Hewlett Packard Enterprise (HPE) ha presentato un’importante evoluzione della propria offerta di AI factory, sviluppata insieme a NVIDIA e destinata a governi, settori regolamentati e grandi imprese. L’obiettivo è accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale garantendo sicurezza, sovranità dei dati e controllo locale delle informazioni. La collaborazione tra le due società punta a superare i limiti attuali di frammentazione strategica e silos informativi, che ostacolano la piena integrazione dell’AI nei processi aziendali e istituzionali.
Le innovazioni introdotte da HPE con tecnologia NVIDIA
La nuova versione di HPE Private Cloud AI introduce server ProLiant Compute DL380a Gen12 equipaggiati con GPU RTX PRO 6000 “Blackwell Server Edition” di NVIDIA, progettate per offrire un rapporto prezzo/prestazioni tre volte superiore rispetto alle precedenti soluzioni H100 in FP8. Si tratta di una piattaforma end-to-end che combina potenza computazionale, data governance e sicurezza fisica, pensata per ambienti ad alta riservatezza come enti pubblici, sanità, finanza e infrastrutture critiche.
Oltre all’hardware, HPE e NVIDIA propongono un modello “chiavi in mano” per realizzare ambienti AI privati, ibridi o completamente on-premise, con un data layer unificato, GPU accelerate e infrastrutture air-gapped in grado di operare in totale isolamento dai sistemi esterni. L’integrazione nativa tra calcolo, rete e storage consente un approccio realmente data-centric: il nuovo “unified data layer” supporta connessioni RDMA (Remote Direct Memory Access) tra GPU e storage, e introduce funzionalità di governance automatizzata basate su agenti IA secondo il Model Context Protocol (MCP), capace di federare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
Vantaggi e implicazioni per l’adozione dell’AI
Con questa strategia, HPE mira a ridurre il divario tra prototipazione e produzione, offrendo un’infrastruttura ottimizzata che accelera il “time-to-value” e semplifica l’orchestrazione di modelli generativi e agentici. Il target principale resta la pubblica amministrazione e i settori regolamentati, che richiedono standard elevati di sicurezza, tracciabilità e conformità normativa. In tali contesti, l’esecuzione di modelli AI in ambienti air-gapped rappresenta un vantaggio significativo rispetto alle soluzioni basate su cloud pubblici, spesso limitate da vincoli giurisdizionali o dalla gestione condivisa dei dati.
Parallelamente, la promessa di prestazioni superiori e di una gestione unificata dei flussi informativi risponde a un problema reale: HPE stima che circa il 60% delle organizzazioni disponga di strategie AI frammentate e incapaci di valorizzare appieno i dati disponibili. L’approccio integrato, supportato da NVIDIA, intende invece favorire la nascita di infrastrutture “intelligenti”, dove modelli, agenti e dataset cooperano all’interno di un perimetro controllato e scalabile.
HPE e NVIDIA: le incognite e le sfide operative
Resta tuttavia complessa la natura del progetto. Nonostante la promessa di deployment rapido, la soluzione richiede competenze avanzate e un budget consistente: GPU di fascia alta, storage specializzato e sistemi di raffreddamento dedicati incidono fortemente sui costi di adozione. A questo si aggiunge una dipendenza strutturale dall’ecosistema HPE-NVIDIA, che potrebbe limitare la flessibilità tecnologica delle organizzazioni nel medio periodo.
Anche sul fronte pubblico permangono ostacoli: i processi di gara, la burocrazia e le diverse normative di sicurezza possono rallentare l’implementazione, mentre nel mondo enterprise la concorrenza con i grandi cloud provider (AWS, Microsoft, Google) resta aperta. Le promesse di efficienza e sovranità dovranno quindi essere confermate da progetti reali e benchmark indipendenti, in grado di validare le prestazioni e il ritorno sull’investimento dichiarati.
Prospettive per l’Italia e l’Europa
Nel contesto europeo, e in particolare in Italia, il tema della sovranità digitale è oggi centrale. Le pubbliche amministrazioni e le imprese di servizi regolamentati affrontano la necessità di localizzare i dati e garantire la conformità al GDPR, mentre cresce la domanda di infrastrutture ibride capaci di integrare AI e automazione in modo sicuro. L’approccio congiunto di HPE e NVIDIA potrebbe quindi trovare terreno fertile, a patto che venga supportato da una rete di partner locali, da offerte modulari e da un modello economico sostenibile per le medie organizzazioni. Se davvero le AI factory riusciranno a unire potenza di calcolo, governance e sicurezza, rappresenteranno una delle evoluzioni più concrete verso un’intelligenza artificiale sovrana e responsabile.
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