Utilizarea Inteligenței Artificiale în mediul de business s-a dublat în ultimii doi ani, însă, de cele mai multe ori, aceasta se limitează la utilizarea unor unelte GenAI publice. Nu toate companiile doresc însă să își încarce datele în servicii publice precum ChatGPT, Gemini sau Copilot, ceea ce crește interesul pentru Private AI – un model care pune accent pe control, securitate și conformitate, mai ales în contextul reglementărilor precum EU AI Act, care a intrat în vigoare în toate statele membre ale UE, inclusiv în România, din august 2024.

Acest model oferă control total asupra datelor sensibile, respectarea cerințelor de conformitate și reducerea riscurilor de securitate – aspecte esențiale pentru aproape 40% dintre companii în procesul de adopție a AI, conform McKinsey, The state of AI in 2025. Rularea aplicațiilor AI pe propria infrastructură IT permite implementarea unor mecanisme avansate de reziliență cibernetică (de exemplu, backup-uri air-gapped sau imuabile), oferind control complet asupra întregului ciclu de viață al datelor, de la antrenare până la inferență. Totodată, AI on-premises garantează performanță ridicată și latență scăzută pentru aplicații critice (precum detectarea fraudei sau diagnosticul medical în timp real), asigurând, în același timp, costuri predictibile pe termen lung.

 

 

Pentru organizațiile cu astfel de obiective, Datanet Systems a dezvoltat o soluție AI end-to-end, livrată „la cheie”, de nivel enterprise, care unifică infrastructura, orchestrarea și capabilitățile AI într-un cadru sigur, scalabil și ușor de gestionat. Bazată pe expertiza comaniei în centre de date, rețele de înaltă performanță, securitate cibernetică și tehnologii cloud-native, soluția de tip Private AI se integrează natural în ecosistemele IT existente, permițând organizațiilor să adopte AI într-un mod controlat, eficient și rapid.

 

Interesul pentru AI crește. Cât de pregătite sunt organizațiile să transforme investiția în rezultate concrete?

 

Potrivit Cisco 2025 AI Readiness Index 53% dintre companii plănuiesc să dezvolte aplicații AI complexe în următoarele 12 luni, însă doar o treime dețin și o infrastructura IT suficient de flexibilă și scalabilă pentru a face față cerințelor. Această situație face ca multe inițiative să rămână în faze pilot sau să avanseze mult mai lent decât se anticipa, din cauza provocărilor legate de infrastructură, guvernanța datelor, securitate, scalare și integrarea cu sistemele existente. Între timp, crește presiunea pentru rezultate concrete: opt din zece organizații trebuie să demonstreze un ROI tangibil, deși doar o treime au procese clare pentru a măsura impactul inițiativelor AI.

 

Ce presupune un mediu IT pregătit pentru rularea unui proiect de Private AI?

 

• Capacități scalabile de compute, storage și networking, dimensionate pentru workload-uri AI data-intensive, inclusiv procesarea paralelă și transferuri de date cu throughput ridicat.
• Hardware specializat – GPU, TPU sau alți acceleratori AI – optimizat pentru workload-uri de training și inferență, cu suport pentru virtualizare, partitionare și utilizare eficientă a resurselor.
• Suport nativ pentru workload-uri avansate, cu compatibilitate și optimizări specifice pentru NLP, computer vision, deep learning și high-performance computing (HPC).
• Infrastructură flexibilă și modulară, cu stack hardware și software configurabil, capabilă să susțină aplicații precum predictive analytics, detectarea fraudei, automatizarea proceselor sau inferența în timp real, maximizând performanța și eficiența operațională.
• Reziliență și securitate integrate, inclusiv mecanisme de protecție a datelor (backup-uri imuabile, air-gapped), control al accesului, segmentare de rețea și monitorizare continuă a workload-urilor AI.

Organizațiile care reușesc să implementeze o infrastructură AI matură – incluzând guvernanță a datelor, MLOps și capabilități operaționale – obțin beneficii măsurabile: costuri optimizate, latență redusă, creșterea productivității și time-to-value mai rapid pentru cazurile de utilizare AI. Impactul se reflectă direct în scalarea aplicațiilor critice și în creșterea fiabilității operaționale. În schimb, lipsa unei fundații tehnologice solide limitează capacitatea de adopție și scalare a AI, conducând la pierderi de eficiență și oportunități ratate, conform Cisco 2025 AI Readiness Index.

În acest context, o abordare end-to-end, care integrează infrastructura, securitatea, orchestrarea și operarea AI într-un cadru unitar, devine esențială pentru transformarea Inteligenței Artificiale într-un serviciu IT predictibil, securizat și scalabil.

