AI locale nel 2026: perché sto usando Gemma 4 con Ollama invece del cloud 🤖💻

Negli ultimi mesi ho iniziato a sperimentare con sempre maggiore convinzione una strada che, secondo me, diventerà sempre più importante: usare l’AI in locale, direttamente sulla propria macchina, senza dipendere in modo totale dai servizi cloud.

Il punto non è “fare i puristi” o rifiutare gli strumenti online. Al contrario: molti servizi cloud restano eccellenti. Però oggi esistono scenari in cui una soluzione locale ben costruita può essere estremamente interessante, soprattutto per chi sviluppa, testa, prototipa e vuole mantenere più controllo su costi, privacy, sicurezza e flusso di lavoro. Ed è proprio qui che entra in gioco il mio stack attuale: Ollama + Gemma 4 + VS Code in ambiente locale.

Perché sto guardando sempre più all’AI locale 🌍

Ci sono almeno quattro motivi che mi hanno spinto in questa direzione.

Il primo è economico: negli ultimi tempi i costi di molti strumenti AI cloud, tra abbonamenti, limiti d’uso e consumo di token, sono aumentati in modo sensibile. Soluzioni come GitHub Copilot restano validissime, ma per un utilizzo intenso, sperimentale o iterativo possono diventare meno convenienti rispetto a una macchina performante già disponibile in locale.

Il secondo è la privacy. Quando lavori su codice proprietario, appunti tecnici, automazioni interne, file di progetto o documentazione sensibile, avere il modello che gira direttamente in casa propria cambia completamente il livello di controllo percepito. Non significa automaticamente “sicurezza perfetta”, ma significa certamente poter costruire un perimetro molto più governabile.

Il terzo motivo è la sicurezza operativa. Esporre capacità agentiche a un modello remoto su dati, file e strumenti locali introduce sempre una superficie di rischio che va valutata con attenzione. In un ambiente locale, se ben segmentato e configurato, si può sperimentare con maggiore consapevolezza e con limiti molto più precisi.

Il quarto è persino ambientale. Anche questo punto viene spesso trascurato, ma ha senso interrogarsi su quando sia davvero necessario inviare continuamente richieste al cloud e quando invece possa essere più ragionevole sfruttare una macchina potente già accesa, soprattutto per prototipi, test e sviluppo iterativo.

Lo stack che sto usando per i test ⚙️

La configurazione che sto testando in questo periodo è piuttosto semplice nella sua logica, ma molto potente nelle possibilità:

• Host Windows come macchina principale su cui gira Ollama;
• Gemma 4 come modello locale per coding e ragionamento;
• VM Lubuntu come ambiente separato di sviluppo;
• VS Code nella VM come editor centrale;
• API di Ollama esposte in rete per consentire alla VM di interrogare il modello in esecuzione sull’host;
• estensioni come Continue e Roo Code per chat, completamento, editing contestuale e funzioni agentiche.

Questo approccio mi piace molto perché separa in modo pulito i ruoli: la macchina host si occupa dell’inferenza AI, mentre la VM resta uno spazio controllato, leggero e dedicato allo sviluppo. È una divisione molto pratica, soprattutto se vuoi evitare di “sporcare” l’host con troppi strumenti o vuoi riprodurre facilmente ambienti di test.

Perché Gemma 4 è interessante proprio adesso ✨

Google ha presentato Gemma 4 come una famiglia di modelli ottimizzati per scenari moderni, con un’attenzione particolare a reasoning, coding e workflow agentici. L’aspetto che trovo più interessante è che non si tratta semplicemente di “un altro modello”, ma di una proposta pensata esplicitamente per rendere più credibile l’idea di una AI locale davvero utilizzabile da sviluppatori, ricercatori e power user.

In particolare, Google sottolinea che questi modelli sono ottimizzati per consumer GPU, trasformando workstation performanti in veri e propri piccoli server AI locali. Questo è il punto chiave: l’AI locale smette di essere solo un esercizio da appassionati e inizia a diventare un’opzione concreta per chi ha hardware adeguato e vuole costruire un flusso di lavoro serio.

Per chi lavora su coding assistito, revisione di file, generazione di snippet, refactoring guidato e automazioni locali, questa direzione è molto più importante di quanto sembri a prima vista.

Ollama come strato operativo: semplice, pratico, efficace 🧩

Uno dei motivi per cui sto trovando questo stack così convincente è la semplicità di Ollama. Invece di dover assemblare manualmente un’infrastruttura più complessa, Ollama rende molto lineare il download, l’esecuzione e l’esposizione dei modelli, offrendo anche un’interfaccia API estremamente comoda da integrare.

Dal punto di vista pratico, questo significa che il modello può essere eseguito sulla macchina host e reso disponibile alla VM o ad altri strumenti in rete locale. È proprio questo il passaggio che apre la porta a integrazioni più intelligenti: non si parla più solo di “fare chat con un modello”, ma di usarli come componenti attivi di un ambiente di sviluppo.

Con una configurazione adeguata, Ollama può ascoltare su interfacce di rete e permettere a client remoti controllati di utilizzare il modello tramite endpoint compatibili. Questo rende possibile distribuire il carico logico: un nodo fa inferenza, l’altro sviluppa e orchestra.

VM Lubuntu + VS Code: separazione intelligente dell’ambiente 🐧

Un altro aspetto che mi sta convincendo molto è l’uso di una VM Lubuntu per lo sviluppo. Non è solo una questione di preferenze personali: è una scelta architetturale che aiuta a isolare meglio il contesto di lavoro.

