How to Set the Right IT Capacity for Corporate AI Without Overspending
Lubomír Černý · 2025-07-29
Are you planning to expand AI in your company and unsure what IT capacity to choose? There is no need to go straight for maximum power. The right scaling strategy and infrastructure choice often determines the success of AI projects. This article offers a practical perspective on how to find the right balance and where companies most often go wrong.
Správná architektura je klíč ke škálování AI
Schopnost efektivně „naškálovat“ infrastrukturu pro AI závisí především na důkladném plánování a správném rozdělení výkonu. Mnoho firem dělá chybu, když se soustředí čistě na maximální výpočetní sílu, aniž by zohlednily skutečné potřeby svých AI aplikací. Přitom právě promyšlený výběr technologií a rozložení zátěže mezi trénování modelů a jejich nasazení do provozu tvoří základ úspěšného rozvoje firemní AI.
Nejde tedy jen o to mít co nejsilnější hardware, ale mít správnou kapacitu na správném místě a ve správný čas. Z práce odborníků totiž plyne, že špičkový výkon je potřeba pouze v části provozu – například při trénování komplexního modelu. Jiný typ úloh, zejména běžný provoz AI (inference), naopak zvládne i menší server v on-premise prostředí.
Optimalizace podle typu úloh a velikosti firmy
V menších firmách, kde AI slouží například stovkám uživatelů, si bohatě vystačíte s jedním lokálním serverem. Ve větších organizacích už ale roste potřeba škálovat infrastrukturu chytře – s využitím cloudu, rozdělením do jednotlivých regionů a dynamickou alokací výkonu podle aktuálního zatížení systému.
Chytré škálování neznamená jen zvyšování výkonu, ale také účelné rozdělení úloh (například samostatný server pro trénování a další pro běžné odpovídání uživatelům). Zde se osvědčuje automatické orchestrace a nastavení politik, které zabrání duplicitám a přetížení. S tím souvisí i lepší dohledatelnost, transparentnost provozu a schopnost rychle reagovat na růst nebo pokles poptávky.
Nejde o sílu, ale o rovnováhu a správné rozložení
Zásadní omyl je představa, že čím více výkonu, tím lepší AI. Skutečně úspěšné firmy proto investují spíš do důkladného plánování, mapování reálných potřeb a promyšlené distribuce výpočetních prostředků. U složitějších systémů, které mají tisíce či desetitisíce uživatelů po celém světě, je vhodné spojit různé formy infrastruktury – například lokální servery s cloudovými službami, které zajistí jak robustnost, tak flexibilitu.
Při rozšiřování AI je nutné počítat s tím, že různé projekty mají různé nároky na výkon, bezpečnost nebo failover. Zodpovědné škálování se proto řídí principem „right-size for right-executing“, tedy volbou takové infrastruktury a rozložení kapacit, která odpovídají aktuální potřebě i plánovanému rozvoji firmy. Přílišná jednoduchost v rozhodování tu bývá spíš na škodu.
Zdroj: VentureBeat