Un nuovo report IDC: In che modo l'AI sta rimodellando le reti aziendali

Man mano che le organizzazioni spostano le iniziative di AI dalle fasi di test del cloud pubblico alle distribuzioni/implementazioni in produzione nei data center, si trovano ad affrontare nuove richieste di velocità, scala, resilienza e sicurezza.

Eppure le ultime ricerche di IDC mostrano che le reti odierne, spesso costruite su progetti legacy a tre livelli, faticano a soddisfare questi requisiti. Questa situazione espone le organizzazioni a complessità operativa, colli di bottiglia nelle prestazioni, carenza di competenze e aumento dei rischi per la sicurezza.

Le organizzazioni devono ripensare l'architettura di rete e le operazioni, e collaborare con un fornitore esperto per pianificare, progettare e costruire una piattaforma sicura e modernizzata che riduca il tempo di inattività, acceleri la distribuzione e riduca il rischio operativo.

I workload di AI si comportano diversamente dalle applicazioni tradizionali.

IDC evidenzia che l'AI dipende da un massiccio traffico est-ovest, da commutazioni ad alta velocità (400–800 GbE) e da percorsi prevedibili e a bassa latenza per supportare comunicazioni GPU-GPU e GPU-storage, fortemente accoppiate, requisiti che le architetture legacy non possono soddisfare.

IDC ritiene che, nel breve termine, i data center aziendali saranno un modello "ibrido" che utilizzerà una combinazione di architetture di rete tradizionali a tre livelli (front-end) e leaf-spine (AI fabric back-end). Questo modello ibrido supporta le esigenze di prestazioni dell'AI ma introduce anche complessità operativa, poiché i team devono gestire molteplici topologie di rete, maggiori richieste di energia e raffreddamento, e densi requisiti di cablaggio associati ai sistemi di AI.

L'esperienza dell'acquirente ha quattro risultati:

• Miglioramento delle prestazioni dell'AI e della velocità di addestramento grazie a percorsi di dati a bassa latenza
• Riduzione dei colli di bottiglia derivanti dai livelli di core e di aggregazione legacy
• Accelerazione del time-to-value per le iniziative di AI, garantendo che la rete tenga il passo
• Maggiore affidabilità durante l'addestramento del modello e l'inferenza

IBM TLS aiuta le organizzazioni a modernizzare con metodologie standardizzate, insight abilitati dall'AI e competenze multivendor per progettare e distribuire architetture di rete ibride. TLS riduce il rischio consentendo alle reti di supportare workload di AI su larga scala e mitiga ulteriormente configurazioni errate e tempi di inattività non pianificati.

IBM TLS lavora anche a stretto contatto con i principali provider di rete come Cisco e Juniper. Combina la sua strategia di supporto ai data center con la forza del portfolio IBM per garantire l'Integrazione e il supporto tra ambienti di rete eterogenei. Questo approccio aiuta i clienti ad accelerare la modernizzazione con tecnologie OEM affidabili.

IDC identifica la prontezza operativa, il livello di sicurezza e la carenza di competenze come principali ostacoli all'adozione di AI in tutta la rete. Con l'espansione dei workload di AI, i dati si spostano in più ambienti, come data center, interconnect, edge e multicloud, ampliando la superficie di attacco e aumentando la necessità di una progettazione di rete basata sulla sicurezza.

Allo stesso tempo, i team NetOps devono operare ambienti ibridi con nuovi strumenti, processi e framework di automazione come AIOps o infrastructure-as-code. Senza questa prontezza, le organizzazioni rischiano configurazioni errate, tempi di risoluzione degli incidenti più lunghi e un carico operativo più elevato.

L'esperienza dell'acquirente cinque risultati

• Riduzione dei tempi di inattività e delle penalità SLA attraverso insight proattivi e predittivi
• Riduzione dei rischi operativi e di sicurezza grazie ad architetture rinforzate e gestite in base al ciclo di vita
• Cicli di implementazione più rapidi con automazione, processi ripetibili e nuovi runbook
• Maggiore efficienza operativa grazie a una visibilità unificata tra gli ecosistemi multivendor
• Velocità di innovazione migliorata spostando i team da attività reattive a lavori strategici

IBM TLS fornisce:

• Supporto di rete e sicurezza multivendor tramite un unico punto di contatto
• Mitigazione del rischio basata sul ciclo di vita, inclusi patch proattive e insight sulle vulnerabilità
• Servizi di sicurezza, inclusi l'implementazione e il supporto dei firewall di nuova generazione (NGFW)
• Modernizzazione di SD-WAN, SDN e rete aziendali per migliorare prestazioni e resilienza
• Logistica globale e ingegneria sul campo per mantenere tempi di attività e continuità operativa

Questa combinazione di AI, automazione e competenze umane consente ai clienti di creare reti resilienti e sicure in ambienti di data center.

L'adozione dell'AI sta accelerando, imponendo nuove richieste alle reti aziendali. Le architetture tradizionali non possono sostenere il volume, la velocità e la sicurezza dei workload AI moderni.

Secondo lo studio IDC, "Le organizzazioni dovranno ripensare la progettazione della rete dei data center per supportare i workload AI. Questo cambiamento richiederà la migrazione dai tradizionali progetti a tre livelli alla distribuzione di architetture modernizzate spine-leaf, che possano supportare gli elevati volumi di dati necessari per l'addestramento, la messa a punto e l'inferenza. Inoltre, le organizzazioni devono valutare attentamente i nuovi switch ad alta velocità che entrano nel mercato (400-800 GbE)."

IBM Technology Lifecycle Services è pronta ad aiutarti a navigare in questa transizione verso l'AI, fornendo un data center resiliente basato sull'AI, dall'automazione e dalle competenze umane. Questo approccio ti permette di concentrarti sulla crescita dell'azienda e sul raggiungimento di risultati misurabili.

IBM è stata riconosciuta come leader nell'IDC MarketScape: Worldwide Hardware Support Services 2025 Vendor Assessment (#US53830325, ottobre 2025). Questo risultato sottolinea le nostre funzionalità globali, la scala e le metodologie comprovate per supportare infrastrutture complesse e mission-critiche.

Consulta la guida completa di IDC su come l'AI sta rimodellando la progettazione, le operazioni e la sicurezza delle reti.

Scarica il riepilogo esecutivo IDC: L'impatto dei workload di AI sulle reti e sulle loro operazioni