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L'AI rivitalizza la produzione intelligente

2026-06-04T19:54:15.781+02:00

Cybersicurezza dei chip: le minacce hardware-based

2026-05-28T18:29:45.915+02:00

L’attuazione di solide strategie di protezione delle infrastrutture digitali deve sempre più considerare, oltre alle minacce software, anche gli attacchi fisici ai circuiti integrati, come gli attacchi side-channel, via via più comuni. La difesa della sicurezza comincia dall’hardware

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Incidenti informatici che consentono intrusioni, sottrazioni di dati. Che provocano compromissioni dei servizi IT essenziali nelle infrastrutture di aziende private ed enti pubblici e governativi. Tensioni geopolitiche e guerre cibernetiche, con attacchi che colpiscono svariate tipologie di sistemi elettronici. Minacce informatiche che si fanno sempre più complesse e multiforme. In uno scenario simile, oggi più che mai, quando si parla di sicurezza e di cybersicurezza, il problema delle vulnerabilità, e delle conseguenti misure di difesa e protezione attuabili, va inquadrato nella prospettiva più ampia possibile, considerando i potenziali vettori di attacco con una visuale a 360 gradi. Nella modellazione delle minacce (threat modeling), ciò significa anche includere, e analizzare con sempre maggior attenzione, non solo le minacce software, ma anche agli attacchi fisici, che hanno l’obiettivo di colpire l’hardware dei chip. Circuiti integrati, microprocessori, microcontrollori, GPU (graphics processing unit), acceleratori AI (AI chip) e altre varie tipologie di dispositivi sono sempre più esposti a violazioni a livello hardware.

Attacchi hardware nei sistemi cyber-fisici

È vero che, ricordando la storia dell’informatica, in passato l’impegno degli addetti ai lavori si è sostanzialmente concentrato sulle vulnerabilità e sulla sicurezza del software nel mondo IT (information technology), e successivamente anche sulla protezione delle infrastrutture derivanti dall’integrazione dell’IT con i sistemi di telecomunicazioni (ICT). È altrettanto vero però che negli ultimi anni gli attacchi all’hardware, diretti verso chip e circuiti integrati, sono diventati una preoccupazione rilevante per chi si occupa di cybersecurity. Una preoccupazione aumentata con la progressiva convergenza tra tecnologia IT e tecnologia OT (operational technology), che ha originato infrastrutture ancora più complesse e vulnerabili, come i sistemi cyber-fisici (CPS – cyber-physical system). Alcuni esempi sono i sistemi cyber-fisici di automazione industriale, o le reti IIoT (Industrial Internet of Things) che interconnettono svariati dispositivi smart e sistemi embedded.

Nei CPS la superficie di attacco sfruttabile dagli attori delle minacce aumenta, estendendosi, dal mondo cyber, ai dispositivi e attrezzature (chip, processori, PLC, sensori, attuatori, reti, software di automazione) che controllano macchinari, linee di produzione, infrastrutture critiche. L’impatto di un attacco, a livello hardware o software, a un sistema cyber-fisico può essere molto più grave della perdita di dati o della compromissione delle funzionalità di un’applicazione IT. L’attacco ha la capacità di mettere in crisi la normale operatività di aziende manifatturiere, reti energetiche, stabilimenti industriali, causando danni di varia entità e conseguenze potenzialmente catastrofiche, che possono mettere a rischio anche l’incolumità delle persone.

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RISC-V, il ‘terremoto open-source’

2026-05-28T17:43:41.911+02:00

Architettura aperta e flessibilità d’uso diventano le chiavi per lo sviluppo dell’innovazione di prossima generazione. La diffusione dello standard e gli impatti tecnologici, economici, geopolitici

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RISC-V è un’architettura di set di istruzioni (ISA – instruction set architecture) open-source diventata uno standard de facto per l’implementazione di qualunque unità di calcolo integrata e specializzata all’interno di un sistema elettronico. La natura open-source dell’architettura RISC-V e la sua flessibilità d’uso in diversi progetti elettronici stanno generando un vero e proprio terremoto in un mercato dei semiconduttori storicamente dominato da modelli di business proprietari, come quello di Arm. Osservata in prospettiva, la tecnologia RISC-V minaccia potenzialmente, non nell’immediato, anche il comparto commerciale rappresentato dalla famiglia di architetture x86, tradizionalmente detenuto da Intel e AMD, per le CPU (centralprocessing unit) dedicate al mondo dei computer, dei server e dei data center.

La particolarmente favorevole fase evolutiva che questo standard sta attraversando, sia dal punto di vista della maturazione tecnologica dello standard e dell’ecosistema di aziende che lo sostengono, sia sotto il profilo commerciale, appare visibilmente testimoniata dalla mole di attività e collaborazioni in atto nel settore, nonché dagli ultimi risultati finanziari. Una fase di sviluppo dunque particolarmente positiva e ricca di fermento, messa in luce a più riprese anche durante il RISC-V Summit North America 2025, organizzato in ottobre a Santa Clara, California, da RISC-V International. L’evento ha presentato un programma in agenda fitto di keynote, appuntamenti, demo, sessioni verticali, case study, aggiornamenti e approfondimenti sull’avanzamento delle attività nei diversi gruppi di lavoro che partecipano al progetto.

Cos’è RISC-V e quanto è importante

L’acronimo RISC (reduced instruction set computer) fa riferimento a computer con un’architettura di set di istruzioni semplificata, rispetto all’architettura CISC (complex instruction set computer), mentre la lettera “V” rappresenta la quinta generazione di architetture del set di istruzioni RISC, la cui origine viene fatta risalire, tra la fine degli anni ’70 e l’inizio degli anni ’80, all’epoca della coniazione del termine da parte di David Patterson, professore all’Università della California - Berkeley. Disponendo di un set di istruzioni ridotto, i computer RISC eseguono un numero limitato e semplice di istruzioni per compiere un dato task. La filosofia RISC non è dunque un concetto nuovo, ma con la definizione e l’avvio del progetto RISC-V, nel 2010, si dà vita a un’architettura di set di istruzioni open-source e royalty-free, poi pubblicata sotto licenza BSD (Berkeley Software Distribution). Nel 2015 viene istituita la RISC-V Foundation, oggi nota come RISC-V International, per mantenere e pubblicare la proprietà intellettuale relativa alla ISA di base e tutte le sue estensioni. Nel 2016 comincia la transizione di RISC-V, da tecnologia emergente, a standard industriale, commercialmente diffuso ai livelli oggi raggiunti.

Nel 2024 Renesas annuncia l’introduzione di quelli che definisce i primi microcontrollori (MCU) a 32 bit general-purpose basati su RISC-V del settore, costruiti con un core CPU sviluppato internamente. Le MCU RISC-V R9A02G021 sono indirizzate a diversi mercati finali, che includono sensori IoT, elettronica di consumo, dispositivi medicali, piccoli elettrodomestici e sistemi industriali.

A marzo 2025, Infineon, con l’obiettivo di aprire la strada all’adozione di RISC-V nel settore automotive, rende noto il lancio di una nuova famiglia di microcontrollori basati su RISC-V e dedicati all’industria automobilistica. La nuova famiglia di MCU entrerà a far parte della linea di prodotti AURIX, consolidato marchio di microcontrollori per il settore automobilistico sviluppati da Infineon.

