Quando si parla di Intelligenza Artificiale (AI) si pensa quasi sempre ai servizi cloud più conosciuti: ChatGPT di OpenAI, Copilot di Microsoft, Claude di Anthropic e le numerose piattaforme che ogni giorno consentono a milioni di utenti di scrivere testi, generare immagini, analizzare documenti o ottenere risposte in linguaggio naturale. Sono strumenti potenti, semplici da utilizzare e ormai entrati stabilmente nelle attività quotidiane.

Quando però l’AI entra nei processi aziendali, soprattutto in organizzazioni che gestiscono dati sensibili, documenti riservati, contratti, listini, stock, gare e informazioni strategiche, la prospettiva cambia. La domanda non riguarda più soltanto quale modello utilizzare, ma dove eseguirlo, con quali dati, con quali costi e con quale livello di controllo.

È in questo contesto che si inserisce MSI EdgeXpert, un supercomputer AI desktop basato sull’architettura NVIDIA GB10 Grace Blackwell, progettato per portare capacità di inferenza, sviluppo e sperimentazione AI direttamente vicino ai dati aziendali.

Un formato compatto per l’AI enterprise

Uno degli aspetti più interessanti di EdgeXpert è il formato. Pur integrando componenti tipicamente associati a sistemi ad alte prestazioni, non richiede un rack dedicato né infrastrutture complesse. Si tratta di un sistema compatto, collocabile anche in ambienti di lavoro tradizionali, ma costruito attorno a una piattaforma hardware di livello enterprise.

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Il cuore della soluzione è rappresentato dalla combinazione tra CPU NVIDIA Grace e GPU NVIDIA Blackwell, affiancate da Tensor Core di quinta generazione, RT Core di quarta generazione e 128 GB di memoria LPDDR5x unificata. Una configurazione che consente di affrontare workload AI complessi e modelli linguistici di grandi dimensioni.

Nei test condotti da Focelda FORCE con NVIDIA Nemotron 3 Super da 120 miliardi di parametri, la piattaforma ha dimostrato di poter gestire efficacemente attività di inferenza basate su Large Language Model di fascia enterprise.

L’architettura consente inoltre a CPU e GPU di condividere la stessa memoria, riducendo trasferimenti intermedi e colli di bottiglia. A questo si aggiunge l’interconnessione NVIDIA NVLink-C2C, progettata per garantire una comunicazione interna più efficiente rispetto alle architetture tradizionali basate esclusivamente su PCIe.

Le prestazioni dichiarate raggiungono fino a 1000 AI TOPS in FP4 sparse e circa 1 petaFLOP AI, valori che collocano EdgeXpert tra le piattaforme pensate per sviluppatori, data scientist, software house, system integrator e aziende impegnate nella sperimentazione e nell’implementazione di applicazioni AI locali.

Nell'EdgeXpert sono state ampliate le prese d’aria frontali in modo da consentire una migliore circolazione dell’aria

Prestazioni sostenute nel tempo

Quando si parla di AI on-premise, la continuità delle prestazioni rappresenta un elemento fondamentale. Non basta infatti ottenere picchi elevati di elaborazione: è necessario mantenere livelli di performance costanti anche durante carichi prolungati.

Per questo MSI ha dedicato particolare attenzione alla gestione termica. EdgeXpert utilizza una soluzione di raffreddamento basata su Vapor Chamber, affiancata da heat pipe e lamelle in rame, con l’obiettivo di dissipare efficacemente il calore generato da GPU, SoC e storage.

Secondo Focelda FORCE (Focelda Research Center), divisione di Focelda e storico partner MSI, specializzata nei servizi ad alto valore aggiunto e nello sviluppo di soluzioni di AI, alcuni workload AI particolarmente intensivi hanno mantenuto la GPU oltre il 95% di utilizzo per diversi giorni consecutivi senza evidenziare fenomeni significativi di thermal throttling o riduzioni prestazionali. Un aspetto rilevante per applicazioni che richiedono inferenza continua, pipeline documentali, elaborazioni massive o processi operativi eseguiti in modo persistente.

