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AWS re:Invent 2025: L'IA smette di chiacchierare e inizia a lavorare (sul serio)

Amazon svela la famiglia Nova, i chip Trainium3 e i nuovi "Frontier Agents". La strategia di Seattle è chiara: non basta avere il modello più intelligente, serve la fabbrica più efficiente per farlo girare.

Avatar di Valerio Porcu

a cura di Valerio Porcu

Senior Editor @Tom's Hardware Italia

Pubblicato il 03/12/2025 alle 20:59
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Se c'era un dubbio su quale fosse la direzione del vento nel deserto del Nevada, Andy Jassy lo ha dissipato nelle prime ore del keynote di re:Invent 2025. La narrazione di quest'anno ruota attorno a un concetto fondamentale: l'industrializzazione dell'intelligenza artificiale. Tra il 2 e il 3 dicembre, Amazon Web Services ha calato le sue carte più pesanti – dai modelli fondativi proprietari al silicio personalizzato – con l'obiettivo di trasformare l'IA generativa da giocattolo costoso a leva operativa misurabile.

Il contesto è quello di una guerra di trincea per la supremazia infrastrutturale. Mentre i competitor si scambiano colpi a suon di parametri, AWS punta sulla verticalizzazione totale: dal chip che elabora il dato all'agente che esegue il compito. È la fine della fase sperimentale e l'inizio di quella che potremmo definire "l'era della catena di montaggio digitale".

Non stiamo più parlando di semplici chatbot o di assistenti passivi: è l'era della catena di montaggio digitale.

Nova: La risposta pragmatica a OpenAI

La notizia che ha dominato i corridoi del Venetian è la rinnovata spinta su di Amazon Nova, una nuova famiglia di modelli fondativi che segna, di fatto, l'indipendenza di AWS dai provider terzi. Il nome indica una suite diversificata di strumenti AI: si parte da Nova Micro, un modello text-only progettato per la velocità e i bassi costi, fino ad arrivare a Nova Premier, destinato ai compiti di ragionamento complesso.

In mezzo, troviamo soluzioni multimodali come Nova Lite e Nova Pro, capaci di digerire video, immagini e testo con una fluidità che sfida direttamente le offerte di GPT-4. Come avevamo notato analizzando il valore reale dell'inferenza rispetto ai soli algoritmi, la partita non si gioca più sulla creatività del modello, ma sulla sua capacità di integrarsi nei flussi di lavoro aziendali senza frizioni. Per i CTO, il messaggio è rassicurante e pericoloso allo stesso tempo: potete avere tutto "in casa", integrato perfettamente in Bedrock, ma il lock-in nell'ecosistema Amazon diventa sempre più stretto.

Il silicio conta: Trainium3 e l'efficienza energetica

Il software senza hardware adeguato è solo una promessa costosa. Qui entra in gioco Trainium3. I nuovi UltraServer basati su architettura a 3nm promettono prestazioni di calcolo 4,4 volte superiori rispetto alla generazione precedente. È una mossa che avevamo anticipato osservando la strategia di Amazon per sganciarsi dalla dipendenza da Nvidia, costruendo un vantaggio competitivo basato sul controllo totale della filiera del silicio.

Il software senza hardware adeguato è solo una promessa costosa: Trainium3 promette il 40% di efficienza in più.

Non è solo una questione di forza bruta. Il dato cruciale per le aziende, pressate dai costi energetici e dagli obiettivi ESG, è quel 40% di efficienza energetica in più per watt. In un mondo dove l'addestramento dei modelli sta diventando un buco nero energetico, Trainium3 si posiziona come la scelta razionale per chi deve scalare senza far esplodere il bilancio. È la tecnologia che cerca di bilanciare l'ethos della sostenibilità con la fame insaziabile di compute.

L'ascesa dei "Frontier Agents"

Forse l'annuncio più inquietante e affascinante riguarda i nuovi Frontier Agents; una novità che cerca di rendere l’AI Agentica ancora più potente e pervasiva. Kiro, il nuovo agente autonomo, viene venduto come un "virtual developer", capace di lavorare per ore o giorni senza supervisione umana per risolvere problemi di codice. Accanto a lui, agenti specializzati per la sicurezza e le DevOps.

Siamo di fronte a un cambio di paradigma nell'interazione uomo-macchina. Grazie agli aggiornamenti di Bedrock AgentCore, che ora include policy di sicurezza più rigide e una "memoria episodica", questi agenti possono imparare dai propri errori. Per le aziende, questo significa poter delegare non solo compiti, ma responsabilità operative.

Questi agenti possono imparare dai propri errori: le aziende delegheranno non solo compiti, ma responsabilità operative.

La domanda che rimane sospesa nell'aria viziata del casinò non è tecnologica, ma sociale. Se Kiro può fare il lavoro di un junior developer in una frazione del tempo, come cambierà la struttura dei team IT? L'ottimizzazione è entusiasmante, ma come abbiamo visto discutendo l'impatto dell'IA sui posti di lavoro, la linea tra "strumento che potenzia" e "sostituto che rimpiazza" non è mai stata così sottile. Siamo pronti a gestire dei colleghi digitali che non dormono mai?

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