Lenovo industrializza la potenza AI: supercalcolo e edge per un’infrastruttura che abilita le imprese. I casi industriali Ducati, Vhit, Dallara Automobili

Secondo una recente ricerca di Lenovo, nel corso del 2025 è previsto un aumento del 104% degli investimenti in intelligenza artificiale. «L’AI è la forza trainante di quasi tutti i progetti di modernizzazione dell’IT aziendale. L’adozione di tecnologie basate su gpu è diventata la leva principale per la trasformazione digitale», afferma Alessandro de Bartolo, amministratore delegato e country manager dell’Infrastructure Solutions Group (Isg) di Lenovo. Dall’edge, mercato in cui si registra una crescita anno su anno del 35%, all’infrastruttura di supercalcolo, dove nella classifica Top 500, Lenovo vanta il maggior numero di installazioni a livello globale. Tecnologie in cui Lenovo si distingue per il brevetto Neptune, soluzione a raffreddamento liquido orientata all’efficienza energetica dei sistemi.

Ecco alcune delle soluzioni più innovative sviluppate in Italia dal gigante dell’information technology, che nel 2024 ha raggiunto un fatturato di 69 miliardi di dollari (+21%) con 14 miliardi (+69%) generati dalla divisione Isg. Per l’high performance computing sul territorio italiano parliamo di Pitagora, il sistema installato presso il Cineca dedicato alla ricerca sulla fusione nucleare; di Cresco8, utilizzato da Enea nell’ambito dello studio di nuove fonti energetiche; di Cassandra, la soluzione adottata dal Cmcc per la simulazione dei cambiamenti climatici. Last but not least, il sistema progettato per l’Istituto Europeo di Oncologia e l’Hpc che supporta il calcolo inferenziale del large language model realizzato da Translated, azienda italiana specializzata in servizi di traduzione.

A seguire, le soluzioni per il manifatturiero sviluppate per Ducati, Vhit e Dallara Automobili, dove l’edge e i sistemi di simulazione diventano gli abilitatori delle performance sportive e di fabbrica. «L’impegno di Lenovo per l’AI passa non solo attraverso lo sviluppo e l’implementazione di super calcolatori per la ricerca scientifica, ma anche nel supportare pmi e grandi aziende nell’adozione di tecnologie avanzate. Stiamo assistendo a un incremento dell’adozione dell’intelligenza artificiale, che si traduce in un cambiamento significativo nella domanda infrastrutturale. L’attenzione è verso lo sviluppo di progetti che richiedono capacità computazionali di gran lunga superiori rispetto al passato», dice de Bartolo. E se l’adozione di queste tecnologie richiede investimenti significativi, niente paura, esiste il pay per use. «Il modello di consumo as a service, introdotto inizialmente nel cloud, modello è diventato ora trasversale all’on-premise, offrendo la capacità di investimenti scalabili nel tempo e ritorni misurabili e pianificabili con maggiore precisione da parte di aziende di ogni dimensione», sottolinea de Bartolo.

Sfruttare la potenza dell’edge per minimizzare la latenza e accelerare l’elaborazione dei dati. Il nuovo Think Edge SE 100 che supporta l’inferenza di soluzioni AI basate su large language model

Portare le capacità di calcolo più vicino al punto di generazione dei dati. In risposta alla crescente necessità di bassissima latenza per le applicazioni AI, Lenovo sta spostando l’enfasi dal cloud verso l’edge computing. «Inizialmente, il cloud era percepito come una risorsa indispensabile. Ora si assiste a uno spostamento verso l’edge», dice de Bartolo. Insomma, le aziende richiedono tempi di risposta rapidi, specialmente nel manifatturiero dove le applicazioni sono sensibili a ritardi nella trasmissione dati, e l’edge è la tecnologia problem-solving.

«Con il tempo, l’inferenza (un utilizzo più continuo dell’AI) prevarrà sul training (un’attività una tantum), rendendo lo sviluppo di soluzioni edge sempre più cruciale», aggiunge de Bartolo. Un esempio è il sistema Think Edge S100, un prodotto pensato come piattaforma di inferenza per eseguire applicazioni AI all’interno del perimetro aziendale. «È un server di inferenza AI entry-level pensato per rendere l’intelligenza artificiale all’edge accessibile e conveniente per le aziende. Questa soluzione porta l’AI direttamente dove i dati vengono prodotti, riducendo la latenza e permettendo decisioni in tempo reale», dice De Bartolo.

La tecnologia Neptune di Lenovo. Come ottimizzare il consumo energetico di infrastrutture AI di super ed edge computing attraverso il raffreddamento a liquido

Lenovo ha introdotto tecnologie di raffreddamento a liquido per migliorare l’efficienza energetica delle proprie soluzioni, rispondendo alle sfide legate al consumo energetico elevato tipico delle operazioni di AI. «Con processori sempre più densi e potenti, la dissipazione del calore generato è fondamentale», afferma de Bartolo. Nello specifico, Neptune utilizza un sistema di raffreddamento ad acqua diretto, portando il liquido refrigerante il più vicino possibile ai componenti che generano più calore (cpu, gpu e moduli di memoria). «Tradizionalmente, i data center si affidano pesantemente al raffreddamento ad aria, che sebbene efficace per carichi di lavoro meno intensivi, diventa inefficiente e costoso quando si tratta di cluster Hpc o sistemi di intelligenza artificiale ad alta densità», commenta de Bartolo.

