© ShutterstockCon Infrastructure-as-Code ci si riferisce a un approccio in cui le risorse di infrastruttura – server fisici o virtuali, configurazioni di rete e storage – vengono descritte tramite file digitali che possono essere scritti, testati e gestiti come codice. Non si tratta solo di script di provisioning, ma di definizioni dichiarative. L’IaC è ormai un paradigma consolidato nel mondo del cloud computing: grazie a esso, le infrastrutture diventano più agili, automatizzabili, riproducibili e – cosa cruciale – scalabili. Questo approccio riduce errori manuali, migliora la coerenza fra ambienti e velocizza il time-to-market.
Negli ultimi anni, l’AI generativa e l’apprendimento automatico hanno creato una domanda esponenziale di potenza computazionale. Le grandi aziende tecnologiche, le hyperscaler per intendersi, come Google, Amazon, Microsoft o Meta non vogliono più essere semplici utilizzatori di GPU generali, ma costruire la loro infrastruttura su misura.
Perché gli investitori puntano sull’hardware dell’AI
L’Infrastructure-as-code e l’intelligenza artificiale rappresentano una marcia in più per ottimizzare i costi operativi. Le Gpu generiche – come quelle di Nvidia – sono potenti, ma costose in termini di consumo energetico e ammortamento. Progettare chip su misura significa ridurre il costo per unità di calcolo, migliorare l’efficienza energetica e abbassare il costo totale di proprietà. Secondo McKinsey & Company, società di consulenza strategica, i semiconduttori legati all’AI cresceranno più rapidamente rispetto a quelli tradizionali, con margini potenzialmente superiori.
Inoltre, se un’azienda progetta i propri chip, ha più autonomia: non dipende completamente da fornitori esterni, può personalizzare l’architettura per i suoi carichi di lavoro e può innovare più rapidamente. Questo è soprattutto vero per le big tech che gestiscono enormi data center.
Chip su misura possono essere progettati per l’efficienza energetica (performance per watt), una leva fondamentale con l’aumento dei costi energetici e la necessità di una scalabilità sostenibile. Secondo alcune ricerche, molti dei casi d’uso dell’intelligenza artificiale richiedono architetture diverse: non tutti i modelli si allineano bene con GPU general-purpose.
Come se non bastasse, affidarsi a un numero ristretto di fornitori può esporre a rischi. Avere un chip personalizzato aiuta a mitigare i problemi di catena di fornitura e potenzialmente rafforza la resilienza in scenari geopolitici complessi.
Chi ha il proprio silicon può costruire un ecosistema hardware-software ottimizzato. Non è solo il chip che conta, ma come interagisce con il resto dell’infrastruttura (software, data center, raffreddamento, networking). Questo diventa un vantaggio competitivo, perché non è triviale replicarlo.
Secondo il Capgemini Research Institute la domanda di Asic, i chip personalizzati, è destinata a crescere. Nel frattempo, analisti e investitori parlano di un vero e proprio “superciclo dell’AI” in cui gli hyperscaler investono massicciamente nell’nfrastruttura. Non è solo questione di GPU vs Asic.
Ci sono anche altre strade. Per esempio, l’integrazione 3D dei chip per migliorare la banda, la riduzione di latenza e consumi, e l’uso di tecnologie più avanzate come l’integrazione fotonica per cluster AI di prossima generazione.
Infrastructure-as-code: alcuni esempi concreti
Per capire con l’Infrastructure-as-code si stia facendo strada nella gestione di aziende di un certo spessore, basta focalizzarsi su alcune applicazioni reali. Meta ha iniziato a testare il suo primo chip di training in-house: un acceleratore dedicato all’AI, progettato per ridurre i costi d’infrastruttura e l’affidamento su fornitori esterni. Marvell Technology, azienda già presente nel mercato dei semiconduttori, prevede che il mercato dei custom AI chip raggiungerà 55 miliardi di dollari entro il 2028.
Amd ha firmato acquisizioni strategiche. Per esempio, ha acquisito ZT Systems per 4,9 miliardi di dollari, così da accelerare lo sviluppo dei suoi chip Instinct per data center. OpenAI starebbe puntando su un accordo da 10 miliardi di dollaricon Broadcom per chip AI personalizzati. Start-up come Etched.ai stanno progettando Asic specifici per modelli transformer, l’architettura alla base dei grandi modelli di linguaggio, e hanno già raccolto investimenti importanti.
Il legame tra IaC e custom silicon
Con l’IaC, i data center possono essere gestiti come codice. Se un’azienda decide di usare chip Asic personalizzati per l’AI, può definire le configurazioni (tipo di nodi, memoria, connettività) in file IaC e scalare dinamicamente. Questo rende il deployment più agile e coerente.
I chip personalizzati richiedono una gestione attenta del ciclo di vita: non basta acquistare i server, bisogna orchestrare l’aggiornamento, la distribuzione, il test. L’IaC consente di trattare anche queste operazioni come parte di pipeline di provisioning e CI/CD.
Quando si progetta silicon su misura, è utile avere l’infrastruttura definita come codice per testare rapidamente nuove versioni, fare roll-out di diverse configurazioni e simulare vari carichi di lavoro. L’Infrastructure-as-Code diventa un ponte fra i team di hardware, software e operazioni. In sostanza, l’azienda può sfruttare al massimo le sue risorse: storage, calcolo, rete possono essere orchestrati in modo fine, riducendo sprechi.
I rischi e le sfide dell’Infrastructure-as-code
Naturalmente, non tutto è rose e fiori, e ci sono rischi importanti da considerare. Uno fra tutti è rappresentato dai costi altissimi, per non parlare della complessita tecnica e del fatto che si debba rimanere costantemente aggiornati. Poi si rischia il supply chain: anche se l’idea è ridurre la dipendenza, la produzione di semiconduttori e chip avanzati dipende da fabbriche che possono avere vincoli. Inoltre investire pesantemente in infrastruttura fisica e chip può esporre a rischi geopolitici, oltre che a normative su export e sicurezza.
Tuttavia è impossibile non considerare che esistono determinati strumenti. Gli investitori decidono di puntare sull’intelligenza artificiale perché hanno una visione a lungo termine. Possedere il proprio stack hardware-software significa creare un difensore competitivo: non solo si dipende meno da Nvidia o AMD, ma si può anche innovare su misura.
Inoltre, le realtà che sviluppano custom silicon ben progettati possono ottenere margini più elevati rispetto a hardware commodity. Un ottima notizia, visto che il superciclo dell’AI spinge la domanda di data center, interconnessioni e componenti. Non è solo software, ma una corsa fisica all’hardware che sta creando nuovi mercati. Infine, grazie all’efficienza energetica, l’investimento in hardware su misura può aiutare a ridurre i costi operativi e sostenere una crescita più sostenibile (economica ed ecologica).
Non si può ignorare l’avanzamento tecnologico
In sintesi, l’Infrastructure-as-Code non è più soltanto una pratica per gestire risorse software o computazionali. Sta diventando un elemento cruciale in progetti infrastrutturali su larga scala che includono hardware custom per l’AI. Gli investitori lo vedono come una leva strategica potente: non solo per rispondere alla domanda crescente di potenza computazionale, ma per costruire un vantaggio competitivo basato su efficienza, autonomia e innovazione.
Il fenomeno dei chip personalizzati – Asic, acceleratori, fotonica, architetture 3D – non è una moda passeggera: è il cuore di una nuova rivoluzione dei semiconduttori, guidata dalle esigenze dell’AI moderna. E chi ha visione – e risorse – può posizionarsi al centro di questa trasformazione.
