Come l’intelligenza artificiale cambierà il mondo e le imprese: i trend secondo Nutanix

L’intelligenza artificiale (AI) non è solo una novità, ma una realtà che sta portando vantaggi tangibili alle imprese, diventando una priorità nelle operazioni IT. Tutti concordano sul fatto che l’AI cambierà il modo di fare business, ma come avverrà questa trasformazione? Il report Nutanix State of Enterprise AI Report 2023, basato sulle risposte di oltre 650 esperti di IT, DevOps e Platform Engineering, offre una panoramica dell’impatto dell’Intelligenza Artificiale sulle strategie e le risorse IT.

Vediamo quali sono i principali trend individuati da Nutanix nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale per questo 2024.

Nutanix: l’Intelligenza Artificiale aprirà a nuovi orizzonti

Non è difficile immaginare che l’AI avrà un effetto rivoluzionario e trasformativo su molti aspetti della vita e del lavoro. Ma per apprezzare appieno il potenziale di questa tecnologia, bisogna andare oltre le parole e pensare ai risultati concreti. 

Secondo Nutanix l’Intelligenza Artificiale non si limiterà a ottimizzare i processi esistenti, ma aprirà nuove possibilità. Tra i principali trend troviamo:

• Miglioramento generale della gestione dei modelli.  Con l’aumento e l’evoluzione dei modelli di AI, le imprese dovranno garantire che siano sempre aggiornati, sicuri e performanti. Per questo, sarà necessaria una gestione efficace dei modelli, che assicuri l’affidabilità e l’adattabilità dei sistemi di IA alle dinamiche del mercato.

• Tendenza al cloud ibrido. LA’I è il caso d’uso perfetto per il cloud ibrido, che combina i vantaggi del cloud pubblico e del cloud privato. Il cloud pubblico permette di creare un modello di base utilizzando i dati disponibili, ma questo non basta per un’impresa. Per personalizzare e arricchire il modello di base in base alle proprie esigenze, è necessario utilizzare il cloud privato, che garantisce il controllo dei propri dati. Inoltre, il cloud ibrido consente di effettuare le inferenze nell’edge, ovvero nei dispositivi più vicini alla fonte dei dati.

• Algebra lineare per l’IA. Per sfruttare appieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale, così come delle sue applicazioni nel linguaggio naturale e nella visione artificiale, è necessario ripassare il delicato argomento dell’algebra lineare. Infatti, molte operazioni di IA, come le trasformazioni, le rotazioni e il ridimensionamento, si basano sull’algebra lineare. Inoltre, si è scoperto che l’IA richiede spesso la moltiplicazione di matrici e vettori: per esempio, le parole possono essere viste come vettori e le immagini come matrici di pixel. Avere una buona conoscenza dell’algebra lineare aiuterà a capire i modelli che descrivono come le variazioni influenzano l’output, a correggere e migliorare i modelli di IA, e a interpretare e dare senso ai grandi e complessi set di dati usati nelle applicazioni di IA.

• Infrastrutture scalabili per l’AI. Per supportare le esigenze dell’AI, le imprese dovranno adottare un’infrastruttura scalabile, che permetta di aumentare la capacità aggiungendo più macchine o nodi a una rete, invece di aggiungere più potenza a una macchina esistente. Questo tipo di infrastruttura, detta “scale-out”, si contrappone a quella “scale-up”, che prevede l’espansione verticale. L’infrastruttura scale-out è ideale per le applicazioni cloud ibride, che combinano il cloud pubblico e il cloud privato, e per i modelli di IA, che devono spostarsi dall’edge al data center, al cloud pubblico. L’infrastruttura scale-out garantisce maggiore flessibilità, affidabilità e prestazioni.

Le alternative alle GPU per l’AI

Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono state a lungo le protagoniste del mondo del calcolo ad alte prestazioni che alimenta i sistemi di intelligenza artificiale, soprattutto per le attività che richiedono elaborazione parallela, come il rendering video e il deep learning. Tuttavia, le GPU non sono le uniche opzioni disponibili. Difatti e altre tecnologie stanno emergendo come possibili sfidanti. Tra queste troviamo le Tensor Processing Unit (TPU), le Field-Programmable Gate Array (FPGA) e persino delle unità di elaborazione centrale (CPU) per scopi generici.

Queste tecnologie offrono vantaggi diversi in termini di velocità, flessibilità e costo, e i ricercatori stanno facendo grandi progressi nel loro utilizzo. Le GPU non saranno più le uniche regine dell’AI. Anzi, il software aiuterà i sistemi IT a selezionare le risorse di elaborazione più adatte ed efficienti.

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