AMD udostępniło Kalkulator Tokenomiki, narzędzie porównujące koszt korzystania z modeli językowych w chmurze, lokalnie i w układzie mieszanym. Spędziłem z nim trochę czasu i wyszło mi, że najciekawsze jest to, czego ten kalkulator nie liczy.
- AMD udostępniło Kalkulator Tokenomiki dostępny pod adresem tokenomics.amd.com, który porównuje koszty korzystania z modeli językowych w chmurze, lokalnie i w modelu hybrydowym – bez konieczności logowania.
- Narzędzie uwzględnia trzy predefiniowane profile obciążenia (lekkie, średnie i ciężkie) oraz możliwość wpisania własnych wartości, a sprzęt dobierany jest spośród trzech urządzeń AMD: laptopa z Ryzen AI 9 HX 470, mobilnej stacji roboczej z Ryzen AI Max+ 395 i desktopa z Radeon AI PRO R9700.
- Cennik usług chmurowych wbudowany w kalkulator obejmuje m.in. modele Gemini Pro, Claude Sonnet, Claude Opus oraz GPT 5.5, a stawki pochodzą z publicznie dostępnych danych z lipca 2026 roku.
Narzędzie działa pod adresem tokenomics.amd.com i nie wymaga logowania. Wpisujesz wielkość zespołu, horyzont analizy, profil zużycia tokenów, wybierasz model chmurowy i dostajesz wykres. Prosto. Może aż za prosto, bo za każdą suwaną wartością stoi założenie, które w polskich warunkach potrafi się rozjechać z rzeczywistością.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Co konkretnie liczy narzędzie AMD
Kalkulator pozwala wybrać zespół liczący 25, 250 albo 1000 osób lub wpisać własną liczbę, ustawić okres analizy na 12, 36, 48 albo 60 miesięcy, rozdzielić użytkowników między profile obciążenia i ustawić suwak mieszanki hybrydowej od zera do stu procent tokenów przetwarzanych lokalnie. Na wyjściu dostajesz całkowity koszt w trzech wariantach, miesięczny wskaźnik wydatków, moment wyjścia na zero względem chmury oraz proponowaną konfigurację sprzętu AMD.
Profile obciążenia są zdefiniowane sztywno i to one najmocniej wpływają na wynik:
- lekki: 574 tysiące tokenów wejściowych i 57 tysięcy wyjściowych na osobę dziennie
- średni: 5,74 miliona wejściowych i 574 tysiące wyjściowych
- ciężki: 16,7 miliona wejściowych i 1,67 miliona wyjściowych
- własny: dowolna wartość w milionach tokenów na dobę
Do wyboru są trzy urządzenia: Ryzen AI 9 HX 470 w laptopie, Ryzen AI Max+ 395 w mobilnej stacji roboczej oraz Radeon AI PRO R9700 w desktopie. Jeśli flota nie udźwignie zadeklarowanego zapotrzebowania na tokeny, narzędzie wyświetla ostrzeżenie i dosypuje sprzętu.
Cennik chmury wpisany do arkusza przez AMD
Tu robi się ciekawie, bo AMD musiało wziąć konkretne stawki konkurencji. W kalkulatorze siedzą Gemini Pro po 2 i 12 dolarów za milion tokenów, Claude Sonnet po 3 i 15, Claude Opus po 5 i 25 oraz GPT 5.5 po 5 i 30 dolarów, a ceny pochodzą z publicznie dostępnych danych z lipca 2026 roku, przy czym stawka Sonneta uwzględnia zmianę cennika zapowiedzianą na wrzesień 2026.
Jedno zdanie w narzędziu zmienia całą optykę. Koszt chmury liczony jest wyłącznie ze zużycia tokenów przez API, bez opłat za stanowiska, subskrypcji ani stałych miesięcznych stawek. Większość firm, które znam, nie kupuje AI przez API. Kupuje licencje na użytkownika, a te rządzą się zupełnie inną matematyką i rzadko rosną liniowo wraz z liczbą przetworzonych tokenów.