A ottobre 2025, la società taiwanese Upbeat Technology, pioniera nelle soluzioni ultra-low power di elaborazione dati, voce, e rilevamento edge AI, e SiFive, fornitrice di soluzioni IP e silicio per processori RISC-V commerciali, introducono sul mercato la famiglia di MCU UP201/UP301, una serie di microcontrollori RISC-V dual-core di nuova generazione progettati per offrire un’efficienza energetica estremamente elevata. Demo delle nuove MCU sono state presentate anche in occasione del RISC-V Summit di Santa Clara. La famiglia di MCU UP201/UP301 stabilisce un nuovo punto di riferimento nell’edge computing, dichiara Upbeat Technology, almeno per due ragioni: da un lato integra due core IP SiFive Essential e due acceleratori AI progettati da Upbeat, raggiungendo prestazioni per watt di primo piano nel settore. Dall’altro e consente l’implementazione di dispositivi IoT, wearable device, droni e inferenza edge AI in modalità always-on.

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Cloudera, come razionalizzare l’utilizzo delle GPU

2026-05-28T17:25:17.823+02:00

Portare i modelli di intelligenza artificiale e l’inferenza AI in qualunque ambiente IT è il vantaggio che può fornire una piattaforma dati ibrida come Cloudera. All’evento Evolve25 la casa californiana ha presentato le ultime funzionalità per facilitare il deployment dei workload AI nei data center aziendali, ottimizzando anche l’uso dei chip

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In un mondo economico e industriale dominato dai dati, le piattaforme dati rappresentano oggi il motore primario per la crescita e la competitività di un’organizzazione. Tuttavia, nell’era dell’intelligenza artificiale (AI) e dei sistemi distribuiti, questa capacità competitiva può raggiungere il suo massimo potenziale soltanto quando le varie organizzazioni riescono a implementare piattaforme dati ibride. Così si può riassumere uno dei messaggi fondamentali che Cloudera, società globale fornitrice di una piattaforma dati ed AI rivolta soprattutto alle grandi organizzazioni, ha voluto trasmettere ai partecipanti di Evolve25. In ottobre, la serie di eventi mondiali, passando da Singapore, San Paolo, New York, Washington D.C., Dubai, ha fatto tappa anche a Londra: obiettivo riunire tutti gli attori del comparto per annunciare le principali innovazioni di prodotto ed esplorare le best practice che consentono di unificare, gestire e sfruttare i dati al meglio, attivando prese decisionali in tempo reale e trasformando l’efficienza delle operazioni aziendali.

Portare la AI dove sono i dati

Il filo conduttore di fondo e ‘mantra’ dell’evento è stato “bringing AI to your data – anywhere”, a sottolineare che la AI deve essere portata verso i dati, e non viceversa. Si è parlato di come dati ed AI possono rivoluzionare organizzazioni aziendali e settori industriali, di strategie per potenziare la produttività adottando la AI generativa. Si sono illustrati scenari e prospettive future sull’impatto che l’intelligenza artificiale determinerà nella ridefinzione dei modelli di business.

In generale, quando si parla di piattaforma dati ci si riferisce a un sistema tecnologico unificato, in grado di acquisire, archiviare, gestire, governare e rendere accessibili centralmente i dati di un'intera organizzazione. Ma si fa riferimento anche a un sistema capace di analizzare i dati, ed estrarre insight utili, che aiutino le diverse categorie di utenti e profili aziendali a supportare decisioni e applicazioni di business.

Per inciso, con ‘piattaforma dati ibrida’ Cloudera intende in sostanza una piattaforma dati che permette di razionalizzare e massimizzare la gestione, la governance e il valore dei dati, indipendentemente dal fatto che vengano elaborati nel cloud, nel data center on-premise, o nella rete periferica (edge). Nello stesso tempo, sul versante hardware, una piattaforma dati moderna richiede di essere supportata da chip specializzati, soprattutto considerando il fatto che le CPU (central processing unit) ‘general-purpose’ tradizionali oggi non sono più sufficienti per gestire il volume e la complessità degli attuali carichi di lavoro analitici. Serve anche software con la capacità di ottimizzare le prestazioni delle GPU (graphics processing unit) e dei modelli di intelligenza artificiale nei differenti ambienti di elaborazione.

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Energy harvesting e Ambient IoT

2026-05-28T01:54:09.852+02:00

Nel quadro di proliferazione globale dei dispositivi Internet of Things, l’autonomia energetica dei nodi IoT diventa un elemento prioritario nei requisiti di progetto. Il paradigma emergente si chiama Ambient IoT, e si fonda sulla crescente diffusione di nodi IoT basati su SoC (system-on-chip) ultra-low-power che integrano microcontrollori, moduli di comunicazione wireless e circuiti di energy harvesting in un solo sistema completo, compatto e battery-free

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Il paradigma Internet of Things (IoT) è sempre più globalmente diffuso, e l’energy harvesting (EH), ossia la raccolta di energia ambientale, si pone come la soluzione per razionalizzare l’alimentazione dei dispositivi IoT che continuano a proliferare. Stando alle previsioni della società di analisi di mercato IoT Analytics, nel 2030 il numero di dispositivi IoT connessi arriverà a 39 miliardi, e a oltre 50 miliardi entro il 2035. A seconda del settore e dell’applicazione aziendale o industriale, le infrastrutture IoT possono arrivare a includere migliaia o decine di migliaia di dispositivi. Quando si giunge a dimensioni simili, implementare device IoT e sensori smart, non solo connessi, ma anche autonomi dal punto di vista energetico, non è più soltanto una caratteristica auspicabile, diventa una necessità prioritaria.

Nelle installazioni con elevato numero di device, non appare infatti logisticamente pensabile, né sostenibile dal punto di vista economico e ambientale, attuare ordinarie operazioni di manutenzione, sostituzione e smaltimento delle batterie esauste di dispositivi e sensori wireless. La strada intrapresa prosegue invece verso lo sviluppo di tecnologie elettroniche sempre più efficienti, in grado di migliorare la durata delle batterie nei device, ma soprattutto di raccogliere e utilizzare l’energia disponibile nell’ambiente.

In particolare, le tecnologie di energy harvesting (EH) hanno l’obiettivo di catturare l’energia dalle fonti esterne ambientali, e poi di convertirla e immagazzinarla per alimentare i dispositivi elettronici. Utilizzando l’energia ambientale, i sensori possono funzionare continuamente senza l’alimentazione fornita dalle batterie, quindi in modalità “batteryless”, e senza manutenzione.

In questi casi si parla di quantità di energia sufficienti ad alimentare, ad esempio, sensori di temperatura o umidità. In effetti, a differenza delle tecnologie di produzione di energia rinnovabile, come i pannelli solari o le pale eoliche, dove i volumi di energia generati possono essere consideravoli, nel dominio tecnologico dell’energy harvesting i chip elettronici EH producono quantità di energia ridottissime, misurabili negli ordini di grandezza dei milliwatt (mW) o dei microwatt (µW). Quantità di energia adatte ad alimentare, storicamente, le classiche reti di sensori wireless (WSN), ma non solo. Oggi l’energy harvesting si presta ad applicazioni anche in ambiti come i sensori RFID (radio frequency identification), i dispositivi indossabili a consumo ultra basso, le etichette intelligenti (smart label) adottate nella logistica, nella gestione delle supply chain, nel settore retail. E poi ci sono appunto gli utilizzi nelle applicazioni Ambient IoT.

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Aziende italiane, attente: occorre svecchiare la difesa cyber

2026-05-27T02:15:16.418+02:00

Le organizzazioni si concentrano ancora troppo sulla sicurezza perimetrale, trascurando le minacce informatiche legate alle interconnessioni con le supply chain e le terze parti, come fornitori e partner: lo indicano i risultati dell’ultimo rapporto presentato da Zscaler, che pone l’attenzione anche sui rischi emergenti, tra cui intelligenza artificiale e sviluppi del quantum computing

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Per qualunque organizzazione oggi possedere una solida postura di sicurezza non significa soltanto difendersi con maggior efficacia dalle minacce informatiche, ma aumentare il livello di resilienza, innovare più velocemente, migliorare la business continuity, rafforzare la fiducia di clienti e partner.

