Agentic Cloud di Alibaba: dagli agenti AI alla rete che li sostiene

Un modello AI, da solo, non basta per far lavorare un agente in azienda. Servono un ambiente in cui eseguire i compiti, strumenti per controllarne l’operato e accesso alle informazioni pertinenti. È questa la logica della Agentic Cloud presentata da Alibaba Cloud alla conferenza Apsara 2026: una struttura articolata in tre scenari, Model, Harness e Context, e tre livelli corrispondenti.34

I tre livelli della strategia

• Model → AI Native Cloud: infrastruttura per addestrare modelli su larga scala ed eseguire l’inferenza, cioè usarli per produrre risposte.3
• Harness → Agent Native Cloud: servizi per distribuire, eseguire e proteggere gli agenti AI destinati alle imprese.34
• Context → Context Engine: dati in tempo reale e memoria a lungo termine, pensati per fornire agli agenti informazioni che vadano oltre la singola interazione.34

La distinzione chiarisce l’obiettivo della proposta: non soltanto mettere a disposizione un modello, ma offrire anche ciò che serve per far operare e gestire gli agenti nel tempo.34

AgentCore: gestione e controllo degli agenti

Nel livello Agent Native Cloud si colloca AgentCore, che Alibaba descrive come una piattaforma aziendale per creare, eseguire e gestire gli agenti lungo il loro ciclo di vita. Tra le funzioni indicate figurano il controllo della collaborazione tra persone e agenti e il monitoraggio delle prestazioni.34 Un resoconto della conferenza cita inoltre compiti di lunga durata, nuovi tentativi dopo un errore, ripresa del lavoro interrotto, esecuzione asincrona, ambienti isolati, permessi legati all’identità e tracciabilità delle attività.7

Sul fronte della sicurezza, Agent Security Center è un prodotto che Alibaba include nella propria offerta per gli agenti; l’azienda descrive Agent Loop come un suo modulo di analisi dei log.2530 Le fonti disponibili sulla conferenza, però, non chiariscono quali controlli di Agent Security Center siano integrati con AgentCore né ne misurano l’efficacia nell’uso operativo. Il nome del prodotto, quindi, non va letto come una garanzia di sicurezza.

CPFS: dati disponibili per l’addestramento

Per i carichi di addestramento dei modelli, Alibaba propone una nuova generazione di Cloud Parallel File Storage (CPFS). Secondo l’azienda, il sistema raggiunge una capacità di trasferimento nell’ordine delle centinaia di terabyte al secondo e un numero di operazioni di input/output nell’ordine delle centinaia di milioni al secondo, con una riduzione del 69% dei costi di storage AI per le imprese.17

Un resoconto della conferenza riporta anche 100 PiB per singolo file system, cinque volte la scala precedente, oltre a una riduzione dichiarata del 50% del tempo medio di avvio dei modelli e a un aumento del 30% dell’utilizzo massimo della capacità di calcolo.7 Sono dati comunicati in occasione del lancio, non benchmark verificati in modo indipendente. Non vanno nemmeno estesi automaticamente a ogni installazione CPFS: la documentazione del prodotto già disponibile indica limiti di throughput diversi a seconda della configurazione.23

HPN 8.0 Pro: capacità di rete e continuità

Sotto questi servizi, Alibaba colloca HPN 8.0 Pro, la sua architettura di rete per l’AI. L’azienda dichiara 100 petabit di banda e il supporto, in un singolo cluster, di oltre 130.000 porte di rete da 800G.17 Secondo Alibaba, la ridondanza integrata è progettata per evitare interruzioni del servizio in caso di guasto di un ricetrasmettitore ottico o di un collegamento.17

Un resoconto della conferenza riferisce inoltre che l’impatto di aggiornamenti e guasti di rete sarebbe sceso dal 50% al 25% rispetto alla generazione precedente. Non viene però precisato come sia stato misurato quell’«impatto».3

Nel complesso, gli annunci delineano il percorso che Alibaba intende offrire: infrastruttura per i modelli, una piattaforma per governare gli agenti e dati che ne sostengano il lavoro. Per capire se i vantaggi dichiarati su costi, prestazioni e continuità valgano per uno specifico carico aziendale servono dettagli e verifiche ulteriori rispetto ai dati presentati alla conferenza.3717