AI SALON 2026 PRESENTA A ROMA REGOLO.AI IL PRIMO INFERENCE PROVIDER EUROPEO SOVRANO

L’evento AI Salon di Roma si è trasformato in un crocevia fondamentale per l’innovazione tecnologica italiana, ovvero il settore che si occupa di creare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. In una serata animata dal clima di networking tipico della formula pizza e birra, la comunità si è riunita per discutere il posizionamento dell’Europa in quella che molti definiscono una vera corsa alle armi tecnologica. Roberto Magnifico (Zest) ha aperto i lavori illustrando la crescita travolgente della comunità AI Salon (il movimento nato negli Stati Uniti per connettere esperti di tecnologia), sottolineando come l’Italia stia diventando uno dei centri più attivi a livello globale.

L’Ecosistema AI Salon e l’urgenza di una visione continentale

In questo scenario, la figura dell’Inference Provider (il fornitore che permette di interrogare i modelli di intelligenza artificiale per ottenere risposte) diventa cruciale per chiunque voglia costruire applicazioni senza dipendere esclusivamente dai monopoli d’oltreoceano. Questa spinta collettiva trova la sua sintesi perfetta nel progetto Regolo, che si propone come baluardo di una nuova autonomia europea.

Regolo.AI si posiziona come il primo inference provider europeo, rivendicando una visione dell’intelligenza artificiale basata sulla sovranità tecnologica e sulla sostenibilità ambientale. Durante l’evento capitolino dell’AI SALON, i vertici della società hanno illustrato un ecosistema nato per offrire un’alternativa indipendente ai grandi hyperscaler americani e cinesi.

Marco Cristofanilli, responsabile dello sviluppo AI di Regolo, ha sottolineato l’importanza di un’infrastruttura indipendente: “Gestiamo tutto lo stack tecnologico dalla prima mattonella del data center passando per le GPU”, ha dichiarato Cristofanilli, evidenziando il principio della Zero Data Retention. Il provider garantisce infatti che i prompt inviati dagli utenti non vengano né conservati né riutilizzati per il training dei modelli.

Regolo.AI e il pilastro della sovranità tecnologica

L’indipendenza dai grandi hyperscalers è ormai considerata una necessità geopolitica ed economica primaria. Marco Cristofanilli ha presentato una visione industriale che rifiuta la subordinazione tecnologica, puntando tutto sulla Zero Data Retention (la politica di non conservare alcun dato inviato dall’utente). L’obiettivo dichiarato è la creazione di una Sovereign AI (un’intelligenza artificiale che opera su infrastrutture controllate localmente senza dipendenze esterne), un sistema dove la privacy non è una promessa ma una certezza architettonica.

La forza di questo approccio risiede nel controllo totale dell’intero stack (l’insieme di componenti software e hardware necessari al funzionamento del sistema). Regolo gestisce ogni elemento partendo dalla costruzione fisica dei data center fino alla gestione delle GPU (le unità di elaborazione grafica specializzate nei calcoli per l’intelligenza artificiale). Gestire l’infrastruttura dalla prima mattonella permette di garantire che i dati non escano mai dai confini europei. Questa autonomia hardware si traduce inoltre nella capacità di implementare strategie dirette per la sostenibilità ambientale.

Per rispondere alla complessità nella scelta dell’hardware, Regolo ha lanciato GPU Hunter, un software deterministico che identifica la migliore GPU per ogni modello basandosi su parametri reali come la VRAM, la quantizzazione e la finestra di contesto.

Sul fronte dell’efficienza dei costi, Regolo ha presentato Brick, un router semantico che funge da gateway intelligente. Brick è in grado di classificare la complessità di una richiesta e smistarla automaticamente al modello più efficiente, evitando lo spreco di risorse (overkill) derivante dall’uso di modelli troppo potenti per compiti semplici. Secondo i dati presentati, questo sistema permette di mantenere prestazioni elevate riducendo i costi di quasi la metà.

La sostenibilità è un pilastro centrale, simboleggiata dal colore verde del brand. Regolo ha messo a disposizione una libreria specifica per calcolare il risparmio di CO2 e il consumo energetico di ogni singola chiamata API.