Un’architettura di cyber security resiliente aiuta a ridurre le interruzioni operative e a risparmiare sui costi legati ai data breach. Questi benefici però svaniscono se si persevera nel concentrarsi unicamente su strategie di protezione come la sicurezza perimetrale, in cui viene difeso soltanto ciò che a livello fisico o logico sta dentro le mura aziendali.

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Scaleway apre la prima cloud region in Italia

2026-05-27T01:50:09.534+02:00

Nell’annunciare l’ingresso nel mercato del Belpaese, il CEO Damien Lucas rimarca l’indipendenza giuridica del cloud provider di Iliad rispetto a potenziali pressioni extraterritoriali legate a normative come il Cloud Act statunitense

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Damien Lucas, CEO di Scaleway

Un cloud immune alla legislazione extraterritoriale e, nello specifico, indipendente da legislazioni esterne all’Unione europea. Così Damien Lucas, Amministratore Delegato di Scaleway, definisce la piattaforma europea di public cloud e intelligenza artificiale del gruppo Iliad, in occasione dell’annuncio ufficiale in conferenza stampa dello sbarco in Italia di Scaleway a marzo, con una cloud region a Milano.

Quando gli si domanda, in un’intervista a margine dell’evento, quale sia il fattore distintivo nei servizi cloud di AI che differenzia Scaleway rispetto alla concorrenza, Lucas chiarisce meglio il concetto: «Pensi a concorrenti come OpenAI, Anthropic, Midjourney, e a tutti gli altri cloud provider in USA. Se lei decide di utilizzare i loro servizi, deve in sostanza acconsentire all’invio dei suoi dati. E quando dico invio intendo invio sul territorio statunitense. Ciò significa, fondamentalmente, che quei dati ricadono sotto la giurisdizione degli Stati Uniti e sono soggetti alle leggi in materia, come il Cloud Act».

Per inciso, il Cloud Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act) permette alle autorità statunitensi di richiedere dati alle aziende tecnologiche americane, indipendentemente da dove siano fisicamente archiviati: ciò include i dati conservati in Europa, portando a potenziali violazioni del GDPR, il regolamento generale sulla protezione dei dati.

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Resilienza by design: occorre andare oltre la sicurezza perimetrale

2026-05-27T01:32:19.346+02:00

L’ultima ricerca di Zscaler avverte sui rischi a cui le organizzazioni vanno incontro focalizzandosi unicamente sulla difesa e sulla resilienza informatica interna. L’architettura di cybersecurity va ridefinita includendo la supply chain e attori esterni. La risposta in un approccio a 3 step

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Elena Accardi, country manager di Zscaler

Sembra davvero essere arrivato il momento di liberarsi definitivamente dal convincimento illusorio che difendere la propria organizzazione dagli attacchi cibernetici equivalga a trasformarla in un castello fortificato con mura alte e solide, il firewall, e un unico ponte levatoio, la VPN (virtual private network).

Non c’è più un’unica porta d’ingresso. Il pericolo esterno oggi arriva da fronti diversi: ambienti IT distribuiti, ibridi, multicloud, attacchi alla supply chain, aumento dei cyberattacchi guidati dall’intelligenza artificiale, rischi emergenti legati a AI agentica e quantum computing pongono nuove sfide in materia di sicurezza.

Al contempo, le esigenze a livello di sovranità dei dati, i cambiamenti normativi, la volatilità dei mercati, le tensioni geopolitiche continuano a mettere alla prova l’agilità, la continuità operativa e la resilienza delle imprese.

«Tutti questi elementi hanno reso il confine del perimetro aziendale sempre più labile» spiega Elena Accardi, country manager per l’Italia di Zscaler, fornitore statunitense di soluzioni per la sicurezza nel cloud. Il contesto è la presentazione a Milano dei risultati dell’ultima ricerca, The Ripple Effect: A Hallmark of Resilient Cybersecurity, che pone in risalto il divario tra la percezione che le aziende hanno del proprio livello di resilienza IT e la loro preparazione effettiva rispetto alle minacce esterne.

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AI e cloud distribuito: F5 rafforza la sicurezza delle applicazioni

2026-05-26T20:02:58.087+02:00

La piattaforma ADSP di F5 evolve per proteggere applicazioni e modelli di intelligenza artificiale negli ambienti IT ibridi e multicloud. Nuove funzionalità come AI Guardrails e AI Red Team e l’apertura del regional edge di Milano rafforzano sicurezza e gestione unificata delle policy

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Uno schema della piattaforma ADSP

Gli ambienti IT ibridi multicloud sono sempre più diffusi e complessi da governare, e una piattaforma cloud-native containerizzata che unifica distribuzione e sicurezza delle applicazioni può aiutare a connetterle e proteggerle ovunque, soprattutto nell’era dell’intelligenza artificiale (AI). È in questa convergenza e coordinamento di funzionalità che risiedono i punti di forza della Application Delivery and Security Platform (ADSP) di F5, società statunitense da trent’anni nel settore con la fornitura a livello globale di servizi applicativi e soluzioni di networking.

ADSP è stata introdotta nel febbraio 2025 e oggi rappresenta il fulcro dell’offerta tecnologica di F5 nello spazio tecnologico del cosiddetto “distributed cloud”, o cloud distribuito, una tipologia di architettura cloud in cui le risorse di elaborazione e i server sono distribuiti su più sedi fisiche, anziché essere concentrati in un solo grande edificio. Un esempio, nella F5 Global Network, la rete mondiale di Regional Edge (RE), è il nuovo PoP (point of presence) aperto in Italia a Milano a fine gennaio 2026. Questo ulteriore regional edge estende la portata dei servizi di cloud distribuito (F5 Distributed Cloud Services) della ADSP alle aziende locali, fornendo connettività con latenza minima, servizi di sicurezza e gestione semplificata delle applicazioni. Va aggiunto che, sebbene ADSP venga erogata in modalità SaaS (software-as-a-service) pura dai nodi Regional Edge di F5 come il PoP di Milano, i suoi componenti possono anche essere scaricabili sotto forma di Customer Edge (CE), installabile come stack software Kubernetes-based, quindi containerizzato per massimizzare la portabilità, direttamente nel data center on-premise dell’azienda utente, come anche nelle sue filiali remote, nell’infrastruttura edge o negli spazi di cui dispone su cloud pubblici come AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure o GCP (Google Cloud Platform).

Piattaforma in continua evoluzione

La ADSP sta al contempo arricchendosi di ulteriori funzionalità per rispondere ai trend trasformativi generati dalla AI. Tra queste, le funzionalità fornite dalle soluzioni AI Guardrails ed AI Red Team, integrate nella piattaforma a seguito dell’acquisizione dell’azienda CalypsoAI, ora parte di F5 e specializzata in tecnologie di “securizzazione” dell’intelligenza artificiale. Entrambe le soluzioni, AI Guardrails ed AI Red Team, concorrono a proteggere la sicurezza dell’inferenza AI, e sono state ampiamente illustrate da Paolo Arcagni, direttore Solution Engineering Southern Europe di F5, nel corso di un incontro stampa a Milano, per fare il punto sulle strategie e innovazioni che guideranno l’attività di F5 nel 2026.

