L'AI sta trasformando settori e aziende a un ritmo senza precedenti. Ma l'innovazione che sta alla base di tutto questo non nasce dal nulla. Per passare da prove di concetto isolate a implementazioni su larga scala in tutta l'azienda, le organizzazioni hanno bisogno di una solida base digitale interconnessa.

Tale fondamento va ben oltre la pura potenza di calcolo. Include un'architettura IT sicura e scalabile, accesso a dati veloci e flessibili su ambienti multi-cloud e un'interconnessione intelligente che collega tutto.

Ovunque tu sia nel tuo percorso di AI, in questo blog esploreremo come il giusto tipo di infrastruttura digitale ti permetta di sbloccare il pieno potenziale delle tue iniziative.

Infrastruttura IT legacy: il collo di bottiglia nascosto

Per prima cosa, concentriamoci su uno dei maggiori ostacoli all’implementazione dell’AI.

Con l'accelerazione dell'adozione dell'AI, molte organizzazioni si imbattono in un ostacolo inatteso: le loro piattaforme IT obsolete. Mentre l'AI promette un vasto potenziale, il successo dipende in ultima analisi dall'infrastruttura che lo supporta.

I carichi di lavoro di AI richiedono più della potenza di calcolo. Hanno bisogno di un'interconnessione fluida tra fonti dati, risorse di calcolo e servizi di terze parti. Senza questa integrazione, anche le iniziative più promettenti possono bloccarsi.

Implementare l'AI aziendale significa gestire infrastrutture complesse e multilivello: calcolo ad alte prestazioni (HPC), storage robusto, reti ultra-veloci e gestione avanzata dei dati. Questi sistemi devono offrire alta bandwidth, bassa latenza e un’enorme capacità di storage, il tutto mantenendo sicurezza e affidabilità.

Ecco un esempio per illustrare il punto. Mentre gli hyperscaler possono addestrare grandi modelli linguistici (LLMs), la maggior parte delle enterprise si concentra sull'applicazione e sull'operazionalizzazione.

L'esecuzione di inferenze AI su larga scala richiede ancora una notevole capacità di calcolo, accesso ai dati a bassa latenza e un'infrastruttura altamente ottimizzata. Questi carichi di lavoro spesso si basano su ambienti accelerati da GPU e su sistemi di archiviazione ad alte prestazioni in grado di garantire un accesso continuo e ad alta bandwidth attraverso sistemi distribuiti. Senza la giusta base digitale, le iniziative di enterprise AI possono faticare a fornire analisi in tempo reale o a scalare efficacemente in tutta l'organizzazione.

Il ruolo cruciale dell'interconnessione

I moderni flussi di lavoro basati su AI dipendono dall'interconnessione. I dati devono circolare agevolmente tra le risorse di elaborazione, i sistemi di archiviazione e i servizi esterni, consentendo ai modelli di apprendere, adattarsi e migliorare continuamente.

In pratica, ciò significa integrare diversi componenti: acquisire dati da più fonti, elaborarli in modo efficiente, integrare o ottimizzare modelli e implementare applicazioni guidate da AI in ambienti di produzione che interagiscono con altri sistemi aziendali. Più fluide sono queste interazioni, più velocemente e efficacemente AI può fornire valore.

L'ubicazione fisica gioca un ruolo fondamentale. Avvicinare l'infrastruttura di calcolo e archiviazione alle fonti dati riduce la latenza e accelera l'elaborazione in tempo reale. Questo è fondamentale per applicazioni di AI che dipendono da informazioni istantanee, come veicoli autonomi, diagnostica sanitaria o automazione industriale.

La conformità normativa aggiunge un altro livello di complessità, rendendo la località e la governance dei dati fattori altrettanto vitali. L'interconnessione intelligente garantisce che le organizzazioni possano soddisfare queste esigenze senza compromettere le prestazioni.

I pilastri tecnici dell'infrastruttura AI

I carichi di lavoro basati su AI comportano requisiti tecnici specifici che ne definiscono le esigenze infrastrutturali:

Calcolo ad alte prestazioni (HPC): i modelli di AI richiedono un'enorme potenza di elaborazione, spesso eseguita su GPU e TPU ottimizzate per carichi di lavoro paralleli. Le GPU V100 e A100 di NVIDIA, ad esempio, sono punti di riferimento del settore grazie alle loro elevate prestazioni e capacità di memoria.
Rete ad alta velocità: la connettività veloce e a bassa latenza è essenziale per mantenere sincronizzati i servizi di elaborazione, archiviazione e dati. Le tecnologie giuste forniscono la bandwidth e l'efficienza su cui si basano i carichi di lavoro di AI.
Archiviazione scalabile: l'AI produce e consuma enormi volumi di dati. Le soluzioni di archiviazione ad alta capacità e ad alte prestazioni – come gli array all-flash e l'object storage – garantiscono un accesso rapido e una grande scalabilità.
Gestione avanzata dei dati: dall'ingestione alla governance, i dati devono essere organizzati, sicuri e accessibili. Le piattaforme più capaci forniscono strutture flessibili per la gestione e l'elaborazione di grandi set di dati a larga scala.

