Cos'è l'infrastruttura AI?

Questa tecnologia fa parte di uno stack di AI, che include anche i framework, gli strumenti e i servizi che supportano la costruzione e l'esecuzione di soluzioni AI durante l'intero ciclo di vita dell'AI. La giusta infrastruttura di AI consente agli sviluppatori di creare e distribuire in modo efficace applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning (ML) come agenti virtuali, riconoscimento facciale e vocale e visione artificiale.

L'infrastruttura di AI è diventata inoltre cruciale per le organizzazioni che vogliono adottare e scalare l'agentic AI, l'AI generativa (gen AI), l'AI per le operazioni IT (AIOps) e altri casi d'uso dell'AI su larga scala. Uno studio di Statista mostra che la spesa globale per infrastrutture di AI arriverà quasi a triplicare entro il 2029. Si prevede che il mercato crescerà da 334 miliardi di dollari nel 2025 a oltre 900 miliardi di dollari entro il 2029.¹

L'infrastruttura di AI continua ad evolversi insieme all'ecosistema AI end-to-end in rapida espansione. Ad esempio, le organizzazioni si affidano a un approccio ibrido, combinando la scalabilità dei servizi cloud service per l'addestramento con infrastrutture on-premise per un'inferenza AI affidabile ad alto volume.

In ambienti on-premise e privati di data center, gli acceleratori di AI integrati su mainframe come IBM Z stanno aiutando a velocizzare la produttività degli sviluppatori e gli obiettivi di modernizzazione. Questa esigenza è particolarmente importante per settori come la finanza e le assicurazioni, dove regolamenti severi spesso impongono dove i dati possono essere memorizzati e processati.

Alla fine delle impostazioni dell'infrastruttura ibrida distribuita, l'edge AI consente i modelli AI di funzionare su dispositivi locali come fotocamere e sensori. Questo approccio consente alle organizzazioni di generare insight immediati senza dipendere dall'infrastruttura cloud per l'elaborazione.

L'agentic AI sta anche trasformando il panorama dell'infrastruttura di AI. A differenza degli strumenti di AI tradizionali che rispondono a singole query, questi sistemi di AI autonomi sono in grado di ragionare, pianificare e agire. In un contesto aziendale, l'agentic AI supporta workflow complessi e a più fasi, dando priorità alla sicurezza, alla conformità e al processo decisionale in tempo reale. 

La governance dei dati e la sovranità dei dati sono le principali preoccupazioni in questi giorni, poiché i volumi di dati creati dall'AI proliferano da molte fonti eterogenee. Di conseguenza, le organizzazioni stanno personalizzando la loro infrastruttura AI per raggiungere gli obiettivi di sovranità dell'AI, permettendo loro di controllare direttamente i modelli AI, garantendo indipendenza organizzativa, sicurezza e conformità.

In uno studio dell'IBM Institute of Business Value (IBV), i partecipanti prevedono che gli investimenti nell'AI cresceranno di circa il 150% da qui al 2030. Allo stesso tempo, il 68% dei dirigenti intervistati teme che le proprie iniziative di AI falliranno a causa della mancanza di integrazione con le attività del core business.  

Lo stesso studio rivela che il 57% dei leader aziendali intervistati crede che il loro vantaggio competitivo derivi principalmente dalla sofisticazione dei modelli AI. A tal fine, un'infrastruttura AI sicura e costruita ad hoc è diventata essenziale, dato che il ruolo dell'AI nelle aziende continua a crescere.

Le aziende di tutte le dimensioni e in un'ampia gamma di settori dipendono dall'infrastruttura AI per poter trasformare in realtà le proprie ambizioni nel campo dell'AI. Prima di approfondire le infrastrutture di AI e il suo funzionamento, vale la pena esaminare alcune tecnologie fondamentali: intelligenza artificiale, machine learning (ML) e deep learning.

L'AI è una tecnologia che consente ai computer di simulare il modo in cui gli esseri umani pensano e risolvono i problemi.Quando combinata con altre tecnologie come internet, sensori e robotica, l'AI può svolgere compiti che tipicamente richiedono un input umano, come la guida di un veicolo, la risposta a domande o la fornitura di informazioni da grandi volumi di dati.

Molte delle applicazioni più diffuse dell'AI si basano su modelli di machine learning, un'area che si concentra specificamente su dati e algoritmi.

