Ampiezza dell’offerta, efficacia nelle performance e competitività dei prezzi: all’Oracle AI Forum di Milano, l’azienda di software di Austin spiega i suoi punti di forza e le ultime innovazioni lanciate
«Per differenziarci nel mercato dell’AI, ciò che conta non è solo “cosa” facciamo, ma anche il “come” lo facciamo: il nostro obiettivo è quello di accompagnare tutto il mondo dell’enterprise, a prescindere dall’appartenenza al settore pubblico o a quello privato, all’adozione di queste tecnologie. E questo indipendentemente dal grado di maturità di ciascuna azienda». Sono queste le parole scelte dal VP e Cloud Tech Country Leader di Oracle Andrea Sinopoli, che sottolinea come in questa fase di consapevolezza sulle potenzialità dell’AI, i software provider sono chiamati a rispondere a una domanda.
«Oggi, il 60% dei CEO si aspetta di riscontrare netti miglioramenti a fronte dell’implementazione dell’AI nei processi aziendali e le proiezioni globali per il 2027 parlano di un potenziale impatto da 17 trilioni di dollari. Secondo PWC, già adesso il 98% dei top performer mondiali è già predisposto per architetture e governance all’adozione di soluzioni AI. Dove si può fare la differenza, come ripetiamo sempre, è nella qualità dei dati: quelli di dominio pubblico sono indistinti; pertanto, diventa necessario coadiuvarli con dati propri, che possono differire per fonti, formati, stili e sovranità. Occorre quindi una soluzione che possa superare questi ostacoli e, idealmente, possa essere adottata in modalità flessibili e scalabili. Il SaaS – contrariamente alla provocazione lanciata da Satya Nadella – non è morto, ma per forza di cose inizierà a evolversi in modo più verticale».
Agenti, RAG, vettori: tutto integrato in un’unica piattaforma
«Il 2024 è stato una montagna russa a livello di innovazioni» spiega Luigi Saetta, Generative AI Specialist di Oracle «con gli agenti AI che si sono via via affermati come nuovo buzz. Le soluzioni di Gen AI impattano il linguaggio e di conseguenza tutti i processi comunicativi: abbiamo visto rivoluzionato il modo in cui lavoriamo, ma anche i cicli vitali dei software. Grazie a esse possiamo concentrare il nostro focus sui concetti, senza sprecare energie sui processi più mondani. In particolare, la RAG (retrieval-augmented-generation), che dà una spinta fortissima in termini di efficienza, è già oggi integrata nella ricerca vettoriale su Oracle Database23ai e a partire dalla primavera lo sarà anche su Heatwave Vector Store».
Elementi che contribuiscono a costituire quella che Diego Losi, Master Principal Account Engineer di Oracle, definisce «una piattaforma moderna, ovvero un luogo dove i dati possono confluire da qualsiasi posto e in qualsiasi forma ed esser facilmente processati e convertiti in valore. La ricerca vettoriale, che non procede per parole chiave, bensì per semantica, permette di elaborare anche dati non strutturati in modo semplice, rapido e mirato. Database23ai vanta più di 300 nuove funzioni e miglioramenti, integrabili non solo con lo stack OCI ma anche con le architetture offerte da altri provider».
Velocità, coerenza, flessibilità, facilità d’adozione
«Sotto il punto di vista computazionale» spiega Gianluca Liparoti, AI Sales Leader di Oracle «la domanda di potenza è perennemente in crescita e si accompagna a una costante evoluzione in termini di modelli ed evoluzioni. Le infrastrutture AI native allargano gli orizzonti per una grande varietà di settori, dal farmaceutico, alla rilevazione di frodi, allo streaming. Ma soprattutto accorciano i tempi: l’addestramento di un LLM che tradizionalmente richiedeva circa 15 anni, oggi è realizzabile in un solo mese sul supercluster OCI. Questo per noi rappresenta un enorme vantaggio rispetto agli altri hypeerscaler: il nostro supercluster monta più di 130.000 GPU, 3 volte quelli di Frontier, 6 rispetto al resto della concorrenza».
Numeri che si traducono in impatti concreti, come racconta il Solution Consulting Director di Oracle Andrea Cravero: «Siamo stati i primi ad annunciare i risultati finali dell’anno fiscale, dopo undici giorni. Un terzo del tempo impiegato da Microsoft, Google e Amazon. L’implementazione degli agenti RAG non solo favorisce il lavoro autonomo, ma si traduce in un’accelerazione e un aumento di precisione senza precedenti: è il culmine di un viaggio intrapreso da ormai 25 anni, iniziato con i primi esempi di ML, passato per gli usi di AI non generativa nel 2017 e decollato definitivamente grazie alla spinta della GenAI negli ultimi due anni. Per la prima volta nella storia, la roadmap va così forte che fatichiamo a starle dietro: un progresso vertiginoso che ci porterà – ci auguriamo – a una sempre più efficiente collaborazione tra uomo e AI. L’unico tassello mancante, a questo punto, è il coraggio degli investitori di crederci e compiere il balzo».
