Le prime 10 aziende e applicazioni di infrastruttura IA
Molte organizzazioni investono molto in IA, ma la maggior parte dei progetti non riesce a scalare. Solo il 10-20% delle proof of concept IA arriva alla distribuzione completa.1
Un motivo chiave è che i sistemi esistenti non sono attrezzati per supportare le richieste di grandi dataset, elaborazione in tempo reale o modelli complessi di machine learning. Man mano che l'IA diventa più centrale nella strategia aziendale, le limitazioni dell'infrastruttura determinano sempre più se le iniziative arrivano in produzione
Esplora le prime 10 aziende di infrastruttura IA, i loro componenti principali e cosa è necessario per supportare efficacemente i carichi di lavoro IA:
Componenti chiave dell'infrastruttura IA per le aziende
Vedi una spiegazione di ogni livello dell'infrastruttura IA e del leader di mercato. Nei casi in cui sono disponibili dati pubblici sui ricavi o sul numero di dipendenti, questi sono stati utilizzati per identificare il leader di mercato:
1. Calcolo
Soluzione | Piattaforma |
|---|---|
Chip IA | NVIDIA |
Cloud | AWS |
GPU cloud | Coreweave |
GPU cloud |
Il livello di calcolo supporta i carichi di lavoro altamente paralleli necessari per l'addestramento di modelli su larga scala e l'inference.
- Produttori di chip IA progettano processori specializzati per carichi di lavoro IA. Questi chip si concentrano sulla massimizzazione del throughput e dell'efficienza energetica per compiti come l'addestramento di reti neurali e l'inference.
- NVIDIA sviluppa GPU per calcoli matriciali e vettoriali, essenziali per addestrare modelli di deep learning e accelerare i carichi di lavoro IA.
- Cloud provider offrono accesso on-demand a risorse di calcolo e storage, incluso hardware specializzato per l'addestramento e l'inference IA. Permettono alle aziende di scalare le proprie esigenze di calcolo e distribuire modelli IA in produzione senza acquistare o mantenere hardware in sede.
- Amazon Web Services: Oltre alle NVIDIA GPU, AWS fornisce processori Trainium e Inferentia per addestramento e inference sulla sua infrastruttura cloud.
- GPU cloud piattaforme sono specializzate nella fornitura di GPU per carichi di lavoro IA.
- IONOS Cloud fornisce Compute Engine, una piattaforma IaaS che offre istanze vCPU, a core dedicato e GPU con CPU e RAM configurabili, fatturazione a consumo e riservata con data center europei conformi al GDPR.
- Coreweave, un servizio cloud GPU leader, recentemente si è quotato in borsa al NASDAQ.
2. Dati
L'infrastruttura IA richiede pipeline di dati ben gestite per fornire ai modelli input puliti e pertinenti. Il livello dei dati supporta acquisizione, trasformazione, analisi e storage per i flussi di lavoro di machine learning.
- Piattaforme di gestione e analisi dei dati: I dati aziendali devono essere organizzati, arricchiti con metadati, governati e analizzati. Quindi, possono diventare una fonte preziosa per addestrare modelli di machine learning.
- Snowflake, con la sua offerta focalizzata sulle aziende, permette alle imprese di organizzare i propri dati e identificare le fonti dati per l'IA.
- Servizi di reinforcement learning from human feedback (RLHF) e altra annotazione dati: Annotare i dati aiuta i modelli IA ad apprendere dai dataset esistenti.
- Scale IA fornisce dataset annotati e feedback di valutazione per allineare i modelli alle preferenze umane. Questi dati sono essenziali nell'addestramento degli LLM.
- Infrastruttura per dati web: Il web pubblico è la più grande fonte di dati utilizzata per l'addestramento e l'inference dell'IA. Molti modelli di IA generativa vengono addestrati o sottoposti a fine-tuning su dati del web pubblico o richiedono accesso web in tempo reale e ininterrotto durante l'inference.
- Bright Data è una piattaforma di infrastruttura per dati web. Offre dataset, API per il web scraping, proxy, browser remoti e capacità di automazione per agenti per cercare, eseguire crawling e navigare nel web.
