Hardware reale, in Svizzera, con i numeri sul tavolo.
La sovranità si dimostra con la BOM, non con gli slogan. Questa pagina è la lista della spesa — vendor, modelli, numeri — di quello che fa girare siati.ai.
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GPU GPU AI di ultima generazione
64 server multi-GPU dedicati
12.3 TB
VRAM aggregata
+ 16.4 TB di RAM, + 9 nodi ARM ARM
ARM + x86
Diversificazione architetturale
CPU ARM sul control plane, x86 sull'inferenza
Svizzera
Datacenter ticinese
Hardware di nostra proprietà, mai un hop fuori dalla giurisdizione
Stack, layer per layer
Niente cloud reseller, niente hyperscaler nel data path. Tutto quello che vedi sotto è hardware che possiamo toccare con mano.
Modelli mega
Nodo flagship 8-GPU dedicato ("nodo flagship")
Tensor parallelism TP=8 per modelli >100B BF16 o quando un cliente enterprise paga per il caso dedicato.
Backplane PCIe Gen5, NVLink-less ma sufficiente per inference. Apertus 405B o Llama 405B se mai serviranno.
Inferenza principale
64 server multi-GPU dedicati
Il workhorse del catalogo. Apertus 70B, Mistral Large 2, Llama 3.3, Gemma 3 — tutti in TP=2 sullo stesso nodo (PCIe peer-to-peer, banda piena).
256 GB RAM/nodo, NVMe enterprise locale per warm cache modelli. Ridondanza piena, blast radius del 1.5%.
Modelli medi
GPU mid-tier (recuperati)
Modelli 24B-32B (Mistral Small 3, Gemma 3 27B, Magistral) con throughput per dollaro ottimale.
Recuperati da altri progetti, integrati con chassis nuovi.
Embeddings + ASR
GPU per embeddings
BGE-M3, E5 multilingue, Whisper-large-v3. Latency p95 < 50ms.
Carico costante e prevedibile, L4 è la GPU economicamente ottimale per questo profilo.
Control plane
9 × CPU ARM ad alta densità
Postgres replicato 3-way, Redis cluster, Kubernetes masters, backend FastAPI, frontend Next.js, observability.
ARM nativo Python/Node, risparmio energetico ~40% vs x86 equivalente. Diversificazione architetturale.
Storage
storage block replicato 3-way su NVMe enterprise
Block storage replicato 3-way, snapshot incrementali, CSI Kubernetes nativo. Sopravvive a 2 nodi giù simultaneamente.
50 TB usable inizialmente, espandibile linearmente.
Rete
400 GbE spine-leaf, RDMA RoCEv2
Cross-node tensor parallelism a latenza µs. Permette TP=4 cross-node con efficienza ~90% del TP locale.
Spine 32×400G + leaf, 100/400G mixed sui server. Future-proof per training distribuito.
Alimentazione
UPS 150 kW + generatore diesel CH-compliant
96 kW di carico IT continuo, cooling liquid-assisted, ridondanza N+1 su PDU.
Sala in rifacimento 2026, dimensionata per il prossimo round di crescita.
Niente lock-in. Niente single point of failure.
L'AI sovrana non è solo questione di giurisdizione. È anche non dipendere da un singolo fornitore di silicio o di software.
- ●GPU NVIDIA per l'inferenza critica (CUDA + vLLM, stack maturo)
- ●CPU ARM ARM per il control plane (diversificazione + efficienza energetica)
- ●Storage storage replicato open-source su replica sincrona (no vendor lock-in proprietario)
- ●Modelli open-weight verificabili (Apertus, Mistral, Llama) — niente API closed-box
Conformità verificabile, non aspirazionale
L'hardware sovrano abilita la conformità — non la sostituisce. Ogni claim sotto è documentato, non slogan.
Svizzera
nLPD (LF 235.1)
Tutti i dati di inferenza restano sul territorio svizzero. Trattamento conforme Art. 5-8 nLPD, breach notification al PFPDT entro tempi statutari.
Unione Europea
GDPR 2016/679
Privacy by design (Art. 25), DPA disponibile (Art. 28), notifica violazioni entro 72h (Art. 33), diritti dell'interessato self-service.
Unione Europea
Direttiva NIS2
Misure di gestione del rischio cyber Art. 21 implementate, procedura di reporting Art. 23 documentata. Vendor-ready per entità essenziali UE.
Roadmap
ISO/IEC 27001:2022
Gap analysis interna completata, Statement of Applicability in redazione, target certificazione Q4 2027.