A completare la configurazione sono presenti storage SSD NVMe M.2 da 1 o 4 TB, crittografia hardware, porte USB-C, HDMI 2.1, networking 10 GbE, NVIDIA ConnectX-7 Smart NIC, Wi-Fi 7 e Bluetooth 5.3. EdgeXpert si presenta quindi non soltanto come una piattaforma di elaborazione AI, ma come un nodo locale pensato per integrarsi con reti, applicazioni e flussi informativi aziendali.

Ambiente software orientato allo sviluppo

L’hardware rappresenta soltanto una parte dell’equazione. Per sviluppare applicazioni AI in modo efficace è necessario poter contare su un ecosistema software adeguato.

EdgeXpert utilizza DGX OS, il sistema operativo NVIDIA basato su Ubuntu e ottimizzato per carichi di lavoro AI, machine learning e high-performance computing. Driver GPU, CUDA, strumenti di diagnostica, networking avanzato e supporto ai container fanno già parte dell’ambiente di lavoro.

Per sviluppatori e system integrator significa poter operare in un contesto molto vicino a quello dei sistemi DGX utilizzati nei data center, mantenendo però i vantaggi di un’infrastruttura locale, più accessibile e facilmente controllabile.

La compatibilità con tecnologie come CUDA, TensorRT-LLM, NVIDIA NIM e NCCL consente inoltre di sviluppare, validare e ottimizzare workflow destinati successivamente a scalare verso infrastrutture cloud o data center, oppure a rimanere in produzione in ambienti enterprise di medie dimensioni.

È proprio in questa capacità di trasformare l’AI da semplice strumento conversazionale a componente operativa dei processi che emerge il valore di una piattaforma di questo tipo.

Dalla sperimentazione alla produzione

L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende passa inevitabilmente da una fase di sperimentazione. Tuttavia, il vero valore emerge quando i progetti riescono a superare la logica del proof of concept e vengono integrati nei processi operativi.

È su questo terreno che si colloca ancora una volta Focelda FORCE (Focelda Research Center), divisione di Focelda e storico partner MSI, specializzata nei servizi ad alto valore aggiunto e nello sviluppo di soluzioni di AI. L’obiettivo è utilizzare piattaforme come EdgeXpert per sviluppare soluzioni capaci di automatizzare attività ad alto contenuto informativo: processi nei quali personale qualificato deve analizzare dati, documenti, email, listini, capitolati, storico vendite e procedure aziendali prima di prendere decisioni operative.

In questi scenari, la possibilità di elaborare i dati localmente e integrare l’AI direttamente nei sistemi aziendali rappresenta un fattore chiave.

Buyer Assistant: AI applicata al procurement

Uno dei progetti sviluppati da FORCE è Buyer Assistant®, una soluzione pensata per supportare il procurement, una delle attività più complesse all’interno della distribuzione ICT. La definizione degli ordini non dipende infatti da un singolo parametro, ma da una molteplicità di variabili: storico delle vendite, stagionalità, stock disponibile, lead time, marginalità, promozioni, andamento del mercato, rischio di stock-out e obiettivi commerciali.

Buyer Assistant acquisisce i dati provenienti dall’ERP aziendale e li integra in un data lake dedicato alle applicazioni AI. Attraverso modelli previsionali, tra cui SARIMAX, e workflow orchestrati tramite componenti software dedicate, il sistema elabora previsioni di vendita e scenari operativi.

L’AI generativa interviene nella fase finale, interpretando le variabili disponibili, applicando le strategie definite dai buyer e proponendo quantità di acquisto accompagnate da una spiegazione del processo decisionale. L’obiettivo non è sostituire il responsabile acquisti, ma supportarlo con una capacità di analisi più ampia e strutturata.

Data Assistant: dialogare con l’ERP in linguaggio naturale

Un secondo esempio è rappresentato da Data Assistant®, una soluzione di tipo “talk with data” che consente agli utenti business di interrogare i dati aziendali utilizzando il linguaggio naturale. In molti contesti aziendali, l’accesso alle informazioni richiede competenze SQL o il coinvolgimento del reparto IT per la produzione di report specifici. Data Assistant punta a semplificare questo processo. L’utente formula una domanda, il sistema identifica le tabelle rilevanti, genera la query SQL necessaria, esegue l’interrogazione e restituisce il risultato in forma comprensibile. Per garantire trasparenza e verificabilità, viene inoltre mostrata la query utilizzata.

