Perché la scelta tra AI pubblica e privata dipende da TCO, sovranità dei dati e compliance e non dal prezzo delle GPU. Ne parla Giulio Lovisi su Agenda Digitale.
La scelta tra AI pubblica e privata non è più una valutazione esclusivamente economica, legata al costo della potenza di calcolo. Oggi richiede un approccio strutturato, che tenga conto di variabili strategiche come il Total Cost of Ownership (TCO), il ritorno sull’investimento (ROI), la sovranità del dato, la compliance normativa, i consumi energetici, il rischio di lock-in e la crescente diffusione di modelli ibridi. Elementi che diventano centrali nella definizione di architetture, workload e percorsi di adozione.
L’evoluzione dell’AI generativa accelera questa trasformazione, imponendo scelte infrastrutturali orientate al valore nel tempo. In questo scenario, la capacità di bilanciare sostenibilità economica, controllo dei dati e impatto operativo rappresenta un fattore distintivo nella scelta tra modelli pubblici, privati o ibridi. Per diversi casi d’uso, si osserva una crescente maturità delle soluzioni di AI privata: modelli, dati e infrastrutture restano sotto il controllo diretto dell’organizzazione — o di un partner tecnologico qualificato — garantendo maggiore personalizzazione, isolamento degli ambienti e una governance evoluta dei costi. Un approccio che risponde in modo puntuale a requisiti di sicurezza, compliance e continuità operativa. In questo contesto, la domanda chiave diventa: quale modello è più coerente con gli obiettivi strategici e operativi dell’organizzazione?
Come evidenziato dal nostro Giulio Lovisi, Head of Technology Strategy, in un confronto con Agenda Digitale, l’adozione di soluzioni di AI privata comporta una struttura di costo articolata, che include: investimenti in hardware (GPU e storage ad alta capacità), ammortamento delle infrastrutture, consumi energetici e sistemi di raffreddamento, costi operativi, licenze software e manutenzione, oltre agli interventi per l’adeguamento degli ambienti fisici, inclusi aspetti di colocation e sicurezza.
