I dati di sono eloquenti: secondo McKinsey, il 60% delle aziende globali ha già incrementato gli investimenti in infrastrutture AI-ready, mentre IDC prevede che entro il 2030 la domanda di potenza elaborativa per applicazioni AI nei data center sarà più che raddoppiata, trainata dall’aumento dei workload di addestramento e inferenza e dalla diffusione dei modelli multimodali.
È evidente come la crescita dell’intelligenza artificiale generativa e dei modelli di machine learning stia ridisegnando la geografia del computing. E la corsa alla potenza non riguarda più solo i grandi hyperscaler: anche le imprese e i managed service provider (MSP) cercano oggi infrastrutture “AI-ready” capaci di integrare cloud, edge e ambienti on-premise.
D’altro canto, l’aumento dei costi energetici e le nuove normative europee su sostenibilità e sicurezza dei dati stanno imponendo una revisione profonda dei data center, spingendo verso architetture efficienti, scalabili e più vicine ai luoghi in cui i dati vengono prodotti. In questo scenario, l’AI infrastructure e l’edge computing stanno convergendo, creando nuove opportunità di business per l’intero ecosistema del canale.
Una nuova offerta, l’AI infrastructure
Il concetto di AI infrastructure as a service si sta affermando come nuova frontiera del computing enterprise. Le aziende non acquistano più solo server o GPU, ma richiedono piattaforme complete con capacità di training, orchestrazione, data management e sicurezza integrate. Secondo Gartner, entro il 2027 oltre il 70% delle imprese medie e grandi adotterà servizi gestiti per l’infrastruttura AI, con un tasso di crescita del 36% annuo.
Per le terze parti questo rappresenta un cambio di paradigma: l’opportunità non sta più nel margine hardware, ma nella capacità di progettare, integrare e gestire ambienti complessi, fornendo un’unica interfaccia di controllo e un modello di servizio a consumo. Ne consegue che sono la capacità consulenziale e il delivery i terreni su cui emergono le differenze.
Oggi, un MSP può costruire una propria offerta di infrastruttura AI-ready proponendo bundle che comprendono potenza computazionale, ottimizzazione energetica, backup, sicurezza e governance dei dati. La nuova frontiera travalica la vendita della sola tecnologia, spostandosi sull’abilità di orchestrare. Le imprese cercano partner in grado di misurare le prestazioni, pianificare la capacità e garantire precisi SLA, senza trascurare l’aspetto sostenibilità. Capacity on demand è la nuova imprescindibile richiesta: si deve poter scalare rapidamente in funzione dei workload, senza dover ricorrere all’overprovisioning.
Il Canale tra governance e innovazione
In questo contesto, system integrator e provider assumono il ruolo strategico di mediatori tra vendor e imprese. Non si tratta solo di installare hardware AI-ready, ma di guidare una trasformazione che tocca governance, operation e sicurezza. L’esperienza dei partner si traduce nel saper rendere semplice la complessità: progettare architetture unificate, ridurre i rischi di errore umano e mantenere coerenza operativa in ambienti ibridi e multi-cloud.
La collaborazione con i vendor sta spingendo verso modelli di sviluppo congiunto: i partner contribuiscono alle roadmap tecnologiche, testano soluzioni in anticipo e co-creano servizi verticali per settori specifici come manifattura, sanità, finanza o retail. In questo modo, il canale evolve dall’essere principalmente un rivenditore e diventa un elemento strategico nella costruzione dell’infrastruttura digitale.
Edge computing: il nuovo perimetro applicativo
Parallelamente, l’edge computing si sta affermando come nuovo perimetro del digitale. IDC prevede che la spesa mondiale per infrastrutture edge crescerà a un ritmo del 14% annuo, superando i 350 miliardi di dollari entro il 2030. Il modello è chiaro: elaborare i dati là dove vengono generati, riducendo la latenza e migliorando l’efficienza delle operazioni industriali e retail.
Per i partner, l’edge rappresenta un terreno fertile per nuovi servizi gestiti. Le applicazioni spaziano dall’analisi in tempo reale dei flussi produttivi alla manutenzione predittiva, dalla visione artificiale per il controllo qualità alle piattaforme IoT per il retail intelligente. L’ecosistema si sposta così verso un modello data-to-action, in cui la capacità elaborativa è diffusa e gestita come parte di un’infrastruttura unificata. Le imprese chiedono soluzioni chiavi in mano con hardware adeguato, connettività garantita e orchestrazione centralizzata. Il partner di canale può posizionarsi come aggregatore tecnologico, integrando moduli edge con piattaforme AI e servizi di monitoraggio, creando una proposta unica che combina prossimità, sicurezza e intelligenza distribuita.
La crescita del cloud distribuito e dei micro data center locali apre inoltre spazio a modelli di edge as a service, dove i partner gestiscono il ciclo di vita completo delle infrastrutture, dalla fornitura alla manutenzione. AI infrastructure ed edge computing non sono due tendenze parallele, ma facce di una stessa rivoluzione: il passaggio da infrastrutture statiche a sistemi dinamici, intelligenti e distribuiti. Gartner prevede che entro il 2028 oltre il 60% delle aziende avrà adottato modelli di edge distribuito per gestire dati e workload AI in tempo reale.
L’automazione e il ruolo dell’AI Ops
Con l’aumento dei workload e delle infrastrutture ibride, l’automazione diventa imprescindibile. L’approccio AI Ops (la gestione IT assistita da intelligenza artificiale) consente di analizzare grandi volumi di log e metriche in tempo reale, anticipare anomalie e ottimizzare le risorse. Secondo Forrester, le piattaforme AI Ops riducono fino al 40% i tempi medi di risoluzione degli incidenti e aumentano la disponibilità dei sistemi del 25%. I partner di Canale stanno integrando questi strumenti nei propri servizi gestiti, passando da un modello reattivo a uno predittivo. L’obiettivo non è solo mantenere l’operatività, ma migliorare la produttività complessiva dell’infrastruttura. Le aziende clienti beneficiano di SLA più stringenti, mentre i partner possono differenziarsi grazie a dashboard intelligenti, interventi automatizzati e un servizio più trasparente.
Il Canale diventa abilitatore anche della sostenibilità
L’attenzione alla sostenibilità ambientale sta diventando parte integrante delle strategie di computing. Secondo Accenture, i data center oggi rappresentano circa il 2% delle emissioni globali di CO2, mentre Bloomberg stima che entro il 2030 i data center legati all’intelligenza artificiale rappresenteranno fino al 6% della domanda elettrica globale.
Non stupisce che la pressione per ridurre i consumi sia destinata a crescere. Il canale può giocare un ruolo chiave nell’accompagnare le imprese verso infrastrutture a basso impatto ambientale. Le architetture AI-ready e le piattaforme edge consentono di ridurre i trasferimenti di dati, tagliare la latenza e migliorare l’impronta di carbonio complessiva dei sistemi.
Anche l’impatto ambientale diventa un nuovo terreno competitivo: l’efficienza non è più solo un tema tecnico, ma un fattore di reputazione e di compliance. Molti system integrator stanno introducendo strumenti di capacity planning e AI-based power management per ridurre i picchi di carico e migliorare la sostenibilità operativa. La combinazione tra efficienza, scalabilità e governance dei dati è il nuovo standard richiesto dai clienti enterprise.