Nutanix punta sull’intelligenza artificiale: una nuova offerta multicloud per le aziende

L’innovazione di Nutanix semplifica l’adozione dell’Intelligenza Artificiale generativa. La nuova piattaforma Nutanix Enterprise AI si estende al cloud pubblico, offrendo soluzioni scalabili e sicure per i carichi di lavoro AI.

Scopriamo Nutanix Enterprise AI: una piattaforma multicloud per l’Intelligenza Artificiale

Nutanix ha annunciato un’espansione della sua piattaforma di intelligenza artificiale (IA), lanciando Nutanix Enterprise AI (NAI). La nuova offerta, basata su un approccio cloud-native, consente alle aziende di implementare, gestire e scalare modelli di intelligenza artificiale generativa (GenAI) in ambienti multicloud.

Questa piattaforma supporta i principali servizi Kubernetes gestiti, tra cui AWS EKS, Azure AKS e Google GKE, e offre un ambiente uniforme per operare tra cloud pubblici, data center locali e dispositivi edge.

I flussi di lavoro IA generativa, spesso frammentati tra cloud pubblici e infrastrutture locali, presentano sfide significative in termini di complessità e sicurezza. Nutanix Enterprise AI propone una soluzione integrata per gestire i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in modo coerente.

Grazie all’integrazione con NVIDIA AI Enterprise e i microservizi NIM, le aziende possono implementare endpoint di inferenza in pochi minuti. Questo approccio riduce i tempi rispetto ai processi tradizionali, che richiedono giorni o settimane.

Vantaggi chiave per le aziende

1. Riduzione della complessità operativa: La piattaforma permette agli amministratori IT di configurare e gestire carichi di lavoro IA senza competenze specialistiche avanzate.
2. Sicurezza e controllo dei dati: Le aziende possono scegliere dove eseguire modelli e dati, mantenendo un controllo completo su risorse sensibili.
3. Modello di pricing trasparente: Il sistema adotta una tariffazione basata sulle risorse infrastrutturali, evitando costi imprevedibili legati all’utilizzo.

Casi d’uso principali

Nutanix Enterprise AI si rivolge a diverse applicazioni pratiche:

• Ottimizzazione dell’esperienza clienti: Analisi avanzata di feedback e documenti.
• Automazione del codice e dei contenuti: Generazione assistita da co-pilot.
• Miglioramento della sicurezza: Rilevamento di frodi e gestione automatizzata delle policy.
• Analisi avanzata: Modelli di fine-tuning per dati privati aziendali.

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