In Breve
- Perché non utilizzare sempre i modelli AI più potenti?
- Utilizzare modelli AI più potenti per ogni incarico può far lievitare i costi e non sempre garantisce un valore maggiore.
- Qual è l'importanza della scelta dell'hardware nell'AI?
- La scelta dell'hardware influisce sull'efficienza e deve essere allineata alle esigenze specifiche di latenza e throughput.
- Qual è l'approccio consigliato per le imprese che implementano l'AI?
- Partire dal task specifico, scegliere un modello adeguato e mappare l'acceleratore alle esigenze di performance e costo.
Nel panorama attuale dell’intelligenza artificiale (AI), le aziende che si apprestano a passare dalla fase di avvio dei progetti alla produzione devono adottare un approccio strategico nella scelta dei modelli e dell’hardware. Non è più sufficiente optare automaticamente per le soluzioni più potenti; la chiave per il successo risiede nell’abbinare i modelli e gli acceleratori più adatti ai carichi di lavoro specifici.
Quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno, la dinamica dei costi può rapidamente cambiare. L’uso intensivo di token e di agenti multipli può far lievitare le spese, rendendo cruciale l’efficienza. Per questo motivo, è fondamentale selezionare il modello giusto per ciascun workload, piuttosto che limitarsi a scegliere il più grande o il più potente.
Le diverse classi di task richiedono priorità distinte. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, devono privilegiare il tempo di risposta e l’esperienza utente. Al contrario, elaborazioni più complesse, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori. Inoltre, le applicazioni governative o quelle che trattano dati sensibili pongono l’accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.
In questo contesto, i modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. I modelli di dimensioni medie, invece, supportano buona parte del reasoning quotidiano, mentre i modelli più grandi dovrebbero essere riservati a situazioni che giustificano costi e capacità superiori, come ragionamenti complessi o decisioni ad alto rischio.
La scelta dell’hardware gioca un ruolo altrettanto importante nell’ottimizzazione dell’efficienza. Le applicazioni a bassa latenza richiedono acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre i carichi ad alto volume possono beneficiare di soluzioni orientate al throughput e al costo. Adottare una strategia che preveda una diversità di silicio consente di allineare le combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche. Oltre alle GPU tradizionali, esistono soluzioni alternative che possono risultare più efficienti in determinati casi. Un esempio è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, capace di gestire circa 3.000 token al secondo, particolarmente utile in scenari con requisiti di rapidità stringenti.
È importante notare che la fatturazione nell’ambito dell’AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Pertanto, un aumento del consumo non corrisponde automaticamente a un maggior valore. Agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare un numero significativamente maggiore di token rispetto a chat o ragionamenti semplici, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
La raccomandazione operativa per le imprese è quindi quella di partire sempre dal task specifico. È essenziale scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, garantire che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità, e misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti. Questo approccio, sebbene meno spettacolare, si rivela più pragmatico e favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
