Nutanix e ChronoScale hanno annunciato una partnership strategica per integrare infrastrutture cloud, capacità GPU e servizi di intelligenza artificiale, con l’obiettivo di semplificare l’adozione dell’AI agentica nelle imprese e ridurre la complessità necessaria per portare i workload dalla sperimentazione agli ambienti di produzione.
L’accordo prevede l’integrazione delle rispettive piattaforme e comprende servizi GPU-as-a-Service, token di inferenza prepagati, infrastrutture AI installabili direttamente nei data center aziendali e strumenti per orchestrare workload distribuiti tra ambienti on-premise e risorse cloud.
Nutanix entra nell’infrastruttura AI di ChronoScale
Uno degli elementi centrali della collaborazione riguarda l’utilizzo delle tecnologie Nutanix all’interno della piattaforma infrastrutturale di ChronoScale.
ChronoScale prevede di adottare il software Nutanix per gestire diversi componenti dell’ambiente operativo, tra cui onboarding dei clienti, multi-tenancy, automazione dei servizi, virtualizzazione e Kubernetes gestito.
L’obiettivo è creare un livello infrastrutturale in grado di supportare servizi di elaborazione accelerata e applicazioni AI senza costringere le aziende a integrare autonomamente componenti provenienti da diversi fornitori.
Nutanix metterà inoltre a disposizione le proprie tecnologie dedicate all’intelligenza artificiale agentica. Tra queste rientrano le soluzioni progettate per orchestrare modelli, agenti e servizi di inferenza all’interno di infrastrutture enterprise.
Le due aziende intendono anche realizzare ambienti dimostrativi e proof-of-concept condivisi, destinati a consentire alle imprese di sperimentare i workload prima dell’implementazione in produzione.
GPU-as-a-Service per estendere la capacità dei data center
La partnership punta anche ad affrontare uno dei principali problemi infrastrutturali legati all’AI generativa: la disponibilità di capacità GPU.
ChronoScale metterà a disposizione dei clienti Nutanix il proprio servizio GPU-as-a-Service, attraverso il quale le aziende potranno prenotare capacità di elaborazione accelerata dedicata per workload caratterizzati da richieste prevedibili.
Il modello consente di estendere virtualmente le capacità del data center aziendale senza dover necessariamente acquistare e installare internamente nuovi acceleratori.
Questo approccio può risultare particolarmente rilevante per applicazioni come training, fine-tuning, inferenza su larga scala o sviluppo di sistemi agentici che richiedono risorse computazionali elevate solo in determinati periodi.
Token Factory per acquistare capacità di inferenza
Accanto al servizio GPUaaS, ChronoScale metterà a disposizione anche Token Factory, un sistema basato su token di inferenza prepagati.
Le aziende potranno acquistare anticipatamente capacità di inferenza utilizzabile con modelli open source, evitando di dimensionare l’infrastruttura sulla base dei picchi massimi di domanda.
Il modello è pensato soprattutto per gestire workload variabili, attività sperimentali o aumenti improvvisi delle richieste di elaborazione.
La capacità fornita da ChronoScale dovrebbe essere integrata con gli strumenti AI enterprise di Nutanix, tra cui Agent Gateway e Private Inferencing.
Il risultato previsto è un control plane unificato in grado di gestire workload distribuiti tra infrastruttura locale e risorse computazionali esterne.
ChronoScale Foundry arriva nei data center aziendali
Un’altra componente della partnership riguarda ChronoScale Foundry, la piattaforma dell’azienda dedicata allo sviluppo e alla gestione di applicazioni e agenti AI.
Nutanix consentirà di distribuire Foundry direttamente negli ambienti dei clienti, creando una configurazione nella quale agenti, dati aziendali e stato dei workload rimangono all’interno dell’infrastruttura dell’organizzazione.
L’approccio punta a rispondere alle esigenze delle aziende che devono mantenere il controllo su dati sensibili, proprietà intellettuale e processi aziendali utilizzati dai sistemi di intelligenza artificiale.
ChronoScale Foundry potrà essere distribuita attraverso il Nutanix Kubernetes Platform Catalog, integrandosi quindi con gli ambienti Kubernetes gestiti attraverso l’infrastruttura Nutanix.
La soluzione punta così a creare una piattaforma locale per sviluppare, eseguire e amministrare workload agentici senza trasferire necessariamente dati e applicazioni verso infrastrutture AI pubbliche.
