Nel mondo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML), le GPU (Graphics Processing Unit) sono diventate fondamentali per l’elaborazione di dati intensivi. Tuttavia, recenti aumenti dei prezzi delle GPU cloud, come quelli osservati con le istanze NVIDIA H200 di AWS, hanno sollevato interrogativi sul futuro degli investimenti in queste tecnologie. In questo articolo esploriamo il contesto attuale, le strategie che alcuni vendor stanno adottando per far fronte alla domanda crescente e come Seeweb si posiziona come un’ottima alternativa per i tuoi progetti AI/ML.
Costi di adozione dell’AI: perché salgono
L’adozione crescente dell’AI e del machine learning ha aumentato la competizione per le risorse GPU, che per le aziende rappresentano una parte significativa dei costi di capital expenditure (capex) e operational expenditure (opex) nei data center. Con gli investimenti che crescono, aumenta anche la pressione sulla supply chain. I prezzi, così, continuano a salire. E non solo per l’aumento della domanda: fanno la loro parte anche i costi che i provider devono sostenere – tra consumo di energia, raffreddamento, e impegni di spesa sia di acquisizione che operativi. I prezzi, inoltre, salgono anche per via di una tecnologia che evolve e migliora.
La tabella sotto riporta i costi di alcune tipologie di schede grafiche in cloud a confronto, tenendo conto – ove possibile – della presenza di tali servizi in Europa. Il costo viene espresso per utilizzo orario, e cerca di mettere a confronto i prezzi dei principali fornitori di GPU e degli hyperscaler (fonti: i calcolatori dei provider citati* unitamente a portali quali Public Cloud Reference, Jarvislabs.ai, Thundercompute).
La risposta alla domanda AI crescente
Per rispondere alla domanda in aumento – prevista in crescita del 35% entro il 2026, mentre l’offerta sarà solo del 23% – i produttori di GPU stanno adottando diverse strategie.
Agire sulle “vecchie” GPU come possibile soluzione
Nvidia, per esempio, sta considerando due strategie principali per affrontare le pressioni attuali relative alla fornitura e ai prezzi delle schede grafiche. In primo luogo, l’azienda potrebbe riportare in produzione modelli di GPU più vecchi come soluzione temporanea in grado di colmare le lacune nella fornitura – lacune che stanno causando aumenti di prezzo. In secondo luogo, Nvidia sta esplorando la possibilità di implementare tecnologie avanzate come DLSS 4.5 (una tecnologia di miglioramento del frame rate) su tali GPU di vecchia generazione, integrando così funzionalità AI di ultima generazione in hardware più datati. Un approccio che mira a bilanciare la domanda e l’offerta, mantenendo al tempo stesso rilevanti le schede grafiche più “anziane” attraverso aggiornamenti software.
Il mercato europeo delle GPU Cloud
In Europa, il mercato delle infrastrutture cloud con GPU è in rapida evoluzione. Provider locali come Seeweb offrono soluzioni adatte alle esigenze specifiche del mercato europeo, contrapponendosi agli hyperscaler globali. In particolare, le soluzioni di infrastruttura per l’intelligenza artificiale e il machine learning europee, erogate da provider con sede legale e datacenter in Europa, garantiscono conformità normativa e bassa latenza, nonché un supporto tecnico e un customer service più vicini al cliente. Così, si riducono non solo i costi ma anche la complessità operativa.
Seeweb: il GPU computing che punta alla sostenibilità dell’offerta
In tutto questo come si posiziona l’offerta di Seeweb? Il suo approccio è quello di rendere democratico l’accesso ai progetti di intelligenza artificiale e ML per gli sviluppatori e gli integratori, a beneficio delle aziende che vogliono sperimentare un’AI sicura ma anche accessibile.
In particolare, per le principali schede grafiche fornite, in un contesto di ampia scelta e integrazione di nuove GPU, Seeweb – nonostante non abbia mai inseguito la politica del costo più basso – si rivela il GPU cloud provider europeo dai costi più sostenibili e competitivi. Ulteriori riduzioni di costo sono possibili riservando le istanze GPU cloud per più mesi (da un minimo di 3 mesi).
Una convenienza che si accompagna a elementi quali l’offerta di istanze cloud AMD (e non unicamente NVIDIA) e alla possibilità di utilizzare le gpu cloud anche in modalità “serverless“).
Se stai portando avanti carichi di lavoro critici, scopri come Seeweb può supportare i tuoi progetti AI/ML con soluzioni cloud GPU accessibili e sicure.