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Niente resilienza senza collaborazione

2026-03-31T18:06:00.000+02:00

A Semicon Europa 2025, l’associazione internazionale Semi ha posto l’accento sull’essenzialità delle collaborazioni globali per raggiungere una resilienza economica europea e salvaguardare prosperità, sostenibilità e sicurezza dell’industria dei chip

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Nell’attuale contesto in cui si trova l’industria dei semiconduttori europea, la collaborazione non è un’opzione, ma una condizione fondamentale da perseguire, un obiettivo mission-critical. Lo ha chiarito Laith Altimime, presidente di Semi Europe, in occasione del CxO Summit, l’appuntamento dedicato agli executive di massimo livello nell’industria dei chip che in novembre ha aperto l’evento Semicon Europa, riferendosi alle interruzioni globali della supply chain e alla crisi della catena di approvvigionamento automobilistica, che sembra non avere fine.

Per inciso, tra le ultime vicende, verso la fine del 2025, vale la pena ricordare il caso del fornitore globale di semiconduttori olandese Nexperia, controllata dalla cinese Wingtech, di cui il ministero degli Affari economici dei Paesi Bassi aveva assunto il controllo temporaneo, “a causa di gravi carenze di governance”. La reazione del governo di Pechino aveva vietato l’esportazione dei chip Nexperia fabbricati in Cina, gettando nel caos le supply chain dei produttori automotive, e mettendo in allarme Acea, l’Associazione europea dei costruttori di automobili, che aveva espresso profonda preoccupazione “per le potenziali gravi ripercussioni sulla produzione automobilistica europea”.

Crescita dei chip mai vista, ma permane l’incertezza

Aprendo il CxO Summit di Monaco di Baviera, Ajit Manocha, presidente e amministratore delegato di Semi, ha definito “senza precedenti” il panorama attuale del settore, e parlato di una crescita globale dell’industria dei chip mai vista prima, con “107 nuove fabbriche che entreranno in funzione entro il 2028”. Tuttavia, anche le incertezze sono senza precedenti, e vanno dalla geopolitica, alla carenza di talenti, fino alle preoccupazioni ambientali. Seguendo il filo conduttore di Manocha, e ribandendo il clima di incertezza, Altimime ha descritto l’Europa come intrappolata in una ‘tempesta perfetta’, in cui dovendo affrontare una combinazione di sfide interne, e una crescente competizione esterna, la collaborazione tra i diversi paesi diventa un imperativo categorico.

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Fotonica del silicio: dal rame alla luce per gestire i workload AI

2026-02-14T02:47:00.005+01:00

Nei data center, la gestione dei crescenti e complessi carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale rende essenziale adottare interconnessioni ottiche, per aumentare velocità ed efficienza energetica rispetto alle classiche interconnessioni in rame. In questo spazio, la silicon photonics emerge come soluzione sempre più diffusa per raggiungere tali obiettivi

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Nella frenetica corsa dell’industria elettronica e informatica verso la realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale (AI) sempre più potenti, l’ostacolo più arduo da superare resta il collo di bottiglia dei dati. Nei vasti cloud data center degli hyperscaler distribuiti a livello geografico, in cui funzionano milioni di server, le tradizionali interconnessioni elettriche in rame ad alta velocità all’interno di ciascun server faticano a gestire le enormi moli di dati che le GPU (graphics processing unit) elaborano, e trasmettono tramite interfacce SerDes(serializer/deserializer) integrate, per eseguire le applicazioni AI. Alle soglie del 2026, i palesi limiti fisici raggiunti dal rame sembrano ormai rendere ineludibile la transizione verso una tecnologia che questi limiti può superarli, adottando interconnessioni ottiche integrate direttamente sul silicio, che utilizzano i fotoni per la trasmissione dati ad altissima velocità: stiamo parlando della ‘silicon photonics’ (SiPho), o fotonica del silicio.

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Semiconduttori IoT: AI e chiplet innovano la Internet of Things

2026-02-14T02:36:00.001+01:00

Il 2026 registrerà il consolidamento di alcune tendenze tecnologiche e strategiche che stanno caratterizzando il processo di trasformazione dei chip IoT e delle relative applicazioni. I dispositivi integrano sempre più funzionalità di inferenza AI, mentre nei nuovi chipset IoT cresce l’adozione di un’architettura basata su chiplet

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La Internet of Things (IoT) è uno dei principali paradigmi tecnologici alla base della trasformazione digitale delle organizzazioni, sia nel mondo aziendale, sia in quello industriale, e i semiconduttori ne costituiscono il cuore. Quello IoT è un modello ormai passato, dalla fase di sperimentazione, a vero e proprio ‘sistema nervoso’ delle aziende moderne: un’infrastruttura IoT, a partire dai dati raccolti dai sensori sul campo, permette di ottimizzare processi e prese decisionali, consentendo di implementare visibilità e capacità di azione in tempo reale. Ma ora la IoT sta attraversando una nuova, cruciale, fase evolutiva, a cui comparteciperanno numerosi elementi. In effetti il 2026 sarà marcatamente segnato da alcune tendenze tecnologiche e strategiche che guideranno lo sviluppo del comparto dei semiconduttori per applicazioni IoT. Si tratta di tendenze e previsioni per l’anno in corso che emergono da un’interessante analisi di IoT Analytics, società di ricerche di mercato specializzata nel mondo Internet of Things. La società definisce i semiconduttori IoT come componenti elettronici specializzati, che implementano funzionalità e connettività nei dispositivi IoT. Questi ultimi sono identificabili come oggetti dotati di capacità di calcolo e connettività di rete, che conferisce loro l’abilità di tramettere o ricevere dati in maniera autonoma.

Tra i fattori di trasformazione in primo piano c’è naturalmente l’intelligenza artificiale (AI), un trend ormai invariabile nel settore ICT e nel mondo industriale, che quest’anno porterà una svolta nei chip IoT. Un altro nodale fattore trasformativo sarà costituito dai chiplet, quei minuscoli pezzi di silicio progettati per eseguire specifiche funzionalità, e componibili come mattoncini per costruire un sistema più complesso. Cresceranno anche i chip IoT ideati con una maggiore attenzione alla sostenibilità ambientale, e vi saranno investimenti nella produzione locale di semiconduttori lungo tutta la catena del valore che supporta il paradigma IoT. La AI servirà anche a potenziare la progettazione dei chip IoT, nei quali la sicurezza è destinata a diventare una caratteristica nativa.

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Milano Cortina 2026: AI e cloud reinventano la fruizione delle Olimpiadi invernali

2026-02-09T19:08:00.001+01:00

Per la prima volta cloud computing e intelligenza artificiale sono infrastrutture chiave per la produzione, distribuzione e fruizione dei contenuti sportivi globali, trasformando il broadcasting tradizionale e potenziando l’esperienza degli spettatori. Ecco come

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La tecnologia ha da sempre giocato un ruolo di primo piano nel mostrare al grande pubblico immagini e riprese video avvincenti delle gare e dei gesti atletici durante i Giochi olimpici. Ma questi Giochi olimpici e paralimpici invernali di Milano Cortina 2026 sono i primi in cui cloud e intelligenza artificiale (AI) fanno prepotentemente ingresso nella manifestazione, lavorando in sinergia per potenziare la tecnologia dietro le quinte, e supportarla nella trasformazione della produzione e diffusione dei contenuti sportivi, nonché nelle operazioni legate all’evento.

Cloud come infrastruttura portante

Il cloud diventa il canale primario per la distribuzione del segnale video mondiale. Un cloud, quello di Alibaba Cloud, in cui l’intelligenza artificiale permea e arricchisce ogni applicazione dell’infrastruttura di gestione, con funzionalità che permettono di raggiungere livelli inediti d’innovazione, sia nell’abilità d’intrattenimento e coinvolgimento degli spettatori e appassionati che seguono i Giochi in varie parti del pianeta, sia nella capacità di gestione degli enormi volumi di contenuto sportivo normalmente prodotto durante manifestazioni di questo genere.

