In Breve
- Perché non usare sempre i modelli AI più potenti?
- I modelli più potenti possono aumentare i costi senza garantire un valore aggiunto, rendendo necessario un approccio più strategico.
- Quali fattori considerare nella scelta del modello AI?
- È importante considerare il tipo di carico di lavoro, le esigenze di latenza e i requisiti di sicurezza e sovranità.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza delle applicazioni AI?
- La scelta dell'hardware deve essere allineata alle esigenze specifiche delle applicazioni, ottimizzando reattività e throughput.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale che le organizzazioni non si limitino a scegliere i modelli e l’hardware più potenti per ogni progetto. La gestione dei costi diventa sempre più critica, specialmente quando le applicazioni vengono eseguite migliaia di volte al giorno. L’uso intensivo di token e agenti multipli può rapidamente far lievitare le spese, rendendo necessario un approccio più strategico.
Per raggiungere l’efficienza, è importante selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per la soluzione più grande. Le diverse classi di task richiedono priorità differenti: le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, devono privilegiare il tempo di risposta e l’esperienza utente, mentre elaborazioni più ampie e accurate, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori.
Inoltre, le applicazioni governative o quelle che trattano dati sensibili devono prestare particolare attenzione alla sovranità, al controllo e alla residenza dei dati. I modelli più piccoli sono spesso sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing, mentre modelli di dimensioni medie possono supportare buona parte del ragionamento quotidiano. I modelli più grandi, invece, dovrebbero essere riservati a situazioni che giustificano costi e capacità superiori, come ragionamenti complessi o decisioni ad alto rischio.
Anche la scelta dell’hardware gioca un ruolo cruciale nell’efficienza delle applicazioni. 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. Costruire una strategia basata su una varietà di silicio consente di allineare le combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche delle applicazioni.
Oltre alle GPU tradizionali, esistono soluzioni offerte da altri fornitori 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, utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.
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 molti più token rispetto a chat o ragionamento semplice, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
La raccomandazione operativa è quindi di partire sempre dal task specifico, 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, favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
