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Il codice generato dall’intelligenza artificiale sta riempiendo i server di GitHub a una velocità tale da costringere la piattaforma a potenziare in modo massiccio la propria infrastruttura. Nel corso di quest’anno il più grande archivio di codice al mondo ha aggiunto 4 milioni di core CPU, 160 petabyte di spazio di archiviazione e 50 Tb/s di capacità di rete solo per stare al passo con questa ondata. Che buona parte della programmazione oggi passi dalle mani di un’AI era già un’impressione piuttosto diffusa, alimentata dai racconti di tanti sviluppatori. Adesso però ci sono cifre precise a sostenerla, e sono cifre difficili da ignorare.
Una crescita che non segue più una linea retta
Il report tecnico diffuso dalla società descrive un’impennata enorme dell’attività sui repository rispetto all’anno precedente. I commit, cioè le operazioni con cui si aggiunge o si rimuove codice, sono cresciuti di sei volte. Le pull request unite al progetto principale, quelle che di fatto chiudono lo sviluppo di una funzione o la correzione di un bug, sono invece quadruplicate.
Già così i moltiplicatori fanno una certa impressione, ma a colpire davvero è la forma della curva, che ha un andamento esponenziale. Ad aprile si contavano 1,4 miliardi di commit al mese. Ad agosto il dato era salito a 2,9 miliardi e a settembre ha toccato quota 7,4 miliardi. Negli ultimi dodici mesi GitHub ha registrato 17,9 miliardi di push di codice, un volume superiore a quello del 2024 e del 2025 messi insieme.
Gli agenti AI dietro l’impennata
Il motivo, come era prevedibile, ha un nome preciso. Secondo l’azienda a spingere questa crescita vertiginosa è l’AI agentica, vale a dire quei sistemi capaci di lavorare sul codice in modo autonomo. È proprio questa spinta ad aver reso necessario non soltanto un aggiornamento dell’infrastruttura tecnologica ma anche un ripensamento profondo del modo in cui è costruita. A settembre oltre il 40% delle pull request era avviato da un agente, contro il 17% registrato a marzo 2026. C’è poi un altro dato che rende bene l’idea della portata del fenomeno. I progetti che nascono con l’aiuto dell’intelligenza artificiale mostrano in genere un’attività otto volte superiore rispetto a quelli scritti interamente a mano.
Perché le pipeline CI/CD pesano così tanto
Tutto questo movimento si scarica in maniera sproporzionata sulle pipeline CI/CD, ovvero i processi automatici di integrazione e rilascio continuo. Nello sviluppo moderno ogni volta che qualcuno invia un commit o unisce una pull request in sospeso si mette in moto una lunga serie di azioni. Si controlla per esempio che nel codice non siano rimaste attività “da fare” dimenticate, si sistema la formattazione per renderla coerente attraverso il cosiddetto linting e si lanciano i test sul codice e sull’integrazione. Questi ultimi servono a verificare che le nuove righe non compromettano funzioni già presenti nell’applicazione e che dialoghino senza problemi con programmi, servizi e API collegati.
Ripetere tutti questi passaggi per ogni singolo commit o pull request ha fatto lievitare il fabbisogno di hardware della piattaforma, che oggi richiede quantità enormi di potenza di calcolo e di operazioni di input e output. L’aumento è stato talmente brusco da obbligare la società a riprogettare il proprio backend, nel tentativo di separare il più possibile l’archiviazione dalle risorse di elaborazione. Visto il ritmo con cui cresce la domanda, è probabile che GitHub debba mettere mano a nuovi potenziamenti molto prima del previsto.
Fonte: TecnoAndroid