Avere VS Code dentro una macchina virtuale permette di testare estensioni, agenti, configurazioni e permessi in modo più ordinato. Inoltre, rende più semplice creare un ambiente riproducibile, esportabile o sacrificabile senza impattare direttamente il sistema host. In pratica, è un piccolo laboratorio controllato che dialoga con il cervello AI in esecuzione altrove.

Questa divisione è particolarmente utile quando inizi a introdurre funzioni agentiche, editing automatico di file, accesso al terminale o workflow più autonomi. In questi casi, avere un confine netto tra “motore AI” e “ambiente operativo di test” è una scelta molto sensata.

Continue e Roo Code: quando l’AI locale smette di essere solo una chat 🧠

La vera svolta arriva quando colleghi Ollama e Gemma 4 a estensioni come Continue e Roo Code dentro VS Code. A quel punto il modello non è più solo qualcosa con cui conversare e di autocompletamento del codice, ma diventa un componente che legge il contesto del progetto, propone modifiche, lavora sui file, ragiona sul codice e supporta task progressivamente più agentici.

Continue è molto utile per chat contestuali, editing sul codice, configurazione di modelli locali e utilizzo diretto del contesto di progetto. La possibilità di configurare un’istanza Ollama remota tramite apiBase rende perfetto il collegamento tra VM e host.

Roo Code, invece, è particolarmente interessante perché porta l’esperienza verso un livello più operativo: provider configurabile su Ollama, possibilità di usare modelli locali, gestione del contesto e supporto a task di coding che beneficiano di finestre di contesto più ampie. La documentazione Ollama per Roo Code raccomanda contesti almeno da 32K per coding task, segnale chiaro del fatto che questi workflow stanno diventando sempre più strutturati.

Quando tutto questo funziona bene, ci si rende conto che un setup locale non è più solo una curiosità: può davvero diventare un’alternativa credibile per molti scenari di sviluppo quotidiano.

Le ragioni pratiche per cui questa strada ha senso nel 2026 📉🔐

Secondo me, oggi questa impostazione ha senso per motivi molto concreti:

• riduzione dei costi ricorrenti, soprattutto per chi testa tanto e prototipa spesso;
• maggiore controllo sui dati, sul codice e sulla documentazione locale;
• più libertà sperimentale, perché non sei vincolato ai limiti di policy o alle soglie di utilizzo del cloud;
• possibilità di costruire pipeline personalizzate che in cloud sarebbero più costose, più rigide o semplicemente non fattibili;
• maggiore coerenza architetturale per chi ama ambienti self-hosted e controllati.

Questo non significa che il cloud sia “superato”. Significa piuttosto che il local-first AI workflow sta diventando una terza via molto seria, soprattutto per chi possiede hardware adeguato e vuole mettere davvero mano alla propria infrastruttura di sviluppo.

Ma serve una macchina seria 🚨

Va detto chiaramente: questa strada non è magica e non è universale. Per lavorare bene con modelli locali, specialmente se vuoi fluidità e task più complessi, serve una macchina necessariamente performante. CPU, RAM, storage veloce e, idealmente, una buona GPU fanno un’enorme differenza.

Google stessa, nel presentare Gemma 4, parla esplicitamente di ottimizzazione per workstation e GPU consumer. Questo rende il progetto più accessibile, ma non elimina il fatto che l’esperienza utente dipenderà molto dall’hardware reale a disposizione.

Se l’obiettivo è sostituire o affiancare strumenti cloud di coding assistito, bisogna essere realistici: senza una macchina adeguata, si rischia di ottenere un’esperienza troppo lenta o troppo limitata per essere davvero produttiva.

Le attenzioni da non trascurare 🛡️

Un setup del genere è affascinante, ma richiede anche attenzione. Esporre Ollama in rete locale, ad esempio, è molto utile, ma va fatto con criterio: interfacce corrette, firewall, segmentazione di rete, controllo degli accessi e consapevolezza del fatto che gli strumenti agentici possono avere permessi importanti se mal configurati.

Inoltre, anche se il modello gira in locale, non bisogna cadere nell’errore di pensare che tutto sia automaticamente sicuro. Un ambiente locale è più controllabile, non intrinsecamente perfetto. La sicurezza dipende sempre da come si progettano rete, permessi, isolamento e superficie di attacco.

Perché questa soluzione mi entusiasma davvero 🚀

Quello che trovo più entusiasmante in questo stack non è solo il risparmio economico o il gusto del self-hosting. È il fatto che rende possibile un modo diverso di pensare l’AI: meno “servizio remoto da consumare” e più infrastruttura personale da progettare.

Con Ollama, Gemma 4, una VM Linux e strumenti come Continue e Roo Code, l’AI smette di essere un plugin esterno e inizia a diventare una componente viva del proprio laboratorio di sviluppo. Questo, per chi ama sperimentare, integrare, controllare e costruire, è estremamente stimolante.

Quindi, in sostanza… 🎯

Nel 2026 usare l’AI in locale non è più soltanto una curiosità da smanettoni. Con modelli come Gemma 4, strumenti come Ollama e integrazioni sempre più mature dentro VS Code, è diventata una scelta tecnica concreta per chi vuole più controllo, più privacy, meno costi ricorrenti e maggiore libertà di sperimentazione.

La vera differenza, come sempre, la fanno competenze, architettura e hardware. Ma se questi tre elementi ci sono, allora questa strada non è solo percorribile: è una delle più interessanti da esplorare oggi per costruire un workflow AI davvero personale, potente e sostenibile.