Abbiamo potuto rendercene conto visitando questa poderosa infrastruttura tecnologica, ospitata all’interno del centro congressi Allianz MiCo a Milano. Qui si trova l’Ibc (International Broadcast Centre), l’edificio base operativa e quartier generale dell’Obs (Olympic Broadcasting Services), ossia la struttura del Comitato olimpico internazionale (Cio) che svolge il ruolo di host broadcaster producendo il “world feed”: questo è il segnale neutro e imparziale, la base comune su cui poi le emittenti televisive mondiali titolari ufficiali dei diritti media (MRH – media rights-holder) applicano le proprie personalizzazioni (tracce audio, grafiche aggiuntive, ecc.). Dentro gli studi e le control room dell’Obs lavora un folto personale tecnico, davanti a una moltitudine di schermi, computer, apparecchiature. Le mansioni dei tecnici spaziano in aree funzionali che includono acquisizione e smistamento dei segnali raccolti dalle telecamere installate nelle sedi delle gare, controllo qualità e revisione dei contenuti, distribuzione globale e archiviazione finale.

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Chiplet, un’architettura modulare per accelerare i progetti AI

2026-01-14T19:24:00.004+01:00

La crescente domanda di super-chip e acceleratori AI rende i chiplet una soluzione alternativa sempre più emergente, per superare le limitazioni insite nei system-on-chip (SoC) monolitici

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I chiplet tornano in auge, tra sfide e opportunità tecnologiche, con la promessa di rivoluzionare il futuro dei semiconduttori, e trasformare il design e la fabbricazione dei chip. Quello di chiplet non è propriamente un concetto nuovo, ma questo paradigma architetturale di progettazione di circuiti integrati sta ultimamente acquisendo popolarità, e registrando sul mercato una fase di accelerazione. Ripresa spiegabile con la confluenza di diversi fattori, sia tecnologici, sia economici e, soprattutto, con la crescente richiesta di super-chip e acceleratori AI, guidata dal boom dell’intelligenza artificiale. La letterale esplosione sul mercato delle applicazioni AI, e in particolar modo di quelle che integrano la AI generativa (GenAI), ha creato una domanda senza precedenti per chip ad altissime prestazioni, gli AI accelerator, appunto.

Dal SOC aumentato al SOC autonomo: la sfida della cybersecurity nel 2026

2026-01-14T19:08:00.002+01:00

Contro malware autonomi e polimorfici guidati dalla AI la difesa con soli operatori umani non basta più, occorre reagire alla velocità degli algoritmi. L’AI non è più un supporto, ma il motore operativo del SOC. Ecco come


	Eleftherios Antoniades, fondatore e Chief Technology Officer di Odyssey Cybersecurity

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Il 2025 è stato un anno di svolta per la sicurezza informatica, in cui l’intelligenza artificiale è diventata prioritaria nell’agenda delle organizzazioni, cambiando le regole del gioco sia per gli attori delle minacce, sia per chi difende la cybersecurity. Lo ha scritto Francis deSouza, Chief Operating Officer di Google Cloud, presentando il Cybersecurity Forecast report per il 2026, e ricordando che la AI e gli agenti ridefiniranno come le organizzazioni proteggono i propri ambienti, trasformando i centri operativi per la sicurezza (SOC, Security Operations Center), da hub di monitoraggio, in motori di azioni automatizzate. Anche Odyssey Cybersecurity, la società dietro la creazione della piattaforma ClearSkies Centric AI TDIR, prevede che il 2026 sarà un punto di svolta per la cybersecurity, aziende italiane comprese: un 2026 caratterizzato da un incremento degli attacchi informatici autonomi guidati dall’intelligenza artificiale, in grado di colpire organizzazioni pubbliche e private con rapidità e precisione inedite.

AI & Security, due facce della stessa difesa

2026-01-14T18:59:00.002+01:00

Tra iper‑crescita dei dati e adozione di agenti AI, la sicurezza richiede data routing, arricchimento real‑time dei segnali, protezione dalle prompt injection e integrazioni con i servizi cloud. L’approccio di SentinelOne


Paolo Cecchi, sales director Mediterranean Region di SentinelOne

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Sicurezza per l’intelligenza artificiale, e intelligenza artificiale per la sicurezza. Un binomio che esplicita la relazione sinergica tra due discipline IT, e la necessità per le organizzazioni di padroneggiarle entrambe contemporaneamente, sia per accelerare i benefici della AI, sia per ridurre i rischi che il suo utilizzo comporta.

Un binomio che Tomer Weingarten, cofondatore e amministratore delegato di SentinelOne, ha messo a fuoco all’evento globale OneCon 2025 di Las Vegas a novembre, delineando la visione tecnologica e strategica su cui ora si fondano la roadmap della società e il nuovo portafoglio di strumenti e servizi per difendere un mondo digitale basato, e sempre più dominato, dall’intelligenza artificiale.

Al tempo dell’intelligenza artificiale la sfida cruciale, nel pensiero di Weingarten, è da un lato governare e proteggere l’uso di pipeline di dati, modelli, prompt, agenti, su cui sviluppatori e utenti fanno affidamento, perché queste risorse sono diventate la nuova superficie di attacco. Dall’altro lato, la sfida è saper applicare la AI agentica e l’apprendimento automatico (ML) per anticipare gli attacchi cibernetici AI-powered, rilevandoli, indagandoli e rispondendo alla velocità della macchina, senza che i team di sicurezza si lascino sopraffare dai dati e dalla complessità.

Nella lotta contro gli attori delle minacce, qualità dei dati e tempestività di risposta sono fattori determinanti. Una reale sicurezza e protezione si costruisce attraverso una AI che apprende e si adatta di continuo, rilevando l’intento dell’attacco e non solo gli schemi. Che sa fondere i segnali provenienti da endpoint, identità e cloud in un’unica visione coerente, comprendendo il contesto in cui l’attacco sta avvenendo.

Gemelli virtuali: la nuova frontiera della simulazione con AI e spatial computing

2026-01-14T18:35:00.002+01:00

Le differenze con i digital twin e il concetto di “virtual companion” per assistere i tecnici nella manutenzione o nel training. Arcangeli (Dassault Systèmes) «Stiamo andando verso l’economia generativa, sintesi di economia circolare ed experience economy»

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Digital twin e virtual twin, o gemelli digitali e gemelli virtuali, sono entrambi concetti ascrivibili all’ambito disciplinare del software di simulazione. Soprattutto i gemelli virtuali sono oggi in grado di beneficiare dell’arricchimento dell’esperienza utente reso possibile dallo spatial computing.

Questa tecnologia fonde in tempo reale la visione del mondo fisico circostante con informazioni digitali e rappresentazioni virtuali, creando ambienti di realtà mista (MR – mixed reality) particolarmente immersivi e interattivi, che combinano i migliori benefici della realtà virtuale (VR) e della realtà aumentata (AR).

L’unico equipaggiamento richiesto, nemmeno tanto scomodo, è la necessità d’indossare uno spatial computer come Vision Pro, il dispositivo di Apple. Ed è ciò che Dassault Systèmes, società fornitrice di software di progettazione 3D, PLM (product lifecycle management), DMU (digital mock-up) e gemelli virtuali, ha voluto far sperimentare ai partecipanti di un incontro stampa a Milano, per dimostrare concretamente le nuove potenzialità tecnologiche sfruttabili nelle moderne attività di ideazione e realizzazione di prodotti e servizi innovativi.

Governare i dati per abilitare l’AI: la nuova frontiera del data management

2025-11-30T19:27:00.003+01:00

L’intelligenza artificiale ridisegna le regole della gestione dei dati. Secondo la società di ricerca ISG, la priorità per le imprese è rendere i dati usabili in tempo reale e sviluppare una governance “on the fly”. Le imprese stanno spostando gli investimenti sulla qualità e sull’usabilità dei dati

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L'usabilità dell’intelligenza artificiale (AI) diventa la sfida nodale da giocare per le imprese in materia di gestione dati, e ciò oggi rende più che mai fondamentale in ogni organizzazione attivare solide politiche di data management e data governance.

