La capacità di calcolo sta diventando una risorsa strategica per le imprese, al pari dei dati e delle competenze necessarie a trasformarli in applicazioni. Portare l’intelligenza artificiale dalla sperimentazione alla produzione richiede però infrastrutture di un certo livello, acceleratori specializzati, reti ad alte prestazioni e sistemi capaci di alimentare e raffreddare macchine ad alta densità.
LA GUIDA
Infrastrutture, come distribuire i workload AI
Tra build, buy e rent, il modello più efficiente dipende da utilizzo, maturità dei progetti, posizione dei dati, TCO e disponibilità energetica. Per i CIO, l’approccio ibrido consente di distribuire investimenti e rischi
Pubblicato il 8 set 2026
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