L’intelligenza artificiale europea entra in una nuova fase? OVHcloud ha deciso di sviluppare una propria famiglia di Large Language Model (LLM), realizzati interamente a partire da zero e destinati a rafforzare l’offerta europea nel settore dell’intelligenza artificiale generativa. Una scelta che rappresenta un cambio di strategia significativo per uno dei principali operatori cloud europei.
Fino a questo momento OVHcloud ha concentrato il proprio ruolo sulla fornitura di infrastrutture e servizi cloud. Con il nuovo piano, invece, l’azienda punta a presidiare anche uno dei livelli più strategici della catena del valore dell’intelligenza artificiale, quello dei fundamental model sui quali vengono costruite le applicazioni AI.
La decisione arriva in un contesto nel quale la disponibilità dei modelli di ultima generazione sviluppati dai grandi operatori internazionali è diventata sempre più incerta (vedasi il caso di Anthropic ) e si è riacceso all’interno del mercato europeo il dibattito sulla sovranità tecnologica e sulla necessità di garantire alle imprese europee un accesso stabile alle tecnologie di intelligenza artificiale, indipendentemente dalle strategie commerciali dei fornitori extraeuropei.
Secondo Octave Klaba, fondatore di OVHcloud, tuttavia, la questione non riguarda esclusivamente la sovranità digitale. Negli ultimi mesi sarebbe cambiata profondamente anche l’economia dello sviluppo dei modelli linguistici. I progressi nell’architettura delle reti neurali, l’evoluzione dei processori dedicati all’intelligenza artificiale e il crescente utilizzo di dati sintetici stanno riducendo in maniera significativa i costi necessari per addestrare modelli di grandi dimensioni.
Se fino a poco tempo fa sviluppare un LLM di frontiera richiedeva investimenti prossimi al miliardo di euro, oggi, secondo le stime di OVHcloud, lo stesso obiettivo potrebbe essere raggiunto con investimenti compresi tra 150 e 200 milioni di euro. Una riduzione che modifica profondamente la barriera d’ingresso del settore e apre la possibilità anche ad operatori europei di competere in un mercato finora dominato quasi esclusivamente dai grandi hyperscaler americani.
L’azienda ha già completato il preaddestramento del primo modello utilizzando Jupiter, il supercomputer attualmente considerato il più veloce d’Europa. Il progetto rappresenta il primo passo di una strategia più ampia che mira a costruire competenze proprietarie nello sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale e non soltanto nella gestione delle infrastrutture cloud.
A rafforzare questa evoluzione contribuisce anche la recente acquisizione di Dragon LLM, società francese precedentemente nota come Lingua Custodia e vincitrice del Large AI Grand Challenge promosso dalla Commissione europea. L’operazione ha portato alla nascita dell’AI Lab interno di OVHcloud, destinato a diventare il centro di sviluppo delle future tecnologie di intelligenza artificiale dell’azienda.
La strategia industriale non punta alla realizzazione di un unico modello generalista destinato a competere direttamente con GPT, Claude o Gemini. L’obiettivo è costruire una famiglia di modelli specializzati, ottimizzati attraverso tecniche di fine tuning per rispondere alle esigenze di settori altamente regolamentati come finanza, assicurazioni, pubblica amministrazione e servizi professionali, dove precisione, conformità normativa e protezione dei dati assumono un’importanza superiore rispetto alle prestazioni generiche.
Particolare attenzione viene riservata anche alla governance dei dati. OVHcloud ha dichiarato che le informazioni dei clienti non saranno utilizzate per l’addestramento dei modelli proprietari, affrontando uno dei principali elementi di preoccupazione delle imprese europee che adottano soluzioni di intelligenza artificiale generativa. Parallelamente, l’azienda prevede di rilasciare i propri modelli in modalità open source una volta raggiunto un livello di maturità tecnologica ritenuto adeguato.
Anche l’architettura tecnica riflette un’impostazione orientata all’efficienza. L’obiettivo dichiarato consiste nella riduzione della latenza e nell’ottimizzazione dei costi di inferenza, due aspetti che stanno diventando determinanti per la sostenibilità economica dell’intelligenza artificiale generativa. Se l’attenzione dei primi anni si è concentrata quasi esclusivamente sull’addestramento dei modelli, oggi il vero tema industriale riguarda il costo operativo necessario per eseguire miliardi di inferenze mantenendo consumi energetici e costi infrastrutturali sotto controllo.
Da questo punto di vista, la strategia di OVHcloud riflette una trasformazione più ampia in corso nel mercato europeo dell’intelligenza artificiale. Dopo una prima fase caratterizzata dalla dipendenza quasi esclusiva dai modelli sviluppati negli Stati Uniti, il settore sembra essersi finalmente accorto che nell’immediato futuro, la competitività si misurerà sulla capacità di costruire un’intera filiera tecnologica, dalle infrastrutture cloud ai data center, fino ai modelli linguistici e ai servizi applicativi.
Per l’Europa il tema non riguarda soltanto la disponibilità di alternative tecnologiche, ma anche la possibilità di mantenere sul territorio competenze industriali, capacità di innovazione e controllo sulle infrastrutture digitali che alimenteranno l’economia dell’intelligenza artificiale nei prossimi decenni.