Un protocollo open source per il condivisione sicura di risorse IA
Databricks ha rilasciato Open Sharing, un protocollo open source che permette alle aziende di condividere modelli di intelligenza artificiale, competenze, dashboard e dati non strutturati senza doverli copiare o spostare. Questo progetto nasce come evoluzione del protocollo Delta Sharing, introdotto nel 2021 e progettato per il condivisione in tempo reale di dati tra aziende, indipendentemente dalla piattaforma su cui risiedano. Il protocollo si pone ora come estensione per risorse legate all'IA, in particolare con supporto per le tabelle Iceberg.
Open Sharing elimina la necessità di copiare e replicare le risorse stesse. L’accesso avviene tramite identificatori temporanei e può essere effettuato su diversi ambienti, compresi on-premise, cloud privati o cloud pubblici. Databricks ha stretto accordi con fornitori cloud come Everpure, Minio, Qumulo e Vast per l’integrazione in Open Sharing e, il protocollo è ospitato dalla Linux Foundation, precisamente dalla sua divisione LF Data & IA.
Ridurre la complessità e il costo dell’integrazione
Il condivisione di risorse IA senza riprodurle potrebbe ridurre considerevolmente la complessità dell’integrazione, migliorare la governance e ridurre i costi operativi per le DSI, ha dichiarato Ashish Chaturvedi di HFS Research. «Tutte le organizzazioni che sviluppano sistemi di intelligenza artificiale si scontrano con lo stesso problema: modello, competenza e utente risiedono su tre piattaforme diverse. I costi di integrazione crescono esponenzialmente con ogni nuovo partner, cliente o squadra interna», ha osservato Chaturvedi.
Dion Hinchcliffe, analista di The Futurum Group, ha aggiunto che il ridurre il sovraccarico operativo potrebbe aiutare le DSI a ridurre i costi celati legati alla distribuzione dell’IA. «Oggi, i costi nascosti non si limitano al modello in sé. Istituzionalmente, si devono considerare sforzi di packaging, traduzione, sincronizzazione e governance per rendere operativa l’IA attraverso i confini aziendali.»
Le risorse IA come nuovi asset aziendali
Secondo Stephanie Walter di HyperFrame Research, questa riduzione di costi diventa strategica quando le aziende cominciano a considerare le risorse IA come nuovi asset operativi. «Si rendono conto che il valore non risiede più solo nel dato in sé, ma nel contesto, nella logica e nell’intelligenza che lo sottende. Gli approcci attuali permettono un condivisione efficace dei dati, ma non sempre tengono conto di tutti gli aspetti dell’IA», ha affermato. Walter ha sottolineato come Open Sharing risponda a questa esigenza, integrando nel modello di condivisione non solo dati e file, ma anche gli artefatti che supportano i flussi di lavoro dell’IA.
Hinchcliffe ha commentato che questa visione può rappresentare un vantaggio distintivo per le DSI che vogliono estendere l'IA in tutta l’azienda: «Le catene di fornitura IA stanno lentamente sostituendo i lacs di dati isolati». Inoltre, la rapidità con cui le DSI possono condividere le risorse di IA tra partner, affiliate e clienti determina la velocità con cui riescono a monetizzare queste tecnologie. «Qualora il condivisione di una capacità richiedesse sei settimane di integrazione, l'opportunità se ne va. Se invece basta chiamare un simplesso protocollo, l'IA diventa un'attività di distribuzione», ha detto Chaturvedi.
Un miglioramento della produttività degli sviluppatori
- Per sfruttare al meglio Open Sharing, i developers devono riuscire a muovere più rapidamente le risorse IA tra diverse piattaforme.
- Secondo gli analisti, la capacità di Open Sharing di ridurre la complessità delle integrazioni può migliorare la produttività dei developers.
- I programmatori non desiderano riconscostruire le stesse risorse per ogni ambiente utente, e le aziende non desiderano che ogni interazione con un partner o cliente diventi una discussione sulla migrazione di piattaforme.
«Questo protocollo è unico in settore poiché né gli altri protocolli open né alcune piattaforme commerciali integrano pienamente le competenze degli agenti e i modelli IA come oggetti condivisibili e governabili», ha affermato Chaturvedi. Walter ha sottolineato la novità del progetto: «Il punto chiave è la combinazione di un protocollo open, interoperabilità multi-piattaforma, governance garantita dalla Linux Foundation, e un modello di asset più ampio che va al di là dei dataset per includere i modelli IA, le competenze degli agenti, le dashboard, le app e i dati non strutturati».
Sebbene Databricks non abbia inventato la distribuzione o l’accesso senza copie, Walter ha chiarito che «il valore non sta nell’idea in sé, bensì nella sua combinazione con il protocollo open e la multi-cloud». Citando esempi come il protocollo Zero-Copy di Snowflake, ha evidenziato che la differenza risiede nel fatto che il condivisione può avvenire solo se destinatario e mittente sono entrambi utenti di una stessa piattaforma.