L’Europa sta ora entrando nella fase successiva della maturità dell’AI. Gli esperimenti e i Proof of Concept lasciano il posto a implementazioni reali pronte per la produzione in settori come i servizi finanziari, la sanità, l’energia, le telecomunicazioni e la pubblica amministrazione. Allo stesso tempo, i leader devono confrontarsi con prospettive normative rigorose, un controllo più attento dei flussi di dati e un rinnovato interesse per il controllo nazionale e regionale. Questa ondata di sovranità influenzerà le decisioni architetturali per il prossimo decennio. Il focus si sposta perciò su dove tali piattaforme debbano essere eseguite, sotto quale governance e con quali misure di salvaguardia.
EU AI Act, un cambiamento strutturale
L’EU AI Act è il primo quadro giuridico completo per l’AI al mondo. Il suo scopo è salvaguardare i cittadini, proteggere i diritti fondamentali e creare fiducia nei sistemi digitali che alimenteranno il futuro della regione. L'Act, come ormsi noto, introduce un approccio basato sui rischi che impone requisiti più rigorosi ai sistemi di AI ad alto rischio, inclusi quelli utilizzati nel settore bancario, assicurativo, nel supporto alle decisioni mediche e nelle infrastrutture critiche. Questi sistemi devono soddisfare standard relativi a trasparenza, documentazione, monitoraggio, spiegabilità e data governance. Per i foundation models e l'AI generativa, le aspettative sono ancora più elevate. Le aziende devono comprendere come i modelli sono stati addestrati, su quali dati si basano e come si comportano in contesti diversi.
È qui che l'architettura assume un ruolo centrale, poiché la conformità non può essere raggiunta solo attraverso la burocrazia. Richiede visibilità e controllo a livello di infrastruttura, esigendo linee chiaramente definite tra dati, modelli e sistemi. Le aziende, sottolinea una nota dell’azienda, devono avere la capacità di verificare il funzionamento dei modelli, isolare i carichi di lavoro e dimostrare la conformità alle regole di governance. Tutto ciò influenza le scelte relative a cloud, residenza dei dati, modelli di deployment e progettazione della piattaforma.
Il DNA come nuova frontiera del backup dei dati?
Francia, Germania, Paesi Bassi, Italia e i Paesi Nordici stanno ampliando i programmi relativi al cloud sovrano e all'AI. L'Italia è stato il primo paese dell'UE a definire una normativa nazionale in materia di IA che integra l'EU AI Act, il partenariato EuroHPC Joint Undertaking sta fornendo alcuni dei supercomputer per l'AI più potenti al mondo, creati per supportare la ricerca, l'innovazione e i carichi di lavoro del settore pubblico europeo.
.
Verso architetture ibride sovereign-by-design
L'ultimo decennio è stato dominato dall’assunto che l'AI e i servizi digitali avanzati risiedessero principalmente nel cloud pubblico. L’attuale spinta europea verso la sovranità digitale ha stravolto questa ipotesi. Le aziende si stanno ora muovendo verso architetture ibride che consentono loro di collocare i carichi di lavoro dove meglio si allineano con gli obiettivi normativi, operativi ed economici. Le piattaforme AI ibride permettono alle aziende di addestrare, mettere a punto ed eseguire i modelli vicino ai dati, pur scalando tramite i servizi cloud dove appropriato. Consentono ai team di elaborare carichi di lavoro sensibili in ambienti controllati e di eseguire compiti meno sensibili altrove. Supportano inoltre la crescente necessità di AI all'edge, in particolare in settori come la manifattura, l'energia e i trasporti.
Questo approccio risponde fondamentalmente a due domande. Primo, come può un’azienda assicurarsi che i dati sensibili non attraversino inavvertitamente confini, cloud o limiti normativi? Secondo, come è possibile mantenere la piena visibilità sul ciclo di vita dell'AI, dall'acquisizione dei dati all'inferenza?
Le piattaforme ibride riducono anche la frammentazione negli ambienti AI aziendali. Senza un approccio unificato, le aziende rischiano di creare isole di infrastruttura che non possono essere governate in modo coerente. L'architettura sovereign-by-design risolve questo problema fornendo un piano di controllo coerente tra i diversi ambienti. Supporta l'interoperabilità tra modelli, framework e livelli di calcolo differenti. Riduce inoltre la dipendenza da un singolo fornitore o cloud.
La prossima fase dell'AI europea
In questo scenario, conclude la sua disamina Nutanix, le aziende dovrebbero trattare l'infrastruttura AI come un asset regolamentato. Ciò significa progettare piattaforme con una governance solida, flussi di dati trasparenti e una chiara applicazione delle policy. In secondo luogo, devono garantire che le loro architetture supportino il posizionamento dei carichi di lavoro in base ai rischi, alla sensibilità e alle esigenze di performance. In terzo luogo, dovrebbero adottare modelli operativi che unifichino osservabilità, sicurezza e gestione del ciclo di vita su tutti gli ambienti. Infine, devono prepararsi a un contesto in cui la regolamentazione si evolve rapidamente. Flessibilità e adattabilità saranno importanti tanto quanto la pura potenza di calcolo.