Tecnologia inizialmente progettata per il supercomputing che sta iniziando ad essere implementata anche su server della linea ThinkEdge progettati per carichi di lavoro AI intensivi. «Neptune è stata associata principalmente ai server per data center e supercomputing dove la densità di calcolo e la dissipazione di grandi quantità di calore sono massime. Tuttavia, con la crescente potenza dei processori e delle gpu necessarie per l’inferenza AI e l’analisi dati in tempo reale all’edge, anche questi ambienti stanno diventando “caldi” e richiedono soluzioni di raffreddamento più efficienti dell’aria». Un esempio specifico è il già citato ThinkEdge SE100, un server ultracompatto per l’inferenza AI, che integra la tecnologia di raffreddamento Neptune. «Questo è un segnale chiaro della direzione intrapresa da Lenovo: estendere i benefici del raffreddamento a liquido, ovvero maggiore efficienza energetica, maggiore densità e migliore affidabilità, anche agli ambienti edge», dice De Bartolo.

Lenovo è un attore chiave nel campo del supercalcolo, con 135 dei 500 supercomputer più potenti installati nel mondo. Ecco alcuni esempi di implementazioni in Italia, a dimostrazione dell’impegno dell’azienda in questo settore

Pitagora – Dedicato alla comunità di ricercatori e scienziati che lavorano sulla fusione nucleare, con Eurofusion come utente principale, il sistema è installato presso il Cineca. È utilizzato per applicazioni di intelligenza artificiale, contribuendo alla ricerca per la produzione di energia pulita e sostenibile. Nello specifico, il sistema fornisce una potenza di 27 PFlop/s e la tecnologia Neptune consente di ridurre il consumo di elettricità per il raffreddamento del sistema. «Neptune permette di dissipare fino al 98% del calore prodotto dal supercomputer mantenendo la temperatura delle cpu a valori in grado di garantire la massima frequenza di funzionamento», dice De Bartolo.

Cresco8 – Installato presso il Centro Ricerche Enea di Frascati Cresco8 è utilizzato anch’esso nell’ambito della ricerca sulla fusione nucleare. «È un sistema è stato progettato per esplorare energie alternative e ha ricevuto riconoscimenti nella classifica dei supercalcolatori più potenti e più eco-compatibili», racconta De Bartolo. In particolare, il supercomputer consente di sviluppare modelli avanzati e simulazioni per il comportamento del plasma utilizzato nella reazione di fusione nucleare. «La nuova infrastruttura mette insieme potenza e tecnologie per affrontare carichi di lavoro estremamente articolati che spaziano dalle simulazioni numeriche avanzate al trattamento dei big data e dell’intelligenza artificiale», sottolinea De Bartolo.

Cassandra – È operativo presso il Cmcc di Lecce, una delle poche strutture in Europa dedicate esclusivamente alla ricerca sui mutamenti climatici e alle loro interazioni con la società e i sistemi economici. Cassandra ha il compito di elaborare dati raccolti sul campo per prevedere come cambierà il clima e quali effetti produrranno sul pianeta e sulle attività umane. «Sul nuovo supercomputer Cassandra vengono eseguiti modelli di simulazione climatica del sistema terra, dell’oceano, sistemi di previsione stagionali sia globali che regionali, applicazioni di climate change basate su AI», dice De Bartolo

Istituto Europeo di Oncologia – Un sistema di calcolo ad alte prestazioni per l’accelerazione della ricerca scientifica in ambito oncologico e cardiologico è in fase di sviluppo presso l’Istituto Europeo di Oncologia e il Centro Cardiologico Monzino. Il supercomputer supporterà gli studi dei bioinformatici e i ricercatori che operano per il Gruppo con l’obiettivo di realizzare modelli computazionali predittivi, prognostici o diagnostici basati sulle interazioni delle strutture proteiche. Modelli che saranno derivati da simulazioni molecolari avanzate grazie all’adozione di algoritmi di AI e ai dati clinici disponibili nei clinical datalakes dei due istituti.

Translated – Per l’azienda italiana specializata in soluzioni linguistiche basate sull’intelligenza artificiale Lenovo ha realizzato un sistema per potenziare Lara, il modello di intelligenza artificiale per la traduzione utilizzato da oltre 300.000 clienti (oltre 200 le lingue supportate), portandolo a un nuovo livello di velocità e qualità. «Questa innovazione è stata resa possibile grazie a un hardware specificamente co-progettato da Lenovo e Translated, superando le prestazioni dei modelli linguistici generici», afferma De Bortolo. Il cuore di questa architettura sono i server ThinkSystem, equipaggiati con le più avanzate gpu Nvidia, specificamente progettate per carichi di lavoro di intelligenza artificiale.