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Orange z 55 tysiącami laptopów jako dowód rzeczowy
Razem z kalkulatorem AMD promuje studium przypadku Orange. Francuski operator wybrał 55 000 laptopów z procesorami Ryzen PRO, powołując się na wydajność, czas pracy na baterii i wieloletnie partnerstwo. Krótki materiał wideo z tym wdrożeniem jest tutaj: youtube.com/shorts/qv5GKIWxyZk.
Wypowiedź z materiału AMD brzmi tak:
„Ufamy AMD i jego produktom Ryzen PRO, że zabezpieczą nasze przyszłe potrzeby i że będziemy mieli laptopy, których potrzebujemy.” / „We trust AMD with their AMD Ryzen™ PRO products to ensure our future needs are covered and that we have the laptops we need.” Thomas Vergouwen, dyrektor do spraw marketingu i relacji z klientami w Orange.
Zwróćcie uwagę, czego w tym cytacie nie ma. Nie ma słowa o sztucznej inteligencji ani o oszczędnościach na tokenach. To decyzja zakupowa o flocie służbowych komputerów, podjęta na podstawie wydajności i baterii. AMD zestawia ją z kalkulatorem tokenomiki, ale to dwie różne historie, które łączy głównie logo na obudowie.
Lubię takie narzędzia, bo zmuszają do policzenia czegoś, co zwykle kończy się na przeczuciu. Sam wielokrotnie widziałem firmy, które podpisywały umowę na AI bez jednej tabelki z kosztem miesięcznym. Kalkulator AMD wypełnia tę lukę i już za to należy mu się dobre słowo.
Ale nie zapominajmy, kto go zbudował. To narzędzie sprzedażowe, a nie niezależny audyt. Domyślne założenia dobrano tak, żeby zakup sprzętu wypadał sensownie, a każdy suwak przesunięty w stronę większego zużycia tokenów pcha wynik w tę samą stronę. Pytanie, które zadałbym każdemu dyrektorowi finansowemu przed kliknięciem „policz”: czy wasi ludzie naprawdę przepuszczają przez modele miliony tokenów dziennie, czy raczej piszą maile i streszczają dokumenty? Bo między tymi scenariuszami leży cała różnica w wyniku.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Czego ten rachunek nie obejmuje
AMD uczciwie wypisuje wyłączenia, tylko drobnym drukiem na samym dole strony. Kalkulator pomija różnice w jakości modeli, licencje na oprogramowanie, koszty zarządzania IT, wysiłek migracyjny, podatki, koszty finansowania, transfer danych oraz rabaty wolumenowe dostawców chmury. Dorzućcie do tego rekrutację kogoś, kto tę lokalną infrastrukturę utrzyma.
Najważniejsza informacja siedzi jednak w przypisie technicznym. Przepustowość mierzono na modelu Qwen 3.6 35B A3B w kwantyzacji Q4 K M, przy oknie kontekstu 262 tysiące tokenów wypełnionym do 128 tysięcy, przez llama.cpp na Vulkanie. Czyli po jednej stronie równania stoi mocno skompresowany model o 35 miliardach parametrów, a po drugiej cennik Claude Opus i GPT 5.5. AMD samo zastrzega, że narzędzie nie uwzględnia wymagań wydajnościowych i że trzeba samodzielnie sprawdzić, czy wybrane modele lokalne im sprostają. To zdanie unieważnia połowę wykresu, jeśli firma potrzebuje jakości modelu z górnej półki.