Insieme, queste tecnologie creano un ecosistema capace di supportare la complessità in evoluzione dell'AI - ma come abbiamo menzionato, solo quando sono interconnesse in modo intelligente.

Inferenza basata su area metropolitana: abilitare una connettività più veloce

L'inferenza basata su area metropolitana sta rapidamente diventando un pilastro dell'infrastruttura AI moderna. Elaborando i dati più vicini alla loro fonte, i flussi di lavoro di inferenza riducono la latenza, migliorano il processo decisionale in tempo reale e ottimizzano l'utilizzo della bandwidth.

Invece di instradare tutto verso data center centrali o il cloud, porta le risorse di calcolo alla periferia della rete — tramite data center in posizioni strategiche, micro-server o persino dispositivi IoT. Questo approccio consente un'analisi e una risposta immediate, specialmente in ambienti in cui i millisecondi sono importanti.

Nell'automazione industriale, ad esempio, i sistemi edge possono elaborare localmente i dati dei sensori per rilevare guasti o prevedere le esigenze di manutenzione in tempo reale. Nei veicoli autonomi, l'AI interpreta i dati visivi e dei sensori in tempo reale, consentendo decisioni in frazioni di secondo e migliorando la sicurezza.

In definitiva, l'inferenza integra l'infrastruttura centralizzata, creando un framework distribuito che supporta operazioni di AI più rapide e resilienti.

Il ruolo di un partner di interconnessione affidabile

Unire questi elementi disparati non è affatto un compito semplice. Molte aziende beneficiano di un partner di Interconnessione affidabile, capace di unificare il proprio ecosistema digitale e supportare l'AI su larga scala.

Digital Realty svolge ora questo ruolo per molti dei suoi clienti. Le nostre strutture HD Colo forniscono ambienti sicuri e ad alte prestazioni necessari per i carichi di lavoro HPC, completi di soluzioni avanzate di raffreddamento e connettività.

I nostri servizi includono anche:

Insieme, queste capacità avanzate aiutano i nostri clienti a distribuire carichi di lavoro AI con fiducia - in modo sicuro, efficiente e su larga scala.

Caso di studio: scalabilità dell'AI tramite infrastrutture intelligenti

Un esempio concreto mostra come le infrastrutture intelligenti accelerino l'innovazione nell'ambito dell'AI.

Macnica aveva bisogno di scalare il proprio ambiente di verifica hardware basato sull'AI per supportare la nuova offerta AI TRY IT NOW. Il data center esistente non era in grado di soddisfare gli elevati requisiti di potenza del nuovo server GPU NVIDIA DGX™ H100. Macnica ha implementato la soluzione di colocation ad alta densità su PlatformDIGITAL® per raddoppiare la densità e supportare la propria linea di offerte AI in continua evoluzione.

Questo caso di successo evidenzia la potenza delle infrastrutture interconnesse nel trasformare il potenziale dell'AI in risultati aziendali concreti.

Sfruttare al massimo le potenzialità dell'AI

Sebbene la promessa dell'AI sia immensa, lo sono anche le sfide. I carichi di lavoro complessi richiedono un'infrastruttura avanzata, un'enorme capacità di elaborazione e una sicurezza dei dati rigorosa. Molte organizzazioni faticano a trovare un equilibrio tra prestazioni, costi e conformità, soprattutto quando si espandono a livello globale.

Eppure ogni sfida è anche un'opportunità. Investendo in un'infrastruttura intelligente e interconnessa e adottando tecnologie come l'edge computing, le aziende possono aumentare l'efficienza, accelerare l'innovazione e rendere le proprie operazioni a prova di futuro.

Creazione di un percorso di innovazione AI

Come abbiamo già sottolineato, l'innovazione nel campo dell'AI dipende da una base digitale solida e interconnessa. Le aziende che comprendono il valore dell'infrastruttura, dell'interconnessione e dell'edge computing — e che coinvolgono i partner giusti per supportarle dove necessario — saranno quelle in grado di scalare con successo le proprie iniziative di AI.

Mentre l'AI continua a trasformare i settori industriali, una cosa è chiara: un'infrastruttura intelligente e scalabile non è solo un sistema di supporto — è il motore che guida la prossima ondata di innovazione aziendale.

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