In ambito sviluppo, Regolo ha introdotto il paradigma dello Spec Driven Coding, un approccio che utilizza l’IA per una pianificazione rigorosa prima della scrittura del codice, riducendo l’affaticamento del programmatore nella gestione di più agenti autonomi. “I modelli diversi permettono di lavorare sul piano in modo diverso”, ha spiegato Regolo, suggerendo l’uso combinato di più modelli (come Mistral per le revisioni) per ottimizzare il risultato finale.

Il team ha ribadito l’impegno verso l’open source, supportando modelli “open weights” che gli utenti possono liberamente decidere di inferenziare su Regolo o sui propri server. “Non c’è lock-in di nessun tipo”, ha concluso Cristofanilli, invitando la comunità a testare la piattaforma per costruire un prodotto aderente alle reali necessità del mercato europeo.

Sostenibilità energetica e la libreria del risparmio di CO2

L’intelligenza artificiale moderna consuma enormi quantità di energia, creando un paradosso per le aziende che devono rispettare obiettivi ecologici stringenti. Regolo affronta il problema con una filosofia definita Green by Design (progettato fin dall’inizio per ridurre l’impatto ambientale), integrando l’efficienza energetica nel cuore del codice. Non si tratta solo di usare energia pulita, ma di ottimizzare ogni singola operazione computazionale.

Il Team di Regolo.AI ha presentato una libreria innovativa progettata specificamente per calcolare il risparmio di CO2 (il gas serra responsabile del riscaldamento globale). Attraverso questo strumento, ogni chiamata API (l’interfaccia che permette a due programmi di comunicare tra loro) viene monitorata per restituire all’utente l’esatto impatto ambientale generato. Questa trasparenza radicale è fondamentale per le imprese che devono rendicontare i propri criteri ESG (gli standard ambientali sociali e di governance). La precisione nel monitoraggio dei consumi hardware apre la strada a una gestione più consapevole del software, specialmente nel campo dei nuovi sistemi autonomi.

Gli agenti nella giungla ed i rischi per la riservatezza dei dati

Il panorama tecnologico sta vivendo una trasformazione rapida che vede il passaggio dai complessi Agentic Loops (cicli di operazioni autonome compiuti da un software) tipici del 2025 verso architetture più lineari previste per il 2026. Questa evoluzione è resa possibile dall’espansione delle Context Windows (la quantità di informazioni che un modello può elaborare in una singola sessione), che ora permettono ai modelli di analizzare interi documenti senza dover ricorrere a database esterni.

Regolo ha lanciato un monito sui pericoli legati all’accesso indiscriminato al File System (l’organizzazione dei file all’interno di un computer) da parte di questi agenti. Durante una dimostrazione pratica, è stato mostrato come un agente dotato di uno strumento di ricerca file possa navigare tra cartelle sensibili, trovando fatture fittizie intestate a Mario Rossi e inviandone il contenuto a server esterni. Questo rischio di esfiltrazione dati (il trasferimento non autorizzato di informazioni sensibili verso l’esterno) è amplificato dal fatto che molti agenti richiedono permessi di amministrazione per funzionare. La sicurezza dei dati può essere garantita solo se il motore dell’intelligenza artificiale risiede su un’infrastruttura sovrana, portando alla necessità di nuovi metodi di sviluppo controllati.

La programmazione guidata dalle specifiche come nuovo paradigma

La metodologia di creazione del software sta cambiando radicalmente, allontanandosi dal semplice Back Coding (la programmazione rapida basata su istruzioni verbali) in favore della programmazione guidata dalle specifiche (la scrittura di codice guidata da piani dettagliati e pianificati). In questo nuovo approccio, l’intelligenza artificiale viene utilizzata prima per generare un piano d’azione logico e solo successivamente per scrivere il codice effettivo. In questa fase di pianificazione, la Seniority (l’esperienza professionale avanzata) del programmatore umano è indispensabile per validare la coerenza delle istruzioni prodotte dalla macchina.

