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
- Riduzione della complessità operativa: La piattaforma permette agli amministratori IT di configurare e gestire carichi di lavoro IA senza competenze specialistiche avanzate.
- Sicurezza e controllo dei dati: Le aziende possono scegliere dove eseguire modelli e dati, mantenendo un controllo completo su risorse sensibili.
- 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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