Agentic AI, come cambia l’infrastruttura dei data center

L’attenzione sull’intelligenza artificiale si concentra spesso sui modelli linguistici e sulla potenza delle GPU. Ma osservare solo quella parte del processo significa perdere di vista il quadro completo. Secondo Dan McNamara, Senior Vice President and General Manager, Compute & Enterprise AI di AMD, la diffusione dell’Agentic AI impone un cambio di prospettiva: non bisogna più ragionare su un singolo carico di lavoro, ma su un’intera catena operativa composta da attività molto diverse tra loro. È proprio questa sequenza di operazioni a determinare le esigenze dell’infrastruttura.

L’Agentic AI non è solo una questione di GPU

Un sistema di Agentic AI non si limita a generare una risposta dopo aver ricevuto un prompt. Interpreta l’intenzione dell’utente, recupera informazioni, pianifica le azioni successive, richiama strumenti esterni, applica regole aziendali, esegue codice in ambienti isolati, completa operazioni e verifica il risultato prima di concludere il processo. In molti casi, ripete più volte questi passaggi fino a raggiungere l’obiettivo.

Ogni fase richiede risorse differenti. Alcune operazioni privilegiano un numero elevato di core per gestire molte attività contemporaneamente, altre dipendono dalla frequenza della CPU e dalla bassa latenza. In altri casi diventano determinanti la capacità della memoria, la larghezza di banda, l’I/O o la vicinanza dei dati. Ridurre tutto a una semplice scelta tra CPU e GPU rischia quindi di semplificare eccessivamente un problema molto più articolato.

Nella ricostruzione proposta da McNamara, il flusso tipico di un agente attraversa diversi livelli: una richiesta passa inizialmente attraverso un gateway che applica le policy di sicurezza, viene quindi analizzata da un livello di pianificazione che decide come instradare il compito, interroga database, coinvolge eventualmente un cluster di GPU per l’inferenza, richiama applicazioni o servizi esterni, verifica l’esito e stabilisce se sia necessario un nuovo ciclo di elaborazione oppure se il processo possa concludersi.

Questa sequenza porta a una conseguenza pratica: l’infrastruttura non può più essere progettata come se esistesse un unico tipo di carico di lavoro. Ogni fase dell’esecuzione presenta caratteristiche differenti e, di conseguenza, richiede risorse ottimizzate per quello specifico compito.

Dalla standardizzazione alla specializzazione dell’infrastruttura

L’analisi evidenzia anche un altro elemento destinato a incidere sulle strategie dei responsabili IT. Molte aziende continuano a dimensionare i server seguendo standard consolidati, scegliendo configurazioni tradizionali come processori da 16 o 32 core. Un approccio che, secondo McNamara, rischia di diventare sempre meno efficace con la crescita dell’Agentic AI.

Le attività di orchestrazione degli agenti, l’esecuzione di codice in sandbox, le chiamate API e l’interazione con database possono beneficiare di CPU con un numero molto elevato di core, capaci di gestire migliaia di operazioni concorrenti. Le fasi che mantengono operative le GPU durante l’inferenza, invece, richiedono soprattutto prestazioni elevate per singolo core, frequenze elevate e un equilibrio tra memoria, banda e connettività, così da alimentare costantemente gli acceleratori senza creare colli di bottiglia.

Secondo AMD, questa varietà di esigenze rende più efficace un portafoglio di processori specializzati, anziché un’unica configurazione valida per qualsiasi scenario. Da qui la differenziazione della famiglia EPYC, affiancata dagli acceleratori Instinct per inferenza e training e dalle soluzioni di networking Pensando per garantire uno spostamento dei dati prevedibile lungo tutto il workflow.

Come devono muoversi le aziende?

L’altro aspetto evidenziato nell’analisi riguarda l’effetto moltiplicatore che gli agenti possono avere sull’infrastruttura aziendale. Quando dipendenti e team iniziano a creare e utilizzare agenti in autonomia, aumenta rapidamente il numero di richieste rivolte ai sistemi esistenti. Database, piattaforme ERP, CRM, strumenti di business intelligence, sistemi di gestione delle identità e server dedicati all’inferenza finiscono così per sostenere un volume di lavoro molto superiore rispetto a quello generato dagli utenti umani.

Per questo motivo, la domanda che le aziende dovrebbero porsi non riguarda semplicemente quante CPU o GPU acquistare, ma se l’infrastruttura sia realmente progettata per seguire tutte le fasi operative dell’Agentic AI. La capacità di assegnare a ogni passaggio la risorsa più adatta potrebbe trasformarsi in uno degli elementi decisivi per garantire scalabilità, prestazioni ed efficienza man mano che gli agenti diventeranno parte integrante dei processi aziendali.

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