Un esempio emblematico delle potenzialità di questo metodo è il videogioco sviluppato interamente su Regolo. Durante le prime fasi di sviluppo, l’intelligenza artificiale mostrava evidenti limiti nella comprensione spaziale, posizionando ad esempio dei lampioni volanti o invertendo la direzione dei cartelli stradali. Solo attraverso l’uso di specifiche precise e una revisione costante dei piani di sviluppo è stato possibile correggere queste allucinazioni logiche. Per far girare sistemi così complessi in modo efficiente, è però necessario uno strumento che ottimizzi l’uso dell’hardware sottostante.

Cacciatori di GPU ed ottimizzazione del motore di inferenza

Nel mercato attuale, la domanda corretta non è se un modello possa funzionare, ma quale sia il suo reale Costo per Inferenza (il prezzo economico di ogni singola risposta generata). Per questo Regolo.AI ha introdotto GPU Hunter, uno strumento deterministico (un software che produce risultati certi basati su regole matematiche) creato per eliminare le approssimazioni nella scelta dell’hardware. A differenza dei calcolatori tradizionali, questo tool analizza non solo i pesi statici dei modelli come il Qwen 2.5 72B, ma anche la KV Cache (la memoria temporanea che cresce durante la conversazione).

Il sistema permette di navigare tra diverse opzioni hardware come le Nvidia L40S o le potenti H200, offrendo profili diversi in base alle esigenze dell’utente. Si può scegliere tra l’opzione Budget per chi punta al risparmio, l’opzione Best Value per il miglior equilibrio tra spesa e velocità, oppure l’opzione Max Performance per chi necessita delle massime prestazioni senza compromessi. Una volta selezionata la configurazione hardware ideale, entra in gioco la necessità di un gestore intelligente capace di smistare le richieste.

Brick ed il router semantico per l’efficienza dei modelli

Molte aziende cadono nell’errore dell’Overkill (l’uso di strumenti eccessivamente potenti per compiti banali), utilizzando modelli giganti per rispondere a domande elementari e sprecando risorse preziose. Brick nasce per risolvere questo problema agendo come un Gateway (un punto di ingresso che smista il traffico) intelligente. Il cuore del sistema è un Complexity Classifier (un sistema che valuta quanto sia difficile una domanda prima di elaborarla), che è stato addestrato internamente dal team poiché le soluzioni standard fornite da Nvidia risultavano inefficienti e poco accurate.

Una delle funzioni più innovative è la modalità Bubble (un sistema di comunicazione tra più modelli diversi), ispirata alla leggenda della Torre di Babele ma con l’obiettivo opposto di creare comprensione. In questa configurazione, diversi modelli analizzano la stessa domanda e un mediatore finale sintetizza la risposta migliore. Questo approccio ha dimostrato di poter eguagliare le prestazioni dei modelli più costosi riducendo i costi di oltre il settanta per cento. L’unione di queste tecnologie crea un ecosistema robusto e pronto per le sfide future.

Perchè Regolo.AI ha colto la sfida della competitività italiana

La missione di Regolo si configura come un atto di resistenza tecnologica e una dichiarazione di indipendenza nel panorama globale. La vera sovranità non si ottiene solo utilizzando gli strumenti, ma imparando a smontarli e a capirne il funzionamento profondo. La partecipazione attiva della comunità e il feedback critico degli sviluppatori sono le fondamenta su cui costruire prodotti che rispondano alle reali necessità del mercato europeo.

Marco Cristofanilli ha concluso l’incontro sottolineando che l’invito a testare e criticare il sistema è aperto a tutti, perché solo attraverso il confronto collettivo si possono correggere le debolezze e potenziare le eccellenze. La conquista della Technological Sovereignty (la capacità di una nazione di decidere autonomamente del proprio destino digitale) rappresenta oggi il principale motore per costruire il vantaggio competitivo di domani. In questo nuovo rinascimento, l’Italia ha l’opportunità di smettere di essere una semplice consumatrice di tecnologia per tornare a esserne protagonista consapevole.

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