L'open source raccoglie il lavoro che VMware e il boom dell'AI hanno lasciato indietro

La notizia di infrastruttura open source più recente è anche una delle più piccole, in termini di codice: una singola libreria condivisa. Il 3 novembre The Register ha riportato che l'architetto cloud Andrija Panić ha realizzato OpenVDDK, un sostituto indipendente del Virtual Disk Development Kit di VMware, il VDDK.

VMware descrive il VDDK come "un insieme di librerie e utilità che permettono agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di accedere ai dischi virtuali e modificarli". Ad agosto l'azienda ha limitato i download del kit ai soli partner. I clienti hanno perso l'accesso. Lo hanno perso anche gli strumenti di migrazione che ne dipendevano senza dirlo.

Panić ha spiegato a The Register di aver scritto la libreria in Go, con un sottile strato in C. Quello strato espone la stessa interfaccia C, lo stesso nome di libreria e le stesse versioni dei simboli del codice VMware. Ha detto di averla costruita partendo dalla documentazione pubblica e da test a scatola nera, e che non contiene codice VMware. Legge i dischi. Non può scriverli.

Perché una sola libreria conta per un mercato della migrazione

Il punto non è la libreria. È ciò che la carica. "Molti strumenti che non hanno nulla in comune tranne VMware usano la stessa piccola libreria per leggere i dischi di una macchina virtuale: virt-v2v e nbdkit, gli importer di Forklift/MTV, Proxmox VE e Apache CloudStack, e innumerevoli script interni", ha detto Panić a The Register via email. "Quando i download pubblici del VDDK sono finiti, per tutti loro installare ed eseguire è diventato più difficile".

È un riassunto onesto di come invecchia l'infrastruttura aziendale. Non accade con una singola dismissione drammatica. Accade perché una pagina di download si spegne. Panić ha spiegato la sua motivazione senza giri di parole. "Non mi sembrava giusto che la capacità delle persone di spostare o proteggere i propri dati dipendesse da una pagina di download".

Ha riferito a The Register di aver testato OpenVDDK sulle versioni vSphere 6.7 U3, 7.0.3, 8.0.3 e 9.1.1. I test di laboratorio sull'ultima versione, con lettura tramite vCenter su un host ESXi standalone, hanno dato risultati identici per ogni lettura del disco. Ha anche detto che tester indipendenti hanno riportato successi con Forklift (da VMware a KubeVirt, a freddo e a caldo), MTV su OpenShift, una pipeline Proxmox VE e strumenti personalizzati basati su nbdkit.

Poi la precisazione, che ha offerto lui stesso. Le segnalazioni di uso in produzione "non sono attestazioni di clienti verificate in modo indipendente né una garanzia di idoneità per ogni ambiente di produzione". È la posizione onesta per un progetto così giovane. Vale la pena ripeterla prima che qualcuno pianifichi una migrazione su questa base.

Non è solo in questo vuoto. The Register nota che OneSwap di OpenNebula dichiara un tasso di successo del 96 percento per le migrazioni KVM. Nutanix ha adattato il suo strumento Move per funzionare senza VDDK, e Red Hat sta lavorando a una soluzione con una procedura alternativa pubblicata.

L'altro tipo di rilascio: un sistema operativo per agenti

Due giorni prima, il 1 novembre, un altro progetto ha usato la stessa parola, "crew", per descrivere qualcosa di meno banale. Friday, pubblicato su GitHub, fa girare Claude Code e Codex fianco a fianco su una macchina locale come una piccola squadra di agenti di programmazione. È open source ed è agli inizi. È anche un segno di dove si è spostata l'attività dei rilasci: via dai kernel e dagli ambienti desktop, verso i livelli di orchestrazione per i modelli.

Lo stesso schema compare nei rilasci della settimana. Il 3 novembre uno sviluppatore ha pubblicato Octomind, descritto come un harness AI open source costruito per risparmiare token e scritto in Rust statico. Sempre il 3 novembre, NVIDIA ha pubblicato auto-ontology, un repository open source. Il 28 ottobre The Register ha riportato che Cisco ha reso open source Project Quarry. È un motore di rilevamento dei comportamenti che osserva gli agenti AI alla ricerca di sequenze di azioni che, prese una per una, sembrano innocue e, insieme, malevole.

Amy Chang, responsabile della ricerca su minacce e sicurezza AI di Cisco, ha rilasciato a The Register un'intervista esclusiva sul progetto. Ha paragonato il problema al rilevamento delle frodi con carta di credito: un piccolo addebito di prova, poi un altro acquisto, poi "adesso compro la PS5". Quarry considera l'intera sessione dell'agente, ha detto, perché "una singola chiamata a uno strumento può sembrare legittima finché non ti accorgi che il passo successivo porta quell'informazione a una casella di posta o a un server controllato dall'attaccante".

"Una policy può generare un rilevamento quando la traccia mostra la lettura di un file sensibile seguita, entro una finestra definita, da un invio esterno", hanno scritto i ricercatori di Cisco in un post sul blog condiviso con The Register.

È un prodotto di sicurezza, non un sistema operativo. Ma è lo stesso genere di rilascio: un linguaggio condiviso, un formato di regole, un'implementazione di riferimento, pubblicati prima che il mercato abbia scelto degli standard.