AI sovrana e controllo dei dati
Il tema della sovranità dei dati rappresenta uno degli elementi centrali dell’accordo.
Sempre più aziende stanno infatti cercando architetture nelle quali modelli AI e applicazioni possano utilizzare risorse cloud o GPU esterne mantenendo però dati sensibili e componenti strategici all’interno del proprio perimetro infrastrutturale.
La combinazione delle tecnologie Nutanix con i servizi ChronoScale mira a costruire un ambiente ibrido nel quale le aziende possano spostare capacità computazionale senza dover necessariamente spostare anche i dati.
Questo modello può essere particolarmente rilevante nei settori regolamentati o nelle organizzazioni che gestiscono informazioni riservate, proprietà intellettuale o dataset sottoposti a requisiti specifici di governance.
Uno stack basato anche sulle tecnologie NVIDIA
La collaborazione tra Nutanix e ChronoScale si inserisce inoltre nelle rispettive relazioni tecnologiche con NVIDIA.
ChronoScale opera come NVIDIA Cloud Partner e sviluppa infrastrutture di calcolo accelerato basate su architetture validate dal produttore di GPU.
Nutanix è invece partner tecnologico e ISV NVIDIA e dispone di soluzioni software validate per la gestione di infrastrutture destinate a workload AI.
ChronoScale prevede di implementare sistemi NVIDIA HGX B300 collegati tramite networking NVIDIA Spectrum-X, utilizzando inoltre la piattaforma NVIDIA AI Enterprise.
Lo stack comprenderà anche tecnologie software come NVIDIA NIM, dedicate alla distribuzione di microservizi di inferenza, e NVIDIA NeMo, utilizzata per lo sviluppo, la personalizzazione e la gestione di modelli di intelligenza artificiale.
L’obiettivo è predisporre ambienti infrastrutturali già configurati per il deployment di applicazioni AI enterprise.
Dalla sperimentazione alla produzione
La partnership cerca soprattutto di ridurre la distanza che ancora separa molti progetti AI sperimentali dalle implementazioni operative.
Nelle architetture di intelligenza artificiale enterprise devono infatti essere coordinati numerosi livelli: GPU, networking ad alta velocità, orchestrazione Kubernetes, modelli, servizi di inferenza, sicurezza, gestione dei dati e strumenti di osservabilità.
Nutanix e ChronoScale intendono proporre un’infrastruttura maggiormente integrata, cercando di ridurre il numero di componenti che i team IT devono configurare e amministrare separatamente.
“La prossima fase dell’AI consiste nel rendere le infrastrutture di livello enterprise più semplici da utilizzare e più rapide da implementare. Questa partnership con Nutanix riunisce due competenze complementari – la consolidata piattaforma cloud di Nutanix e le capacità di elaborazione accelerata, i servizi AI e l’Enterprise AI Foundry di ChronoScale – offrendo ai clienti un percorso più rapido e sovrano verso l’AI in produzione”, ha dichiarato Cenly Chen, Chief Executive Officer di ChronoScale.
Secondo Tarkan Maner, President and Chief Commercial Officer di Nutanix, “le aziende sono alla ricerca di un modo più semplice per implementare l’AI su larga scala. ChronoScale sta sviluppando una piattaforma globale di infrastruttura AI progettata per rispondere alle esigenze dei moderni workload AI. Insieme aiuteremo le aziende ad accelerare la propria trasformazione AI combinando un’infrastruttura ad alte prestazioni con la semplicità operativa, la flessibilità e la sicurezza offerte da Nutanix”.
Una collaborazione anche commerciale
L’accordo non riguarda esclusivamente l’integrazione tecnologica.
Nutanix e ChronoScale prevedono infatti attività congiunte di go-to-market, marketing, sales enablement, sviluppo delle soluzioni e coinvolgimento dei clienti.
Le due aziende intendono rivolgersi in particolare alle organizzazioni Global 2000 e alle imprese che stanno valutando infrastrutture AI scalabili, servizi di AI sovrana e workload agentici.
Gli ambienti dimostrativi e i proof-of-concept dovrebbero essere utilizzati anche come strumento commerciale per consentire ai clienti di valutare le configurazioni prima dell’adozione.
La partnership dovrà essere formalizzata attraverso uno o più accordi definitivi e punta a creare un modello infrastrutturale nel quale le aziende possano combinare risorse AI on-premise, capacità GPU esterna e servizi di inferenza mantenendo una gestione centralizzata dell’ambiente.
