Neocloud: la risposta ai carichi di lavoro per l’intelligenza artificiale
Chi: nuovi provider cloud specializzati. Cosa: piattaforme progettate per carichi di lavoro basati su intelligenza artificiale. Dove e quando: sul mercato cloud contemporaneo, in crescita da alcuni anni. Perché: la diffusione di workload intensivi in GPU ha reso decisive latenza, disponibilità di acceleratori e visibilità sui costi. Le neocloud nascono per rispondere a queste esigenze specifiche.
Queste piattaforme non intendono sostituire i grandi hyperscaler. Piuttosto offrono un aggiustamento strutturale nell’offerta cloud. Forniscono accesso rapido a hardware moderno, policy di consumo più trasparenti e architetture che privilegiano prestazioni prevedibili per training, inferenza e simulazione. Dal punto di vista ESG, la transizione verso infrastrutture ottimizzate può ridurre sprechi e migliorare l’efficienza energetica: la sostenibilità è un business case che sempre più aziende valutano nei propri investimenti IT.
Perché i carichi di lavoro AI smentiscono il modello degli hyperscaler
La transizione verso infrastrutture dedicate continua dopo la riflessione sulla sostenibilità: la sostenibilità è un business case che influisce sulle scelte infrastrutturali. I modelli AI richiedono risorse diverse rispetto alle applicazioni aziendali tradizionali. Sono GPU-intensive, spesso latency-sensitive, e presentano picchi pronunciati durante fasi di training e finetuning.
Per questi carichi, la virtualizzazione e la condivisione delle risorse tipiche degli hyperscaler possono generare variabilità di performance e opacità nei prezzi. Il consumo energetico e l’investimento in acceleratori rendono il costo totale molto variabile e difficile da prevedere. Dal punto di vista ESG, le aziende stanno valutando alternative che riducano sprechi, migliorino l’efficienza energetica e offrano maggiore trasparenza sui costi operativi.
Vincoli operativi e di fornitura
Le aziende che migrano carichi AI continuano a incontrare limiti operativi riconducibili a tre fattori principali. Innanzitutto, opacità dei costi derivante da offerte bundle e contratti pluriennali. In secondo luogo, carenze di approvvigionamento che generano code e restrizioni geografiche. Infine, la condivisione delle risorse crea un trade-off di performance, con variazioni che riducono la prevedibilità dei tempi di training.
Questi vincoli aumentano sprechi energetici e inefficienze di costo. Dal punto di vista ESG, la minore prevedibilità ostacola la pianificazione delle emissioni scope 1-2-3. La sostenibilità è un business case: ridurre la variabilità operativa si traduce in minori consumi e costi più controllabili.
Cosa cambiano le neocloud
Le neocloud propongono un modello alternativo fondato sull’offerta specializzata di GPU-as-a-service.
Forniscono accesso a macchine bare-metal per limitare latenza e variabilità. Offrono provisioning rapido e tariffazione basata sul consumo effettivo, che rende più trasparente il costo per ora di training o per inferenza.
Il modello facilita la pianificazione finanziaria e operativa. Le aziende possono stimare meglio i costi unitari e ottimizzare i carichi per efficienza energetica. Le aziende leader hanno capito che un’infrastruttura dedicata può migliorare previsibilità e sostenibilità operativa.
Il prossimo sviluppo atteso riguarda l’integrazione tra strumenti di monitoraggio dei consumi e modelli tariffari dinamici, per tradurre direttamente il risparmio energetico in vantaggio economico misurabile.
Dal punto di vista architetturale, l’impatto è profondo: le neocloud impongono una riflessione più dettagliata sul placement dei carichi. Training, fine-tuning, inferenza e simulazioni presentano requisiti distinti di latenza, throughput e località dei dati.
Trattarli come workload intercambiabili risulta inefficiente sia economicamente sia operativamente. Per questo motivo le architetture devono prevedere policy di collocamento basate su metriche di servizio e sulla profilazione dei workload.
Vantaggi economici e operativi
L’adozione di provider GPU-specializzati ha spesso ridotto i costi rispetto a istanze GPU tradizionali. Inoltre ha accelerato l’accesso alle ultime generazioni di acceleratori, limitando l’overprovisioning. Questo approccio migliora la visibilità sui consumi reali associati alle attività di intelligenza artificiale. Dal punto di vista ESG, la riduzione dei consumi si traduce in un beneficio tangibile per la rendicontazione scope 1-2-3 e per le analisi di LCA. Infine, strumenti di monitoraggio e modelli tariffari dinamici consentono di convertire il risparmio energetico in vantaggio economico misurabile, rendendo la sostenibilità un business case concreto.
Co-opetition e rischi dell’adozione tattica
La sostenibilità come business case spinge a cercare efficienza operativa e risparmio energetico. Tuttavia, la diffusione delle neocloud non sancisce la fine degli hyperscaler. I grandi cloud restano centri di piattaforma e servizi integrati e usano spesso i provider emergenti come capacità elastica per gestire i picchi o la scarsità di acceleratori. Si instaura così una forma di co-opetition, ovvero una collaborazione competitiva in cui ciascuna categoria conserva ruoli distinti: gli hyperscaler governano l’ecosistema, le neocloud forniscono performance mirata e disponibilità di capacità.
L’adozione meramente tattica delle neocloud comporta rischi operativi e strategici concreti. Tra questi figurano la complessità di integrazione con gli stack esistenti, la dipendenza da ecosistemi hardware proprietari e la possibile concentrazione del fornitore. Senza una visione architetturale unificata, tali piattaforme possono frammentare l’infrastruttura, aumentare l’esposizione ai guasti e rendere opaca la governance dei costi e delle emissioni. Dal punto di vista ESG, le aziende devono valutare queste criticità nel business case prima di estendere l’uso su scala.
Verso una strategia di posizionamento dell’AI
Le organizzazioni devono trasformare scelte infrastrutturali isolate in una strategia organica di AI placement. AI placement indica la decisione sistematica su dove eseguire training, inferenza e ricerca per ottimizzare costi, prestazioni, conformità e rischio operativo. Questa scelta riguarda hyperscaler, neocloud, on‑premises ed edge.
La strategia richiede strumenti di orchestrazione e criteri operativi per mappare le workload alle caratteristiche dell’infrastruttura. Dal punto di vista ESG, tali criteri devono includere impatto energetico, tracciabilità delle emissioni scope 1-2-3 e requisiti di conformità sui dati. Le aziende leader hanno capito che integrare metriche ESG nel posizionamento dell’AI migliora la valutazione del rischio e del valore.
Secondo Chiara Ferrari, ex manager per la sostenibilità in Unilever, “La sostenibilità è un business case: posizionare l’intelligenza laddove crea più valore riduce costi e rischi operativi”. Nei prossimi anni, la capacità dei leader IT di allineare neocloud, hyperscaler e risorse on‑premises alle esigenze di business determinerà il vantaggio competitivo e l’efficacia delle strategie di scala.