3. Modello
Il livello modello include architetture, meccanismi di addestramento e processi di distribuzione per i modelli IA. Assicura sperimentazione, ottimizzazione e monitoraggio in diverse applicazioni come LLM e sistemi IA video.
- LLM (Large Language Models): OpenAI ha avuto un ruolo importante nell'accelerare l'adozione dell'IA generativa attraverso i large language models.
- LMM (Large Multimodal Models): I modelli multimodali richiedono la gestione di input ad alta dimensionalità e consapevolezza temporale. Veo di Google DeepMind guida lo sviluppo di modelli IA video per il riconoscimento di azioni e compiti di riassunto video.
- Piattaforme MLOps supportano il tracciamento, i test e il rollout in produzione dei modelli. Hugging Face (HF) offre strumenti e repository per il versionamento, i test e la distribuzione dei modelli in diversi ambienti.
Il livello modello include molte piattaforme, dai linguaggi di programmazione come Python ai pacchetti come PyTorch e piattaforme di data science come DataRobot. Abbiamo presentato un numero selezionato di settori, non l'intero panorama.
Limitazioni
Questa è la visione del settore dal punto di vista di un acquirente aziendale. Dietro ogni settore ci sono altri settori che lo riforniscono. Per esempio, nel segmento del calcolo, NVIDIA esternalizza la produzione di chip a TSMC, che a sua volta esternalizza una quota significativa delle sue attrezzature per la produzione di chip a ASML.
Cosa sono le IA factory?
Le IA factory sono ambienti dedicati alla produzione, distribuzione e scalabilità di modelli IA e applicazioni basate sull'IA. Combinano calcolo, dati, networking, storage, software e competenze operative in un sistema progettato per carichi di lavoro IA continui.
La Commissione Europea descrive le IA Factory come ecosistemi che riuniscono capacità di supercalcolo, dati, talento, startup, aziende, università e istituzioni pubbliche per sviluppare modelli e applicazioni IA affidabili.2
IA factory vs. infrastruttura IA
L'infrastruttura IA si riferisce ai componenti sottostanti necessari per costruire ed eseguire sistemi IA. Questi includono risorse di calcolo come GPU e acceleratori IA, storage e pipeline di dati, networking, strumenti di orchestrazione, piattaforme di sviluppo modelli e controlli di sicurezza.
Le IA factory sono una forma più integrata e orientata alla produzione di infrastruttura IA. Invece di concentrarsi su singoli livelli dell'infrastruttura, le IA factory sono progettate per gestire carichi di lavoro IA in modo continuo e su larga scala. Integrano componenti dell'infrastruttura con processi operativi, orchestrazione software e ottimizzazione del carico di lavoro.
Casi d'uso delle IA factory
Le IA factory sono rilevanti quando i carichi di lavoro IA richiedono calcolo su larga scala, inference a bassa latenza, elevata velocità di manipolazione dei dati o un controllo rigoroso su dati e infrastruttura:
- Addestramento di modelli IA: Le IA factory possono supportare l'addestramento di large language model, modelli specifici per dominio e modelli IA di frontiera che richiedono migliaia di GPU o acceleratori IA.
- Inference su larga scala: Le aziende possono utilizzare le IA factory per eseguire applicazioni IA che generano continuamente risposte, come chatbot, assistenti di codifica, sistemi di ricerca, motori di raccomandazione e copiloti IA.
- IA agentica: Gli agenti autonomi richiedono ragionamenti, pianificazione, uso di strumenti, recupero ed esecuzione ripetuti. Questi carichi di lavoro possono essere più intensivi di calcolo rispetto alla semplice inference prompt-risposta, rendendo le IA factory utili per le organizzazioni che scalano sistemi agentici.
- IA sovrana: I governi e le industrie regolamentate possono utilizzare IA factory dedicate per addestrare ed eseguire modelli mantenendo i dati sensibili all'interno di giurisdizioni o data center specifici.
- Ricerca scientifica e simulazione: Le IA factory possono supportare carichi di lavoro nella scoperta di farmaci, nella modellazione climatica, nella scienza dei materiali e in altre aree di ricerca che richiedono calcolo su larga scala e storage ad alte prestazioni.