L'ML è una branca dell'AI che utilizza dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, migliorando l'accuratezza delle risposte generate nel corso tempo. L'ML si basa su alcuni processi principali:

• Un processo decisionale per fare una previsione o classificare informazioni
• Una funzione di errore che valuta l'accuratezza del suo lavoro
• Un processo di ottimizzazione del modello che riduce le discrepanze tra esempi noti e stime del modello

Un algoritmo di ML ripete questo processo di "valutazione e ottimizzazione" fino a quando non viene raggiunta una soglia di precisione definita per il modello.

Il deep learning, un sottoinsieme dell'ML, costituisce la base per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e altre applicazioni di AI generativa.

Consiste in reti neurali multilivello modellate sul cervello umano. Questi algoritmi imparano affinando continuamente il modo in cui riconoscono i modelli complessi nei dati non strutturati (ad esempio, immagini, suoni, testi). Questa funzionalità rende il deep learning adatto all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che alimenta chatbot, strumenti di traduzione e analytics predittiva per prevedere le richieste dei clienti.

Per approfondire le differenze tra queste tecnologie, consulta il nostro blog "AI, machine learning, deep learning e reti neurali: qual è la differenza?"

"Infrastruttura IT" è un termine ampio che si riferisce a hardware, software e risorse di rete di cui le aziende hanno bisogno per gestire e gestire efficacemente i propri ambienti IT.

Sia l'infrastruttura IT che quella AI condividono tecnologie moderne sottostanti, come virtualizzazione, hypervisor, container, open source Kubernetes e microservizi per la distribuzione e l'orchestrazione di workload AI su larga scala. Mentre l'infrastruttura IT consiste in tecnologie che supportano applicazioni aziendali generiche, l'infrastruttura AI si basa su hardware e software specializzati per eseguire e addestrare modelli di AI.

Man mano che le aziende scoprono sempre più modi per utilizzare l'AI, la creazione dell'infrastruttura necessaria per supportarne lo sviluppo è diventata fondamentale. Che si tratti di implementare il machine learning per favorire l'innovazione nella supply chain o di prepararsi a rilasciare agenti virtuali potenziati dall'AI generativa, è imprescindibile disporre di un'infrastruttura adeguata.

Il motivo principale per cui i progetti AI richiedono infrastrutture costruite su misura è l'enorme quantità di energia necessaria per eseguire i workload di AI. Per raggiungere questo tipo di potenza, l'infrastruttura AI si basa sulla bassa latenza degli ambienti di cloud computing e sulla potenza di calcolo delle unità di elaborazione grafica (GPU), piuttosto che sulle più tradizionali unità di elaborazione centrale (CPU) tipiche degli ambienti di infrastruttura IT.  

Inoltre, l'infrastruttura AI si concentra su hardware e software appositamente progettati per architetture ibride distribuite che supportano compiti di AI e ML.   

L'infrastruttura AI si basa su una combinazione di hardware moderno e software. Questo stack integrato comprende soluzioni di calcolo, rete e storage e altre risorse che supportano l'intero ciclo di vita dell'AI, che comprende la formazione dei modelli, la distribuzione e la gestione continua.  

Ecco uno sguardo dettagliato ai componenti avanzati dell'infrastruttura di AI.

