Le Offerte di Intelligenza Artificiale Generativa dei Principali Provider Cloud a Confronto

Evita di sentirti sopraffatto dall’IA e valuta facilmente le tue opzioni con la nostra panoramica delle migliori offerte di intelligenza artificiale generativa di AWS, Azure e Google Cloud.

Negli ultimi due anni, le offerte di intelligenza artificiale generativa sono esplose nel settore del cloud (e ovunque altrove). I principali fornitori di servizi cloud (CSP) sono perfettamente posizionati per guidare questi sforzi, grazie al fatto che offrono le risorse necessarie per costruire questi modelli, e i loro clienti sono naturalmente early adopter e utilizzatori intensivi di IA.

Sebbene possa essere facile cedere alla pressione collettiva di adottare rapidamente tutte queste soluzioni, potrai beneficiare appieno dell’IA generativa discernendo e integrando strategicamente le tue soluzioni. Qui abbiamo raccolto i principali prodotti e estensioni di IA che dovresti conoscere dai tre principali fornitori cloud, così sai da dove iniziare.

Sono costantemente in sviluppo nuovi prodotti, estensioni e funzionalità, quindi questa non è una lista esaustiva, e consigliamo di consultare i link forniti per le informazioni più aggiornate.

Amazon Web Services

Anche se AWS potrebbe non essere stato il primo attore in campo, il suo crescente investimento nell’IA ha permesso a questo hyperscaler globale di integrarla in quasi tutti gli aspetti della sua suite di prodotti.

Per aiutare gli utenti a comprendere tutto ciò che è disponibile, AWS presenta anche casi d’uso utili che ““reinventano le esperienze dei clienti, migliorano la produttività e accelerano la crescita.”

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock è un servizio serverless completamente gestito che offre agli sviluppatori un ambiente sicuro e collaborativo per costruire, lanciare e gestire ogni tipo di applicazione.

Bedrock comprende una combinazione di foundation models (FM) di Amazon e di altre importanti aziende AI — tutti gestiti tramite un’unica API — per queste applicazioni runtime, mettendo a disposizione una gamma di possibilità in continua crescita.

Puoi sperimentare e valutare questi FM per creare applicazioni e agenti di intelligenza artificiale generativa personalizzati, che utilizzano i sistemi e i dati della tua organizzazione per eseguire compiti per te. Essendo un prodotto serverless, non richiede la gestione dell’infrastruttura e l’integrazione nelle tue applicazioni può essere facilitata utilizzando le applicazioni AWS con cui sei già familiare.

Inoltre, Bedrock manterrà i tuoi FM aggiornati utilizzando la Retrieval-Augmented Generation (RAG), una funzionalità con cui Bedrock può arricchire i prompt runtime con dati proprietari provenienti da fonti aziendali per fornire risultati migliori.

Se vuoi partire subito con l’IA runtime ma il dover gestire l’infrastruttura sottostante ti ha finora scoraggiato, prova Bedrock — puoi anche iniziare con una demo gratuita.

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Amazon Titan

Amazon Titan fa parte della piattaforma Bedrock, ma a differenza di Bedrock, non è serverless e l’infrastruttura non viene gestita per te. Il vantaggio è che hai il controllo completo per costruire e progettare le tue applicazioni di rete AI dalla A alla Z.

I Foundation Models (FM) di Amazon Titan sono creati esclusivamente da AWS e includono modelli multimodali, di testo e immagini a uso generale. Puoi personalizzare ulteriormente questi modelli oppure usarli così come sono per generazione di testo e immagini, ricerca semantica, funzionalità RAG e altro ancora.

Se hai requisiti di rete particolari e sei pronto a gestire un’infrastruttura AI self-service, Titan è una soluzione ottimale per integrare completamente le tue applicazioni AI nella tua impresa.

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Amazon SageMaker

Se desideri creare, addestrare e distribuire i tuoi modelli di Machine Learning (ML), SageMaker promette “ML ad alte prestazioni e a basso costo su larga scala”.

