L’intelligenza artificiale sta spingendo le aziende a ripensare profondamente il modo in cui raccolgono, gestiscono e valorizzano i dati. Se negli ultimi anni l’attenzione si è concentrata soprattutto sui modelli e sulla potenza di calcolo, oggi emerge con sempre maggiore evidenza un’altra sfida: rendere i dati aziendali realmente pronti per essere utilizzati dall’AI.
È in questo contesto che Everpure ha annunciato Data Stream, una nuova funzionalità presentata durante Pure Accelerate e progettata per integrare capacità avanzate di intelligenza artificiale direttamente nei repository aziendali esistenti. L’obiettivo è ridurre drasticamente i tempi necessari per trasformare dati grezzi in informazioni utilizzabili da agenti AI, sistemi di ricerca semantica e piattaforme di analisi di contenuti non strutturati.
Il problema non è più l’AI, ma la qualità dei dati
L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende si scontra spesso con un ostacolo meno visibile rispetto alla scelta del modello o dell’infrastruttura hardware: la preparazione dei dati.
Le informazioni aziendali sono generalmente distribuite tra applicazioni SaaS, sistemi on-premises, database legacy e ambienti mainframe. Questa frammentazione rende complessa l’integrazione delle informazioni e rallenta l’implementazione di progetti AI affidabili e sicuri.
Secondo una ricerca globale commissionata a IDC, il 94% dei responsabili IT considera la qualità dei dati il fattore più importante per il successo dell’intelligenza artificiale. Un dato che evidenzia come la vera sfida non sia più soltanto addestrare modelli avanzati, ma garantire che possano accedere a informazioni corrette, aggiornate e governate.
Everpure Data Stream accelera il percorso verso l’AI
La nuova soluzione punta a eliminare molti dei passaggi manuali che caratterizzano oggi la preparazione dei dati.
Everpure Data Stream consente infatti di trasformare dati non strutturati in input utilizzabili dai sistemi AI attraverso una pipeline accelerata da GPU che copre l’intero percorso, dall’acquisizione fino all’inferenza.
Secondo l’azienda, questo approccio permette di ridurre attività che spesso richiedono mesi a pochi minuti, semplificando la realizzazione di applicazioni AI in produzione e mantenendo al tempo stesso elevati standard di sicurezza e governance.
Robert Lee, Chief Technology Officer di Everpure, sottolinea come la capacità di adattamento rappresenti oggi il principale fattore competitivo nel mercato dell’intelligenza artificiale.
“Stiamo attraversando un enorme super-ciclo di investimenti di capitale a favore della AI nel quale l’elemento che distingue le aziende vincenti da quelle che scompaiono è la capacità di adattamento. Un’architettura di AI vincente richiede una piattaforma unificata che consenta alle aziende di partire su piccola scala con casi d’uso immediati e di scalare in modo fluido fino a raggiungere una capacità di exabyte.”
Data Intelligence mappa e contestualizza le informazioni
A supporto della nuova strategia AI-ready entra in gioco anche Everpure Data Intelligence, evoluzione della precedente piattaforma 1touch.
La soluzione individua, classifica e contestualizza le informazioni aziendali direttamente alla fonte, costruendo una sorta di grafo delle relazioni tra i dati. Questo livello di conoscenza viene poi reso disponibile attraverso API e Model Context Protocol (MCP), fornendo ai modelli AI informazioni contestualizzate e più pertinenti.
L’aspetto interessante è che sicurezza e governance vengono applicate direttamente sui flussi informativi, attraverso controlli di accesso granulari che permettono di mantenere conformità e protezione dei dati anche quando vengono utilizzati da agenti AI autonomi.
NVIDIA al centro della strategia infrastrutturale
La piattaforma è stata sviluppata in stretta integrazione con l’ecosistema NVIDIA.
Everpure Data Stream si basa infatti sul progetto di riferimento NVIDIA AI Data Platform, con l’obiettivo di creare un percorso diretto tra dati aziendali e workload di intelligenza artificiale.
Jason Hardy, Vice President of Storage Technology di NVIDIA, evidenzia come la nuova generazione di AI factory richieda una connessione sempre più stretta tra dati governati e infrastrutture accelerate.
“La creazione della prossima generazione di fabbriche di AI richiede un’architettura dati che colleghi senza soluzione di continuità i dati aziendali sicuri e governati con l’elaborazione accelerata. L’integrazione di Everpure con NVIDIA AI Data Platform fornisce le basi infrastrutturali di cui le organizzazioni hanno bisogno per passare dalla sperimentazione dell’IA all’intelligenza a pieno regime.”
La collaborazione si estende inoltre allo sviluppo di nuove architetture basate su NVIDIA STX, Vera e BlueField-4 STX, con l’obiettivo di avvicinare elaborazione, sicurezza e servizi dati direttamente ai repository aziendali.
Storage e AI convergono in un’unica piattaforma
Uno dei messaggi più chiari emersi dall’annuncio riguarda il superamento della tradizionale separazione tra infrastrutture di storage e workload AI.
Everpure propone una piattaforma unificata in cui FlashBlade gestisce la componente storage ad alte prestazioni, mentre tecnologie come KV Cache Accelerator ottimizzano l’efficienza dell’inferenza riducendo le latenze.
L’architettura Evergreen consente inoltre di crescere progressivamente, partendo da configurazioni più contenute fino ad arrivare a infrastrutture destinate alle grandi AI factory alimentate da migliaia di GPU.
Secondo Sabur Mian, CEO e fondatore di STN, l’eliminazione dei colli di bottiglia nello storage può tradursi in incrementi prestazionali superiori al 20% nei workload AI su larga scala.
Verso infrastrutture realmente AI-native
L’annuncio di Data Stream riflette una tendenza sempre più evidente nel mercato enterprise: il focus si sta spostando dalla semplice disponibilità di modelli AI alla costruzione di infrastrutture capaci di alimentare questi modelli con dati affidabili, aggiornati e governati.
In quest’ottica, il concetto di “AI-ready data” diventa un elemento strategico tanto quanto la disponibilità di GPU o la scelta del modello linguistico. Le aziende che riusciranno a integrare efficacemente dati, governance, sicurezza e capacità di elaborazione potranno accelerare il passaggio dalla sperimentazione all’adozione operativa dell’intelligenza artificiale, riducendo tempi, costi e complessità progettuale.
