Negli ultimi due anni l’AI è passata da “tema da conferenza” a qualcosa che le aziende vogliono mettere davvero in produzione: chatbot interni, assistenti per il supporto, automazione dei processi, analisi dei dati. Il problema è che tra il “fare una demo” e il “mettere in produzione senza farsi male” c’è un abisso.
È esattamente in questo spazio che si inserisce Nutanix AI: una piattaforma che prova a rendere l’AI aziendale meno artigianale e più “prodotto”, sfruttando la solidità dell’infrastruttura Nutanix che molti già conoscono.
In questo post provo a raccontare cos’è Nutanix AI, cosa mi convince della soluzione, cosa invece terrei d’occhio, e come la vedo rispetto ad altre proposte sul mercato.
Cos’è Nutanix AI, in parole semplici
Detto in modo molto diretto, Nutanix AI è un “layer AI” sopra l’infrastruttura Nutanix:
- ti permette di ospitare modelli AI (foundation models, LLM, modelli di visione, ecc.) vicino ai tuoi dati, on‑prem o in ambienti ibridi;
- gestisce deployment, scalabilità, sicurezza e governance in stile “enterprise”, non da laboratorio;
- si integra con l’ecosistema Nutanix (storage, networking, gestione cluster) e con i principali hyperscaler.
Quello che apprezzo è l’approccio abbastanza pragmatico: non è l’ennesima “magia generativa in cloud” ma una piattaforma che prova a rispondere alle domande vere delle aziende:
- dove metto i modelli?
- come controllo i costi?
- come proteggo i dati (compliance, sovranità, privacy)?
- come faccio a non legarmi mani e piedi a un solo provider?
L’architettura, senza entrare troppo nel dettaglio
Nutanix AI si appoggia ai mattoni che già conosci se hai visto un ambiente Nutanix:
- infrastruttura iperconvergente (compute + storage)
- gestione centralizzata dei cluster
- capacità di lavorare sia on‑prem che in multi‑cloud
Sopra questi mattoni, Nutanix AI introduce:
- uno strato per la gestione dei modelli (caricamento, aggiornamento, versioning)
- la parte di serving (API per usare i modelli da applicazioni interne)
- integrazioni per monitoring, logging, sicurezza, accessi
- strumenti per collegare i modelli ai dati aziendali (database, file, data lake, ecc.)
In pratica, se volessi descriverlo a un CIO: è un modo per portare l’AI vicino ai dati e gestirla con le stesse logiche con cui già gestisci le tue applicazioni critiche. E questo, personalmente, trovo sia un punto chiave.
Casi d’uso che hanno senso
Alcuni scenari dove Nutanix AI, nella mia opinione, “suona” particolarmente sensato:
- Chatbot interni su dati aziendali sensibili
FAQ interne, documentazione tecnica, procedure HR, manuali: tutti casi dove non vuoi che i dati girino liberamente su internet. Avere i modelli vicino ai tuoi repository interni, gestiti su infrastruttura controllata, è un bel plus. - Analisi documentale e automazione back‑office
Estrazione di informazioni da PDF, contratti, documentazione legale o tecnica. Qui la combinazione tra potenza di calcolo locale e accesso veloce allo storage conta parecchio. - AI in ambienti regolamentati (finance, sanità, PA)
Dove compliance e sovranità del dato non sono “nice to have” ma obbligatorie. Il fatto di poter tenere dati e modelli nel perimetro dell’azienda (o in region specifiche) può fare la differenza, anche rispetto a soluzioni solo cloud. - Ottimizzazione operativa e IT
Dai suggerimenti per il troubleshooting, fino all’analisi predittiva delle performance. Qui sfruttare già i dati che transitano sull’infrastruttura Nutanix è un vantaggio interessante.
Cosa mi convince di Nutanix AI
Qui vado più di opinione personale che di brochure.
1. Vicinanza ai dati e ibrido “vero”
Molte soluzioni di AI ti dicono: “porta tutto nel nostro cloud, ci pensiamo noi”. Comodo finché i dati non sono critici… ma non è così nel mondo reale.
Nutanix gioca una carta diversa: porta l’AI dove sono i tuoi dati, che siano nel datacenter, in un cloud specifico o in uno scenario ibrido. Questo riduce:
- problemi di latency
- costi di data egress verso il cloud
- frizioni con compliance e sovranità
Per architetture ibride complesse, questa è una differenza non banale rispetto a molte piattaforme AI nate cloud‑only.
2. Governance e sicurezza in linea con il mondo enterprise
Un pezzo che spesso viene sottovalutato nelle soluzioni più “fighe” ma meno mature è la governance: chi può fare cosa, come traccio gli accessi, dove finiscono i log, come gestisco patch e aggiornamenti.
Nutanix AI eredita molto dalla maturità della piattaforma sottostante:
gestione unificata, ruoli, integrazione con directory aziendali, log centralizzati. Dal punto di vista di chi deve rispondere a audit e controlli, è un sollievo rispetto al bricolage di servizi AI sparsi.
3. Riduzione del lock‑in (per davvero, non solo sul slide deck)
Tutti dicono di ridurre il lock‑in, ma poi ti ritrovi con servizi molto specifici di un unico cloud provider.