Sprzęt drożeje szybciej, niż tanieją tokeny
Kalkulator zakłada zakup urządzeń w miesiącu pierwszym, a rok 2026 jest wyjątkowo złym momentem na zakup komputerów. IDC obniżyło prognozę globalnych dostaw pecetów o 11,3 procent względem 2025 roku, z 284,7 miliona do 252,53 miliona sztuk, przy jednoczesnym wzroście wartości rynku o 1,6 procent do 274 miliardów dolarów. Średnie ceny sprzedaży mają wzrosnąć o 17 procent i według IDC nie wrócą do poziomów z 2025 roku. Powodem są niedobory pamięci, które według analityków firmy utrzymają się głęboko w 2027 rok.
Do tego dochodzi cena wejścia. Platforma Ryzen AI Halo oparta na Ryzen AI Max+ 395 startowała w przedsprzedaży od czerwca 2026 roku z ceną bazową 3999 dolarów. Pomnóżcie to przez liczbę stanowisk i porównajcie z miesięcznym rachunkiem za API. Punkt wyjścia na zero przesuwa się wtedy znacznie dalej, niż sugeruje domyślny wykres.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Jak ten arkusz wygląda z polskiej perspektywy
Domyślna stawka za prąd w kalkulatorze to 15 centów za kilowatogodzinę. Przy kursie średnim NBP z 25 sierpnia 2026 roku wynoszącym 3,6894 złotego za dolara daje to około 55 groszy. Tymczasem całkowity koszt energii dla polskich firm w czerwcu 2026 roku mieścił się w przedziale od 0,95 do 1,18 złotego brutto za kilowatogodzinę, przy opłacie mocowej na poziomie 219,40 złotego za megawatogodzinę. Amerykańskie założenie jest więc mniej więcej dwukrotnie zaniżone względem naszych realiów, a energia to jedyny stały koszt operacyjny wariantu lokalnego. Kto liczy poważnie, musi ten parametr podmienić ręcznie.
Druga sprawa to skala rynku. Według danych GUS przywołanych przez Polski Instytut Ekonomiczny w 2025 roku technologie oparte na sztucznej inteligencji stosowało 8,7 procent dużych, średnich i małych firm, wobec 5,9 procent rok wcześniej, przy czym wśród dużych przedsiębiorstw odsetek ten sięgnął 42 procent, wśród średnich 15,6 procent, a wśród małych 6,1 procent. Grupa docelowa kalkulatora nad Wisłą jest zatem wąska, ale rośnie szybko i skupia się dokładnie tam, gdzie floty liczy się w tysiącach sztuk, czyli w bankach, telekomach i centrach usług wspólnych.
Argument, który w Polsce sprzedaje lokalną AI lepiej niż oszczędności, to zresztą nie koszt, tylko dane. Firma przetwarzająca dokumenty kadrowe albo dokumentację medyczną na własnym laptopie ma zupełnie inną rozmowę z inspektorem ochrony danych niż firma wysyłająca te same pliki do amerykańskiego API. Od 11 sierpnia 2026 roku obowiązuje polska ustawa o systemach sztucznej inteligencji, a AI Act nakłada obowiązki dokumentacyjne niezależnie od tego, gdzie fizycznie liczy się model. Kalkulator AMD tego wątku nie dotyka wcale, choć dla części polskich firm to on przesądzi o wyborze, a nie wykres kosztów.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz materiału prasowego AMD CEE przesłanego do redakcji, a także Kalkulatora Tokenomiki AMD i studium przypadku Orange opublikowanego przez AMD z dnia 26.07.2026. Dane o rynku komputerów pochodzą z prognoz IDC oraz doniesień Tom’s Hardware i Windows Central, informacje o platformie Ryzen AI Halo z serwisu ITReseller, a dane o cenach energii dla firm z serwisu OnMedia. Statystyki wykorzystania sztucznej inteligencji w polskich przedsiębiorstwach pochodzą z GUS w opracowaniu Polskiego Instytutu Ekonomicznego, cytowanego przez WNP. Kurs USD/PLN za tabelą NBP. Cytat Thomasa Vergouwena został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym AMD. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych danych o kosztach lokalnego uruchamiania modeli językowych.