• Server specializzati: l'infrastruttura di AI utilizza server specializzati e cluster di server che supportano il movimento di dati ad alta velocità e capacità di archiviazione ad alte prestazioni. Questo hardware spazia dai server AI-chip on-premise (ad esempio, IBM Z con il processore Telum) ai server AI edge ad alta efficienza energetica e ai server ad alta densità basati su cloud.
• Risorse di calcolo: le attività di ML e AI richiedono grandi quantità di potenza di calcolo. Un'infrastruttura AI ben progettata spesso include apparecchiature specializzate, come un'unità di elaborazione grafica (GPU) e un'unità di elaborazione tensor (TPU) per fornire capacità di elaborazione parallela e accelerare le attività di ML.
• Unità di elaborazione grafica (GPU): le GPU, prodotte da NVIDIA o Intel, sono circuiti elettronici utilizzati per addestrare ed eseguire modelli di intelligenza artificiale grazie alla loro capacità unica di eseguire molte operazioni contemporaneamente. Tipicamente, l'infrastruttura AI include server GPU per accelerare i calcoli di matrici e vettori comuni nei compiti di AI.
• Tensor processing unit (TPU): le TPU sono acceleratori AI costruiti su misura per velocizzare i calcoli tensoriali nei workload di AI. Il loro elevato throughput e la bassa latenza le rendono ideali per molte applicazioni di AI e deep learning.
• Data storage: per essere efficaci, le applicazioni AI devono essere addestrate su grandi set di dati. Le aziende che desiderano implementare prodotti e servizi di AI devono investire in soluzioni scalabili di data storage e gestione dei dati, come database on-premise o basati su cloud, data warehouse, sistemi di file distribuiti e data lake.
• Networking: l'infrastruttura AI incorpora sistemi di networking AI che utilizzano AI e ML per supportare workload su larga scala e migliorare l'intelligenza, le prestazioni e la sicurezza della rete. I componenti chiave includono switch e router ad alte prestazioni, interconnessioni e acceleratori di calcolo per prestazioni a bassa latenza e alta larghezza di banda.
• Data center AI: un data center AI è una struttura che ospita l'infrastruttura IT specifica necessaria per addestrare, implementare e fornire applicazioni e servizi di AI. Questi data center sono attrezzati per fornire potenza di calcolo avanzata, sistemi di rete e storage, oltre all'energia e alla capacità di raffreddamento necessarie per gestire i workload di AI.

• Pre-elaborazione e filtraggio dei dati: la data ingestion da più fonti avviene inizialmente durante l'addestramento del modello. Da lì, i framework e le librerie di trattamento dei dati come Pandas, SciPy e NumPy possono elaborare e pulire dati su larga scala.
• Framework e librerie di machine learning: i framework ML forniscono le risorse specifiche di cui l'AI ha bisogno per progettare, addestrare e distribuire i modelli di ML. I framework di ML come Tensorflow e PyTorch supportano diverse funzionalità richieste dalle applicazioni AI. Queste funzioni includono la velocità dei compiti GPU e delle funzionalità critiche per i tre tipi di addestramento ML: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Tali framework accelerano il processo di apprendimento automatico e forniscono agli sviluppatori gli strumenti necessari per sviluppare e distribuire applicazioni AI.
• Piattaforme MLOps e AIOps: MLOps (machine learning operations) è un processo che prevede un insieme di pratiche specifiche per aiutare a automatizzare e accelerare il machine learning. Le piattaforme MLOps aiutano sviluppatori e ingegneri nella raccolta dati e nell'addestramento dei modelli, attraverso la validazione, la risoluzione dei problemi e il monitoraggio di un'applicazione una volta avviata. Queste piattaforme sono alla base delle funzionalità dell'infrastruttura AI, aiutando i data scientist, gli ingegneri e altri a lanciare con successo nuovi strumenti, prodotti e servizi AI. AIOps estende ulteriormente il processo MLOps, applicando AI e ML per automatizzare in modo intelligente l'implementazione delle risorse, la scalabilità, il monitoraggio continuo e l'observability, nonché pipeline CI/CD progettate per i workflow di AI.
• Strumenti di sicurezza: l'infrastruttura di AI integra strumenti di sicurezza AI con infrastrutture di cybersecurity esistenti, come feed di threat intelligence e sistemi di gestione delle informazioni ed eventi di sicurezza (SIEM). La crittografia e il controllo degli accessi aiutano le organizzazioni a proteggere i propri sistemi AI e i dati sensibili su tutta la superficie di attacco.

Lintelligenza artificiale-as-a-service (AIaaS) si riferisce a una piattaforma di servizi che offre strumenti e funzionalità di AI con prezzi on-demand. Questo software basato su cloud offre agli utenti l'accesso a queste funzionalità senza dover costruire i propri modelli di AI.

I team di sviluppo e altri utenti possono accedere a questi strumenti attraverso le application programming interface (API) o i kit di sviluppo software (SDK), che integrano le funzioni dell'AI nelle loro applicazioni e servizi. Ad esempio, AIaaS può fornire strumenti di elaborazione del linguaggio naturale che analizzano il sentimento dei clienti, aiutando le aziende a migliorare l'esperienza del cliente senza costruire modelli.

Oltre a supportare lo sviluppo di applicazioni all'avanguardia per i clienti, le aziende che investono nell'infrastruttura AI vedono in genere notevoli miglioramenti nei processi e nei workflow.

