Nel 2025 sviluppare intelligenza artificiale senza una strategia cloud ottimizzata è un po’ come voler costruire un reattore nucleare nel garage. Si può anche provarci, ma tra latenza, costi e hardware obsoleto, il risultato sarà più simile a un tostapane esplosivo. Per chi gioca sul serio, il cloud non è una scelta, è l’ossigeno. E in questa arena di colossi, Oracle Cloud Infrastructure si sta scrollando di dosso l’etichetta da outsider e sta iniziando a mordere davvero. Non perché lo dica Oracle. Ma perché i numeri lo urlano.
Le prestazioni sono il primo schiaffo alla narrativa dominante. OCI offre GPU Nvidia H100, A100, L40S e perfino l’ultima della famiglia Grace Hopper GH200, accoppiate a una rete RDMA su larga scala che consegna latenza da microsecondi, senza il virtual overhead un piede nel domani per chi costruisce AI su scala reale. In campo benchmark, le performance sono da applauso: i risultati MLPerf v4.1 mostrano, per GPT‑3 su 3 072 GPU H100, tempi di completamento vicino ai 12 minuti; con LLaMA 2 70B‑LoRA, bastano appena 2,06 minuti usando 512 GPU. Linearità e velocità che fanno sembrare AWS in retromarcia.
E i costi? Oracle non fa gli sconti, li rivoluziona. Il pricing indicato per BM.GPU.H100.8 è di circa 10 USD/ora per otto H100, A100 costa tra 3 e 4 USD/ora per shape simili. Oracle stessa stima un vantaggio fino al “220 % più economico” che strappa applausi (e lacrime) tra gli altri cloud provider.
Ma ridurre OCI a una questione di prezzo sarebbe miope. La sinergia tra i servizi fa la vera differenza. OCI AI Infrastructure non è solo GPU: ha networking supersonico, storage convergente, container orchestrati, API generative pronte all’uso per sentiment analysis, traduzione, visione artificiale, e pipeline MLOps integrate con Data Science, Kubernetes e Functions. La flessibilità passa per soluzioni serverless: per l’inferenza basta attivare la funzione, pagarla per cinque minuti e spegnerla. Totale controllo, elasticità reale, TCO che scivola verso il basso.
C’è di più: Oracle ha messo sul piatto modelli foundation as‑a‑service, includendo variant open source come Mistral, LLaMA, Cohere, Falcon, pronti per l’inferenza su larga scala il sogno enterprise democratizzato.
Il paradosso è gustoso: Oracle, percepita come “legacy”, si rivela oggi un acceleratore dell’AI moderna. Tutto grazie a un’architettura di cloud nativa seconda generazione, progettata ex novo per l’AI meno strati inutili, più throughput. Una supercar su misura, non una berlina truccata.
Sotto la superficie le startup AI‑first stanno guardando. Ogni dollaro risparmiato sull’infrastruttura diventa un dollaro investito in UX, ricerca e marketing. L’accordo strategico con NVIDIA—GPU disponibili, non in lista d’attesa non è PR, è vantaggio competitivo concreto.
Cambia anche la cultura: prima scettici, ora sviluppatori rivalutano OCI. UX più leggibile, documentazione decente, tutorial aggiornati. È come se Larry Ellison avesse capito che, per conquistare l’ingegnere moderno, servono prestazioni e un po’ di cortesia verso il suo IDE.
Il rancore verso il vendor lock‑in? Nessuno scherzo: i workload girano su Kubernetes standard, API REST documentate in modo neutro, dati esportabili in formati leggibili. Non è marketing: è una garanzia invisibile ma potente per chi lavora sul lungo periodo.
Nel regno delle AI che scorrono veloci, dove ogni millisecondo equivale a milioni di dollari, OCI parla il linguaggio del futuro con accento industriale, non californiano in felpa. Meno glitter, più controllo. Le metriche sono trasparenti, nessuna sorpresa in fattura.
Parentesi curiosa: Oracle + WEKA hanno dimostrato configurazioni convergenti storage GPU che portano throughput a centinaia di GiB/s e iops nell’ordine del milione, abbattendo la latenza e moltiplicando il “time to first token” fino a 20 × più veloce su contesti da 128K.
Se il collo di bottiglia dell’AI non è più l’algoritmo, ma l’infrastruttura, allora OCI oggi è quel rettilineo senza limiti. Vuoi trasformare buone idee in prodotti concreti? Allaccia la cintura, parti da qui.
| Oracle Cloud Infrastructure (OCI) | AWS | Google Cloud (GCP) | Microsoft Azure | |
|---|---|---|---|---|
| GPU disponibili (2025) | H100, A100, L40S, GH200 | H100, A100, Inferentia v2 | H100, A100, TPU v5e | H100, A100, MI300X (AMD) |
| Performance LLM (MLPerf v4.1) | GPT‑3 in 12 min (3 072 H100), LLaMA‑2 in 2,06 min (512 H100) | GPT‑3 in 15‑18 min (3 072 H100) | GPT‑3 in 14‑16 min (3 072 H100) | GPT‑3 in 16‑20 min (3 072 H100) |
| Costo orario (8×H100) | Circa 10 USD/h | 32‑40 USD/h | 29‑36 USD/h | 34‑42 USD/h |
| Networking (RDMA, NVLink, InfiniBand) | RDMA nativo + bassa latenza su ampia scala | Elastic Fabric Adapter (EFA), più limitato | Custom fabric, prestazioni variabili | ND H100 v5 + InfiniBand, ma non su tutte le regioni |
| Storage AI convergente (con WEKA) | Fino a 20× più veloce TTF Token (128K context) | Assente | Assente | Parzialmente disponibile |
| Servizi AI pre-addestrati | Mistral, LLaMA, Falcon, Cohere integrati nativamente | Bedrock (modelli proprietari + open) | Vertex AI (Gemini + open) | Azure AI Studio (OpenAI + open) |
| Serverless per AI inferenza | Funzioni AI su richiesta, con billing al secondo | Lambda non ottimizzato per GPU | Cloud Functions non ottimizzate | Azure Functions, ma limitazioni GPU |
| MLOps integrato | Pipeline nativa con Oracle Data Science, Functions, K8s | SageMaker | Vertex AI Pipelines | Azure ML |
| Vendor lock-in percepito | Basso: Kubernetes standard, API REST neutre, dati esportabili | Medio-alto: servizi proprietari e configurazioni | Medio: alta integrazione ma lock-in API | Medio-alto: ecosistema chiuso |
| UX & documentazione (2025) | Migliorata radicalmente: interfaccia pulita, doc leggibili | Matura, ma dispersiva | Completa, ma a tratti disorganica | Vasta, ma spesso ridondante |
| Target ideale | Startup AI-first, imprese enterprise, R&D avanzato | Enterprise, developer full-stack | Data scientist, ML engineer | Grandi imprese, ambienti Microsoft-centrici |
How AI models are trained and deployed