Le funzionalità del software di gestione dati andrebbero poi valutate non semplicemente per classiche attività di amministrazione degli stessi, ma con l’obiettivo di accelerare le iniziative di intelligenza artificiale. Queste alcune conclusioni chiave tratte da Matt Aslett, research director Data and Analytics della società di ricerca e consulenza ISG, in uno studio (“The Impact of AI on Data Strategy”) illustrato a Londra nel corso di Evolve25, l’evento organizzato annualmente da Cloudera, dedicato ai decisori aziendali e agli operatori del settore dei dati, degli strumenti analitici e dell’AI.

Verso una data governance di nuova generazione

La AI sta mutando velocemente la fisionomia delle pratiche di gestione dei dati. Se si considerano gli approcci tradizionali di data governance, legati all’architettura del data warehouse, ricorda Aslett, dove il principio è “prima curare i dati” e poi capire come utilizzarli, questi metodi datati potenzialmente non sono più in grado di tenere il passo con l’attuale esigenza delle organizzazioni di affrontare il problema cruciale della gestione della AI. Ciò perché negli ultimi anni la tecnologia si è evoluta abbastanza rapidamente, in materia di automazione, ed ora l’avvento della AI agentica alza davvero ulteriormente l’asticella delle sfide, in termini di necessità di utilizzo dei dati in tempo reale, che impone oramai una governance “on the fly”.

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Lo storage di Hitachi Vantara per applicazioni mission-critical e workload AI

2025-11-28T19:20:00.002+01:00

La nuova soluzione Block High End della famiglia VSP One punta a semplificare la gestione dati nelle infrastrutture aziendali. Tre i punti chiave: semplificazione, sicurezza e sostenibilità

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Nel mondo delle infrastrutture dati si fa sempre più palese la necessità di compiere la transizione da sistemi creati per supportare carichi di lavoro specifici verso piattaforme ingegnerizzate per gestire qualunque workload.

Tratteggiando questa visione tecnologica Hitachi Vantara, consociata del gruppo Hitachi e fornitrice di soluzioni di gestione dei dati, chiama tali piattaforme “infrastrutture adattive”, perché capaci di anticipare i cambiamenti nel comportamento dei carichi di lavoro, combinando semplicità, sicurezza e sostenibilità per fornire un vantaggio competitivo.

L’esigenza di simili piattaforme nasce direttamente da come oggi le organizzazioni gestiscono i dati, il loro asset più importante. Dati cruciali per generare nuovo valore e sviluppare il business, ma sempre più distribuiti in diversi ambienti informativi: sistemi on-premise, dispositivi edge, cloud ibridi, infrastrutture multicloud. Non basta memorizzarli ma occorre semplificarne l’accessibilità e l’utilizzo là dove serve, rispettando i requisiti di sicurezza, conformità normativa per la data governance, e sostenibilità a cui le soluzioni infrastrutturali devono saper rispondere.

Precisamente con l’obiettivo di soddisfare tutte queste esigenze aziendali, a novembre Hitachi Vantara, che ha il proprio quartier generale a Santa Clara, California, ha arricchito la famiglia di prodotti Virtual Storage Platform One (VSP One) con la soluzione VSP One Block High End. Quest’ultima sarà disponibile a livello globale all’inizio del 2026 attraverso Hitachi Vantara e la propria rete di partner.

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Nuovi chip per la ‘reasoning AI’, l’IA di ragionamento

2025-11-21T11:59:00.003+01:00

Nella corsa globale per il dominio dell’intelligenza artificiale, il ruolo dell’hardware è sempre più strategico: dalle GPU evolute ai chip neuromorfici, così si costruisce il futuro della reasoning AI

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L’intelligenza artificiale (AI) apprende dai dati e fornisce risposte che costituiscono un supporto sempre più cruciale nei processi decisionali e nella trasformazione del modello di business delle varie organizzazioni. Le capacità della AI continuano a evolversi, ma richiedono crescente potenza di calcolo. Naturalmente, la capacità evolutiva della componente software, quindi dei modelli AI, rimane essenziale: ma ora il ruolo centrale dell’hardware sta sempre più emergendo in primo piano, e spostando la pressione sui team di ricerca e sviluppo che hanno il compito di esplorare nuove architetture e innovare i chip, i semiconduttori, e la componente infrastrutturale che consente ai modelli AI di funzionare. Ora è la capacità d’innovazione dell’hardware che limita i progressi negli algoritmi di AI generativa (GenAI), e la loro transizione verso forme ancora più evolute di intelligenza artificiale. Molto dipenderà da quali avanzamenti saranno raggiunti nello sviluppo di acceleratori AI e dispositivi basilari per il supporto dei modelli, che oggi includono soprattutto GPU (graphics processing unit) e TPU (tensor processing unit), ma anche NPU (neural processing unit), ASIC (applicationspecific integrated circuit), FPGA (field programmable gate array), e altri dispositivi di nuova concezione, come i chip neuromorfici, ancora sostanzialmente in fase di ricerca e sviluppo avanzato.

Nella gara mondiale per il dominio dei semiconduttori e dei chip AI concorrono da tempo attori come Nvidia, AMD, Intel, Google, AWS, Huawei, ma lo scenario sta cambiando, per effetto delle mosse strategiche di alcune società, che vanno anche nella direzione di ridurre la dipendenza dagli acceleratori AI di fornitori esterni: ad esempio, negli ultimi due anni Microsoft ha cominciato a muoversi direttamente nell’hardware, annunciando nel 2023 i suoi primi chip AI proprietari sviluppati interamente, Maia e Cobalt. Ed ora anche OpenAI, secondo quanto riportato dal Financial Times i primi di settembre, si prepara a produrre il suo primo chip AI nel 2026, in collaborazione con il gigante statunitense dei semiconduttori Broadcom, per il quale l’accordo di partnership vale 10 miliardi di dollari. Insomma, la posta in gioco è molto alta perché, nella competizione sulla AI, la qualità e la potenza dei chip avrà un peso determinante nel supporto dei modelli di nuova generazione. Questi ultimi potranno superare i modelli attuali se sapranno fare la differenza, e dimostrarsi sempre più affidabili anche nell’elaborazione di ragionamenti complessi.

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Governare i dati per abilitare l’AI: la nuova frontiera del data management

2025-11-02T20:21:00.005+01:00

Leggi l'articolo completo su ZeroUno, con grafici esplicativi della ricerca ISG

Verso una data governance di nuova generazione

La ricerca di ISG si concentra su come le organizzazioni stanno reagendo in relazione al trend tecnologico dell’intelligenza artificiale. Sulla base dei dati emersi da uno studio sui budget IT delle imprese, rispetto a un 2023 in cui la voce relativa alla AI rappresentava il 2% dei budget IT complessivi, nel 2025 tale spesa passa al 6,1%.

L’AI è una componente sempre più rilevante negli investimenti: nel 2024, dopo le iniziative di customer experience, le iniziative AI risultano essere la seconda più importante voce di spesa rispetto a tutte le altre categorie. Secondo il sondaggio, nel 2025 le iniziative sulla AI passano al primo posto (5,7%), seguite dalle soluzioni e servizi di sicurezza IT (4,2%) e poi da tutte le altre voci di spesa.

