Quando parlo di “trend 2025”, non mi riferisco a vanterie da blog tecnico: intendo tendenze che domineranno budget plurimilionari, evoluzioni che ridefiniranno architetture, responsabilità e vantaggi competitivi. E sì, lo faccio anche con numeri perché senza cifre, è solo narrativa.
La parola chiave rimane mobilità dei workload. Nel 2025, la migrazione “fissa” è morta. Le aziende vedranno la nuvola non come una destinazione ma come un ecosistema fluido: sposteranno carichi da on-prem a cloud, tra cloud diversi, o li modernizzeranno dove già risiedono.
Il dato: nel primo trimestre 2025, l’indice Cloud Price Index segnala che quasi il 70 % delle organizzazioni prevede un aumento della spesa cloud rispetto al 2024. Circa l’8 % anticipa un aumento superiore al 25 %. (S&P) È un fatto: le workload migrations non sono un plus, sono una componente centrale dei piani IT 2025.
Sul fronte dell’AI generativa, Gartner stima che la spesa mondiale per GenAI raggiungerà 644 miliardi di dollari nel 2025, un salto del 76,4 % rispetto al 2024. Una cifra che spinge provider, hyperscaler e competitor a ripensare intere linee di prodotto. Secondo un’altra stima, il mercato globale del generative AI crescerà da 71,36 miliardi nel 2025 a 890,59 miliardi entro il 2032. Aggressive? Sì ma a giudicare dagli investimenti già in corso, forse non abbastanza.
Non basta spostare workload al cloud: bisogna farlo con intelligenza, valutando costi, performance, regolamentazioni, sensibilità dei dati. Entità che rimangono legate al “modello dogmatico” perderanno terreno. Nel 2025 vedremo ~60 % delle aziende operare workload mobility come pratica normale, non come eccezione. Il benchmark: nel 2025 circa il 41 % delle organizzazioni ha dichiarato di eseguire repatriation di dati da cloud pubblico verso datacenter o colocation. Ancora, il 78 % dichiara di aver spostato dati tra cloud pubblici nei dodici mesi precedenti (vs 40 % nel 2024) un sintomo di mobilità in accelerazione. Le architetture che gestiscono provisioning, monitoraggio, sicurezza e autoscaling devono convergere: chi non integra ITOps, DevOps, FinOps, SecOps vedrà silos che sabotano la flessibilità.
Molti pensano a data center massivi per il training. Ma è nell’inferenza, all’edge, che la maggior parte del valore sarà realizzato. Il training “in the cloud” persisterà per modelli grandi, ma per applicazioni reali automazione predittiva, decisioni in tempo reale, agenti conversazionali localizzati l’edge sarà il terreno battuto. Le scelte non saranno tecnologiche ma narrative: i provider cloud dovranno convincere i clienti che l’edge non è un optional, è il luogo in cui si guadagna. Già oggi il 37 % delle aziende che usano AI/ML dichiara che l’inferenza primaria avviene nel cloud pubblico, rispetto al 39 % che lo fa per il training primario. Però: l’adozione dei container per ML production passa dal 55 % al 68 %, sottolineando che l’edge non è più nicchia.
La FinOps non è più un’etichetta trendy: nel 2025 sarà la bussola di spesa IT. Le organizzazioni sposteranno il “controllo dei costi cloud” dal reparto finance ai team di sviluppo e operations. Il 55 % delle aziende prevede che servizi avanzati AI siano la ragione principale dell’aumento di spesa cloud. Il 49,7 % indica nuovi progetti/IT come causa e il 47,0 % spostamenti workload. Nel corso del 2025, ci sarà un’ulteriore espansione dei confini FinOps: non più solo IaaS/PaaS, ma SaaS, licenze software, infrastrutture interne. L’automazione, l’AI per cost forecasting e ottimizzazione sarà la nuova normalità.
L’infrastruttura AI è carente e le competenze latitano: solo il 29 % delle organizzazioni ritiene che l’infrastruttura attuale supporti i futuri workload AI senza upgrade. Il 76 % prevede che la domanda infrastrutturale crescerà nei prossimi due anni, e l’82 % prevede di aumentare la spesa AI. Le aziende spendono in media 1,5 milioni di dollari in infrastruttura AI/ML nell’ultimo anno. I provider — integratori, MSP, telco — avranno opportunità colossali se sapranno strutturare offerte gestione AI end-to-end (modellazione, tuning, deployment).
Il mercato GPU-as-a-service è frammentato gli hyperscaler reagiscono investendo: modernizzazione, scalabilità e potenziamento degli strumenti AI. Il risultato: una progressiva riduzione della distanza fra provider, standardizzazione delle offerte e focalizzazione su ecosistemi piuttosto che feature isolate. Le startup GPUaaS dovranno puntare su tool unici, personalizzazione, integrazione verticale. Il gap tecnologico si colma rapidamente.
Nel Q1 2025, l’indice Cloud Price Index ha rilevato significative diminuzioni su benchmark chiave (es. database storage –24,8 %, NoSQL reads 40,8 %, NoSQL writes –41,6 %). Nonostante ciò, le aziende puntano a spendere di più per AI e workload migrati. I provider continuano ad aggiungere SKU: Amazon, Microsoft e Google introducono decine di migliaia di SKU mensilmente. Nel 2025, la razionalizzazione deprecazione di servizi, revisione pricing sarà una leva strategica imprescindibile.
Il 60 % degli intervistati segnala aumenti nei prezzi storage, e il 40 % ha già ri-portato dati da cloud pubblico a infrastrutture proprie (repatriation). La crescita dei dati spinge verso tecnologie come tiering automatico, spostamento intelligente dei set di dati e minimizzazione dell’egress. Nel dominio AI, soluzioni come few-shot learning e retrieval-augmented generation permettono di ridurre la quantità di dati richiesti, abbassando i costi. Le aziende che ignoreranno queste ottimizzazioni pagheranno interessi elevati.
Platform engineering evolve: non è più roba da team di sviluppo, diventa una disciplina che orchestra interi ecosistemi IT. Nel 2025, i team PE gestiranno non solo pipeline software, ma piattaforme multicloud, sistemi AI, dati e sicurezza. L’efficienza non sarà solo tecnica, ma fattore competitivo. Le organizzazioni che adotteranno PE come paradigma strategico vedranno riduzioni di silos, tempi di rilascio compressi, costi operativi decrescenti.
S&P Global – Cloud Price Quarterly (Q1 2025)
Cloud Price Quarterly: New services, regions, and prices to kick off the year
Gartner (via BigDataWire, 2025)
Gartner Forecasts Worldwide GenAI Spending to Reach $644B in 2025
Markets and Markets (2025)
Generative AI Market Report 2025–2032
451 Alliance / S&P Global – AI & Workload Migration (2024–2025)
Security Concerns & Large Payloads Are Key Challenges for Data Migration
451 Alliance – Trends in Enterprise AI Adoption (2025)
Trends in Enterprise AI Adoption Report
AWS / 451 Research (2025)
Cloud Object Storage Drives All Your Data Lake Workloads – 451 Research Report