Il panorama dei data center sta vivendo una trasformazione radicale grazie all’AI. Da un lato, i progressi in materia di governance and observability stanno semplificando le operation e rendendo l’on-premise/private cloud una valida alternativa al cloud pubblico, dall’altro lato, nuove architetture e sistemi stanno dando vita a data center e supercomputer incentrati sull’AI o a cluster di GPU, che progressivamente stanno sostituendo le strutture in passato denominate HPC (High Performance Computing).
Questo cambiamento sta aprendo nuove opportunità non solo per nuovi costruttori di tecnologia, ma anche per nuovi operatori, come neocloud o AI operator. I data center per l’intelligenza artificiale registrano dunque un trend che rende queste infrastrutture sempre più accessibili a una più ampia gamma di utenti.
Infatti, se in passato l’accesso a risorse computazionali avanzate (HPC) era limitato a grandi attori del settore, oggi il cloud computing e l’adozione di tecnologie come i cluster GPU stanno abbattendo le vecchie barriere, consentendo alle piccole e medie imprese di beneficiare della potenza di calcolo necessaria per lo sviluppo di applicazioni LLM/AI. Tuttavia, il costo elevato e la complessità operativa di simili tecnologie resta un aspetto importante da considerare, che sta spingendo verso l’adozione di architetture aperte e standardizzate e la progressiva eliminazione delle reti proprietarie. In questo contesto, alcune iniziative europee stanno giocando un ruolo cruciale nel favorire l’innovazione e la competitività nel settore.
Democratizzazione dei data center per l’AI
Grazie all’avvento del cloud computing, l’accesso ai data center è diventato più democratico. Infatti, le risorse computazionali non devono più essere acquistate direttamente dalle aziende, ma possono essere noleggiate su richiesta da fornitori di cloud pubblici tradizionali o da nuovi fornitori di cloud specializzati in AI-as-a-Service (AIaaS). Questo vuol dire poter abbattere le barriere economiche e permettere anche alle piccole e medie imprese di sviluppare soluzioni AI senza dover sostenere l’onere della gestione diretta di infrastrutture complesse.
Cluster GPU: ottimizzazione delle prestazioni
L’AI moderna, in particolare il deep learning, richiede una grande potenza di calcolo e per questo le GPU, progettate per gestire calcoli paralleli su larga scala, sono diventate una componente fondamentale dei data center per AI. I cluster GPU, ovvero gruppi di unità grafiche collegate per lavorare in sinergia, riducono drasticamente il JCT (Job Completion Time), ottimizzando le prestazioni e migliorando l’efficienza.
Grazie ai cluster GPU, i tempi di addestramento dei modelli AI sono stati ridotti da settimane a giorni, favorendo una più rapida innovazione e consentendo alle aziende di rispondere più velocemente alle sfide del mercato. Tuttavia, nonostante i vantaggi in termini di prestazioni, il costo delle GPU rimane molto elevato. Per contrastare questo problema, molte aziende preferiscono iniziare sfruttando soluzioni basate su cloud, che permettono di affittare le risorse computazionali necessarie solo quando servono, senza dover sostenere, anche in questo caso, l’alto costo di acquisto delle GPU. Tuttavia, anche la realizzazione di piccoli cluster è possibile con un limitato investimento.
La spinta verso architetture standardizzate per i data center
Per risolvere il problema dei costi molto elevati necessari per l’acquisto delle tecnologie necessarie per il calcolo AI, come le GPU e l’infrastruttura di data center, la standardizzazione delle architetture è fondamentale: architetture aperte standardizzate riducono infatti i costi di implementazione e manutenzione, offrono maggiore interoperabilità e flessibilità e garantiscono la possibilità di ammortizzare l’investimento nel tempo.
Le reti proprietarie, che legano le aziende a specifici fornitori di hardware e software, stanno progressivamente cedendo il passo a soluzioni aperte e compatibili con diverse piattaforme. Questo cambiamento consentirà via via alle aziende di ogni dimensione di adottare soluzioni scalabili, che possono evolversi nel tempo in modo più semplice e a costi minori. Ecco dunque che gli ecosistemi aperti con architetture standardizzate stanno diventando sempre più comuni, contribuendo a rendere l’AI accessibile anche a chi non dispone di grandi budget.
Le iniziative europee: EuroHPC JU e le fabbriche di intelligenza artificiale
L’Unione Europea è molto attiva nella creazione di opportunità volte a rafforzare la competitività del vecchio continente nel settore dell’intelligenza artificiale. Una delle principali iniziative in questo campo è il programma Impresa comune europea per il calcolo ad alte prestazioni (European High Performance Computing Joint Undertaking – EuroHPC JU) che mira a sviluppare infrastrutture di supercalcolo per sostenere la ricerca e l’innovazione nell’ambito dell’AI. Nel quadro di questo programma, sta nascendo una fitta rete di AI factory, ossia centri di calcolo avanzato che fungono da hub per la ricerca e lo sviluppo di soluzioni innovative basate sull’intelligenza artificiale.
Le AI factory sono composte da supercomputer dedicati all’intelligenza artificiale e svolgono un ruolo chiave nello sviluppo di nuovi modelli open, riducendo in modo significativo i tempi di training. Ciò vuol dire maggiori benefici per il mercato, che potrà così accedere a un ventaglio più ampio di modelli su cui sviluppare le applicazioni basate su AI. Attenzione però perché non si tratta di semplici centri di elaborazione dati, ma di veri e propri luoghi di collaborazione tra istituti di ricerca, università, aziende e startup, il cui obiettivo comune è accelerare l’innovazione. Queste strutture offrono un accesso a risorse computazionali avanzate, riducendo i costi per le aziende che vogliono sperimentare soluzioni AI senza dover investire in infrastrutture proprie. Inoltre, la collaborazione tra vari attori favorisce lo scambio di conoscenze ed esperienze, accelerando lo sviluppo di nuove tecnologie.
Proprio nel contesto del programma EuroHPC JU, la Commissione Europea ha tra l’altro selezionato un progetto tutto italiano per realizzare le prime fabbriche di intelligenza artificiale, consolidando il ruolo dell’Italia come protagonista nello sviluppo dell’AI in Europa. L’iniziativa, che prende il nome di IT4LIA AI Factory, mette al centro la realizzazione di un supercomputer ottimizzato per l’AI presso il Tecnopolo di Bologna e mira a creare un ecosistema AI aperto, competitivo e integrato a livello europeo.
Grazie a iniziative come questa e ad altre politiche di finanziamento per il settore, l’Europa si sta proponendo come un polo strategico per lo sviluppo e l’adozione di tecnologie AI, con un impatto significativo sul futuro delle infrastrutture e sull’evoluzione dell’industria globale. Il che significa grandi opportunità di crescita anche per l’Italia in termini di presenza di infrastrutture strategiche per una digitalizzazione sempre più accelerata.
