L'intelligenza artificiale sta mettendo a nudo i limiti delle infrastrutture di archiviazione tradizionali, creando un paradosso costoso per le aziende: GPU potentissime che restano inattive perché i sistemi di storage non riescono a fornire i dati con la velocità necessaria. Secondo le stime di McKinsey dello scorso aprile, serviranno investimenti per 7 trilioni di dollari solo per tenere il passo con la domanda di capacità computazionale, ma questa cifra potrebbe già essere superata considerando l'accelerazione degli ultimi mesi. Meta ha recentemente annunciato un piano da 600 miliardi di dollari per espandere la propria capacità datacenter, uno dei tanti segnali che confermano come l'era dell'informatica generica stia davvero volgendo al termine, proprio come prevedeva Jensen Huang.
Quando i sistemi tradizionali diventano un collo di bottiglia
I carichi di lavoro generati dall'intelligenza artificiale rappresentano la sfida più impegnativa mai affrontata dalle infrastrutture aziendali in termini di intensità dei dati. Gli storage tradizionali erano progettati per operazioni prevedibili e sequenziali, tipiche di database e virtualizzazione. Ma l'AI ribalta completamente questo modello: migliaia di thread GPU bombardano i sistemi esistenti con richieste parallele, casuali e ad altissimo throughput. Il risultato è che quando lo storage non riesce a stare al passo, le GPU rimangono inutilizzate, i cicli di addestramento si bloccano e i costi schizzano alle stelle.
Ogni ora di GPU sotto-alimentate ritarda il ritorno sull'investimento, perché l'addestramento rappresenta un investimento iniziale e le epoche di training inefficienti o bloccate allungano i tempi necessari per generare valore. I rischi però vanno ben oltre l'inefficienza nell'addestramento. Se i dati vengono corrotti o persi, interi modelli devono spesso essere riaddestrati da zero, con costi enormi e imprevisti che possono compromettere interi progetti.
L'affidabilità non è un lusso, è una necessità economica
L'inferenza è la componente che genera ricavi concreti, e pipeline di dati lente o instabili riducono direttamente il ritorno commerciale delle applicazioni AI. Secondo i dati di Gartner, entro il 2026 le organizzazioni abbandoneranno il 60% dei progetti AI non supportati da dati adeguati. La scarsa qualità dei dati già oggi prosciuga tra i 12,9 e i 15 milioni di dollari all'anno per singola azienda, mentre i guasti alle pipeline costano circa 300.000 dollari l'ora in termini di insight persi e violazioni degli SLA.
Il problema è che l'affidabilità in questo contesto non si riduce a una singola metrica: è il prodotto di durabilità, disponibilità e recuperabilità. Molti sistemi legacy si affidano ancora ad architetture RAID locali o coppie ad alta disponibilità, che proteggono contro guasti su piccola scala ma vacillano quando si raggiungono le dimensioni richieste dall'intelligenza artificiale. I design moderni invece utilizzano codifica a cancellazione multi-livello e architetture shared-nothing per garantire resilienza a livello di cluster, mantenendo l'operatività anche in presenza di guasti multipli simultanei.
Ripensare l'architettura per l'era dell'AI
Costruire il livello di affidabilità necessario richiede un ripensamento radicale di come i sistemi vengono progettati sia tecnologicamente che operativamente. La resilienza deve essere incorporata fin dall'inizio, non aggiunta successivamente a prodotti di storage legacy mentre le applicazioni evolvono intorno a essi. A livello tecnologico, meccanismi come la codifica a cancellazione multi-livello (MLEC) sostituiscono la limitata tolleranza ai guasti dei RAID tradizionali con una protezione che si estende su più nodi, garantendo l'integrità dei dati anche quando più componenti falliscono contemporaneamente.
Le architetture ibride flash-disco aiutano a controllare i costi mantenendo i dati ad alte prestazioni su flash mentre informazioni meno critiche vengono spostate su supporti più economici. I design modulari e shared-nothing eliminano i singoli punti di guasto e permettono alla performance di scalare semplicemente aggiungendo nodi server standard, senza hardware proprietario. Sul fronte operativo, controlli automatici dell'integrità dei dati possono rilevare e isolare la corruzione prima che entri nelle pipeline AI, mentre simulazioni regolari di ripristino garantiscono che i processi di recovery funzionino nei tempi ristretti richiesti dalla produzione AI.
Il futuro richiede sistemi modulari e aperti
Queste capacità non sono più optional ma fondamentali per la progettazione delle infrastrutture AI. I carichi di lavoro e i dataset continueranno inevitabilmente a espandersi, e le architetture di storage dovranno essere modulari e vendor-neutral, permettendo aggiornamenti di capacità e performance senza sostituzioni complete del sistema. I vendor legacy stanno tentando di adattare le architetture esistenti alla domanda AI, ma nonostante gli sforzi, la maggior parte di questi design continua a limitare prestazioni e scalabilità.
La convergenza tra sviluppi nell'AI e nell'infrastruttura dati rappresenta una trasformazione profonda quanto il passaggio dalla forza animale alla macchina a vapore due secoli fa. Al centro di questa rivoluzione c'è l'allineamento tra potenza computazionale senza precedenti e l'esigenza altrettanto pressante di velocità, affidabilità e scala nel modo in cui le informazioni vengono archiviate e accedute. Qualcosa deve cambiare, a partire dal riconoscimento che l'AI richiede sistemi di storage costruiti appositamente, nativamente ad alte prestazioni e progettati per un'era in cui i dati non sono più un sottoprodotto ma il carburante stesso dell'innovazione.