Cosa ci dicono i rilasci più vecchi su questo schema

Non tutti i rilasci open source dell'ultima settimana riguardano l'AI. Il 27 ottobre è apparso un progetto chiamato Zen, un blocco degli annunci a livello di sistema per Windows, macOS e Linux. Installa un proxy locale e un certificato radice generato in locale, così può filtrare il traffico HTTPS, anche quello delle applicazioni desktop. È sotto licenza MIT e il suo sito elenca 33 contributori. Il 1 novembre uno sviluppatore ha pubblicato Medo, un editor multimediale 4K per Haiku OS in meno di 1,44 MB. Il 2 novembre è arrivato OpenCoaster: un gioco di simulazione di parchi a tema per browser, sviluppato in clean room e ispirato ai titoli roller-coaster tycoon del periodo 1999-2004, con 19 attrazioni e 13 bancarelle.

Sono progetti amatoriali e di piccoli team, e contano per chi li usa. Ma non è lì che stanno i soldi e la discussione.

La domanda economica sotto tutto questo è se pubblicare un motore di inferenza come open source convenga. Un post di ricerca di userecurrence.ai del 3 novembre chiede esattamente questo: gestire un motore di inferenza open source è redditizio? Il post non dà la sua risposta, quindi la domanda resta aperta. Ciò che non è aperto è la direzione di marcia. Un articolo su arXiv pubblicato il 3 novembre esamina le piattaforme 5G RAN open source quanto a prestazioni e capacità, che è la versione telecom dello stesso dibattito.

C'è anche un versante legale dell'AI. Il 28 ottobre uno sviluppatore ha pubblicato casecite, descrivendolo come una versione ricostruita e resa open source di ciò per cui Harvey ha raccolto 500.000.000. È un'affermazione del repository del progetto stesso, non una verifica, e va letta come tale.

L'infrastruttura per cui il software viene scritto

Tutta questa attività open source avviene sullo sfondo di una costruzione fisica straordinaria. È lì che sta l'attrito.

Il 3 novembre Tom's Hardware ha riportato che xAI usa otto turbine a getto convertite per alimentare un data center nel Mississippi. I permessi consentono un limite superiore del 25 percento per i composti organici volatili. Il New York Times, citato da Tom's Hardware, riferisce che il Southern Environmental Law Center ha contestato la decisione del Mississippi di approvare le turbine. Il gruppo sostiene che xAI non ha garantito che le turbine rispettino gli standard sulle emissioni per inquinanti come la formaldeide. Accusa anche l'azienda di sottostimare le emissioni previste. Lo stesso gruppo aveva già citato in giudizio xAI per generatori a gas usati senza i permessi richiesti.

Sempre il 3 novembre, Tom's Hardware ha riportato che Envision Energy ha completato quello che definisce il primo impiego commerciale al mondo di un sistema di alimentazione integrato a 800 volt in corrente continua in un data center. La sede è il suo data center Galaxy AI a Ulanqab, in Mongolia Interna. Il sistema converte direttamente la corrente alternata a media tensione da 10 kV in un bus in corrente continua a 800 V. Usa un trasformatore a stato solido e uno stoccaggio integrato a batteria con coordinamento a livello di millisecondi per assorbire le oscillazioni di carico delle GPU. Envision dice che il campus arriverà a 3 GW e potrà alla fine sostenere fino a un milione di acceleratori AI. Sono cifre dell'azienda, dal suo comunicato stampa.

Il nome di queste strutture è ormai un atto politico. Il 3 novembre The Verge ha riportato che OpenAI ha iniziato a chiamare i suoi data center "compute campus". Il termine è apparso in un annuncio che lanciava il Grid Protectors Program, a partire da un sito nella contea di Effingham, in Georgia. In circa 900 parole, The Verge ha contato due usi di "data center" contro molti più di "compute campus". Axios aveva riportato lunedì che OpenAI prevedeva il cambio di nome dopo le elezioni di metà mandato. Holly Elmore di PauseAI US ha detto a The Verge: "Rinominarli 'compute campus' può ingannare chi ascolta una o due volte, ma non è il nome 'data center' a essere impopolare, sono i giganteschi progetti di costruzione inquinanti". Tom's Hardware ha trattato il cambio di nome anche il 2 novembre, notando le voci secondo cui OpenAI vede le elezioni presidenziali del 2028 diventare un tema AI.

Le mosse di OpenAI verso il governo sono proseguite il 3 novembre. CNBC ha riportato che l'azienda ha assunto l'ex segretario dell'Esercito statunitense Dan Driscoll per un ruolo nella sicurezza nazionale. The Decoder, citando il Wall Street Journal e l'annuncio di OpenAI, ha detto che il titolo è "Senior Counselor for National Security Modernization". Driscoll sovrintendeva a quasi un milione di soldati e a più di 265.000 dipendenti civili, e ha presentato le dimissioni alla fine di agosto del 2026.

La scarsità di componenti arriva al desktop

Intanto il lato hardware della costruzione AI emerge da un insieme di dati improbabile. Il 3 novembre Tom's Hardware ha riportato che l'indagine Steam di ottobre di Valve mostra che la quota di sistemi con 32 GB di RAM è calata del 5,16 percento. Era accaduto dopo che i 32 GB erano stati la configurazione più diffusa appena un mese prima. È diminuita di quasi il 5 percento anche la quota di giocatori con 1 TB o più di spazio di archiviazione totale, mentre i sistemi da 8 GB e 16 GB sono cresciuti. Tom's Hardware collega questo spostamento alla scarsità di componenti spinta dall'AI, con la RAM come segmento più colpito.

È il contesto in cui vanno letti i rilasci open source. Scrivere software costa sempre meno e pubblicarlo è sempre più facile. Le macchine su cui gira costano di più e sono più contese. Una libreria che ripristina un percorso di migrazione conta proprio perché l'alternativa, restare fermi, ora costa di più. Il tetto di 4.000 caratteri che alcuni strumenti interni imponevano agli script di migrazione è sparito insieme al kit.