Percorso
Cloud & solution architect: deploy AI su infrastruttura cloud
AWS Bedrock, Azure Copilot, scalabilità GPU e costi LLM: le tappe che ridefiniscono l'architettura.
Sei un cloud o solution architect che deve portare modelli linguistici in produzione su infrastruttura cloud gestita. Questo percorso collega le fondamenta hardware (GPU, chip dedicati) con i servizi cloud che le espongono, fino agli standard architetturali più recenti per agenti e integrazione, con attenzione ai costi e alla governance regolatoria.
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Perché conta per te
La GPU che ha reso economicamente sostenibile il training e l'inferenza cloud su larga scala: capire la sua architettura spiega perché i prezzi per token dei principali cloud provider si sono ridotti così rapidamente.
Pietra miliare Infrastruttura AINVIDIA A100: l'architettura Ampere e la GPU che addestra GPT-3
Al GTC 2020 Jensen Huang annuncia la GPU A100 basata sull'architettura Ampere: 54 miliardi di transistor, 40-80 GB HBM2e, TF32, sparsità strutturale 2:4 e supporto MIG.
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Perché conta per te
Il salto generazionale che ha portato il Transformer Engine nei data center cloud: fondamentale per valutare le istanze GPU di fascia alta su AWS, Azure e GCP e capire quando giustificano il costo.
Pietra miliare Infrastruttura AINVIDIA H100 e architettura Hopper: la GPU dei foundation model
Al GTC 2022 NVIDIA annuncia l'architettura Hopper e la GPU H100, con Transformer Engine FP8 e NVLink 4. Sarà la base hardware di quasi tutti i grandi LLM degli anni successivi.
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Perché conta per te
Il momento in cui il deploy di modelli open weight diventa un'operazione cloud standard con SLA gestiti: il punto di riferimento per confrontare build-vs-buy su qualsiasi provider.
Medio Infrastruttura AIHugging Face Inference Endpoints: deploy LLM in due click
Hugging Face lancia Inference Endpoints, servizio managed per deployare modelli del Hub su AWS, Azure o GCP con autoscaling, GPU on-demand e endpoint privati.
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Perché conta per te
AWS apre l'accesso managed a modelli frontier via API senza gestione dell'infrastruttura: il cambio di paradigma che rende il deployment LLM una decisione architetturale invece che operativa.
Alto Infrastruttura AIAWS Bedrock: AI managed multi-modello su cloud Amazon
AWS annuncia Bedrock, servizio managed che espone Claude (Anthropic), Jurassic-2 (AI21), Stable Diffusion e i propri Titan via una API unica. Risposta a Azure OpenAI.
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Perché conta per te
Microsoft integra Copilot nell'intero stack Azure e M365: per un solution architect che opera su ecosistema Microsoft è il momento in cui l'AI passa da progetto pilota a standard di architettura aziendale.
Alto AI enterpriseMicrosoft Build 2023: Copilot ovunque, uno standard di plugin condiviso
Alla Build 2023 Microsoft annuncia Windows Copilot, Copilot in Edge e nei prodotti 365, e adotta lo standard plugin di OpenAI. Strategia: 'AI co-pilot' come UI primaria.
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Perché conta per te
Il quadro regolatorio europeo che classifica i sistemi AI per rischio e impone obblighi di trasparenza e governance: ogni architettura cloud che tratta dati EU deve tenerlo come vincolo di progetto.
Pietra miliare Sicurezza AIEU AI Act: il Parlamento europeo approva il primo quadro normativo organico sull'AI
Il Parlamento europeo adotta in via definitiva l'AI Act, prima legge organica al mondo sull'intelligenza artificiale, con approccio basato su livelli di rischio e obblighi specifici per modelli foundation.
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Perché conta per te
Lo standard aperto che definisce come agenti e tool si connettono indipendentemente dal provider cloud: adottarlo nell'architettura evita vendor lock-in sull'orchestrazione e semplifica l'integrazione multi-cloud.
Alto Infrastruttura AIModel Context Protocol: lo standard aperto per connettere LLM e dati
Anthropic apre il Model Context Protocol (MCP), uno standard JSON-RPC che fa parlare gli assistenti AI con tool, file system, database e SaaS senza integrazioni ad-hoc per ogni modello.