Per anni le aziende hanno considerato lo storage una componente relativamente prevedibile dell'infrastruttura IT. I cicli di rinnovo erano pianificabili, i costi abbastanza stabili e gli investimenti potevano essere programmati con orizzonti pluriennali. Oggi le cose stanno prendendo una direzione diversa. L'esplosione dell'intelligenza artificiale, la crescente domanda di memoria e i problemi che continuano a interessare la supply chain globale stanno mettendo sotto pressione il mercato dello storage aziendale. Il risultato è una volatilità dei prezzi che rende sempre più difficile pianificare investimenti infrastrutturali basati sui modelli tradizionali.
Secondo dati citati da Nutanix, il prezzo della memoria NAND Flash è aumentato del 246% dall'inizio del 2025, mentre gli SSD enterprise potrebbero registrare ulteriori incrementi compresi tra il 53% e il 58% in un solo trimestre. Anche la memoria DRAM per server continua a crescere, con aumenti che nel corso del 2026 hanno superato il 60% trimestre su trimestre. Numeri che stanno costringendo CIO e responsabili infrastrutturali a rivedere profondamente le proprie strategie di investimento.
La corsa all'AI assorbe capacità produttiva
Dietro questi aumenti non ci sono soltanto fenomeni speculativi o temporanee tensioni di mercato. Le cause appaiono molto più strutturali. L'enorme domanda generata dall'AI sta infatti assorbendo una quota crescente della capacità produttiva mondiale di memoria e storage. I produttori di semiconduttori stanno progressivamente destinando una parte significativa delle proprie linee alle memorie ad alte prestazioni richieste dai cluster GPU utilizzati per l'addestramento e l'inferenza dei modelli di intelligenza artificiale.
Questo spostamento della capacità produttiva riduce la disponibilità di componenti destinati alle infrastrutture enterprise tradizionali. Secondo le previsioni di TrendForce, nel 2026 la domanda di NAND crescerà tra il 20% e il 22%, mentre l'offerta aumenterà soltanto del 15%-17%. Il risultato è un divario che rischia di protrarsi nel tempo, trasferendo direttamente sui clienti finali l'impatto economico di questa nuova competizione per le risorse hardware. Secondo Nutanix, questa situazione è anche figlia di un problema a lungo sottovalutato: il legame tra infrastruttura storage e hardware proprietario. Le architetture tradizionali basate su appliance dedicate continuano infatti a vincolare prestazioni, funzionalità e scalabilità ai cicli di vita dei singoli sistemi. Questo significa che le aziende non dipendono soltanto dalla tecnologia acquistata, ma anche dalle roadmap commerciali dei vendor e dai tempi imposti dai refresh infrastrutturali.
Quando il mercato è stabile, questa dipendenza può essere considerata un compromesso accettabile. In una fase caratterizzata da forti oscillazioni dei prezzi e problemi di approvvigionamento, però, il rischio economico diventa molto più rilevante. A questo si aggiungono i costi di manutenzione delle piattaforme legacy, che spesso crescono più rapidamente dell'inflazione, e la complessità operativa derivante dalla gestione separata di storage block, file e object.
Il peso dei silos infrastrutturali
Uno dei limiti più evidenti delle architetture tradizionali riguarda la presenza di silos tecnologici che tendono a generare inefficienze operative. Non è raro che un'organizzazione disponga di capacità inutilizzata in una piattaforma mentre un'altra risorsa raggiunge rapidamente i limiti operativi. Una situazione che diventa ancora più complessa con la diffusione di nuovi workload basati sull'intelligenza artificiale. Le aziende si trovano infatti a gestire contemporaneamente applicazioni enterprise tradizionali, piattaforme analitiche, ambienti cloud-native e pipeline AI che generano volumi sempre maggiori di dati non strutturati. Infrastrutture progettate per un contesto molto più semplice rischiano quindi di trasformarsi in un ostacolo all'innovazione piuttosto che in un acceleratore della trasformazione digitale.
Secondo Nutanix, una possibile risposta a queste criticità arriva dalle architetture software-defined storage, che separano l'intelligenza della piattaforma dall'hardware sottostante. In questo modello, funzionalità come resilienza, sicurezza, ottimizzazione delle prestazioni e scalabilità vengono gestite a livello software, consentendo alle aziende di scegliere l'hardware in base a criteri economici e operativi piuttosto che seguendo i vincoli imposti da uno specifico vendor.
Il vantaggio principale consiste nella possibilità di aggiornare l'infrastruttura in modo progressivo, integrando nuove generazioni di hardware senza dover affrontare costose sostituzioni complete dell'ambiente esistente. In una fase in cui i tempi di consegna possono allungarsi per mesi e i costi dei componenti continuano a crescere, la possibilità di estendere il ciclo di vita delle infrastrutture esistenti diventa un elemento sempre più strategico.
Il cloud come estensione naturale dell'infrastruttura
L'attuale situazione di mercato sta inoltre modificando il ruolo del cloud all'interno delle strategie IT. Quando i costi dell'hardware aumentano rapidamente e la disponibilità dei componenti diventa incerta, il cloud pubblico smette di essere soltanto una scelta strategica di lungo periodo e diventa uno strumento concreto per assorbire picchi di domanda o ritardi negli approvvigionamenti. In un contesto software-defined, la possibilità di utilizzare lo stesso stack tecnologico nel data center, all'edge e nel cloud consente alle aziende di spostare i workload in modo molto più semplice, senza dover riprogettare applicazioni o processi operativi. L'obiettivo non è sostituire il data center tradizionale, ma costruire un'infrastruttura coerente e flessibile in grado di adattarsi alle esigenze del business.
Oltre alla volatilità dei prezzi, due fenomeni stanno contribuendo a ridefinire i requisiti dello storage aziendale. Il primo riguarda la cybersecurity. La diffusione dei ransomware e l'evoluzione delle normative stanno spingendo le aziende a richiedere funzionalità di resilienza sempre più avanzate, come snapshot immutabili, recovery orchestrato e controlli di conformità integrati direttamente nella piattaforma storage. Il secondo riguarda proprio l'intelligenza artificiale. I progetti AI producono e consumano enormi quantità di dati non strutturati e richiedono prestazioni costanti per evitare rallentamenti durante l'addestramento dei modelli e le attività di inferenza.
Per Nutanix il dibattito sulla maturità delle piattaforme software-defined può considerarsi ormai superato. La questione centrale riguarda piuttosto la sostenibilità economica delle architetture fortemente dipendenti dall'hardware proprietario. In un mercato in cui il costo dei componenti può aumentare di oltre il 50% nell'arco di pochi mesi e le tensioni sulla supply chain sembrano destinate a proseguire, la possibilità di disaccoppiare il valore dello storage dall'hardware diventa una scelta sempre più interessante. La sfida per le imprese non è soltanto ridurre i costi, ma recuperare flessibilità e capacità di pianificazione in uno scenario tecnologico che appare sempre più influenzato dalle esigenze dell'intelligenza artificiale e dalla crescente competizione globale per le risorse infrastrutturali.