Secondo il nostro State of AI Infrastructure Report, l'83% delle organizzazioni riconosce di aver bisogno di upgradeare l'infrastruttura per supportare agenti AI di produzione.
Il principale collo di bottiglia non è la potenza dei modelli, ma l'accesso a dati contestuali e semanticamente significativi. Gli agenti AI operano a velocità non lineare, generando richieste di lettura, scrittura e calcolo su più sistemi, mettendo alla prova la layer di dati sottostante.
Il nuovo Agentic Data Cloud di Google Cloud unifica dati, modelli AI e database operativi in un unico System of Action, progettato per essere nativo AI, capace di gestire carichi di lavoro agentici con infrastrutture ottimizzate.
Per realizzare questa visione, è fondamentale disporre di un Lakehouse borderless basato su tecnologie open come BigQuery e Apache Iceberg, con cataloghi di conoscenza attivi che forniscono contesto in tempo reale agli agenti.
Le sfide includono l'integrazione con API e fonti dati legacy (citato dal 43% degli IT leader), la complessità operativa (81% dei leader segnala costi di ingegneria eccessivi) e la mancanza di database vectorali ad alta throughput per il grounding dei modelli (36% dei leader).
La soluzione proposta è un'infrastruttura co-designata, dove modelli, dati e acceleratori sono ottimizzati insieme, riducendo i passaggi di rete e migliorando l'efficienza, la sicurezza e la governance.
