L’evoluzione dell’intelligenza artificiale verso una dimensione sempre più distribuita e locale sta trovando una delle sue massime espressioni tecnologiche nella strategia di Lablup, che in occasione del MWC 2026 di Barcellona consolida il proprio ruolo di innovatore nel campo delle infrastrutture computazionali. La presentazione della piattaforma Backend.AI:GO per il mercato europeo, accompagnata da una partnership strategica con l’azienda britannica Boston Limited, delinea un nuovo standard per l’informatica personale ad alte prestazioni. Il passaggio dai data center centralizzati alla potenza di calcolo residente sui dispositivi degli utenti finali non rappresenta solo un cambio di scala, ma una vera e propria riconfigurazione del rapporto tra privacy, latenza e capacità operativa dei modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM).
Al centro di questa architettura si trova un’applicazione desktop progettata per operare in regime di totale isolamento dalla rete, permettendo l’esecuzione di carichi di lavoro complessi direttamente sull’hardware locale. Questa capacità di operare offline è resa possibile dal motore di inferenza MLxcel, che ottimizza nativamente le risorse computazionali, con un focus particolare sulle architetture Apple Silicon, ma garantendo al contempo una compatibilità estesa agli ambienti Windows e Linux. La gestione locale dei dati elimina alla radice i rischi legati alla trasmissione esterna delle informazioni, rendendo la piattaforma uno strumento idoneo per l’analisi di documenti riservati, la revisione di codice sorgente proprietario e l’elaborazione di immagini senza che alcun bit lasci il perimetro fisico della postazione di lavoro.
La vera innovazione tecnica risiede tuttavia nella flessibilità del sistema di gestione del carico, che introduce il concetto di “hybrid bursting”. Questa funzione consente al software di scalare dinamicamente le risorse: quando un’attività supera le capacità di calcolo del singolo processore locale, il sistema può reindirizzare automaticamente la richiesta verso cluster aziendali basati sul core Backend.ai o verso provider cloud esterni. Questa transizione avviene in modo trasparente per l’utente, mantenendo una continuità operativa che bilancia l’efficienza del calcolo locale con l’estensibilità delle grandi infrastrutture. Inoltre, la tecnologia permette di collegare più dispositivi in modalità mesh, creando un sistema di inferenza distribuita in cui la potenza di calcolo di diverse workstation viene aggregata per gestire modelli di dimensioni superiori a quelle supportate da un singolo hardware.
Il recente sviluppo della piattaforma ha portato all’introduzione di funzionalità avanzate che trasformano il semplice assistente AI in un ambiente operativo multifunzionale. Con il rilascio delle ultime versioni, la piattaforma ha integrato il supporto per la generazione di immagini tramite Stable Diffusion e strumenti sofisticati per la traduzione documentale che includono il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per una vasta gamma di formati. L’aggiunta di un Agent Marketplace e della modalità Cowork eleva ulteriormente il livello di complessità gestibile, permettendo a diversi agenti intelligenti di collaborare tra loro sotto regole di approvazione automatica e permessi di cartella granulari, simulando all’interno del PC locale dinamiche di lavoro di squadra precedentemente possibili solo in cloud.
Infine, la visione di Lablup si estende verso la mobilità totale attraverso lo sviluppo di sistemi di controllo remoto che trasformano desktop, laptop e server in server di intelligenza artificiale personali accessibili via smartphone. Questa architettura consente di invocare la potenza di calcolo di sistemi di alto livello, come i nodi NVIDIA DGX Spark, direttamente da un dispositivo mobile, abbattendo i vincoli spaziali e hardware che storicamente hanno limitato l’uso professionale dell’IA. L’obiettivo finale di questa infrastruttura è la democratizzazione dell’orchestrazione avanzata, portando le logiche di gestione tipiche dei grandi data center direttamente nelle mani del singolo professionista, garantendo un’esperienza d’uso fluida, sicura e agnostica rispetto al dispositivo utilizzato.