01 / AI — DIGITAL INFRASTRUCTURE

AI SU SERVER
PRIVATO

Installiamo e configuriamo modelli AI direttamente sull'infrastruttura della tua azienda. Nessun dato verso server di terze parti, nessun costo API variabile, controllo totale. L'AI potente con la sicurezza che le aziende serie richiedono.

02 / THE PROBLEM

PERCHÉ L'AI CLOUD
NON BASTA PER TUTTI

01

Dati sensibili a rischio

Ogni prompt inviato a OpenAI, Anthropic o Google contiene potenzialmente informazioni riservate. Per aziende in settori regolamentati, questa è una vulnerabilità inaccettabile senza garanzie contrattuali forti.

02

Costi API imprevedibili

I costi API scalano con il volume d'uso e possono esplodere in scenari di utilizzo intensivo. Un server privato ha un costo fisso prevedibile con utilizzo illimitato, spesso più conveniente nel medio termine.

03

Dipendenza dal vendor

Affidarsi a un unico provider AI cloud espone a rischi di cambio prezzi, modifiche ai termini di servizio, interruzioni del servizio e impossibilità di lavorare offline o in ambienti air-gapped.

SERVER AI PRIVATO MODELLO LLM GPU SICUREZZA ON-PREMISE
03 / APPROCCIO

COME INSTALLIAMO
L'AI IN AZIENDA

01

Assessment hardware

Valutiamo l'infrastruttura esistente, il carico di utilizzo previsto e i requisiti di performance. Dimensioniamo la soluzione hardware ottimale: da server CPU per carichi leggeri a configurazioni GPU enterprise.

02

Setup & Configurazione

Installiamo e configuriamo lo stack completo: runtime AI (Ollama, vLLM), modelli selezionati, layer API compatibile OpenAI, autenticazione e accesso sicuro dalla rete aziendale.

03

Integrazione & Supporto

Integriamo il server AI con le applicazioni aziendali esistenti, formiamo il team IT e forniamo supporto tecnico continuativo per aggiornamenti modelli e ottimizzazioni.

04 / CAPABILITIES

COSA FACCIAMO

Deploy on-premise

Installazione completa su server fisici aziendali o in datacenter privato. Configurazione network, sicurezza, autenticazione e accesso controllato dalla rete interna.

Cloud privato dedicato

Configurazione su VPC dedicato in cloud (AWS, Azure, GCP) con garanzie di data residency in Italia o EU. Isolamento completo dall'infrastruttura condivisa del provider.

API compatibile OpenAI

Il server espone API compatibili con lo standard OpenAI. Le applicazioni esistenti funzionano senza modificare il codice, semplicemente cambiando l'endpoint verso il server privato.

Multi-model management

Gestione di più modelli sullo stesso server per use case diversi: un modello generale per Q&A, uno specializzato per codice, uno per sintesi documenti, ognuno ottimizzato per il suo task.

Sicurezza & Compliance

Configurazione SSL/TLS, autenticazione API key o OAuth, logging accessi, isolamento rete e documentazione per audit GDPR, ISO 27001 e normative di settore.

Ottimizzazione performance

Quantizzazione modelli per ridurre i requisiti hardware, ottimizzazione batch inference per utilizzo intensivo, load balancing su multi-GPU e tuning parametri per latenza o throughput.

05 / STACK TECNOLOGICO

TECNOLOGIE PER
AI PRIVATA

Utilizziamo i migliori runtime e modelli open source per deploy on-premise. La scelta della tecnologia dipende dall'hardware disponibile, dal volume d'uso e dai requisiti di performance.

Ollama LM Studio vLLM Llama 3 Mistral GPU Server
06 / TERRITORIO

AI PRIVATA PER AZIENDE
IN LOMBARDIA E ITALIA

Enplin installa server AI privati per aziende a Meda, Monza, Milano e in tutta la Lombardia. Operiamo in tutta Italia per aziende che vogliono controllare i propri dati AI senza compromessi.

Meda Monza Milano Lombardia Italia
07 / FAQ

DOMANDE SULL'AI PRIVATA

Perché scegliere AI su server privato?
Un server AI privato garantisce tre vantaggi fondamentali: sicurezza totale dei dati (nessun contenuto aziendale transita su server di terze parti), costi prevedibili senza sorprese sui consumi API, e personalizzazione completa dei modelli e dell'infrastruttura. Per aziende con dati sensibili, requisiti GDPR stringenti o volumi elevati di utilizzo, il server privato è spesso la scelta più economica e sicura nel medio-lungo termine rispetto ai costi API cloud.
Quali modelli AI si possono installare on-premise?
L'ecosistema open source offre modelli eccellenti per deploy on-premise: Llama 3 (Meta) in versioni da 8B a 70B parametri, Mistral e Mixtral per ottimo rapporto qualità-dimensione, Phi-3 (Microsoft) ottimizzato per hardware consumer, Gemma (Google), CodeLlama per applicazioni di coding, e molti altri. Tramite Ollama è possibile gestire più modelli sullo stesso server ed esporre API compatibili OpenAI alle applicazioni esistenti senza modifiche al codice client.
Quali requisiti hardware servono per AI su server privato?
I requisiti dipendono dal modello e dal carico previsto. Per modelli piccoli (7B parametri quantizzati) è sufficiente un server con 16GB di RAM e una GPU consumer come RTX 3090. Per modelli medi (13B-34B) servono 32-64GB di RAM e GPU enterprise come A10 o L4. Per modelli grandi (70B+) sono necessarie configurazioni multi-GPU con A100 o H100. Enplin esegue sempre una valutazione gratuita dei requisiti e dimensiona l'hardware in base alle esigenze reali e al budget disponibile.
Devo avere una GPU per fare AI on-premise?
Non necessariamente. Con llama.cpp e modelli quantizzati è possibile fare inferenza su CPU con performance accettabili per molti use case aziendali a basso volume: un server con 64GB di RAM e CPU moderna può eseguire modelli da 13B a velocità sufficiente per utilizzo non intensivo. La GPU accelera significativamente l'inferenza (10-30x rispetto a CPU) ed è consigliata per uso intensivo, bassa latenza o modelli più grandi. Enplin valuta caso per caso la configurazione ottimale considerando budget, utilizzo previsto e latenza accettabile.

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