L’intelligenza artificiale non sta bussando alla porta, e già entrata e si e seduta al tavolo del consiglio di amministrazione. Training, inference, modelli sempre più grandi, tempi di risposta sempre più stretti. Tutto questo ha un comune denominatore che pochi amano discutere apertamente: la fame insaziabile di GPU. Non e una moda passeggera ma una dinamica strutturale. Le GPU sono risorse finite, concentrate nelle mani di pochi grandi player globali e vendute a prezzi che seguono più la legge della scarsità che quella dell’efficienza industriale. In questo scenario molte aziende scoprono troppo tardi che spostare tutto su un hyperscaler non e una scelta neutrale ma una forma sofisticata di dipendenza tecnologica.
Il cloud lock in non arriva con una clausola scritta in piccolo. Arriva quando scopri che per usare una GPU devi adattare l’intera infrastruttura, riscrivere pipeline, accettare modelli di pricing opachi e rinunciare a qualsiasi leva negoziale. Arriva quando il tuo stack Kubernetes diventa improvvisamente un cittadino di seconda classe rispetto a servizi proprietari che promettono semplicità ma consegnano rigidità. Ed e proprio qui che molte aziende europee iniziano a cercare alternative, non per ideologia ma per sopravvivenza economica e strategica.
