- La strategia cloud-first ha dominato per oltre un decennio, ma l’esplosione dell’IA sta costringendo le aziende a rivalutare il ruolo del cloud e dell’on-premises.
- Secondo l’analisi di Deloitte, l’infrastruttura costruita per il cloud-first non è più adatta all'”economia dell’IA”, poiché modelli, agenti e volumi di inferenza aumentano drasticamente.
- L’aumento dei costi del cloud è il problema più grande: sebbene i costi dei token AI siano diminuiti di 280 volte in due anni, molte aziende devono ancora pagare bollette cloud mensili che ammontano a decine di milioni di dollari.
- Deloitte indica un “punto di svolta” quando i costi del cloud superano il 60-70% del costo totale di un sistema on-premises equivalente, rendendo l’investimento di capitale (CAPEX) più attraente dei costi operativi (OPEX).
- La latenza è una barriera seria: le applicazioni di IA che richiedono risposte in meno di 10 millisecondi difficilmente possono accettare di essere elaborate interamente sul cloud.
- La resilienza e la capacità di resistere alle interruzioni rendono l’on-premises molto apprezzato per le attività di IA critiche, che non possono smettere di funzionare in caso di perdita della connessione cloud.
- La sovranità dei dati spinge molte aziende a “rimpatriare” le infrastrutture, evitando la totale dipendenza da fornitori al di fuori della propria giurisdizione.
- Deloitte propone un modello a tre livelli: cloud per la flessibilità, on-premises per costi e prestazioni stabili, edge per decisioni in tempo reale.
- Gli architetti di sistema sostengono che l’ibrido consente di sfruttare il cloud per i test, mantenendo in loco i dati sensibili e i carichi di lavoro a bassa latenza.
📌 L’IA sta ribaltando la mentalità cloud-first che una volta era considerata l’impostazione predefinita. Con l’aumento dei costi, i requisiti di bassa latenza, la sovranità dei dati e la durata del sistema, il modello ibrido emerge come la soluzione equilibrata. Il cloud rimane importante per i test e l’espansione, ma on-premises ed edge tornano al centro per l’IA di produzione su larga scala. Se le aziende vogliono ottimizzare il ritorno sull’investimento, l’IA costringe a progettare infrastrutture flessibili invece di affidarsi a un’unica opzione.
