Secondo gli esperti la prossima ondata di AI sarà agentica. Per restare competitive, le aziende dovranno spostare il focus dai grandi cluster di calcolo centralizzati a modelli di elaborazione in tempo reale, vicini al punto di utilizzo
L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase, la cosiddetta Agentic AI, caratterizzata da sistemi autonomi capaci di agire in modo indipendente e prendere decisioni in tempo reale. Questa evoluzione rende obsoleti gli stack tecnologici tradizionali, spingendo le aziende a superarne i limiti e adottare infrastrutture innovative basate su AI agent hub e architetture distribuite, ibride e multicloud.
“I software di AI agentica richiedono stack IT evoluti che vanno ben oltre l’architettura standard. Per gestire dati e modelli in modo efficiente e scalabile servono elaborazioni specializzate, flussi di lavoro multi-agente e interconnessioni sicure”, afferma Kaladhar Voruganti, VP e Senior Technologist di Equinix.
Dallo stack tradizionale all’AI agent hub: una rivoluzione infrastrutturale
Il passaggio dal software statico a quello guidato da agenti AI autonomi comporta una revisione radicale dell’intera infrastruttura tecnologica. Non basta più affidarsi a cluster di calcolo centralizzati o a modelli cloud tradizionali: in un futuro molto prossimo, le aziende dovranno poter creare e monitorare molteplici agenti AI, gestendo al contempo flussi di dati provenienti da diversi provider. Il raggiungimento di questi obiettivi richiede sicurezza, privacy e controllo dei costi. In questo contesto, secondo Equinix, un modello efficace si basa su alcuni pilastri chiave:
1. Sicurezza e privacy grazie all’interconnessione: i workflow AI multi-provider e multi-agente richiedono flussi di dati protetti e orchestrazione centralizzata. L’utilizzo di AI agent hub consente di monitorare e gestire traffico, policy e interazioni tra agenti e provider, garantendo sicurezza e governance anche in ecosistemi complessi.
2. Gestione dei costi con architetture ibride e gateway dedicati: sviluppare AI esclusivamente nel cloud può portare a costi imprevedibili, soprattutto per i carichi di inferenza. Al contrario, un’infrastruttura ibrida consente di sfruttare risorse private per la base operativa e di ricorrere al cloud solo per picchi di carico o modelli avanzati, mantenendo flessibilità e controllo sulla spesa.
3. Flessibilità e controllo tramite hub di interconnessione: molti progetti AI non superano la fase di test a causa delle sfide insite nella gestione dei dati. Conservare una copia dei dati in un hub di interconnessione cloud-neutral, vicino sia all’edge sia ai cloud, offre maggiore flessibilità nell’accesso a modelli e risorse di calcolo di diversi provider, riducendo i costi e aumentando la resilienza operativa.
4. Performance ottimali e bassa latenza: per le applicazioni di AI agentica sensibili alla latenza, come le diagnosi sanitarie, l’automazione o la customer experience, è essenziale una rete ad alte prestazioni capace di garantire tempi di risposta rapidi e prevedibili anche in ambienti distribuiti e multicloud. “L’AI agentica rende l’intelligenza artificiale una risorsa invisibile, integrata nei processi e nelle applicazioni, pronta a rispondere in tempo reale alle esigenze di business e degli utenti”, dichiara Kevin Egan, Senior Director, Technical Solutions di Equinix. “L’adozione di architetture agentiche e distribuite non è più un’opzione, ma una necessità per chi vuole innovare e restare competitivo”.