Si tratta di un altro servizio completamente gestito e scalabile, che offre un Ambiente di Sviluppo Integrato (Integrated Development Environment, IDE) per consentire agli sviluppatori di gestire modelli su larga scala, con una vasta gamma di strumenti dedicati. Per chi non è sviluppatore e vuole comunque gestire i propri modelli ML, è disponibile anche un’opzione con interfaccia senza codice.

I Data Engineer possono usare gli strumenti inclusi in SageMaker per costruire foundation models (FM) da zero in modo approfondito, oppure accedere a uno delle centinaia di FM disponibili e personalizzarne i parametri con tecniche avanzate.

Con tutte le possibilità che SageMaker offre, dai un’occhiata a come altri clienti utilizzano l’applicazione per trovare ispirazione.

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Amazon Q

Amazon Q è un assistente virtuale avanzato potenziato dall’intelligenza artificiale generativa, con due funzioni principali — Amazon Q Business e Amazon Q Developer — che aiutano gli utenti a sfruttare capacità di pianificazione e ragionamento multi-step in modi differenti.

Amazon Q Business si presenta come un assistente virtuale che utilizza un Large Language Model (LLM). Quando Amazon Q Business ha accesso ai dati dei sistemi della tua organizzazione, può rispondere a domande, fornire riepiloghi, generare contenuti e completare in modo sicuro attività per i dipendenti.

L’assistente può connettersi in modo sicuro a oltre 40 strumenti aziendali comunemente usati, aiutando a consolidare e interpretare varie fonti di informazione e migliorando la gestione della conoscenza aziendale. Integrandolo nel tuo business, puoi aspettarti un miglioramento della produttività e un risparmio di tempo nella ricerca e verifica delle informazioni — il modello fornisce anche le citazioni con le risposte per aiutare i dipendenti a verificarle.

Come misura di sicurezza, Amazon Q Business è progettato per dare agli utenti accesso solo ai dati a cui avrebbero accesso anche al di fuori della piattaforma.

Per quanto riguarda il coding, Amazon Q Developer è uno strumento potente per svolgere una gamma di compiti su richiesta degli sviluppatori. Questi includono generazione di codice, test, aggiornamenti di applicazioni, diagnosi di errori, debugging, scansioni e correzioni di sicurezza, e ottimizzazione delle risorse AWS.

Collegato ai dati aziendali — comprese policy aziendali, informazioni sui prodotti, risultati di business, base di codice e altro — Amazon Q Developer può riassumere i dati in modo logico, analizzare tendenze e dialogare sui dati stessi. Inoltre, la funzione CodeWhisperer può scansionare il codice per generare suggerimenti contestuali, proporre aggiunte e segnalare potenziali problemi di sicurezza.

Amazon Q può ora anche integrarsi con QuickSight, la piattaforma di Business Intelligence (BI) di Amazon. Amazon Q in QuickSight utilizza BI generativa per fornire agli analisti aziendali un modello di linguaggio naturale con cui interagire per scoprire ed esplorare insight di business, risparmiando ore di analisi dati. Funzionalità come riepiloghi esecutivi dei dati, Q&A contestuali e storie di dati personalizzabili offrono molteplici modi per analizzare i dati aziendali e condividere i risultati con l’intera organizzazione.

Amazon Q continua a espandersi e a integrarsi con altri prodotti AWS, quindi probabilmente vedremo sempre più spesso la lettera Q nel futuro.

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Menzioni d’onore

Scopri altre funzionalità e integrazioni di intelligenza artificiale generativa offerte da AWS.

• Infrastruttura AI: una panoramica generale dell’infrastruttura completa, sicura e con un ottimo rapporto prezzo-prestazioni di AWS.
• Dati e AII: un insieme completo di funzionalità dati per alimentare la tua intelligenza artificiale generativa.

Esplora l’IA con AWS

Azure

Il supporto di Microsoft a OpenAI ha dato a Azure un vantaggio iniziale con offerte di intelligenza artificiale generativa leader nel mercato, ma il provider non si è adagiato su questa acquisizione. Azure sta infatti sviluppando e rilasciando anche tecnologie interne insieme ai potenti servizi di terze parti di Microsoft per ampliare le proprie capacità e indirizzare meglio i prodotti agli utenti della rete cloud.