- IA fisica e robotica: Le IA factory possono essere utilizzate per addestrare e distribuire modelli per sistemi autonomi, robotica, automazione manifatturiera e applicazioni di visione artificiale.
Esempi di fornitori di IA factory
NVIDIA: Il concetto di IA factory di NVIDIA si concentra su sistemi full-stack per produrre output IA su larga scala. Il suo approccio combina GPU, networking, memoria, storage, software di inference, raffreddamento, architetture di riferimento e partner dell'ecosistema.
NVIDIA posiziona le IA factory come ambienti che ottimizzano il costo e il throughput dell'output IA, specialmente per carichi di lavoro ad alta intensità di inference e IA agentica.3
AWS: Le IA Factory di AWS sono implementazioni dedicate di infrastruttura IA che AWS costruisce e gestisce nel data center del cliente.
AWS fornisce accesso a servizi come Amazon EC2, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, nonché acceleratori Trainium, NVIDIA GPU, networking e storage. Questo modello è adatto alle organizzazioni che desiderano un'infrastruttura IA simile al cloud rispettando i requisiti di sovranità dei dati, sicurezza o regolamentazione.4
Applicazioni IA generali che puoi costruire con la giusta infrastruttura IA
Un'infrastruttura IA efficace determina la rapidità con cui le organizzazioni possono sperimentare, distribuire e scalare applicazioni IA. Con la giusta combinazione di componenti hardware e software, i data scientist possono supportare carichi di lavoro IA complessi, garantire la protezione dei dati e gestire efficientemente grandi volumi di dati.
1. Agenti IA
Gli agenti IA eseguono compiti autonomamente o in modo interattivo combinando capacità di percezione, ragionamento e decisione.
Costruire agenti IA richiede hardware e software integrati e la gestione sicura di dati sensibili.
- Gli agenti aziendali gestiscono ticket di supporto interni o automatizzano flussi di documentazione.
- Gli agenti per sviluppatori assistono nella generazione di codice e nel debugging utilizzando large language model.
- Gli agenti IA per le vendite possono redigere comunicazioni personalizzate basate sui dati dei clienti.
2. Pipeline RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina il recupero di informazioni con l'IA generativa, migliorando l'accuratezza e la pertinenza degli output del modello.
Le pipeline RAG richiedono un accesso rapido ai dati, framework di elaborazione dati efficienti e soluzioni di storage scalabili.
- Gli strumenti di ricerca aziendale utilizzano pipeline RAG per recuperare documenti e generare riassunti.
- I sistemi di assistenza clienti combinano il recupero con risposte generative per fornire risposte contestualizzate.
- Gli strumenti IA legali recuperano e spiegano i precedenti o le normative pertinenti.
3. Infrastruttura nativa per l'inference
Poiché i carichi di lavoro di inference scalano rapidamente, si prevede che rappresenteranno circa la metà di tutti i carichi di lavoro dei data center.5 Questa crescita sposta la domanda di infrastruttura da grandi cluster di addestramento centralizzati verso data center regionali distribuiti più vicini agli utenti finali.
Per supportare questo cambiamento, si prevede che l'infrastruttura si allontani da progetti incentrati sulle GPU verso processi nativi per l'inference.6
L'infrastruttura nativa per l'inference è comunemente utilizzata in:
- Data center regionali che servono applicazioni IA in tempo reale.
- Piattaforme aziendali che eseguono servizi IA su larga scala in modo efficiente in termini di costi.
- Casi d'uso sensibili alla latenza come IA conversazionale, raccomandazioni e ricerca.
Applicazioni specifiche per dominio
4. Elaborazione del linguaggio naturale
I modelli di NLP eseguono compiti come riassunto, classificazione e generazione del linguaggio. Questi modelli sono costruiti su grandi dataset e richiedono ambienti di calcolo scalabili.
Queste applicazioni dipendono da un'efficiente ingestione di dati, storage ed elaborazione ad alta velocità.
- Chatbot e agenti virtuali utilizzano modelli linguistici preaddestrati per rispondere a domande ed eseguire compiti.
- I sistemi di traduzione automatica si basano su capacità di elaborazione parallela per gestire contenuti multilingue.
- I modelli di IA generativa creano nuovi contenuti, spesso addestrati utilizzando architetture avanzate di deep learning.
