Quando un sito o un'app smette di funzionare, lo scopriamo sempre troppo tardi. Una startup parigina, Presage, vuole scoprirlo prima. Sta sviluppando un modello di intelligenza artificiale che simula il comportamento dei data center, le grandi infrastrutture informatiche su cui gira il cloud, per prevedere i guasti prima che accadano. Lo ha raccontato a Italian Tech il direttore scientifico Tony Tung, ex Meta, durante ai-Pulse, a Parigi, nel giorno in cui Scaleway ha annunciato una partnership con la società. Per esplorare nuovi approcci all'ottimizzazione del cloud, in particolare nella gestione delle risorse e nella previsione dei carichi di lavoro.
Presage è nata nel 2024 da Benjamin Rey e Arthur Chevalier e ha raccolto finora 2,3 milioni di euro da WeLoveFounders, Kima Ventures e ID4. Tung, che ha passato quasi dieci anni in Meta occupandosi di realtà virtuale e poi di ricerca sull'IA, è arrivato a settembre come cofondatore.
Dal monitoraggio alla previsione
Un world model, o modello del mondo, è un sistema di IA che osserva la realtà, ne ricava le regole e le usa per simulare che cosa accadrà se qualcosa cambia. Tung lo descrive con l'esempio della robotica e dei video, dove il modello deve capire la fisica newtoniana. Presage sposta lo stesso principio dentro il cloud. Il suo progetto si chiama Cloud-1 ed è un foundation model, cioè un modello di base addestrato per molti usi, che impara come si comporta un'infrastruttura reale.
Le piattaforme di osservabilità, come Datadog e Dynatrace, in prevalenza dicono che cosa è successo e dove. Presage vuole dire che cosa succederà se cresce il carico, se cambia una configurazione o se un componente smette di funzionare, e simulare l'effetto di una modifica prima di applicarla in produzione. È una promessa ambiziosa, che dipende da dati difficili da ottenere.
Che cosa cambia rispetto ai concorrenti
Il mercato non parte da zero. Dynatrace usa da anni un motore, chiamato Davis, che esegue un'analisi causale in tempo reale per trovare l'origine di un problema. Datadog ha strumenti che segnalano le anomalie in modo automatico. BigPanda e PagerDuty correlano gli avvisi e coordinano la risposta quando l'incidente è già in corso. Tutti lavorano, in sostanza, sui segnali che il sistema produce, per capire un guasto o ridurre il tempo necessario a risolverlo.
Presage rivendica un passaggio diverso: costruire un modello che impari la dinamica dell'infrastruttura e permetta di chiedersi che cosa accadrebbe prima che accada, invece di spiegare dopo perché è accaduto. Il concorrente concettualmente più vicino è Selector, che parla di un gemello digitale operativo, cioè una copia virtuale delle relazioni e delle dipendenze di un'infrastruttura. La differenza, per ora, sta nel posizionamento dichiarato e resta una promessa di Presage.
Pochi dati, ma di chi?
Qui Tung rovescia l'argomento di chi dà l'Europa per sconfitta nella corsa ai grandi modelli linguistici. Un world model, a suo parere, non ha bisogno di leggere tutta internet, e i dati di un cloud sono molto più piccoli di quelli di video e immagini. Serve calcolo, ma meno. Per questo, ha spiegato, può essere più accessibile e lasciare spazio a ricerca europea: cita AMI Labs, un laboratorio con sede in Francia che oggi guida la ricerca sui world model.
I dati che Presage usa non sono quelli degli utenti, che Tung assicura di non toccare mai. Sono configurazioni, chiamate API (le richieste con cui i programmi dialogano tra loro), eventi e telemetria, cioè i segnali che un data center emette mentre lavora. Non mancano, ma non si trovano facilmente. Presage li ottiene grazie a partner come Scaleway, che gestisce i data center, Sopra Steria e altri grandi operatori cloud con cui sono in corso trattative. A questi si aggiunge una fabbrica di dati interna, che riproduce guasti storici, come una chiamata API fallita, e registra tutto ciò che accade per addestrare il modello.
La conseguenza è che chi possiede i cloud possiede anche la materia prima. Tung ricorda che circa metà dei cloud si trova ancora negli Stati Uniti e che le aziende europee devono spesso cercare fuori dall'Europa finanziamenti e capacità di calcolo. Ed è lì, ha aggiunto, che serve investire.
Data center senza persone
L'orizzonte più lontano è anche quello che interessa di più al versante ambientale. Se Presage riesce a prevedere un guasto, può anche proporre come evitarlo o correggerlo. Nel lungo periodo, secondo Tung, questo porta a un'infrastruttura più autonoma e, unita ai progressi della robotica, a data center autonomi: capaci di ottimizzare energia, raffreddamento e consumi, con un effetto positivo sull'ambiente.
Da lì il passo successivo è spostare la geografia. Un data center che funziona senza interventi umani potrebbe stare in regioni remote, più convenienti per energia e risorse: il deserto, i poli, il fondo del mare, perfino la Luna o lo spazio. Tung ammette che per molte di queste ipotesi le soluzioni non esistono ancora, e che l'autonomia è soltanto il primo passo. Scaleway ha annunciato lo stesso giorno anche una partnership con Alatyr per studiare infrastrutture europee di calcolo e storage in orbita.
Le domande aperte
Resta molto da dimostrare. Durante l'intervista non sono stati citati clienti che usino già Cloud-1, né sono state indicate misure di accuratezza delle previsioni. La collaborazione con Scaleway è dichiaratamente esplorativa. Pesa anche la dimensione: i "concorrenti" Datadog e Dynatrace hanno già dati, clienti e integrazioni e possono aggiungere funzioni predittive alle loro piattaforme, mentre Presage dispone di un grande capitale di partenza.
C'è poi un'ultima ambiguità. Presage sostiene che l’Europa possa giocare la partita dei world model, ma ha in programma, secondo la testata di settore Maddyness, di trasferire parte del team a San Francisco per avvicinarsi ai grandi operatori cloud americani. Se per addestrare il modello servono i dati dei grandi operatori cloud, in gran parte americani, e per crescere servono capitali di oltreoceano, viene da chiedersi se la partenza per la California sia un’eccezione oppure la regola.
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