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Lenovo presenta nuove soluzioni per l'IA agentica in azienda

di pubblicata il , alle 16:01 nel canale IA business Lenovo presenta nuove soluzioni per l'IA agentica in azienda

Grazie a collaborazioni con aziende come Canonical, NVIDIA e Red Hat, Lenovo ha presentato soluzioni per lo sviluppo e la messa in opera dell'IA agentica all'interno delle aziende

 

Lenovo ha annunciato un'espansione del suo portafoglio di soluzioni Lenovo Hybrid AI Advantage che include nuove piattaforme pensate per l'implementazione dell'intelligenza artificiale e dell'IA agentica nelle aziende, con collaborazioni con Canonical, Red Hat, NVIDIA e Nutanix.

Le novità di Lenovo per l'IA agentica

La piattaforma Lenovo Hyrid AI Platform with Red Hat è composta da server con processori Intel Xeon 6 e dotati di Red Hat IA Enterprise pensati per l'inferenza basata su CPU; Lenovo afferma che è ideale per applicazioni come la retrieval-augmented generation, il supporto alle risorse umane e l'assistenza ai clienti. Secondo Lenovo, la nuova piattaforma consente di ottenere un throughput più elevato, una latenza inferiore e tempistiche di elaborazione del primo token più ridotte.

La Lenovo Hybrid AI Platform viene invece declinata in due varianti: la prima usa soluzioni prodotte da Canonical, ovvero Ubuntu e Kubernetes, mentre la seconda si rivolge alle grandi aziende ed è basata sull'ecosistema Red Hat Enterprise.

Le due piattaforme sono un simbolo della strategia di Lenovo, che include un approccio ibrido all'IA con l'elaborazione in locale o su infrastrutture di proprietà, oltre che in cloud, così da avvicinarla agli utenti, ai dati e ai processi aziendali. Secondo Lenovo, questo approccio abbatte il costo per token fino a 8 volte rispetto agli ambienti IaaS in cloud e fino a 18 volte per milione di token rispetto all'acquisto diretto.

Sul fronte dell'IA agentica, Lenovo ha introdotto la possibilità d'implementare con modalità "one click" agenti IA autonomi sulla sua piattaforma, che consente ai clienti di sperimentare rapidamente con l'IA agentica dalle workstation (come, ad esempio, le ThinkStation PGX o le ThinkStation PX) fino ai data center. Ad esempio, Lenovo sta sviluppando soluzioni per le attività IT basate su NVIDIA NemoClaw, così come "IA factory personali" per le ThinkStation PGX che consentono di creare agenti di IA personalizzati.

"I dati parlano chiaro: come rilevato dal Lenovo CIO Playbook 2026, il 94% delle aziende è pronto ad aumentare gli investimenti in IA nel prossimo anno1. Stiamo notando che le aziende superano la fase di semplice sperimentazione per esigere risultati di business concreti e misurabili", ha commentato Ashley Gorakhpurwalla, President of Infrastructure Solutions presso Lenovo. "In questo scenario, Lenovo si trova in una posizione privilegiata per aiutare i clienti a implementare l'IA proprio dove può creare il massimo valore. La nostra missione è migliorare drasticamente l'economia dei token, accelerare il time-to-value e, al contempo, garantire la fiducia, la sicurezza e la governance che le organizzazioni richiedono."

"Per molti CIO in Europa e Medio Oriente, la sfida dell'IA non è più tecnologica, ma economica. Le aziende hanno già dimostrato il valore dell'IA attraverso progetti pilota, ma estenderla a tutta l'organizzazione richiede un approccio molto diverso in termini di costi, governance e controllo dei dati", ha dichiarato Per Overgaard, Executive Director, Europe and the Middle East Infrastructure Solutions Group, in Lenovo. "Il focus si sta spostando dal massimizzare il numero di token al massimizzare i risultati, poiché i responsabili IT sono sottoposti a una pressione crescente per dimostrare il valore di business misurabile di ogni investimento in IA. Man mano che le organizzazioni implementano più carichi di lavoro di inferenza e di IA agentica hanno bisogno della flessibilità necessaria per eseguire l'IA esattamente dove i dati vengono creati e le decisioni prese. Le ultime innovazioni di Lenovo aiutano i clienti a implementare l'IA più vicino ai loro dati, utenti e processi di business, migliorando prestazioni, controllo ed efficienza dei costi all'interno del modello operativo dell'IA ibrida."

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