Nell'ottobre del 2022, l'autorità di regolamentazione delle comunicazioni del Regno Unito, Ofcom, ha avviato un'indagine sulle pratiche degli hyperscaler del cloud. Da allora, Google, Amazon e Microsoft sono stati deferiti alla Competition and Markets Authority (CMA), l'autorità di regolamentazione della concorrenza, ponendo la questione del cloud vendor lock-in sotto i riflettori.
La vicenda ha avuto molteplici risvolti, ma recentemente la CMA ha pubblicato i risultati delle interviste qualitative con i clienti hyperscaler come prima fase dell'indagine. Come molti nel settore si aspettavano, l'interoperabilità era la preoccupazione principale, in quanto le barriere tecniche rendevano lo spostamento di dati o servizi tra servizi di cloud computing una sfida significativa. Le tariffe di uscita, che vengono addebitate per spostare i dati dal cloud di un fornitore, sono state sorprendentemente viste come un problema minore, con molte delle organizzazioni intervistate che le hanno descritte come trascurabili.
Tuttavia, questa indifferenza nei confronti delle tariffe di uscita è cambiata quando è stato chiesto di parlare di IA.
Uno sguardo al futuro guidato dall'intelligenza artificiale
Negli ultimi due anni l'IA, in particolare l'IA generativa, ha dominato il panorama tecnologico. Le organizzazioni stanno iniziando a passare dalla fase sperimentale di laboratorio dell'implementazione dell'IA all'implementazione in produzione con alcuni casi d'uso iniziali.
Gli hyperscaler sono stati in prima linea negli investimenti in IA. L'anno scorso Microsoft ha investito 13 miliardi di dollari in OpenAI, dando il via a una tendenza che ha visto i tre grandi hyperscaler investire pesantemente. Sta rapidamente diventando un campo di battaglia fondamentale, con ciascuno di essi in grado di vantare l'esclusività su determinati prodotti di IA.
Naturalmente, la CMA ha posto domande su come i fornitori di cloud avranno un impatto sull'IA in futuro. Questo è stato identificato come un problema potenziale, in particolare quando si considerano le tariffe di uscita. Attualmente, la quantità di dati che le organizzazioni spostano da un cloud all'altro è relativamente piccola, e quindi le tariffe di uscita sono trascurabili. Tuttavia, se un'azienda avesse la maggior parte dei suoi dati archiviati in un ambiente hyperscaler, ma volesse utilizzare un altro cloud provider per accedere ai suoi strumenti di AI, le tariffe di egress per spostare quel volume di dati sarebbero astronomiche.
Le organizzazioni potrebbero voler utilizzare o addestrare i modelli di IA su hyperscaler diversi per determinate attività. Ciò significa che le organizzazioni devono avere la possibilità di spostare facilmente gruppi di dati da un cloud all'altro. In questo caso, il flusso costante di dati avanti e indietro comporterebbe costi di uscita e problemi di interoperabilità. Ciò significa che le aziende si trovano a dover scegliere se rimanere con l'attuale fornitore e utilizzare solo gli strumenti di IA che offre, oppure passare mesi a rendere i propri dati adatti alla migrazione. Un cliente del rapporto intermedio della CMA ha sottolineato proprio questo aspetto:
"Uno degli aspetti che attualmente ci preoccupa è il lock in. Per il nostro lavoro di analisi abbiamo utilizzato AWS, i loro strumenti, la loro modellazione e il blocco in termini di IA sembra molto più forte rispetto ad altri servizi. Ad esempio, l'ottimizzazione di alcuni modelli su determinati cloud renderebbe molto difficile, a mio avviso, spostarsi altrove. Ma è sicuramente un aspetto che stiamo approfondendo. Non credo che al momento sappiamo quale sia la risposta. Ma è una nostra preoccupazione, e il blocco è una grande preoccupazione perché penso che ci porti a un certo modo di usare l'IA con certi modelli".
Abbattere le barriere del cloud
Il rapporto intermedio chiarisce che, mentre oggi esiste il cloud vendor lock-in, i problemi di interoperabilità e di tariffe di uscita saranno amplificati con la diffusione dell'IA.
Per essere chiari, un mercato del cloud più flessibile non si tradurrà in una frenesia di cambiamento in cui le organizzazioni sposteranno regolarmente tutti i loro dati. Infatti, anche se la CMA dovesse intervenire per risolvere i problemi di interoperabilità, spostare tutti i dati di un'azienda da un ambiente cloud all'altro sarebbe comunque un'impresa titanica.
È più probabile che i clienti spostino sottoinsiemi di dati da un cloud all'altro a seconda dello strumento di intelligenza artificiale che desiderano utilizzare, adottando essenzialmente un modello multi-cloud altamente flessibile. In questo caso, è probabile che gli hyperscaler vedano tanti dati entrare nei loro ambienti quanti ne escono, con set di dati più piccoli che vengono spostati più regolarmente.
Per questo motivo, una moderna architettura dei dati sarà fondamentale per le organizzazioni che desiderano utilizzare in modo efficace l'intelligenza artificiale.
Che si tratti di cambiare completamente fornitore di cloud o di spostare un sottoinsieme di dati da un hyperscaler a un altro per sfruttare l'AI, una piattaforma di dati unificata può aiutare fornendo un livello di astrazione che facilita lo spostamento sicuro dei dati da cloud a cloud.
Gli hyperscaler non dovrebbero essere i guardiani dell'innovazione AI
La scelta e la flessibilità sui prodotti di IA da utilizzare saranno fondamentali, soprattutto perché le aziende probabilmente cercheranno di innovare con l'IA. Ma il progresso non dovrebbe essere inutilmente limitato da poche aziende. L'etica del cloud è sempre stata quella della flessibilità e dell'unione delle persone. Questo dovrebbe riflettersi nella libertà di scelta delle organizzazioni sulle modalità di utilizzo dell'IA. Spetta poi ai clienti assicurarsi di poter spostare i dati da un cloud all'altro quando e come necessario.