Azure OpenAI service
Il servizio Azure OpenAI è una piattaforma multiuso che consente di costruire applicazioni ed esperienze di intelligenza artificiale generativa utilizzando una gamma di modelli di Microsoft, OpenAI, Meta e altri ancora.

La varietà di strumenti di Azure OpenAI service ti permette di automatizzare attività aziendali, creare contenuti e immagini, costruire assistenti virtuali personalizzati, generare analisi predittive e molto altro. Puoi personalizzare ampiamente i modelli disponibili oppure utilizzarli così come sono per sfruttare tutte le funzionalità offerte da Azure e dai suoi partner di punta del settore.

Integra facilmente con altri servizi Azure, usufruisci della sicurezza integrata e sfrutta potenti API per migliorare l’esperienza del cliente, automatizzare compiti ripetitivi e ottenere approfondimenti più dettagliati dai dati della tua impresa.

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Modelli open Phi-3

Se stai cercando di integrare un modello linguistico versatile ed economico nella tua attività, i modelli open Phi-3 promettono una soluzione a basso costo e con bassa latenza. Questi piccoli modelli linguistici (Small Language Models, SLM) consumano molta meno potenza di calcolo rispetto ai grandi modelli linguistici (Large Language Models, LLM), rappresentando un modo sostenibile per incorporare le tue applicazioni internamente.

“supera modelli della stessa dimensione e di dimensioni superiori in vari benchmark di linguaggio, ragionamento, coding e matematica.”

Secondo Microsoft, la famiglia di SLM Phi-3 “supera modelli della stessa dimensione e di dimensioni superiori in vari benchmark di linguaggio, ragionamento, coding e matematica.” Sono disponibili quattro modelli Phi-3 tra cui scegliere, tutti pronti all’uso:

• Phi-3-mini: 3,8 miliardi di parametri

• Phi-3-small: 7 miliardi di parametri

• Phi-3-medium: 14 miliardi di parametri

• Phi-3-vision: 4,2 miliardi di parametri, modello multimodale con capacità di testo e immagini.

Puoi costruire il tuo modello Phi-3 scelto nel cloud, al confine della rete (edge) o sul tuo dispositivo, operare offline con capacità di deployment locale e perfezionare i tuoi modelli con dati specifici di dominio. Per chi vuole utilizzare l’IA generativa per un numero limitato di compiti semplici senza compromessi sulle prestazioni, Phi-3 è la scelta ideale.

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Azure Machine Learning

Per i Data Engineer dei dati che cercano un’AI per l’intero ciclo di vita del Machine Learning (ML), serve una soluzione di livello enterprise. Con Azure ML, puoi accedere a una gamma di infrastrutture AI progettate appositamente per costruire modelli ML scalabili su un’infrastruttura AI potente.

Le funzionalità includono capacità di prompt engineering avanzate, endpoint gestiti, manipolazione interattiva dei dati e la possibilità di standardizzare le funzionalità per poterle riutilizzare in tutta l’azienda. L’integrazione e i rilasci continui ti permettono inoltre di automatizzare e snellire i flussi di lavoro tra diverse operazioni aziendali.

Questa soluzione non è per principianti, ma se hai le competenze, Azure ML ti offre tutti gli strumenti necessari per costruire uno strato AI potente che può sostenere l’intera attività aziendale. Prova Azure ML gratuitamente per iniziare a esplorare tutto ciò che ha da offrire.

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Azure AI Search

Nell’ambito dell’AI generativa, recuperare le informazioni è essenziale, in particolare per le applicazioni che forniscono output testuali o vettoriali. Invece di lasciare questa capacità in secondo piano, Azure ha creato una propria piattaforma ad-hoc, scalabile, sicura e potenziata dall’AI: Azure AI Search.

Come dice Azure, “Azure AI Search offre un sistema di recupero completo e pronto per l’azienda, con tecnologia di ricerca avanzata senza compromettere costi o prestazioni.”