Lenovo per il manifatturiero. L’edge in Ducati e Vhit, e il supercomputing di Dallara Automobili. Come trasformare i dati in decisioni immediate e intelligenti per un’ottimizzazione dei processi manifatturieri

Ducati – L’azienda utilizza l’AI-Edge di Lenovo per migliorare le performance sportive e la progettazione delle moto. «L’edge consente di elaborare una mole immensa di dati quasi in tempo reale, direttamente dai box di gara, racconta De Bartolo. Ogni moto da GP è dotata di numerosi sensori che raccolgono parametri cruciali come velocità, temperatura dei pneumatici e dinamiche delle sospensioni. Invece di inviare questi dati a un data center distante, vengono inviati a server situati a bordo pista ed elaborati istantaneamente. Questa capacità di analisi immediata è fondamentale per gli ingegneri e i piloti, che possono così prendere decisioni rapide e informate. Possono modificare il setup della moto o le mappature del motore basandosi su informazioni precise, ottenendo un vantaggio competitivo cruciale», dice De Bartolo. Il monitoraggio costante dei parametri vitali della moto, abilitato dall’edge permette anche la manutenzione predittiva, individuando potenziali guasti prima che si verifichino e aumentando l’affidabilità. Ducati sta inoltre sviluppando il digital twin delle moto, modelli virtuali precisi alimentati dai dati in tempo reale, per simulazioni ancora più accurate e per accelerare lo sviluppo di nuove componenti e strategie. Come affermano in Ducati, «Le intuizioni e i dati raccolti in pista grazie all’edge vengono poi riutilizzati per la progettazione e lo sviluppo delle moto stradali, contribuendo a creare prodotti più performanti, sicuri e innovativi».

Vhit – Edge server e local Ai sono probabilmente la nuova combinazione vincente nel mercato dell’IT. La potenza di calcolo sviluppata da un edge server, infatti, permette di far girare algoritmi di intelligenza artificiale praticamente a bordo macchina, consentendo di analizzare enormi quantità di dati provenienti dai sensori in tempo reale, senza la latenza tipica di sistemi basati su cloud. È proprio un’installazione di questo tipo che da qualche tempo opera con successo nello stabilimento di Vhit, azienda lombarda specializzata nella produzione di componentistica per il mercato automotive, in particolare pompe per l’olio e pompe per il vuoto. L’azienda ha ristrutturato le sue dashboard di shopfloor per estrarre i dati, trasformarli in informazioni e analizzarli localmente. Dopo una fase di crescita delle applicazioni su vari edge computer è stato installato un server, equipaggiato con una scheda dedicata Nvidia, in grado di virtualizzare svariati edge pc, ciascuno dei quali può oggi operare indipendentemente dagli altri, pur condividendo lo stesso hardware. «La soluzione adottata da Vhit si caratterizza per lo spostamento degli algoritmi di AI a bordo macchina, cosa resa possibile dall’adozione di edge server e piattaforme di virtualizzazione real time. Raccolta ed elaborazione dei dati avvengono quindi senza ritardi, consentendo una serie di utilizzi impensabili se ci fosse di mezzo la latenza introdotta dalla trasmissione verso datacenter remoti o sistemi cloud», afferma De Bartolo.

Dallara Automobili – Fondata dall’ingegner Gianpaolo Dallara nel 1972 a Varano de Melegari (PR), ai confini della Motor Valley, Dallara è la più avanzata azienda produttrice di autovetture da competizione al mondo. Produce tutte le autovetture dei campionati di F3, F2, Indycar, Formula E, più diverse altre macchine per altre categorie, dall’endurance alla Formula 1. Inoltre, lavora anche nel segmento delle supercar (auto da strada ad alte prestazioni) e fra i suoi clienti in questa specialità ha marchi come Bugatti, Maserati, Lamborghini, Ferrari, Porsche, Audi. È l’azienda che è in grado di portare una vettura dal tavolo da disegno alla pista nel tempo più breve, con le migliori prestazioni, e al costo più basso. Tutto questo è possibile perché gran parte del lavoro necessario per trasformare un progetto in una macchina che gira su un circuito avviene nel dominio digitale. Al centro di questa vita virtuale troviamo un supercomputer Lenovo, recentemente portato a circa 700 Teraflop di potenza. Si tratta di una macchina che viene usata dai progettisti per far girare i programmi di progettazione Cad 3D sui quali prende forma il veicolo, poi dagli strutturisti per i calcoli relativi alla resistenza dei telai e l’analisi strutturale, e ancora dagli aerodinamici per la parte relativa alla Fluido Dinamica Computazionale (Cfd), che consente di simulare una vettura composta da 1,2 miliardi di tetraedri nel giro di poche ore (prima del supercomputer, servivano 20 giorni di calcoli). E ancora, il supercomputer scambia dati con il sofisticato simulatore di guida e con la galleria del vento, dove vengono testati i modelli in scala una volta lasciato l’ambito virtuale per approdare a quello fisico.