21/05/2025
L'AI ridisegna le infrastrutture digitali: le 4 tendenze chiave
Equinix: l'accelerazione dell'intelligenza artificiale impone cambiamenti radicali nelle fondamenta digitali globali
L'AI è una forza trasformatrice che sta già rivoluzionando settori interi. La sua adozione accelerata richiede infrastrutture digitali potentissime, con capacità di calcolo, archiviazione e connettività senza precedenti. Equinix, leader nelle infrastrutture digitali, evidenzia come questo cambiamento stia ridefinendo le tendenze nei data center.
Secondo Equinix, quattro aree principali stanno subendo un impatto significativo per supportare al meglio i modelli di AI: il riequilibrio del cloud, la governance dei dati, l'osservabilità e la gestione delle fonti di energia. Queste tendenze sono cruciali per costruire basi solide per il futuro dell'AI.
La sperimentazione dell'AI generativa nel cloud pubblico ha mostrato la necessità di riposizionare le risorse. Molte aziende spostano carichi di lavoro verso infrastrutture locali o data center in colocation. Un report IDC di giugno 2024 indica che circa l'80% degli intervistati prevede di riportare risorse IT in sede nei prossimi dodici mesi. Questa strategia, nota come cloud rebalancing o cloud repatriation, mira a collocare i carichi AI critici dove offrono il miglior mix di prestazioni e costi. Altri motivi includono l'addestramento di modelli su dati proprietari, il mantenimento del controllo sui dati distribuiti, la conoscenza precisa dell'origine e della posizione dei dati, il rispetto delle normative sulla sovranità e privacy locali, il trasferimento fluido dei dati tra storage e workload su cloud diversi, e il mantenimento di un nucleo dati centrale per spostare specifici dati dove servono.
Modelli AI efficaci dipendono da dati di alta qualità. È fondamentale per le aziende sapere esattamente quali dati possiedono, come sono organizzati, la loro provenienza e i potenziali rischi normativi o di privacy. La governance dei dati supporta tutte le attività di gestione, inclusa privacy, conformità e qualità. Nonostante la sua importanza, molte aziende mancano ancora di politiche strutturate. Il report State of AI di McKinsey ha rilevato che il 70% degli intervistati ha incontrato difficoltà nella gestione dei dati, in particolare nella definizione di processi di governance e nell'integrazione dei dati per i modelli AI. Formalizzare questi processi diventerà essenziale per garantire la privacy, evitare sanzioni e massimizzare il valore degli investimenti in AI.
L'aumento delle interfacce con partner esterni come fornitori di servizi cloud e SaaS espande il profilo di rischio per gli attacchi informatici. Comprendere come proteggere le reti diventa più critico che mai in questo scenario complesso. L'osservabilità è vitale per monitorare l'intero panorama. Le aziende devono combinare il controllo del loro patrimonio tecnologico con strumenti di osservabilità che offrano una copertura completa delle minacce. Questo permette di individuare gli attacchi in anticipo e prevedere aree di maggiore esposizione. La collaborazione tra settore e l'adozione di best practice rafforzeranno ulteriormente la protezione.
L'addestramento dei modelli AI consuma enormi quantità di energia. Ad esempio, una risposta di ChatGPT può richiedere fino a dieci volte l'elettricità di una ricerca su Google. Questa crescente domanda energetica richiede una stretta collaborazione tra industria, governi e comunità. L'obiettivo è integrare nuove fonti energetiche più efficienti, come l'idrogeno e il nucleare, e accelerare lo sviluppo di infrastrutture elettriche e data center in aree con risorse e disponibilità a investire e creare posti di lavoro. L'espansione delle infrastrutture di data center ad alte prestazioni è una priorità non solo per l'AI, ma per l'economia globale. Entro il 2027, 8,75 trilioni di dollari dell'economia mondiale dipenderanno direttamente dai data center.