Azure AI Search ti offre più modi per raccogliere e recuperare dati per le tue applicazioni AI:

• Vai oltre la ricerca solo vettoriale con funzionalità avanzate di recupero informazioni come il punteggio di corrispondenza delle parole chiave, il riordino, la ricerca geospaziale e altro ancora.

• Carica automaticamente dati da una vasta gamma di fonti Azure e di terze parti.

• Estrazione, segmentazione, arricchimento e vettorizzazione integrate in un unico flusso semplificato.

• Un database vettoriale ricco di funzionalità supporta ricerche multivettoriali, ibride, multilingue e filtri sui metadati.

• Sono incluse funzionalità di sicurezza come crittografia, autenticazione sicura e isolamento di rete.

Puoi integrare Azure AI Search con diverse applicazioni e framework, usarlo per gestire carichi di lavoro RAG su larga scala e ridurre i tempi di deployment.

Scopri di più su come creare un servizio di ricerca per iniziare.

Scopri di più su Azure AI Search

Azure AI Content Safety

Ognuno dei CSP menzionati in questo articolo offre una gamma di funzionalità di sicurezza e protezione integrate, come parte del loro impegno verso un’AI responsabile. Queste comprendono l’implementazione di best practice come regole di base nell’ingegneria dei prompt, fino all’individuazione e al rifiuto di input testuali e richieste di immagini inappropriati.

Azure però ha fatto un passo avanti rilasciando un proprio sistema di sicurezza dei contenuti avanzato, facilmente integrabile nella tua suite Azure AI. Le sue capacità avanzate di monitoraggio analizzano l’output generato sia dai modelli di base (FM) che dagli umani per identificare problemi di qualità, rilevare e filtrare potenziali rischi e bloccare minacce.

Azure AI Content Safety è progettato per:

• rilevare e filtrare contenuti inappropriati e dannosi

• individuare e bloccare attacchi di prompt injection

• segnalare materiali non verificati o frutto di allucinazioni (hallucination)

• identificare e proteggere contenuti soggetti a copyright

Puoi personalizzare ed espandere le sue capacità per rispecchiare standard e politiche specifiche della tua organizzazione, ad esempio creando una lista nera personalizzata con parole chiave specifiche. Se vuoi portare la personalizzazione a un livello superiore, assicurati di utilizzare l’API di Azure AI Content Safety.

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Menzioni d’onore

Scopri altre funzionalità e integrazioni di intelligenza artificiale generativa offerte da Azure e Microsoft.

• Microsoft CoPilot in Azure: un assistente AI cloud-to-edge progettato per semplificare operazioni e gestione.
• GitHub CoPilot in Azure: un’estensione che si integra con GitHub Copilot Chat in VS Code.
• Azure AI Speech Analytics: un servizio per trascrivere registrazioni audio e video e generare output migliorati con diverse funzionalità.
• Dall-E 3: lo strumento di generazione immagini di OpenAI, integrato in diversi prodotti AI di Microsoft.
• ChatGPT: lo conosci già – anch’esso integrato in molti prodotti AI Microsoft.

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Google Cloud

Google ha preso l’impegno di posizionare l’IA come componente centrale della sua offerta di prodotti, e ciò si riflette nel numero di prodotti ed estensioni disponibili oggi.

L’approccio dell’azienda è bilanciare la ricerca all’avanguardia con l’applicazione pratica, assicurando che i progressi dell’IA non siano solo teorici ma migliorino effettivamente l’esperienza dell’utente.

Gemini

In precedenza noto come Bard, Gemini per Google Cloud è un assistente AI potente. All’interno della suite Gemini ci sono diverse funzioni:

• Gemini Code Assist, un assistente multifunzionale per la programmazione dedicato agli sviluppatori
• Gemini Cloud Assist, una piattaforma per la gestione del ciclo di vita delle applicazioni
• Gemini in Security, una piattaforma di intelligence per il rilevamento e la risposta alle minacce
• Gemini in BigQuery, che incorpora automazione nella piattaforma di analisi dati completamente gestita di Google Cloud
• Gemini in Looker, un assistente intelligente con cui è possibile interagire tramite conversazioni naturali per estrarre insight dai dati
• Gemini in Databases, un assistente per lo sviluppo di database.

