Często słyszę pytanie: czy OVHcloud wesprze jeden z projektów AI Gigafactory i weźmie udział w jednym z konsorcjów, które powstają we Francji?
Podstawowym warunkiem ewentualnego udziału OVHcloud w projekcie AI Gigafactory jest utworzenie nowego konsorcjum zrzeszającego największych użytkowników GPU, takich jak OVHcloud, OVHai, Shadow, Qwant, Gladia, Dragon LLM oraz inne startupy i firmy z naszego ekosystemu.
Rozwój AI w OVHcloud jest częścią planu strategicznego Step Ahead, który przedstawiłem klientom podczas Summit 2025 i realizuję od 11 miesięcy, odkąd ponownie objąłem stanowisko CEO OVHcloud. Strategia w obszarze sztucznej inteligencji obejmuje pięć warstw:
- GPU w naszych centrach danych;
- orkiestracja GPU;
- Tokens aaS;
- AI PaaS;
- AI SaaS.
Obecnie w naszych centrach danych dysponujemy mocą 250 MW, którą możemy natychmiast wykorzystać do uruchamiania infrastruktury GPU, a następnie stopniowo zwiększać jej skalę. Opracowaliśmy już systemy do zarządzania GPU i używamy ich zarówno do trenowania modeli, jak i inferencji. Stale rozszerzamy katalog Tokens aaS o kolejne modele open source, a wspólnie z Dragon LLM i Gladia rozpoczęliśmy trenowanie własnych modeli. Chcemy w ten sposób stworzyć najbardziej rozbudowaną ofertę w Europie.
AI zrewolucjonizowało proces rozwoju oprogramowania. Potrzebne są nowe narzędzia, inne metody pracy i nowe produkty. Już teraz tworzymy dla naszych klientów komponenty nowej generacji AI PaaS. Kolejnym elementem tej strategii jest OVHai Workspace, który zaprezentowaliśmy podczas VivaTech 2026. Rozwiązanie wprowadza nowe podejście do produktywności, działalności cyfrowej i tworzenia aplikacji biznesowych, oparte na wykorzystaniu AI jako głównego narzędzia interakcji.
Pod wieloma względami założenia przetargu EuroHPC na AI Gigafactories są zgodne z naszą strategią Step Ahead. Dotyczy to wymaganej liczby GPU, zakładanych przychodów, stacków technologicznych i zakresu usług, które odpowiadają naszym planom rozwoju do 2030 roku. Zadajemy sobie zatem pytanie, czy AI Gigafactory może pomóc nam szybciej i na większą skalę realizować rozpoczęte już projekty oraz zwiększyć dostępne na ten cel zasoby.
Trzy elementy nie są zgodne z naszą strategią
Projekt ograniczony do jednego kraju
Jesteśmy europejską firmą obecną we Francji, Irlandii, Hiszpanii, Portugalii, Włoszech, Niemczech, Polsce i Wielkiej Brytanii. W kilku z tych krajów posiadamy centra danych. Dlatego nasze działania prowadzimy w skali ogólnoeuropejskiej, ponieważ tylko taki rynek zapewnia odpowiednio dużą bazę klientów korzystających z AI.
Strategia ograniczona do jednego kraju wiąże się z dużym ryzykiem niepowodzenia: liczba klientów jest po prostu zbyt mała, żeby inwestycje tej wielkości mogły się zwrócić. Niewystarczający popyt przemawia więc za działaniem na poziomie całej Europy.
Architektura techniczna z lat 2000
Projekt zakłada koncentrację całej infrastruktury w jednym miejscu, pod jednym adresem, z jednym przyłączem energetycznym i w jednym budynku. Taka architektura nie odpowiada już współczesnym standardom technicznym. Obecnie infrastrukturę rozmieszcza się w kilku lokalizacjach. Zwiększa to redundancję, dostępność i ogranicza różnego rodzaju ryzyka.
Co prawda w pre-trainingu korzystne jest skupienie wszystkich GPU w jednej lokalizacji, jednak w post-trainingu nie ma już takiej potrzeby, a w przypadku inferencji wręcz preferowane jest wykorzystanie kilku niezależnych, autonomicznych infrastruktur. Dlatego z naszej perspektywy założenia projektowe dotyczące architektury nie odpowiadają rzeczywistym potrzebom.
Ponadto przy realizacji projektów gigantycznych centrów danych w Europie należy brać pod uwagę kwestie środowiskowe oraz akceptację społeczną. Skala takich przedsięwzięć wiąże się również z ryzykiem niedotrzymania narzuconych terminów, a w konsekwencji z karami za opóźnienia.
Zamówienie publiczne niewspółmierne do skali inwestycji
Zgodnie z pierwotnym ogłoszeniem wsparcie miało odpowiadać 30% nakładów CAPEX. Ta wartość pozostaje aktualna, ale kluczowe znaczenie mają szczegóły.
Państwo francuskie i Unia Europejska zobowiązują się do zakupu usług AI o wartości 200 mln EUR w ciągu pięciu lat. Kwota ta może odpowiadać maksymalnie 30% nakładów CAPEX poniesionych przez AI Gigafactory. Oznacza to, że AI Gigafactory musi zainwestować co najmniej 600 mln EUR w same procesory GPU.
200 mln EUR będzie wypłacane w formie przychodów przez pięć lat, czyli po 40 mln EUR rocznie. Gdyby kwota ta stanowiła 30% całkowitych rocznych przychodów, AI Gigafactory osiągałaby około 120 mln EUR rocznie. Trzeba jednak zestawić te przychody z inwestycją w wysokości 600 mln EUR przeznaczoną wyłącznie na GPU. Do tego dochodzą nakłady inwestycyjne na centra danych, sieć i software oraz wszystkie koszty operacyjne, w tym koszty personelu i energii.
Widać wyraźnie, że wyliczenia te są niespójne. Szacujemy, że osiągnięcie 0% marży wymagałoby generowania od 300 do 400 mln EUR przychodów rocznie, szczególnie ze względu na szybkie starzenie się GPU.
40 milionów EUR rocznie nie stanowi więc 30% wartości całego przedsięwzięcia, lecz zaledwie 10-15%. Pozostałe 85-90% zasobów należałoby sprzedać innym klientom. Sama oferta nie jest przy tym szczególnie atrakcyjna: wszystkie GPU mają znajdować się w jednej lokalizacji, i to wyłącznie we Francji.
Oczywiście nie zakładamy, że państwo powinno finansować całe przedsięwzięcie. To firmy powinny inwestować, pozyskiwać klientów i ponosić ryzyko. Nie w tym jednak tkwi problem. Problemem są cztery nakładające się czynniki: projekt ograniczony do jednego kraju, jedna lokalizacja, klient generujący zaledwie 10–15% przychodów oraz szybkie starzenie się GPU.
Dlatego aktualnie analizujemy, czy te cztery ograniczenia projektu AI Gigafactory są do pogodzenia z naszą strategią Step Ahead. Badamy, czy możliwe jest osiągnięcie odpowiedniej równowagi między celami projektu, zastosowaniami AI, potrzebami klientów, architekturą i modelem biznesowym, a następnie zdecydujemy, czy AI Gigafactory może przyspieszyć realizację naszych planów. Jednocześnie chcemy zaznaczyć, że popieramy tę polityczną inicjatywę i europejskie ambicje związane z przyspieszeniem rozwoju AI.
Europa potrzebuje suwerennej sztucznej inteligencji - będziemy ją rozwijać w oparciu o pięć warstw AI, nad którymi obecnie pracujemy, niezależnie od decyzji, jaką podejmiemy w sprawie AI Gigafactory.