Grazie alla sua capacità di gestire carichi di lavoro intensivi, il cloud sta diventando il fulcro dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni correlate. Secondo gli esperti di Capgemini, questa tendenza si riflette già nella spesa per il cloud pubblico, che raddoppierà passando dai 723 miliardi di dollari del 2025 a 1,47 trilioni nel 2029. Inoltre, il rapporto evidenzia che le architetture tradizionali potrebbero rivelarsi insufficienti a soddisfare le esigenze del settore.
Le aziende devono adattare i modelli utilizzando le proprie informazioni, controllare i dati e rispettare le normative vigenti, il che le sta portando ad adottare architetture ibride, private, multicloud e sovrane per operare in modo sicuro e conforme alla legge. In particolare, gli agenti di IA richiedono infrastrutture scalabili, distribuite e a bassa latenza, in cui il cloud e l’edge siano integrati in un’unica struttura intelligente per garantire risposte rapide ed efficienti.
Le piattaforme ibride si affermeranno come lo standard nel 2026. Anziché consistere in strumenti rigidi, l’attività operativa dell’IA si svilupperà in modo fluido tra ambienti edge, cloud privato e cloud pubblico. Il cloud 3.0 segna quindi il momento in cui il modello smette di essere una piattaforma IT per trasformarsi in un livello di esecuzione distribuito che rende possibile l'intelligenza artificiale su larga scala.
Un cambiamento del modello operativo
Questo cambiamento di modello si manifesta attraverso tre segnali chiari. Il primo indicatore dell'espansione del cloud 3.0 è la comparsa di architetture ibride ottimizzate per l'IA, in cui le aziende distribuiscono i propri carichi di lavoro tra ambienti privati, pubblici e periferici. In questo modo, l’IA non dipende più da un unico fornitore su larga scala, ma viene implementata ovunque risulti utile. Un secondo fattore determinante è che, spesso, le organizzazioni utilizzano contemporaneamente applicazioni critiche fornite da diversi fornitori per motivi di resilienza e di sovranità dei dati. Infine, i settori fortemente regolamentati — come quello pubblico, sanitario o bancario — stanno combinando la potenza dei grandi fornitori con controlli rigorosi sull’ubicazione e la gestione delle informazioni.
Capgemini ricorda che, dato che le organizzazioni stanno passando dall'utilizzo di agenti di IA sperimentali a sistemi in produzione, sono necessari quadri di orchestrazione robusti in grado di coordinare più agenti specializzati.