L’approccio di Nutanix è più “agnostico”:
- non ti obbliga a usare un unico set di modelli
- ti lascia gestire modelli che puoi ospitare on‑prem o su cloud diversi
- ti permette di mantenere la portabilità dell’infrastruttura sottostante
Non è magia (il lock‑in non lo elimini mai al 100%), ma è oggettivamente una posizione più aperta rispetto a molte soluzioni tightly coupled a uno specifico ecosistema.
Confronto con i competitor: pro e contro
Parlare di competitor in modo super dettagliato sarebbe impossibile in poche righe, ma posso fare qualche considerazione generale confrontando Nutanix AI con le tre grandi famiglie di alternative:
- Piattaforme AI native dei grandi cloud provider (AWS, Azure, Google Cloud)
- Soluzioni di AI “appliance” o “box” on‑prem
- Piattaforme MLOps/API AI pure‑play
Verso le piattaforme AI dei cloud provider
Vantaggi di Nutanix AI, secondo me:
- migliore gestione di scenari ibridi e multi‑cloud senza essere sposato ad un solo vendor
- maggiore semplicità nel tenere dati e modelli on‑prem quando serve
- continuità con l’infrastruttura Nutanix esistente, se ce l’hai già in casa
Dove invece i cloud provider restano forti:
- ecosistema di servizi AI enorme (modelli pronti, servizi verticali, marketplace)
- vicinanza nativa ad altri servizi cloud (data warehouse, servizi di integrazione, ecc.)
- innovazione spesso più rapida sul fronte dei modelli gestiti “as‑a‑service”
In sintesi: se sei già 100% su un solo cloud e i vincoli di sovranità non sono un problema, una piattaforma AI nativa del cloud può bastare. Se invece vivi davvero in un mondo ibrido e multi‑cloud, Nutanix AI diventa molto interessante.
Verso le appliance AI on‑prem “chiavi in mano”
Molte soluzioni promettono: “ti porto in casa una scatola piena di GPU, con dentro tutto già configurato”. Comodo, ma spesso poco flessibile.
Punti che vedo a favore di Nutanix AI:
- scalabilità più elastica: non sei legato a una singola appliance monolitica
- integrazione più naturale con il resto dell’infrastruttura, non un “silo” separato
- migliore allineamento con i processi IT esistenti (monitoring, backup, DR, ecc.)
Dall’altro lato, alcune appliance super specializzate possono avere:
- prestazioni molto spinte su task specifici (ad es. inferenza massiva su GPU dedicate)
- percorsi “plug & play” più rapidi se ti serve solo un caso d’uso molto verticale
Verso le piattaforme MLOps / API AI specializzate
Qui il confronto è più su “filosofia” che su funzionalità singole.
Nutanix AI mette l’accento su:
- infrastruttura solida, gestione enterprise, ibrido/multi‑cloud
- uso di modelli AI come “servizio interno” all’azienda
Le piattaforme MLOps pure‑play tendono a spingere forte su:
- sperimentazione, ciclo di vita del modello, collaborazione tra data scientist
- integrazioni profondissime con strumenti di data science, feature store, ecc.
Personalmente vedo Nutanix AI come un ottimo “motore di produzione” su cui, se serve, puoi affiancare strumenti MLOps specializzati, più che come un sostituto totale di questi ultimi.
Cosa non è (e dove stare attenti)
Nutanix AI, per come lo vedo io, non è:
- una bacchetta magica per “mettere AI ovunque in due clic”
- un sostituto totale dei servizi AI dei cloud provider
- una piattaforma MLOps completa per ogni fase del ciclo di vita del modello
È una piattaforma forte per chi:
- ha già o vuole avere Nutanix come spina dorsale infrastrutturale
- vive in uno scenario ibrido/multi‑cloud non banale
- ha esigenze serie di protezione del dato e governance
Aspetti da valutare con attenzione:
- il livello di ecosistema (partner, connettori, modelli supportati) rispetto ai big cloud
- il grado di specializzazione richiesto in alcuni casi d’uso (es. AI per settori molto verticali)
- la maturità del team interno: una piattaforma così va sfruttata da persone che capiscono sia AI che infrastruttura
La mia opinione complessiva
Se dovessi riassumere Nutanix AI in una frase:
è una piattaforma pensata per portare l’AI dentro l’azienda, vicino ai dati e dentro i processi IT esistenti, senza costringerti a vivere solo nel cloud di qualcuno.
La vedo particolarmente adatta per:
- realtà enterprise già clienti Nutanix
- organizzazioni con politiche stringenti su dati e compliance
- aziende che non vogliono un futuro completamente lock‑in su un unico cloud
Meno adatta, invece, se:
- sei una startup tutta‑cloud che vive felice dentro un singolo hyperscaler
- il tuo problema principale è fare sperimentazione rapida su tanti modelli diversi, più che portare in produzione in modo integrato con l’infrastruttura on‑prem
Nel complesso, trovo Nutanix AI una proposta solida, abbastanza concreta e centrata sui problemi veri dei team IT e dei responsabili dei dati. Non è la soluzione perfetta per tutti, ma in molti scenari reali offre un equilibrio interessante tra controllo, flessibilità e gestione dei costi.