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Intelligenza artificiale generativa, dal clamore mediatico al valore reale

2025-10-31T02:08:00.005+01:00

Le organizzazioni stanno affrontando i limiti e i rischi derivanti dall’uso dei modelli AI avanzati: obiettivo portarli in produzione in maniera efficace e sicura. Le considerazioni di Gartner e BCG

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Il dibattito sull’intelligenza artificiale (AI) e sulla AI generativa (GenAI) è stato già abbastanza dominato da un intenso clamore comunicativo, intriso, per un verso, di scetticismo e preoccupazione per gli impatti sociali ed etici della AI, e, per l’altro, di retorica e roboanti narrative di marketing sulle potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa nell’automazione di molti processi aziendali e industriali. Ma ora che questo polverone mediatico denso di contrapposizioni comincia a diradarsi, sembra emergere una consapevolezza più lucida e razionale su ciò che la GenAI può fare o non può fare.

Insomma, il percorso delle varie organizzazioni verso la comprensione e l’adozione della AI nei differenti casi d’uso sembra entrare in una fase più matura.

Lo indica il 2025 Hype Cycle for Artificial Intelligence, elaborato dalla società di analisi e consulenza Gartner. Secondo lo studio, grazie ai continui e costanti investimenti nell’intelligenza artificiale e alla sua adozione, le organizzazioni sono passate dalla sperimentazione a un approccio all’AI che si concentra sull’ottenimento di risultati su larga scala e sulle innovazioni fondamentali.

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Dell: “Tecnologia ed AI possono ridisegnare il futuro dell’Italia”

2025-10-29T19:39:00.001+01:00

Al Dell Technologies Forum 2025 di Milano la casa texana mette al centro il ruolo dominante dell’intelligenza artificiale nella ridefinizione del concetto di “possibile”. Il ruolo dell’AI sovrana e dell’AI Factory

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Marco Fanizzi, vice president sales e managing director di Dell Technologies Italia, sul palco del Dell Technologies Forum 2025 di Milano

Come la tecnologia impatta la vita privata delle persone, come l’intelligenza artificiale cambierà il modo di vivere e lavorare, e qual è l’approccio di Dell Technologies rispetto alla AI: sono stati questi i temi chiave toccati a più riprese da Marco Fanizzi, vice president sales e managing director di Dell Technologies Italia, nel corso del Dell Technologies Forum 2025 di Milano, evento che ha chiamato a raccolta aziende e professionisti IT per discutere di innovazione e soluzioni per lo sviluppo aziendale.

Fanizzi ha anche tracciato un quadro sintetico sugli effetti che la diffusione dell’intelligenza artificiale e della AI generativa sta determinando nel mercato italiano. E lo ha fatto richiamando alcuni dati significativi per il nostro paese, emersi dall’Innovation Catalysts, un ampio studio globale commissionato da Dell Technologies a Vanson Bourne, società di ricerche di mercato indipendente specializzata nel settore tecnologico. Lo studio, condotto sondando 6.600 rispondenti, provenienti da organizzazioni con oltre 100 dipendenti attive in settori pubblici e privati, ha incluso Nord America, America latina, area EMEA, Asia-Pacifico e Giappone (APJ), Grande Cina.

In Italia il 78% delle aziende ha attivato piani di formazione su AI e GenAI
Secondo la survey, il ritmo dell’innovazione è così rapido che in Italia il 40% delle organizzazioni intervistate rispondono di non avere ancora piena consapevolezza su come evolverà il proprio settore nei prossimi anni. Tuttavia, chiarisce Fanizzi, nell’area dell’intelligenza artificiale «questo è un indicatore chiave, perché tutte le altre aziende stanno invece pianificando investimenti. Infatti, circa il 60% delle aziende italiane intervistate ha già iniziato un percorso di investimento nella AI, mentre il 78% ha già attivato piani di training, formazione e aggiornamento del personale, sia per quanto riguarda l’utilizzo di nuove tecnologie come la AI generativa, sia per l’uso della AI». Allargando la prospettiva sul comparto a livello mondiale, «quello che, come Dell, stiamo osservando è che gli Stati Uniti guidano gli investimenti, mentre nel Vecchio Continente il Nord Europa, con paesi come Olanda e Regno Unito, dirige la spesa. Un po’ in ritardo rimangono invece i paesi latini, tra cui Italia, Spagna, e anche Francia».

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Cloudera: progetti AI di successo? Ecco perché serve una piattaforma dati ibrida

2025-10-29T19:24:00.017+01:00

A Evolve25, la conferenza su dati e intelligenza artificiale organizzata in ottobre a Londra, la società ha mostrato a partner e clienti perché solo un data fabric unificato (in grado di gestire al meglio i dati su cloud pubblici, data center on-prem e infrastruttura edge) consente di sfruttare appieno il potenziale della AI

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Senza una piattaforma dati ibrida oggi è difficile cogliere l’opportunità dell’intelligenza artificiale per innovare la propria azienda: il rischio è partire col piede sbagliato, creando progetti che falliscono nella capacità di integrare e applicare efficacemente la AI in tutta l’organizzazione. Progetti che non riescono a sfruttare a fondo il valore dei dati, distribuiti nel data center on-premise, nel cloud o nell’infrastruttura edge.Per affrontare la sfida, nella prospettiva di Cloudera, le imprese sono alla ricerca di strumenti e funzionalità che le aiutino a semplificare la gestione dei dati sull’intero patrimonio informativo, a erogare le loro applicazioni AI-based, a gestire i progetti, collaudarli, valutarli e poi a portare i modelli in produzione.
Questo è quanto emerge parlando con migliaia di clienti e partner in tutto il mondo, spiega a Londra dal palco di Evolve25 l’amministratore delegato Charles Sansbury. L’evento globale che riunisce i protagonisti del settore per discutere su futuro dell’intelligenza artificiale, gestione dei dati e strategie cloud, ha dato occasione al CEO di sottolineare come Cloudera stia lavorando sulla tecnologia per allinearla alle necessità delle aziende utenti, e per fornire il valore che serve a potenziare le loro iniziative sulla AI.
Una strategia, si potrebbe dire, quantomai cruciale in questa delicata fase di maturazione delle applicazioni AI, costellata di fallimenti. Nonostante gli investimenti nella AI generativa, indica un rapporto del MIT (Massachusetts Institute of Technology) pubblicato a luglio 2025, il 95% delle organizzazioni non sta ottenendo alcun ritorno. Il motivo? Strumenti come ChatGPT sono ampiamente utilizzati, ma le soluzioni personalizzate sono in fase di stallo a causa della complessità di integrazione e della mancanza di adattamento ai flussi di lavoro esistenti.

Molte sfide da affrontare
Una piattaforma dati oggi deve saper gestire una complessità crescente e problemi a diversi livelli. Ci sono i problemi di integrazione, ma anche le sfide di governance, compliance, sicurezza e privacy, di fronte alla dilagante espansione della shadow IT, o, volendo meglio attualizzare il fenomeno, della shadow AI. Quest’ultima si crea quando i dipendenti di un’organizzazione utilizzano tool o applicazioni AI senza previa autorizzazione del reparto IT.

Charles Sansbury, amministratore delegato di Cloudera, sul palco di Evolve25

«Abbiamo visto un cambiamento nella modalità di consumo della tecnologia da parte degli utenti» dice Sansbury, ricordando la tensione esistente tra i business user, che si muovono rapidamente e desiderano usare subito una tecnologia per risolvere un dato problema aziendale, e i team IT, che lottano quotidianamente con le sfide di accesso e governance per dati e applicazioni.
Un altro aspetto chiave da osservare, rileva il CEO, è la tendenza delle grandi organizzazioni a implementare ambienti IT ibridi e multicloud. Due anni fa, se si fosse chiesto a queste organizzazioni quale percentuale dei loro carichi di lavoro avrebbero eseguito in un’infrastruttura cloud-based, la risposta sarebbe stata “la stragrande maggioranza”. Ma oggi, facendo la stessa domanda, la risposta sarebbe diversa, chiarisce Sansbury: il 40% dei workload vengono gestiti on-premise, e il 60% in un cloud privato. Numeri a parte, l’approccio ibrido è ormai riconosciuto dalle più grandi aziende nel mondo come l’architettura definitiva di riferimento.

