AI e GPU generativi: come l'ascesa dei modelli di intelligenza artificiale sta aumentando la domanda di server ad alte prestazioni

L’anno 2025 segna una nuova tappa nella storia dell’intelligenza artificiale. Con l'emergere di modelli sempre più potenti come GPT-4 Turbo, Claude 3 o persino Gemini 1.5, l'ecosistema dell'intelligenza artificiale generativa sta vivendo una crescita fulminea. Se questi strumenti impressionano per le loro capacità, pongono anche una grande sfida tecnica: come fornire la potenza di calcolo necessaria per la loro formazione e implementazione? La risposta è di tre lettere: GPU.

In APY siamo in prima linea in questa rivoluzione. Progettiamo e distribuiamo workstation ad alte prestazioni, server GPU e soluzioni su misura per le esigenze specifiche degli operatori nel campo dell'intelligenza artificiale, del rendering 3D e del calcolo scientifico. Ecco perché il 2025 è un anno cruciale per l'infrastruttura AI... e come ti supportiamo in questa transizione.

🚀 Modelli sempre più esigenti

Dagli albori dell’intelligenza artificiale generativa, la potenza di calcolo richiesta è aumentata in modo colossale. Ad esempio, l'addestramento di GPT-4 Turbo ha richiesto decine di migliaia di GPU ad alte prestazioni, consumando centinaia di milioni di dollari in risorse cloud.

E la tendenza non rallenta. I nuovi modelli introdotti nel 2025 utilizzano più parametri, richiedono elaborazioni più complesse e spesso vengono eseguiti in tempo reale. Questa complessità richiede un’infrastruttura in grado di gestire enormi carichi di lavoro in parallelo, con elevata larghezza di banda di memoria, raffreddamento ottimizzato e consumo energetico controllato.

🎯 La GPU: il cuore pulsante dell'intelligenza artificiale moderna

La GPU (processore grafico) non è più riservata ai videogiochi o al rendering 3D. È diventata la componente centrale della moderna intelligenza artificiale grazie alla sua capacità di eseguire calcoli massicciamente paralleli. Le ultime generazioni come NVIDIA H200, NVIDIA L45S e AMD MI355X stanno ridefinendo ciò che possiamo aspettarci da un server o da una workstation AI.

L'AMD MI355X, ad esempio, offre prestazioni migliorate per i carichi di lavoro AI, anche se recenti analisi suggeriscono che potrebbero non eguagliare le prestazioni dei prodotti di punta di Nvidia. ​

Queste schede sono oggi il cuore dei data center e delle postazioni di lavoro professionali. Non solo consentono di addestrare i modelli internamente, ma anche di eseguire inferenze complesse localmente, senza dipendere dai giganti del cloud.​

🖥️ Verso l'ibridazione Cloud/On Premise

Mentre molte aziende hanno optato negli ultimi anni per l’outsourcing totale sul cloud, nel 2025 si assiste ad un parziale ritorno alle infrastrutture “on premise” (locali). Per quello ? Per ridurre i costi a lungo termine, ottenere riservatezza e controllare le prestazioni.

Le workstation AI oggi consentono di sviluppare, testare e distribuire modelli potenti a livello locale, pur mantenendo la possibilità di esportare determinati carichi nel cloud. Questa ibridazione sta diventando il modello dominante e APY offre soluzioni adatte a ciascun caso d’uso.

🔧 Le nostre soluzioni su misura

In APY, comprendiamo che ogni progetto di intelligenza artificiale è unico. Ecco perché offriamo:

Workstation AI preconfigurate o personalizzabili (da 1 a 4 GPU)

Server GPU da 4U a 7U per centri di elaborazione interni

Soluzioni pronte per CUDA, PyTorch, TensorFlow, ecc.

La consulenza di esperti per dimensionare la tua infrastruttura in base alle tue esigenze aziendali

Il nostro impegno: offrirvi soluzioni affidabili, scalabili, progettate per durare in un mercato in continua evoluzione.

L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando radicalmente il nostro rapporto con la tecnologia digitale e le infrastrutture che la supportano si stanno evolvendo a un ritmo vertiginoso. Le GPU sono diventate risorse strategiche, proprio come i dati o i talenti.

In APY ti aiutiamo a fare le giuste scelte tecnologiche, oggi, per essere pronto per domani.

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