TIM rafforza l'alleanza con NVIDIA e mette in cantiere una nuova piattaforma di intelligenza artificiale pensata per aziende, Pubbliche Amministrazioni, startup e centri di ricerca italiani. Il progetto sarà curato da TIM Enterprise, che sfrutterà le infrastrutture cloud del Gruppo e le tecnologie del colosso americano. La piattaforma sarà ospitata in Italia, dove resteranno anche il controllo dei dati, dei modelli e delle operazioni: un elemento chiave per le organizzazioni con requisiti stringenti di sicurezza e conformità normativa.
Dati e modelli restano in Italia
L'offerta si baserà sul cloud e sui nodi edge di TIM combinati con l'infrastruttura AI full-stack di NVIDIA, con controlli su accessi e gestione delle informazioni. Una parte dei servizi sarà dedicata ai modelli AI aperti e personalizzabili, inclusi quelli della famiglia NVIDIA Nemotron: le aziende potranno adattarli alle proprie esigenze, perfezionandoli per lavorare in italiano, usare terminologie di settore o integrarli nei processi esistenti. Per il controllo delle applicazioni sarà impiegato anche NVIDIA NeMo Guardrails, che consente di definire regole programmabili sul comportamento dei modelli.
Dal cloud all'edge, con l'occhio alla latenza
TIM Enterprise potrà inoltre ospitare modelli sviluppati da università, centri di ricerca e aziende italiane, offrendo servizi di valutazione e gestione. Sul fronte edge computing, l'azienda sta già lavorando nell'ambito del progetto europeo IPCEI CIS: sono in sviluppo diversi nodi Edge Cloud distribuiti sul territorio, nei quali verranno installate GPU NVIDIA per elaborare parte dei dati vicino alla fonte, riducendo la latenza senza passare ogni volta dai data center centralizzati.
Secondo l'amministratore delegato del Gruppo TIM Pietro Labriola, la sfida è rendere l'AI accessibile al maggior numero di organizzazioni lasciando loro il controllo di informazioni e processi: «La tecnologia è il mezzo: ciò che conta è trasformarla in servizi utilizzabili, crescita e valore per il Paese». TIM non ha ancora indicato il numero di GPU da installare, l'entità degli investimenti né i tempi di disponibilità dei servizi.