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Come la simulazione aiuta il design dei prodotti: i casi utente Caloi e Seneca

2025-10-24T02:20:00.003+02:00

Nella visione di Dassault Systèmes, il paradigma di progettazione “Modsim”, che unifica modellazione e simulazione, è una soluzione efficace per ridurre i tempi di sviluppo, i costi, e accelerare la commercializzazione dei prodotti. Le case history illustrate al recente 3DExperience World 2025

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Nella progettazione model-based (MBD), la tecnologia di simulazione è oggi uno strumento chiave nelle mani dei system engineer, sia per comprendere il comportamento di un sistema fisico, esistente o da sviluppare, sia per verificare che il progetto del sistema sia in linea con i requisiti specificati. Nel corso del tempo, grazie all’aumento della potenza di calcolo, la progettazione assistita da computer (CAD – computer-aided design) ha potuto contare sul supporto del software CAE (computer-aided engineering) per la simulazione: tradizionalmente, queste tecnologie venivano adottate in sequenza, in fasi distinte del processo di progettazione, e il fatto che potessero avere modelli dati differenti, rendeva difficoltosa la condivisione, l’aggiornamento dei dati, e l’interoperabilità tra software CAD e CAE.

La tendenza attuale sembra però orientarsi verso lo sviluppo di piattaforme software che integrano progettazione e simulazione, come nel caso del paradigma che Dassault Systèmes chiama “MODSIM” (modeling & simulation), e che unifica modellazione e simulazione in un modello dati comune all’interno della piattaforma 3DExperience. Il processo di sviluppo Modsim, spiega Dassault, permette di accelerare il time-to-market e ridurre i costi.

Per illustrare i benefici della modellazione e della simulazione unificate, e dimostrare alla folta platea presente in sala come questo paradigma consenta di velocizzare l’innovazione dei prodotti, Delphine Genouvrier, Simulia R&D Roles Portfolio Senior Director di Dassault Systèmes, e Srikrishna Chittur, Simulation Industry Process Director della società, hanno chiamato sul palco del 3DExperience World 2025 di Houston due aziende, Caloi e Seneca Dairy Systems, che hanno raccontato le proprie esperienze progettuali e i benefici ottenuti adottando le soluzioni Dassault.

Meno prototipi fisici e più simulazione

Abbreviare i cicli di progettazione e prototipazione fisica e al contempo tagliare i costi di sviluppo, accelerando il time-to-market dei prodotti, è la sfida che ha affrontato Caloi, primario costruttore brasiliano di biciclette, presente sul mercato del Sudamerica da oltre un secolo.

Attraverso il centro di sviluppo di San Paolo e la fabbrica di Manaus, Caloi produce bici da strada, city bike, mountain bike, biciclette elettriche. Già utente di lunga data di SolidWorks, Caloi, per mantenere posizionamento e competitività sul mercato, ha puntato a innovare ancor più il processo di design.

“Nel 2009 avevamo adottato SolidWorks, ma successivamente, nel 2023, ci siamo resi conto che era necessario migliorare ulteriormente il processo di progettazione, così abbiamo introdotto la 3D Experience Platform per la simulazione” ha spiegato Leandro Timotio da Silva, product engineer di Caloi. In effetti, per un lungo periodo, Caloi aveva dovuto fare unicamente affidamento sulla prototipazione fisica, spendendo molto tempo e risorse economiche sull’esecuzione di test fisici per i prodotti.

Introducendo il metodo Modsim, gli obiettivi erano ridurre il numero di prototipi fisici per singolo progetto, attorno ai 20, perseguire un’aggressiva politica di go-to-market, arrivando a 42 modelli in due anni, e rispettare la conformità con vari standard internazionali di safety.

Da quando Caloi ha implementato i tool di simulazione 3DExperience Works Simulia, che funzionano nella piattaforma 3DExperience, basata su cloud, e sono completamente compatibili con SolidWorks, ha chiarito Timotio da Silva, i benefici raggiunti attraverso tale approccio, che integra modellazione e simulazione, si sono manifestati a diversi livelli. “Adottando 3DExperience Works Simulia siamo riusciti a ridurre tempi e costi del nostro processo di prototipazione e testing di almeno il 50%, e ad accelerare il time-to market del 25%”. Il paradigma Modsim ha permesso a Caloi di ridurre i cicli di progettazione da due mesi a due settimane, liberando tempo, e consentendo all’azienda di ottimizzare le attività e la produttività del team di design. Il software esegue analisi e test di resistenza dei telai delle bici virtualmente, riducendo la necessità dei costosi test fisici.

Per il futuro, il progetto di Caloi è trasformare la micromobilità sostenibile, sfruttando la simulazione, e le funzionalità di analisi what-if del software, per esplorare altri scenari d’uso, creando nuovi modelli di e-bike, migliorando l’ingegnerizzazione della batteria, le performance del motore, e collaudando la conformità dei prodotti nel rispetto delle direttive e standard EMC (electromagnetic compatibility) che disciplinano la compatibilità elettromagnetica.

Simulazione per ottimizzare le infrastrutture di stabulazione

Un esempio di come l’approccio Modsim possa essere d’aiuto anche nella progettazione di attrezzature agricole e lattiero-casearie è l’esperienza raccontata da Ken Mansfield, senior mechanical engineer di Seneca Dairy Systems. L’azienda, con sede a Seneca Falls, nello stato di New York, è partita nel 1970 con la fabbricazione di stalle libere e altre attrezzature per il settore lattiero-caseario, indirizzando gli allevatori locali. Negli anni, il business è continuato a crescere, con l’ampliamento della linea di prodotti e della base clienti a livello nazionale, ed oggi il team R&D di Seneca studia nuove tecnologie e sistemi di automazione in grado di assistere gli allevatori nella gestione delle mandrie.

Nella loro attività di design, gli ingegneri usano il software SolidWorks dal 2021, ed anche la piattaforma 3DExperience per le simulazioni, che ha permesso all’azienda di minimizzare la necessità di test approfonditi sul campo.

La sfida che Seneca si è trovata ad affrontare era progettare un innovativo sistema di movimentazione del bestiame, in grado, nell’ambiente di stabulazione libera, di semplificare il processo di spostamento delle vacche verso l’area di mungitura. Questo processo, ha spiegato Mansfield, “va gestito in maniera confortevole e naturale per le vacche”, in quanto l’uso di metodologie tradizionali per spingere gli animali, come i pungoli elettrici, li innervosisce, provocando condizioni di stress che influiscono negativamente sulla produzione di latte, senza poi considerare i potenziali infortuni, che generano un aumento delle spese per le cure veterinarie. La soluzione progettata, il cancello “MooTivator”, ha consentito di organizzare la processione del bestiame verso la sala di mungitura in maniera rilassata e tranquilla, razionalizzando anche le operazioni e la produttività degli operatori. Il braccio del cancello è in grado di percepire in tempo reale i movimenti delle vacche e di reagire in modo appropriato. “Ho usato la simulazione direttamente nel mio processo di design, per studiare differenti modalità di progettazione del braccio che potessero aumentare il comfort degli animali” ha precisato Mansfield, aggiungendo di aver anche ottimizzato la sicurezza del sistema nelle varie condizioni operative, in modo da ridurre l’intervento umano. “Ho potuto realizzare tutto ciò senza dover costruire un prototipo fisico, ma sviluppandolo virtualmente” ha concluso Mansfield.