
Pewnosc regulacyjna. Dla operatorow infrastruktury krytycznej, instytucji panstwowych, sektora obronnego i organizacji z danymi niejawnymi on-premises to czesto jedyna opcja spelniajaca wymagania compliance.
Brak biezacych kosztow licencji czy API. Po poczatkowej inwestycji pozostaja tylko koszty pradu, chlodzenia i utrzymania. Przy dlugookresowej eksploatacji i wysokim wolumenie on-premises moze byc najtansza opcja.
Wyzwania
Wysoka inwestycja poczatkowa. Produkcyjny serwer GPU z NVIDIA H100 (80 GB) kosztuje 25 000-40 000 EUR. Dla bardziej wydajnych setupow (multi-GPU, redundancja) koszty siagaja 60 000-120 000 EUR lub wiecej.
Wymagany zespol ML-Ops. On-premises oznacza: jestes odpowiedzialny za wszystko. Utrzymanie sprzetu, deployment modeli, monitoring, aktualizacje, bezpieczenstwo. To wymaga dedykowanego zespolu lub doswiadczonego uslugodawcy.
Skalowanie nie jest trywialne. Gdy obciazenie rosnie, nie mozesz dodac kolejnego GPU jednym kliknieciem. Zakup sprzetu trwa tygodnie do miesiecy.
Odpowiednie dla
- Operatorow infrastruktury krytycznej i instytucji panstwowych
- Danych niejawnych i najwyzszych poziomow poufnosci
- Organizacji z wlasnym centrum danych i kompetencja ML-Ops
- Dlugookresowej gotowosci inwestycyjnej przy bardzo wysokim wolumenie
Drzewo decyzyjne
Nastepujaca logika decyzyjna pomaga w przypisaniu:
Czy Twoje dane zawieraja PII lub tajemnice handlowe?
+-- NIE -> EU SaaS (Poziom 1)
+-- TAK -> Infrastruktura krytyczna lub dane niejawne?
+-- TAK -> On-Premises (Poziom 3)
+-- NIE -> Europejskie IaaS (Poziom 2) lub HybridW praktyce odpowiedzia rzadko jest jeden poziom. Wiekszsc organizacji ma dane o roznej wrazliwosci - i dlatego potrzebuje architektury obemujacej wszystkie poziomy.
Hybrid jako standard: Architektura routingu
Strategia hybrydowa laczy wszystkie trzy poziomy w jednej architekturze. Warstwa routingu automatycznie decyduje, ktore zapytanie przechodzi jakim kanalem - na podstawie wrazliwosci danych, nie na podstawie decyzji poszczegolnych pracownikow.
Jak dziala routing
Poziom wrazliwosci 1-2 (publiczne, wewnetrzne): Zapytania ida przez Cloud API. Szybko, tanio, skalowalnie. Przyklad: podsumowanie publicznego whitepapera, tlumaczenie komunikatu prasowego, szkic ogolnego maila.
Poziom wrazliwosci 3 (poufne): Zapytania sa kierowane do modeli self-hosted w europejskim centrum danych. Brak wycieku danych, brak CLOUD Act. Przyklad: analiza wewnetrznych umow, przetwarzanie danych personalnych, analiza poufnych danych finansowych.
Poziom wrazliwosci 4 (scisle poufne / regulowane): Zapytania przechodza wylacznie przez infrastrukture on-premises. Przyklad: dokumenty niejawne, systemy infrastruktury krytycznej, dane pod szczegolna ochrona.
Warunek: Klasyfikacja danych
Aby routing dzialal, organizacja musi sklasyfikowac swoje dane. Brzmi to pracochłonnie, ale w wielu organizacjach juz istnieje - np. w ramach istniejacych Systemow Zarzadzania Bezpieczenstwem Informacji (SZBI) lub krajowych ram klasyfikacji bezpieczenstwa. Reguly routingu odwzorowuja te istniejaca klasyfikacje na infrastrukture AI.
Implementacja techniczna
Warstwa routingu siedzi miedzy Enterprise AI Portal (interfejsem, ktorego uzywaja pracownicy) a endpointami modeli. Sklada sie z trzech komponentow:
- Klasyfikator: Automatycznie rozpoznaje wrazliwosc danych zapytania - na podstawie slow kluczowych, systemu zrodlowego lub jawnego oznaczenia przez uzytkownika.
- Silnik routingu: Przypisuje zapytanie do odpowiedniego endpointu modelu - Cloud API, europejskie IaaS lub on-premises.
- Audit Log: Rejestruje kazda decyzje routingowa - jakie zapytanie, jaki poziom wrazliwosci, jaki endpoint. Sledzalne i eksportowalne.
Efekt kosztowy
Architektura hybrydowa optymalizuje nie tylko bezpieczenstwo danych, ale tez koszty. Cloud API sa tanie za zapytanie, ale zmienne. Modele self-hosted maja koszty stale, ktore amortyzuja sie przy wysokim wolumenie. Polaczenie wykorzystuje oba: tanie Cloud API do grosu niekrytycznych zapytan, modele self-hosted z optymalizacja kosztow stalych do wolumenu poufnego.
W praktyce widzimy u organizacji z 1000+ pracownikami typowo nastepujacy rozklad: 60-70% zapytan przechodzi przez Cloud API (poziom 1-2), 25-35% przez europejskie IaaS (poziom 3) i 5-10% przez on-premises (poziom 4). Calkowite koszty sa o 30-40% nizsze niz przy strategii opartej wylacznie na Cloud API, przy jednoczesnie wyzszej suwerennosci danych.
Podsumowanie: Trzy poziomy w skrocie
| Kryterium | EU SaaS (Poziom 1) | Europejskie IaaS (Poziom 2) | On-Premises (Poziom 3) |
|---|---|---|---|
| Suwerennosc danych | Region UE, umowa powierzenia | Europa, brak CLOUD Act | Maksymalna |
| Koszty poczatkowe | Brak | Niskie (wynajem) | Wysokie (60-120 tys. EUR+) |
| Koszty biezace | Zmienne (tokeny) | Stale (wynajem GPU) | Stale (prad, utrzymanie) |
| Naklad ML-Ops | Brak | Sredni | Wysoki |
| Skalowalnosc | Automatyczna | Reczna | Reczna, wolna |
| Odpowiednie dla | Dane poziomu 1-2 | Dane poziomu 2-3 | Dane poziomu 3-4 |
Wlasciwa strategia to prawie zawsze kombinacja. Gosign implementuje warstwe routingu, ktora laczy wszystkie trzy poziomy - tak ze Twoi pracownicy korzystaja z jednego interfejsu, a system automatycznie wybiera wlasciwa sciezke.
Dalej: Infrastruktura AI | Decision Layer & Shadow AI
Enterprise AI Infrastructure Blueprint 2026 - Seria artykulow
| Poprzedni | Przeglad | Nastepny |
|---|---|---|
| Modele AI 2026: Ktory model do jakiego zastosowania? | Przeglad | Enterprise AI Portal: Cztery interfejsy open source w porownaniu |
Wszystkie artykuly z tej serii: Enterprise AI Infrastructure Blueprint 2026
Chcesz wiedziec, ktora strategia hostingu jest odpowiednia dla Twoich danych? Gosign analizuje Twoja klasyfikacje danych i projektuje odpowiednia architekture hybrydowa.
Umow rozmowe - W 30 minut wyjaśnimy, jakie poziomy hostingu potrzebujesz.