5. Analisi predittiva
L'analisi predittiva analizza le tendenze dei dati e prevede eventi futuri. Questi modelli richiedono una solida gestione dei dati e flussi di lavoro IA strutturati.
L'infrastruttura IA deve supportare l'addestramento di modelli su larga scala e integrarsi in modo sicuro con i sistemi esistenti.
- Nella logistica, i modelli prevedono i tempi di consegna e ottimizzano i percorsi.
- Nella finanza, i modelli di machine learning identificano pattern di frode e valutano il rischio.
- Nella sanità, i modelli predittivi stimano gli esiti dei pazienti utilizzando dati storici.
6. Sistemi di raccomandazione
I sistemi di raccomandazione utilizzano i dati degli utenti per generare suggerimenti personalizzati di contenuti o prodotti. Richiedono un riaddestramento continuo per adattarsi a nuovi comportamenti.
Questi sistemi richiedono hardware specializzato e infrastruttura cloud per gestire l'inference in tempo reale su larga scala.
- Le piattaforme di streaming classificano i video in base alla cronologia di visualizzazione.
- I motori di eCommerce suggeriscono prodotti in base ai dati di acquisto.
- Le piattaforme pubblicitarie ottimizzano la distribuzione dei contenuti per la conversione.
7. IA per la cybersecurity
Utilizzando il riconoscimento di pattern e il rilevamento di anomalie, l'IA aiuta a rilevare e rispondere alle minacce di cybersecurity.
Questi casi d'uso si basano su misure di sicurezza avanzate, ingestione di dati ad alta velocità e infrastruttura di addestramento dei modelli.
- I sistemi di rilevamento delle intrusioni monitorano l'attività di rete utilizzando algoritmi IA.
- La protezione degli endpoint utilizza modelli di machine learning per identificare malware.
- I sistemi di identità valutano il rischio in base al comportamento degli utenti e ai pattern di accesso.
8. Ricerca scientifica e simulazione
Le applicazioni IA scientifiche supportano la simulazione, la verifica di ipotesi e la scoperta accelerata. Questi progetti spesso richiedono vaste risorse computazionali.
- Le piattaforme di scoperta di farmaci simulano interazioni molecolari utilizzando il deep learning.
- I modelli climatici analizzano grandi volumi di dati ambientali per previsioni a lungo termine.
- La scienza dei materiali utilizza l'IA per identificare potenziali composti basati su dati di simulazione.
Applicazioni nel mondo fisico
9. Visione artificiale
I modelli di visione artificiale elaborano immagini e video per rilevare, segmentare o classificare dati visivi. Sono utilizzati in settori che richiedono analisi visiva in tempo reale. Queste applicazioni beneficiano di unità di elaborazione tensoriale e file system distribuiti per gestire efficientemente i dati.
- Le applicazioni di imaging medico utilizzano modelli IA per rilevare pattern nelle scansioni.
- I sistemi di sorveglianza eseguono tracciamento di oggetti e rilevamento di anomalie.
- Gli strumenti di controllo qualità nella produzione identificano i difetti utilizzando compiti di machine learning.
10. Sistemi autonomi
I sistemi autonomi utilizzano l'IA per operare indipendentemente e rispondere ad ambienti in evoluzione. Richiedono elaborazione a bassa latenza e elaborazione dati su larga scala.
Questi sistemi IA dipendono da elevate esigenze computazionali, che non sono tipicamente supportate dalle tradizionali unità di elaborazione centrale.
- I veicoli a guida autonoma eseguono modelli IA per interpretare input dei sensori e prendere decisioni.
- I droni utilizzano carichi di lavoro di machine learning per la navigazione e il riconoscimento dei bersagli.
- La robotica di magazzino opera basandosi su rilevamento e localizzazione di oggetti in tempo reale.
Aggiungi come fonte preferitaFAQ
L'infrastruttura IA si riferisce ai sistemi e alle tecnologie fondamentali che permettono lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni IA.
È composta da tre componenti principali: il calcolo, che fornisce la potenza di elaborazione (es. GPU, TPU) necessaria per addestrare ed eseguire modelli IA; i dati, che includono gli strumenti e le pipeline per raccogliere, archiviare e preparare i grandi volumi di dati su cui i sistemi IA si basano; e il modello, che si riferisce agli algoritmi e framework IA utilizzati per apprendere dai dati e fare previsioni.
