Dentro il playbook di Automat per scalare le startup di AI su AWS

      Il boom dell'IA ha cambiato fondamentalmente il modo in cui le startup pensano all'infrastruttura. Quella che una volta era un viaggio di scalabilità cloud relativamente semplice è diventata molto più complessa, poiché le aziende ora bilanciano carichi di lavoro intensivi in GPU, modelli di IA in rapida evoluzione, requisiti di conformità e costi operativi in aumento. Per molte startup, la sfida non è più semplicemente portare un prodotto sul mercato. È mantenere le operazioni cloud sostenibili mentre si scala abbastanza velocemente per competere.

      Allo stesso tempo, AWS è evoluto in molto più di una piattaforma di hosting. Per le startup che costruiscono prodotti nativi per l'IA, è diventato uno strato di orchestrazione per tutto, dalle pipeline di distribuzione alla governance dell'IA generativa. Secondo il CEO di Automat-it, Ziv Kashtan, le startup che scalano con maggiore successo sono quelle che trattano l'architettura cloud come un vantaggio strategico piuttosto che come un pensiero secondario.

      Il costo nascosto di scalare troppo velocemente

      “All'inizio, abbiamo visto che le startup in rapida crescita spesso lasciavano che le loro spese cloud superassero le loro entrate,” dice Kashtan. Questa osservazione ha plasmato il forte accento di Automat-it sull'ottimizzazione continua delle FinOps come parte del suo approccio ai servizi gestiti AWS.

      L'azienda, un partner Premier AWS specializzato in startup, ha supportato migliaia di aziende mentre passano da MVP a produzione. Quello che era iniziato come un'attività focalizzata su DevOps si è evoluto in un'azienda di servizi IA che aiuta le startup a operazionalizzare flussi di lavoro IA sempre più complessi su AWS.

      Il 💜 della tecnologia UE Le ultime novità dalla scena tecnologica dell'UE, una storia del nostro saggio fondatore Boris e alcune opere d'arte IA discutibili. È gratuito, ogni settimana, nella tua casella di posta. Iscriviti ora! Kashtan afferma che uno dei più grandi fraintendimenti che hanno i fondatori è credere che migrare su AWS da solo garantisca efficienza.

      “Lift and shift è sufficiente,” dice, descrivendo una mentalità comune tra le startup. “AWS è come Lego. Puoi costruire qualsiasi cosa su di esso. Ma puoi anche facilmente perdere tutto il buono.”

      Un altro fraintendimento è che i servizi gestiti siano intrinsecamente più costosi rispetto alla costruzione di tutto internamente. Secondo Kashtan, le startup spesso sottovalutano i costi nascosti di manutenzione, patching, inattività e gestione inefficiente delle risorse.

      Il dolore di solito emerge quando le startup passano da una prima esecuzione a una vera modalità di scalabilità. Improvvisamente, i costi di inferenza dell'IA aumentano, le distribuzioni diventano sempre più fragili e i team di ingegneria trascorrono più tempo a gestire le interruzioni piuttosto che a costruire prodotti.

      “Nella pratica, questo può sembrare un aumento vertiginoso dei costi dell'IA e delle GPU, dove le startup faticano a mantenere economie di scala sostenibili,” spiega Kashtan.

      Perché la maturità DevOps è importante

      Uno degli errori architettonici più costanti che Automat-it osserva è che le startup ritardano la disciplina operativa fino alle fasi successive della crescita. I team spesso saltano le zone di atterraggio multi-account AWS, si affidano a provisioning manuali tramite la console AWS o distribuiscono sistemi monolitici che diventano difficili da scalare.

      “Spesso vediamo team che provvedono manualmente alle risorse tramite l'interfaccia web AWS piuttosto che affidarsi all'Infrastructure as Code,” dice Kashtan.

      Per le startup in rapida crescita, la maturità DevOps diventa direttamente legata alla velocità e alla resilienza. Pipeline CI/CD mature, test automatizzati e Infrastructure as Code consentono alle startup di distribuire più velocemente riducendo l'attrito operativo.

      Kashtan sostiene che le startup più efficaci abbracciano “il risultato rispetto all'output,” esternalizzando la gestione dell'infrastruttura non differenziata affinché i team interni possano concentrarsi interamente sull'innovazione proprietaria.

      “Quando DevOps è maturo, i team di ingegneria sono liberati per concentrarsi interamente sul loro prodotto principale,” dice.

      Quella maturità operativa si applica anche sempre di più ai carichi di lavoro dell'IA. Molte startup si affrettano a produrre con dimostrazioni IA impressionanti, solo per scoprire che l'osservabilità, la governance e il controllo dei costi di livello produzione sono problemi significativamente più difficili da risolvere.

      Come appare un ambiente AWS ben ottimizzato

      Secondo Kashtan, gli ambienti startup ben ottimizzati su AWS condividono diverse caratteristiche comuni.

      Danno priorità all'Infrastructure as Code fin dal primo giorno utilizzando strumenti come Terraform o AWS CDK. Implementano strategie multi-account per l'isolamento della sicurezza e la prontezza alla conformità. Abbracciano ambienti di calcolo elastici come Amazon EKS Auto Mode o Amazon ECS su Fargate per ridurre il carico operativo e ottimizzare i costi.

      Negli ambienti IA specificamente, Automat-it sostiene strategie di modelli multi-livello utilizzando Amazon Bedrock, dove compiti più semplici vengono indirizzati a modelli a costo inferiore mentre i modelli premium sono riservati per carichi di lavoro di ragionamento più avanzati.

      “I team commettono l'errore di utilizzare un singolo LLM premium per tutto,” dice Kashtan. “Una strategia di modelli multi-livello migliora drasticamente l'efficienza.”

      L'automazione gioca anche un ruolo crescente nella riduzione del sovraccarico operativo. Kashtan indica la gestione dei costi cloud, le pipeline CI/CD, la raccolta di prove di conformità e l'orchestrazione degli agenti come aree in cui l'automazione nativa di AWS può ridurre significativamente il carico ingegneristico.

      Una riduzione di dodici volte nei costi dell'infrastruttura IA

      Un esempio che Automat-it evidenzia è il suo lavoro con mokSa.ai, una startup di intelligenza video che affronta costi infrastrutturali insostenibili.

      L'architettura originale dell'azienda si basava su un modello IA per ogni istanza GPU dedicata, con costi che raggiungevano i 353 dollari per telecamera al mese. Automat-it ha riprogettato la piattaforma utilizzando Amazon EKS e ha implementato il time-slicing delle GPU NVIDIA per consentire a più modelli IA di condividere risorse GPU virtuali simultaneamente.

      “Il risultato è stata un'incredibile riduzione dei costi di dodici volte, scendendo a soli 27 dollari per telecamera al mese, mantenendo i tempi di inferenza ben al di sotto della soglia richiesta di 500 ms,” dice Kashtan.

      Il panorama AWS nel 2026

      Guardando al futuro, Kashtan crede che AWS continuerà a evolversi in uno strato di orchestrazione gestito per sistemi di IA agentici, astrarre gran parte della complessità infrastrutturale con cui le startup attualmente lottano.

      “Con regolamenti rigorosi come l'EU AI Act che entreranno in vigore nell'agosto 2026, gli strumenti di governance e tracciabilità integrati di AWS diventeranno meccanismi vitali di sopravvivenza per le startup ad alto rischio,” dice.

      Per i fondatori che costruiscono su AWS oggi, il suo consiglio è infine semplice: “Concentrati sul tuo prodotto principale e collabora per il resto.”