L’addestramento e la messa a punto dei modelli su larga scala sono stati storicamente dominati dai cosiddetti hyperscaler, i giganti del cloud come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure. Queste piattaforme offrono un’infrastruttura potente ma spesso complessa, costosa e con un’eccessiva dipendenza dai loro ecosistemi proprietari. Questa struttura dominante ha creato delle barriere significative per molte aziende che desiderano addestrare modelli personalizzati senza dover incatenarsi a un unico fornitore.
In risposta a questa centralizzazione e alla crescente necessità di maggiore flessibilità e controllo, l’azienda Baseten ha fatto un passo audace introducendo una nuova piattaforma di AI training progettata per sfidare direttamente il monopolio degli hyperscaler. La piattaforma di Baseten non si limita a competere sui prezzi o sulle prestazioni, ma si distingue per il suo approccio fondamentalmente aperto e agnostico rispetto al cloud. Essa riconosce un’evoluzione cruciale nel modo in cui le aziende vogliono costruire e distribuire l’AI: non più come un monolite, ma come una collezione di componenti riutilizzabili che possono essere gestiti su infrastrutture diverse.
Il cuore della proposta di Baseten è un ambiente che consente agli sviluppatori di concentrarsi sul lavoro di modellazione vero e proprio, astrandoli dalla complessità della gestione dell’infrastruttura sottostante. Tradizionalmente, la creazione e l’addestramento di un modello richiedevano non solo competenze di data science, ma anche una profonda esperienza nell’ingegneria del cloud e nella configurazione delle pipeline MLOps (Machine Learning Operations). Baseten mira a eliminare questo overhead, trasformando il processo da un’impresa complessa e multidisciplinare in un flusso di lavoro semplificato e focalizzato sull’obiettivo.
La caratteristica più distintiva della piattaforma è la sua capacità di offrire un addestramento agnostico. Gli utenti hanno la libertà di scegliere l’infrastruttura su cui addestrare i loro modelli, che si tratti dei loro data center locali, dei servizi di cloud specializzati di terze parti o persino di infrastrutture ibride. Questa flessibilità è vitale per le aziende con rigorosi requisiti di sovranità dei dati, restrizioni normative o la necessità di sfruttare hardware esistente.
Baseten affronta anche il problema della frammentazione dell’ecosistema AI. Con la proliferazione di Modelli Linguistici di Grande Dimensione (LLM) e di modelli aperti, le aziende spesso si ritrovano a dover orchestrare un complesso mix di modelli di base (come Llama, Mistral o Falcon) con i propri dati personalizzati. La piattaforma gestisce questa orchestrazione, consentendo agli sviluppatori di caricare i dati e il codice per l’addestramento, gestendo automaticamente la complessità dell’allocazione delle risorse, della schedulazione dei job e della scalabilità delle GPU. Invece di dover armeggiare con Kubernetes, Terraform o le specifiche API di un singolo cloud provider, l’ingegnere può semplicemente specificare il modello di base desiderato e i dati di fine-tuning.
Un altro punto di forza è l’enfasi sulla riproducibilità e sulla gestione del ciclo di vita. I progetti AI, per loro natura, sono iterativi. I modelli devono essere costantemente riaddestrati, aggiornati e monitorati. La piattaforma di Baseten fornisce strumenti integrati per il versioning dei dati, del codice e dei modelli risultanti, garantendo che i team possano facilmente tracciare l’evoluzione di un modello e replicare i risultati.
Baseten sta posizionandosi come il “livello intermedio” necessario nell’infrastruttura AI. Rimuovendo l’attrito tra la potenza di calcolo (offerta dagli hyperscaler o da altre fonti) e la logica di sviluppo AI (portata dai data scientist), l’azienda spera di accelerare il tasso di innovazione. Non si tratta di sostituire i servizi cloud esistenti, ma di astrarli e democratizzarli, consentendo a qualsiasi azienda, indipendentemente dalla sua dipendenza da un particolare fornitore di cloud, di accedere a capacità di addestramento AI di livello mondiale, aprendo la strada a un futuro più competitivo e tecnologicamente diversificato.