Questi elementi costituiscono le fondamenta per costruire, scalare e gestire efficacemente le applicazioni IA.
Un flusso di lavoro IA completo include più dell'infrastruttura. Ecco i passaggi chiave che supportano l'infrastruttura IA:
1. Ingestione dei dati
Raccogliere dati di alta qualità è il primo passo nel machine learning. L'infrastruttura deve supportare un'ingestione di dati continua e ad alta velocità.
I dati possono provenire da log interni, sensori o fonti pubbliche.
La pulizia e la trasformazione sono necessarie prima dell'addestramento del modello.
2. Addestramento del modello
L'addestramento richiede l'accesso a hardware specializzato e grandi dataset. Il tempo di addestramento influisce direttamente sulla velocità dello sviluppo IA.
GPU e TPU consentono un addestramento più veloce dei modelli di machine learning.
L'addestramento distribuito permette di suddividere l'elaborazione su più macchine.
3. Validazione e test
I modelli vengono testati su dataset separati per verificare l'accuratezza. I test aiutano a ridurre il rischio di errori in produzione.
Le metriche vengono utilizzate per valutare le performance del modello.
Risultati scadenti possono indicare problemi di dati o overfitting del modello.
4. Distribuzione
La distribuzione sposta il modello in un contesto reale. Una distribuzione affidabile è necessaria per applicare i modelli IA a compiti aziendali reali.
Strumenti di container e software di orchestrazione assistono nel pacchettizzazione e distribuzione.
Strumenti di monitoraggio tracciano le performance del modello e rilevano derive.
Scalabilità e flessibilità: I carichi di lavoro IA generano volumi crescenti di dati e richiedono capacità di calcolo sempre maggiore. L'infrastruttura deve scalare per accogliere dataset più grandi e modelli più complessi. Gli ambienti cloud consentono l'allocazione dinamica delle risorse e supportano una gamma di framework di machine learning e modelli di deployment.
Sicurezza e conformità: Le considerazioni sulla sicurezza dovrebbero iniziare nella fase di progettazione. I controlli essenziali includono crittografia, restrizioni di accesso e registri di controllo automatizzati. La conformità a regolamenti come GDPR e HIPAA richiede che l'infrastruttura supporti la residenza dei dati, la gestione dei permessi e il tracciamento delle attività.
Integrazione con i sistemi esistenti: Le piattaforme IA devono operare insieme ai sistemi IT esistenti. Senza un'attenta integrazione, le organizzazioni rischiano di creare silos di dati e inefficienze di processo. API, connettori dati e middleware aiutano a garantire uno scambio di dati fluido e la compatibilità tra diversi ambienti.
Essere a prova di futuro ed efficienza: L'infrastruttura IA deve essere adattabile ai rapidi cambiamenti di strumenti e modelli. Un'architettura modulare supporta aggiornamenti incrementali. Un uso efficiente delle risorse, incluso hardware a basso consumo e raffreddamento ottimizzato, aiuta a ridurre i costi e prolungare la vita del sistema.
Implementare una solida infrastruttura IA comporta sfide sia tecniche che di pianificazione.
Disponibilità cloud per GPU, TPU e networking ad alta velocità è bassa.
L'integrazione con sistemi legacy può richiedere sviluppo personalizzato.
La governance dei dati è complessa quando si lavora con grandi volumi di dati sensibili.
La conformità agli standard legali richiede aggiornamenti e audit costanti.
Infrastruttura cloud:
1. Fornisce accesso a vaste risorse computazionali on-demand.
2. Riduce i costi iniziali rispetto all'acquisto di hardware fisico.
3. Supporta una rapida scalabilità per carichi di lavoro a breve termine o variabili.
Infrastruttura on-premises:
1. Offre maggiore controllo su dati e risorse di calcolo.
2. Può essere richiesta per applicazioni con rigide regole di privacy o conformità.
3. Più adatta per una domanda di calcolo costante o a lungo termine.
Nota: Alcune organizzazioni utilizzano approcci ibridi per soddisfare esigenze diverse.
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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