Sarà la Francia, in Europa, il punto di riferimento per la sovranità digitale, o almeno uno dei principali punti di riferimento per le aziende e le pubbliche amministrazioni che di cloud e intelligenza artificiale non possono fare a meno, ma vogliono garantirsi compliance e tutela da ingerenze di governi esteri? L’ultima mossa di Ovhcloud va in questa direzione: l’operatore di data center transalpino acquisirà la connazionale Dragon LLM, società che sviluppa Large Language Model definiti come efficienti e “sovrani”. Non è tutto, perché in contemporanea è stato annunciato il debutto di una divisione tutta dedicata all’AI, che proporrà servizi basati su LLM.
Sono novità poste sullo stesso asse delle altre recenti notizie su Ovhcloud, un asse orientato all’offerta di tecnologie “sovrane”. L’azienda è stata scelta come fornitore di infrastruttura cloud per il progetto dell’euro digitale della Banca Centrale Europea, e inoltre ha dichiarato di voler potenziare le attività e il ramo d’offerta rivolte al settore della difesa (visti i tempi che corrono, purtroppo, un’area di sicuro interesse per gli attori tecnologici).
L’annuncio dell’acquisto di Dragon LLM risale, in realtà, a un paio di settimane fa ma è in Italia stato comunicato ufficialmente solo ora. Il valore economico dell'investimento non è stato comunicato. L’ integrazione delle tecnologie di Dragon LLM permetterà a Ovhcloud di offrire nuovi servizi di AI generativa per dati sensibili, eseguibili sia in cloud sia on-premise. Si strizza l’occhio, chiaramente, anche alle realtà che non possono o non vogliono appoggiare i propri dati e processi su infrastrutture cloud, dunque enti pubblici, aziende sanitarie, banche.
Fondata a Parigi come Lingua Custodia e come azienda tecnologica rivolta al settore dei servizi finanziari, Dragon LLM con il cambio di nome si è specializzata in grandi modelli linguistici, o meglio in una particolare area dell’AI generativa. Propone, infatti, LLM definiti come sovrani, relativamente piccoli e quindi veloci ed efficienti. Oltre al vantaggio del ridotto consumo energetico, questo significa anche la possibilità di eseguire i modelli su sistemi hardware dalle specifiche modeste e anche su risorse locali.