 

Soluția Datanet AI end-to-end unifică infrastructura, orchestrarea și capabilitățile AI

 

Soluția Datanet AI end-to-end se bazează pe o arhitectură modulară și scalabilă, optimizată pentru workload-uri AI enterprise complexe. Aceasta acoperă întregul lanț tehnologic necesar implementării AI, organizat pe trei straturi care integrează hardware-ul, orchestrarea, pipeline-urile AI/ML și componentele aplicaționale într-un ecosistem unitar, sigur și performant, conceput pentru operare stabilă și predictibilă. Pentru infrastructura de rețea, soluția utilizează Cisco Nexus, iar pentru orchestrarea și automatizarea containerelor AI/ML se bazează pe Red Hat OpenShift AI, Datanet Systems având parteneriate strategice cu ambii furnizori.

Networking și computing

Infrastructura de rețea include switch-uri Ethernet de înaltă performanță și platforma Cisco Nexus, cu viteze de 100G/400G/800G, în topologii Spine-Leaf fără oversubscription. Aceasta utilizează protocoale dedicate AI, precum RoCEv2, pentru latență redusă și transfer eficient al datelor. Puterea de calcul necesară aplicațiilor AI este asigurată de servere enterprise echipate cu GPU-uri, fie instalate direct în serverele de compute, fie în sisteme dedicate pentru accelerare AI, în configurații de 2, 4 sau 8 GPU. Arhitecturi precum NVIDIA HGX sau MGX permit scalarea performanței în funcție de complexitatea workload-urilor, modularitate și flexibilitate.

Middleware pentru automatizare și orchestrare

Soluția Datanet utilizează platforma Red Hat OpenShift AI,  o extensie a platformei OpenShift Container Platform, care permite orchestrarea containerelor și migrarea workload-urilor tradiționale către stack-uri moderne AI/ML.Totodată, automatizează dezvoltarea, implementarea și gestionarea aplicațiilor, asigurând scalabilitate, consistență și performanță. OpenShift AI oferă un set complet de servicii pentru întregul ciclu de viață AI/ML: colectarea, stocarea și pregătirea datelor, dezvoltarea modelelor cu ML notebooks și librării standard, integrarea prin CI/CD și managementul ciclului de viață, precum și monitorizarea performanței și guvernanța modelelor. Aceasta transformă infrastructura existentă a organizației (bazată pe OpenShift) într-o platformă completă pentru AI, adăugând securitate fără modificarea mediului de lucru.

În plus, OpenShift AI integrează vLLM ca motor de inferență optimizat, care permite rularea oricărui model mare de limbaj (LLM) precum Llama, Mistral, Gemma sau Qwen. Acesta asigură un throughput de până la 24x mai mare decât framework-urile standard și gestionare dinamică a memoriei GPU.

Aplicații AI

Datanet Systems dezvoltă aplicații AI personalizate, care integrează tehnologii de tip LLM pentru a susține o gamă largă de procese de business. Aceste modele pot fi antrenate pe datele proprii fiecărui client — structurate, semi-structurate și nestructurate — de la baze de date și documente, până la conținut procesat prin OCR și fișiere audio-video convertite prin tehnologii speech-to-text.

Aplicațiile acoperă un spectru operațional extins, incluzând:

• Automatizarea analizei de conținut textual (NLP) – LLM-urile pot procesa rapid volume mari de text și pot extrage semnificații, relații și evenimente relevante.
• Generarea de alerte proactive și scenarii de risc – modelele AI pot anticipa pattern-uri de comportament și pot semnala automat situații cu potențial ridicat de risc.
• Asistenți AI pentru analiști umani, bazați pe arhitecturi RAG (Retrieval-Augmented Generation), care funcționează ca un „copilot” operațional și permit interogarea bazelor de date în limbaj natural, pentru obținerea de informații, rapoarte și analize.
• Analiză multilingvă și cross-culturală – utilizarea LLM-urilor antrenate multilingv (ex.: LLaMA, mBERT, Mistral) pentru înțelegerea și analiza textelor în limbi diferite, realizarea de traduceri contextuale și detectarea ambiguităților culturale sau lingvistice.

Toate aplicațiile AI (Private AI) dezvoltate de Datanet Systems sunt personalizate în funcție de cerințele fiecărui beneficiar și pot fi livrate pentru rulare pe infrastructuri on-premises, asigurând control total asupra datelor, securitate avansată, conformitate și performanță predictibilă.

Aveți planuri ambițioase pentru utilizarea AI în business, dar nu doriți să depindeți exclusiv de unelte GenAI publice? Soluția este antrenarea și rularea propriilor modele LLM pe seturi de date interne, într-un mediu IT controlat și sigur. Datanet Systems vă oferă toate elementele necesare — computing, stocare, rețea și aplicații — pentru a transforma infrastructura organizației într-o platformă AI enterprise-ready. Pentru detalii tehnice sau sesiuni demo, scrieți-ne la sales@datanets.ro.