Per molte aziende la domanda non è più se utilizzare l'intelligenza artificiale, ma dove eseguire i modelli e come integrarli nei processi reali. Questo vale per i LLM (Large Language Models) usati per generare e analizzare testo, ma anche per modelli di computer vision, analisi dati e automazione. L'uso di API cloud è spesso il modo più rapido per iniziare, ma la situazione cambia quando l'AI deve gestire quotidianamente codice sorgente proprietario, documentazione tecnica, dati di ricerca o informazioni finanziarie che l'impresa deve mantenere sotto il proprio controllo.
Perché l'AI locale
In questi casi diventa interessante poter eseguire, testare e adattare i modelli AI direttamente in locale. L'AI locale non è un'alternativa assoluta al cloud, ma un'opzione infrastrutturale aggiuntiva: permette a sviluppatori e data scientist di sperimentare vicino ai dati e, quando il progetto cresce, di trasformare il modello in un servizio utilizzabile da un team o da un intero reparto.
Le soluzioni HP per l'AI locale
Per supportare questo passaggio, HP offre soluzioni come HP ZGX Nano e Fury, progettate per eseguire modelli AI in locale con prestazioni elevate e maggiore controllo su dati, sicurezza, governance e costi. Queste workstation permettono di passare dalla sperimentazione alla produzione, mantenendo i dati sensibili all'interno dell'infrastruttura aziendale e riducendo la dipendenza da servizi esterni. In questo modo, le aziende possono beneficiare della potenza dell'AI senza compromettere la riservatezza delle informazioni.