In questo scenario, EdgeXpert può fungere da nodo locale per l’esecuzione dei modelli AI e dei servizi di inferenza collegati ai sistemi informativi aziendali.

Tender Assistant e la gestione intelligente delle gare

Un altro ambito applicativo riguarda la gestione documentale e, in particolare, i processi legati alle gare pubbliche e private. Tender Assistant® è stato sviluppato per supportare uffici gare, funzioni commerciali, buyer e personale amministrativo nella gestione di documentazione spesso articolata e distribuita su numerosi file. Capitolati, allegati tecnici, rettifiche, chiarimenti, requisiti amministrativi, certificazioni e scadenze vengono raccolti in un unico ambiente digitale e sottoposti a una pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) locale. Il processo comprende OCR, parsing documentale, generazione di embedding, utilizzo di vector database, retrieval, reranking e modelli linguistici locali.

L’utente può interrogare direttamente la documentazione, individuare requisiti specifici, verificare clausole contrattuali, identificare criticità o ottenere indicazioni sui prodotti più adatti a soddisfare le richieste della gara. Anche in questo caso viene mantenuto un approccio human-in-the-loop: il sistema propone, mentre la validazione finale resta in capo agli operatori.

Altri scenari applicativi

Lo stesso approccio è stato esteso ad altri progetti sviluppati da Focelda FORCE. Tra questi figurano Retail Advisor®, dedicato all’analisi delle performance dei punti vendita; Contract & Compliance Assistant®, orientato alla gestione di contratti, SLA e requisiti normativi; e Service Desk Knowledge Assistant®, una piattaforma RAG progettata per valorizzare la conoscenza contenuta in ticket storici, manuali e procedure operative.

Pur operando in ambiti differenti, queste applicazioni condividono una logica comune: individuare processi caratterizzati da elevato impiego di tempo e conoscenza specialistica, integrare dati strutturati e documentazione aziendale e utilizzare AI, machine learning e workflow automatizzati per migliorare efficienza e qualità decisionale.

Dall’AI che risponde all’AI che lavora

In questo scenario l’on-premise assume un ruolo sempre più strategico. Quando l’intelligenza artificiale opera su dati relativi a clienti, margini, contratti, stock, documenti di gara o sistemi ERP, la questione non riguarda soltanto la privacy, ma anche la sovranità del dato.

L’elaborazione locale consente di mantenere modelli, pipeline e informazioni all’interno del perimetro aziendale, riducendo la dipendenza da servizi esterni e aumentando il controllo sull’intera architettura. Anche il tema economico assume una valenza diversa. Se da un lato il cloud offre elevata flessibilità, dall’altro l’utilizzo intensivo di servizi AI può tradursi in costi operativi ricorrenti significativi. Una piattaforma locale come EdgeXpert consente invece di trasformare parte della spesa in un investimento infrastrutturale prevedibile e pianificabile nel tempo.

Accanto alla tecnologia, Focelda FORCE propone un approccio che comprende assessment dei dati e dei processi, progettazione architetturale, integrazione con ERP, CRM, data warehouse, MongoDB e API aziendali, oltre a percorsi di formazione dedicati sia ai system integrator sia agli utenti finali. In questa prospettiva, EdgeXpert può diventare il cuore di una moderna architettura AI enterprise: dati aziendali alla base, layer documentale e applicativo, orchestrazione agentica, modelli linguistici, RAG, OCR e servizi specializzati che alimentano dashboard, applicazioni operative e assistenti conversazionali.

È il passaggio dall’AI che risponde all’AI che lavora. Il buyer non si limita a consultare una tabella, ma riceve una proposta motivata. Il manager può interrogare direttamente i dati aziendali. L’ufficio gare dispone di strumenti per navigare rapidamente documentazione complessa e individuare le informazioni rilevanti. Per molte organizzazioni, il primo passo verso l’adozione dell’intelligenza artificiale non sarà tanto la scelta del modello più avanzato, quanto l’individuazione del processo in cui l’AI può generare un impatto concreto. Ed è in questo punto di incontro tra infrastruttura, dati e processi che piattaforme come MSI EdgeXpert puntano a trovare il proprio spazio.