Tutti gli aspetti dell’assistente sono progettati per essere pronti all’uso, e puoi sfruttare le sue funzionalità tramite interazioni conversazionali. Inoltre, Gemini può essere integrato con Google Workspace della tua azienda per estendere le sue funzionalità a tutta l’organizzazione.

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Vertex AI

Mentre Gemini è progettato per semplificare l’esperienza utente, Vertex AI si concentra su controllo e personalizzazione. Con la piattaforma ML di Google, puoi addestrare e distribuire modelli ML e applicazioni AI runtime su larga scala, oltre a personalizzare e distribuire LLM nelle tue applicazioni potenziate dall’IA.

Utilizzando Vertex AI, avrai accesso a:

• I modelli di intelligenza artificiale generativa di Google inclusi modelli per testo, immagini e voce, che puoi personalizzare e utilizzare nelle tue applicazioni AI
• AutoML, una piattaforma di addestramento dati senza codice che ti permette di automatizzare l’identificazione e la segnalazione di diversi tipi di contenuti
• Un servizio gestito di addestramento personalizzato che ti consente di avere il pieno controllo sul processo di training dei tuoi modelli ML
• Model Garden, la libreria di modelli ML di Google con una varietà di modelli AI proprietari e open-source da usare e personalizzare sulla piattaforma Vertex AI
• Codey APIs, una suite di modelli API progettati per semplificare e velocizzare i tuoi compiti di coding.

Puoi utilizzare gli strumenti MLOps completamente gestiti e personalizzabili di Vertex AI, oppure integrarli con diverse funzionalità estese di Vertex, per avere più modi di costruire e collaborare sui modelli. Per tutto ciò che riguarda il runtime, Vertex AI è una soluzione completa.

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Gen App Builder

Se hai poco tempo o risorse ma vuoi migliorare l’esperienza dei tuoi clienti con applicazioni di ricerca e intelligenza artificiale conversazionale, Gen App Builder è da provare assolutamente. Questo strumento di sviluppo ricco di funzionalità porta l’IA nel livello di orchestrazione della tua infrastruttura di rete, guidandoti nello sviluppo e nel deployment semplici e senza codice di applicazioni di ricerca e conversazione – con workflow predefiniti inclusi.

Gen App Builder acquisisce e sintetizza set di dati provenienti da tutta la tua azienda per fornire risultati che semplificano l’integrazione di queste applicazioni nel tuo business e nei tuoi siti web sia interni che rivolti ai clienti, con facilità. Il risultato è un’attività più efficiente e un’esperienza per il cliente migliorata con il minimo sforzo da parte tua.

Scopri di più su Gen App Builder

Menzioni d’onore

Scopri altre funzionalità e integrazioni di intelligenza artificiale generativa offerte da Google Cloud e Google.

• Google DeepMind: una società di ricerca sull’IA che comprende una vasta gamma di progetti e piattaforme AI di Google
• PaLM 2: un modello linguistico di nuova generazione con avanzate capacità multilingue, di ragionamento e di coding
• Chirp su Vertex AI: la versione di Vertex AI di un modello universale per il riconoscimento vocale, in grado di trascrivere oltre 100 lingue
• Imagen su Vertex AI: capacità di generazione immagini AI di Vertex AI per gli sviluppatori di applicazioni
• Vision AI: una suite di strumenti che combina la visione artificiale con altre tecnologie per analizzare video e integrare funzionalità di rilevamento visivo all’interno delle applicazioni.

Esplora l’IA con Google Cloud

Conclusione

Sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale offerti dagli hyperscaler è un modo altamente efficace per accelerare il raggiungimento di una vasta gamma di risultati aziendali auspicati. Con l’aumento delle attività e l’accumulo di dati in specifiche aree geografiche, una strategia di connettività robusta diventa fondamentale.

Con i set di dati distribuiti su più punti di presenza e la necessità di utilizzare diversi strumenti per ottenere i migliori risultati, implementare una rete privata scalabile con accesso diretto ai principali strumenti AI di ogni provider è la chiave per minimizzare le difficoltà di gestione e garantire efficienza operativa per risultati più rapidi.

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