Ecco i sei vantaggi principali sperimentati dalle aziende che sviluppano infrastrutture AI solide:

• Maggiore scalabilità e flessibilità
• Prestazioni e velocità maggiori 
• Maggiore collaborazione
• Maggiore conformità
• Costi ridotti
• Funzionalità di AI generativa e agentic AI migliorate

Poiché l'infrastruttura AI è tipicamente basata su cloud o implementata all'edge, è sia scalabile che flessibile. Man mano che i set di dati necessari per alimentare le applicazioni AI diventano più grandi e complessi, l'infrastruttura AI è progettata per crescere di pari passo, consentendo alle aziende di incrementare le risorse in base alle necessità.

L'infrastruttura cloud e edge flessibile è altamente adattabile e può essere scalata più facilmente rispetto all'infrastruttura IT tradizionale a seconda dei cambiamenti delle esigenze di un'azienda.

L'infrastruttura di AI utilizza le più recenti tecnologie di elaborazione ad alte prestazioni (HPC) disponibili, come GPU, TPU e sistemi di supercalcolo, per alimentare gli algoritmi di ML che stanno alla base delle capacità di AI. Gli ecosistemi AI hanno funzionalità di elaborazione parallela, che riducono significativamente il tempo necessario per addestrare i modelli di ML.

Poiché la velocità è fondamentale in molte applicazioni AI, come le applicazioni di trading ad alta frequenza e le auto senza conducente, i miglioramenti della velocità e delle prestazioni sono una caratteristica fondamentale di un'infrastruttura AI.

Un'infrastruttura AI robusta non è tale meramente in funzione dell'hardware e del software che la compongono, ma in quanto fornisce a sviluppatori e ingegneri i sistemi e i processi di cui hanno bisogno per collaborare più efficacemente durante la creazione di app AI.

Basandosi su MLOps, un ciclo di vita per lo sviluppo dell'AI creato per semplificare e automatizzare la creazione di modelli di machine learning, i sistemi AI consentono agli ingegneri di creare, condividere e gestire i loro progetti AI in modo più efficace.

Poiché le perplessità sulla privacy dei dati e sull'AI sono aumentate, il panorama normativo è diventato più complesso, comprendendo preoccupazioni sulla residenza dei dati e sulla sovranità dell'AI. Di conseguenza, un'infrastruttura AI solida deve garantire il rispetto rigoroso delle leggi sulla privacy durante la gestione e il trattamento dei dati nel corso dello sviluppo di nuove applicazioni. 

Le soluzioni di infrastruttura AI assicurano che le aziende seguano attentamente tutte le leggi e gli standard applicabili e che applichino la conformità all'AI. Proteggono inoltre i dati degli utenti e proteggono da danni legali e reputazionali.

Sebbene investire in infrastrutture di AI possa essere costoso, i costi associati allo sviluppo di applicazioni e funzionalità di AI su infrastrutture IT tradizionali possono essere ancora più elevati. Spesso, questo approccio è meno conveniente rispetto all'investimento in infrastrutture di AI appositamente costruite.

L'infrastruttura AI ottimizza le risorse e applica la migliore tecnologia disponibile per sviluppare e distribuire progetti di AI. Inoltre, offre un migliore ritorno sull'investimento (ROI) sulle iniziative di AI rispetto al tentativo di realizzarle su un'infrastruttura IT obsoleta e inefficiente.

L'AI generativa può creare i propri contenuti (inclusi testo, immagini, video e codice informatico) a partire da semplici prompt dell'utente. Questa funzionalità può aumentare la produttività sia per le aziende che per i privati, come si è visto con programmi come ChatGPT e Claude AI e in casi d'uso aziendali che vanno dall'assistenza clienti all'analisi degli investimenti. L'agentic AI va oltre, permettendo ai sistemi di AI di agire autonomamente nella pianificazione ed esecuzione di compiti a più fasi.

Un'infrastruttura di AI con un solido framework sia per l'AI generativa che per l'agentic AI può aiutare le aziende a sviluppare queste funzionalità in modo sicuro e responsabile.

Ecco sei passi che le imprese di tutte le dimensioni e settori possono compiere per costruire l'infrastruttura AI aziendale di cui hanno bisogno.