I modelli di Intelligenza Artificiale (Ai) pubblici sono sempre più usati dalle aziende, in particolare per sviluppare nuove conoscenze e insight. Le scelte dell’Ai dipendono però in gran parte da informazioni riservate o sensibili, che spesso vanno elaborate in un ambiente non pubblico. La differenza tra intelligenza artificiale pubblica e privata si sta rapidamente evidenziando, con implicazioni per privacy, controllo, costo e rapidità d’implementazione.
Ai pubblica e Ai privata a confronto
L’Ai pubblica usa dati ampi e generalmente accessibili, come nel caso di ChatGpt. I dati aziendali o personali possono essere usati dal fornitore di IA per migliorare gli algoritmi (bassa privacy), addestramento su dati preesistenti e non ottimizzati per casi d'uso specifici (controllo nullo), modelli pre-addestrati in cloud (basso costo) e implementazione veloce grazie a modelli già pronti (basso time to market).
L’Ai privata, invece, addestra gli algoritmi anche o esclusivamente sui dati dell'utente o dell'organizzazione. I dati non sono condivisi né usati altrove (alta privacy), dati ed aggiornamenti specifici dell'organizzazione (alto controllo), sviluppo e gestione con un team interno o piattaforme dedicate (alto costo iniziale) e implementazione lenta se costruita internamente, veloce se su piattaforma. L'Ai privata è quindi considerata essenziale per rispettare qualsiasi normativa, non solo quelle sulla privacy.
Ai privato e sua adiacenza al cloud
In pratica, la lezione del cloud prima pubblico e poi almeno in parte privato si sta ripetendo per l’Ai, che manifesta la stessa difficoltà nella condivisione di informazioni. Probabilmente, rispetto al cloud, i costi di una infrastruttura on-premises sono percentualmente più alti, ma è possibile noleggiarla e mantenere privati dati e policy.
Equinix, azienda di infrastrutture digitali a livello mondiale, sta guadagnando terreno come luogo preferito per l'implementazione di infrastrutture private di Ai. L'adiacenza al cloud di questa piattaforma è fondamentale per la private Ai. Secondo Idc, Equinix è la principale fornitrice mondiale di servizi datacenter. L’azienda dichiara una quota di mercato del 40% nell’ecosistema Ai in termini di accesso on-ramp, ovvero a servizi e infrastrutture che facilitano integrazione e transizione dei dati e delle applicazioni aziendali verso il cloud come migrazione dei dati, l'integrazione tra sistemi esistenti e cloud ma anche supporto per il passaggio all'ambiente cloud..
“Con l'Ai privata, le aziende non devono scegliere tra la potenza dell'Ai e la privacy dei dati, le prestazioni o il costo -ha osservato Jon Lin, EVP & general manager, data center services di Equinix- le aziende allocano da noi le risorse di calcolo in prossimità dei dati, sfruttando senza problemi le funzionalità del cloud pubblico”.
Tra i casi di studio di Equinix troviamo la statistica anti-imbrogli del gaming di i3D.net, l’analisi di imaging sanitario di Harrison, come si può vedere dal video sotto, la migrazione da nastro a cloud di Tape Ark, la raccolta di energia dispersa di Crusoe Energy, il Gpu-over-IP di Juice Labs e il Gpu cloud di Lambda.
