Silicon to Service

Deloitte Silicon to Service (S2S) to gotowy, kompleksowy zbiór usług zaprojektowany w celu umożliwienia organizacjom wdrożenia prywatnych suwerennych rozwiązań AI pod klucz. Obejmuje pełne spektrum zagadnień: od strategii po infrastrukturę, a także usługi aplikacyjne.

W oparciu o współpracę Deloitte z NVIDIA oraz partnerami i producentami infrastruktury dedykowanej do zastosowań AI, rekomendujemy sprzęt najnowszej generacji zgodny z architekturą referencyjną NVIDIA.

Deloitte to strategiczny partner w ekosystemie suwerennych technologii. Wspieramy klientów na każdym etapie inwestycji:

• strategia AI,
• weryfikacjia opłacalności,
• wybór lokalizacji i jej przygotowanie,
• pozyskiwanie finansowania oraz zastosowanie ulg podatkowych,
• dobór oraz wycena konfiguracji sprzętu i oprogramowania, zgodnych z architekturą referencyjną NVIDIA, pod konkretne zapotrzebowanie,
• wybór modelu komercyjnego realizacji i sprzedaży usług AI,
• dostawa oraz instalacja i konfiguracja zgodna z rekomendacjami producentów,
• tworzenie, rozwijanie, trenowanie modeli pod konkretne zapotrzebowanie, zgodne z przyjętym modelem biznesowym,
• tworzenie oprogramowania AI opartego o NVIDIA AI Enterprise i inne dostępne platformy AI,
• zapewnienie odpowiedniego poziomu cyberbezpieczeństwa dla całego ekosystemu,
• wsparcie całego procesu inwestycji end-to-end.

Uwzględniamy zapotrzebowanie na moc obliczeniową, a także aspekty biznesowe, finansowe i technologiczne, co pozwala dostosować inwestycję do faktycznych potrzeb rynku, klientów i skali biznesu.

Sztuczna inteligencja przestaje być projektem innowacyjnym, a staje się warstwą infrastruktury — równie krytyczną dla gospodarki jak energetyka czy telekomunikacja. W tej sytuacji sektor bankowy pełni dwie kluczowe role: z jednej strony banki są dziś największym instytucjonalnym użytkownikiem AI w gospodarce, z drugiej strony są jedynym sektorem dysponującym kapitałem wystarczającym, by sfinansować krajowe fundamenty tej technologii. 

Centra danych, moc obliczeniowa, bezpieczne modele i zaplecze energetyczne to projekty liczone w miliardach euro, z nietypowym profilem ryzyka i długim horyzontem zwrotu — wymagające nakładu kapitału, którego dziś nie znajdziemy poza sektorem finansowym, oraz nowych modeli oceny ryzyka dla klasy aktywów, która jeszcze pięć lat temu nie istniała.

Dziś potrzebne jest przełożenie projektów związanych ze sztuczną inteligencją z poziomu „innowacji” na poziom infrastruktury krytycznej i klasy aktywów.  Instytucje finansowe muszą zbudować takie metody oceny ryzyka dla tego typu nowych projektów, aby:

• uwiarygodnić modele finansowania długoterminowego,
• ocenić mechanizmy podziału ryzyka,
• zweryfikować opłacalność inwestycji, której celem może być zbudowanie suwerenności technologicznej.

Przedstawiciele instytucji finansowych, których zadaniem będzie ocena możliwości finansowania fabryk AI mogą poszukiwać odpowiedzi na pytania:

• Jak ocenić ryzyko takich inwestycji i przewidywalność zwrotu?
• Jaki jest zakres kompetencji zespołów biznesowych, ryzyka i compliance?
• Jak zbudować framework decyzyjny dla takich inwestycji?
• Jakie są ramy regulacyjne w obszarach finansowy, cyfrowym, bezpieczeństwa i energetycznym, które są niezbędne do akceptacji nowych modeli?
• Jak nadzorować tego typu inwestycję?
• Czy powołać koalicję finansującą infrastrukturę AI w celu wypracowania długoterminowego porozumienia między bankami, biznesem i państwem?