La trasformazione digitale non è più una questione di opportunità, ma di sopravvivenza. Lo studio pubblicato da Cisco parte da una constatazione netta: l’attuale infrastruttura non è stata progettata per gestire il carico dell’intelligenza artificiale. Gli agenti AI di nuova generazione, come i modelli multimodali aziendali, comportano volumi di traffico e richiesta computazionale senza precedenti. La rete, nel suo disegno tradizionale, è un collo di bottiglia.
Da qui l’urgenza di un’evoluzione profonda. Come affermato da Kevin Wollenweber, SVP e GM della divisione Networking di Cisco, “la rete non è più solo trasporto: deve diventare intelligente, adattiva e resiliente per supportare i carichi AI”. E questo ha impatti a catena su data center, edge, cloud, sicurezza e operations.
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AI Infrastructure: catalizzatore di pressione e innovazione
L’AI non è una tecnologia neutra: è un catalizzatore che impone un ridisegno radicale delle architetture. In primo luogo, la richiesta di banda cresce in modo esponenziale. L’addestramento e l’inferencing dei modelli generativi richiedono larghezza di banda continua, latenze ridottissime e capacità di scalare su cluster distribuiti.
In parallelo, si sta affermando un modello architetturale che distribuisce l’intelligenza verso l’edge. Le aziende passano da ambienti centralizzati a una costellazione di nodi intelligenti, dove l’AI viene eseguita vicino alla fonte del dato. Questo cambio di paradigma implica che la rete debba essere in grado di orchestrare in tempo reale risorse fisiche e virtuali, adattandosi dinamicamente ai carichi applicativi.
Altro elemento cruciale è la sicurezza. I dati AI sono ad alto valore e spesso sensibili. Servono architetture capaci di ispezionare il traffico, segmentare gli accessi, proteggere i modelli. La risposta è una rete “zero trust”, in grado di abilitare protezione adattiva e continua.
La complessità operativa, infine, rappresenta un’ulteriore sfida. Le infrastrutture tradizionali richiedono una supervisione costante. Nell’era AI, diventa invece cruciale passare a una gestione autonoma e predittiva, dove la rete sia capace di autoripararsi, ottimizzarsi e anticipare i guasti grazie all’analisi predittiva.
Cisco AI-native networking: la nuova architettura
Per rispondere a queste sfide, Cisco propone un modello di infrastruttura AI-native, basata su un’architettura hardware-software unificata. Al centro c’è Silicon One, il chip sviluppato internamente da Cisco per data center e cloud provider, capace di trasportare enormi volumi di dati a costi energetici contenuti.
L’architettura proposta da Cisco include switch ad alta densità, trasporto ottico coerente, sistemi di raffreddamento liquido per ambienti hyperscale e software di orchestrazione intelligente. La rete non è più un insieme di nodi passivi, ma un sistema nervoso digitale che integra connettività, visibilità, automazione e sicurezza. Il tutto si traduce in infrastrutture capaci di supportare workload AI di training e inferencing in ambienti eterogenei, ibridi, multi-cloud e distribuiti. Un’infrastruttura che si adatta all’intelligenza, invece di limitarla.
Sicurezza integrata grazie all’AI Infrastructure
In uno scenario dove i dati circolano tra cloud, edge, endpoint e modelli AI, la sicurezza deve essere integrata nativamente nella rete. Cisco punta su una strategia di sicurezza distribuita, con strumenti che combinano analisi comportamentale, segmentazione dinamica, rilevamento in tempo reale e risposta automatizzata agli incidenti.
Le piattaforme Cisco Secure Firewall e Cisco Xdr rappresentano la spina dorsale di questa architettura di protezione. Grazie a una visibilità completa, le imprese possono tracciare in tempo reale le interazioni tra modelli AI, dati e utenti, anticipando i rischi prima che si concretizzino. Questa capacità di vedere e reagire in modo coordinato è uno degli elementi distintivi della nuova AI Infrastructure. Perché senza visibilità e controllo, non c’è innovazione sostenibile.
Banda ultralarga: condizione abilitante per l’AI
Uno degli aspetti fondamentali emersi dallo studio Cisco è che l’adozione su larga scala dell’AI è possibile solo se supportata da una rete fisica all’altezza. E qui entra in gioco la banda ultralarga, condizione essenziale per sostenere i flussi massivi richiesti dai modelli AI.
Con la crescita di edge computing, realtà aumentata, digital twin e veicoli autonomi, la richiesta di connettività simmetrica, stabile e a bassa latenza cresce in modo esponenziale. L’Italia, come il resto d’Europa, ha bisogno di una rete capillare in fibra ottica e 5G SA per non perdere competitività.
Per un’analisi completa delle applicazioni possibili con la banda ultralarga, è disponibile lo speciale CorCom dedicato: Banda ultralarga, ecco tutte le applicazioni innovative.
Opportunità per telco e system integrator
Il cambiamento infrastrutturale in atto rappresenta un’occasione storica per le telco e i provider Ict. Le imprese si trovano a dover trasformare le proprie reti in tempi rapidi, e solo chi offrirà soluzioni integrate – dal trasporto alla sicurezza, dalla visibilità all’orchestrazione – potrà intercettare il nuovo valore.
ùSecondo il Cisco Partner Study, oltre il 50% dei partner tecnologici ha identificato l’infrastruttura come priorità strategica per i prossimi due anni. E quasi il 40% prevede che l’AI genererà almeno la metà del proprio fatturato entro il 2027. Chi sarà in grado di fornire soluzioni chiavi in mano, scalabili e supportate da un ecosistema di competenze, avrà un vantaggio competitivo rilevante. Soprattutto in ambito enterprise, manifatturiero, sanitario, fintech e pubblica amministrazione.
Il fattore competenze: il vero digital divide
Una delle principali barriere all’adozione dell’AI Infrastructure non è tecnologica, ma culturale. Secondo Cisco, solo l’1,7% dei ceo si sente davvero pronto ad affrontare la trasformazione infrastrutturale richiesta dall’intelligenza artificiale. Il 70% ammette di non avere le competenze per affrontarla.
Da qui l’importanza di politiche di formazione, aggiornamento professionale e alleanze tra università, vendor e imprese. Perché l’infrastruttura intelligente è anche il risultato di una visione condivisa, alimentata da una forza lavoro qualificata.
