(PRIMANOTIZIE) Con il passaggio dell’intelligenza artificiale dalla fase di sperimentazione alla produzione, Vertiv sottolinea l’importanza di scelte infrastrutturali strategiche per garantire scalabilità, controllo dei costi, governance e resilienza. Martin Olsen, Vice President of Segment Strategy and Deployment di Vertiv, individua tre indicazioni fondamentali per superare i progetti pilota senza limitare la crescita aziendale.
La prima decisione riguarda la scelta del luogo di esecuzione dell’AI, che deve dipendere dal tipo di carico di lavoro. Olsen evidenzia come la dicotomia cloud versus infrastruttura on-premise sia riduttiva, proponendo un modello ibrido che combini diverse soluzioni in base a prestazioni, sicurezza, latenza e requisiti operativi specifici.
Il secondo punto riguarda l’economia dei token, ovvero i costi di esecuzione dei modelli AI, che possono crescere rapidamente. Le aziende devono acquisire trasparenza rispetto ai consumi e valutare il valore generato per ogni token utilizzato. Questo porta ad adottare strategie infrastrutturali dinamiche che bilancino cloud e infrastrutture private in funzione della stabilità, sicurezza e latenza dell’utilizzo.
Infine, Olsen descrive la necessità di riconvertire le infrastrutture esistenti, spesso progettate per CPU a densità minore, per supportare la produzione AI basata su GPU ad alte prestazioni. Questo richiede una revisione completa di energia, raffreddamento, rete e competenze operative, oltre alla collaborazione tra diversi partner specializzati per coordinare l’intera catena del valore.
Vertiv sottolinea che il successo nello scalare l’AI sta anche nella gestione efficace delle interfacce tra strategia, tecnologia e infrastrutture, anticipando punti critici e coordinando partner. Anticipare eventuali colli di bottiglia consente di trasformare la sperimentazione in una produzione scalabile, efficiente e resiliente. (PRIMANOTIZIE)
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