In Breve
- Perché le imprese non dovrebbero usare sempre i modelli AI più potenti?
- Per evitare costi elevati e inefficienze, è meglio scegliere il modello giusto per ogni task.
- Quali sono i fattori chiave da considerare nella scelta dei modelli AI?
- Le priorità dei task, i requisiti di latenza e la gestione dei dati sensibili.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza delle applicazioni AI?
- L'hardware deve essere ottimizzato per il tipo di applicazione, bilanciando reattività e costo.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle imprese, è fondamentale che le aziende non si lascino guidare dalla tentazione di utilizzare sempre i modelli e l’hardware più potenti per ogni incarico. La scelta del modello giusto può fare la differenza in termini di costi e prestazioni, specialmente quando le applicazioni vengono eseguite migliaia di volte al giorno.
Quando si parla di AI, l’efficienza è la chiave. Le aziende devono selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per la soluzione più grande e costosa. Le diverse classi di task richiedono priorità differenti: 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 ampie e accurate, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori.
Inoltre, le applicazioni che trattano dati sensibili, come quelle governative, pongono un’enfasi particolare su sovranità, controllo e residenza dei dati. In questo contesto, modelli più piccoli possono rivelarsi sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie possono supportare la maggior parte delle operazioni quotidiane, 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 cruciale nell’efficienza delle applicazioni AI. 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 che integri una varietà di silicio consente di allineare le combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche delle aziende. Oltre alle GPU comuni, 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 elaborare circa 3.000 token al secondo, utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.
È importante notare che la fatturazione AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Pertanto, aumenti di consumo non corrispondono automaticamente a un maggior valore. Agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a interazioni semplici, esaurendo rapidamente i budget. La raccomandazione operativa è quindi quella di partire sempre dal task, scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, e assicurarsi che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità.
Misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti è fondamentale per garantire che le implementazioni AI siano resilienti e sostenibili su scala produttiva. Questo approccio, meno spettacolare ma più pragmatico, favorisce decisioni informate e strategie di lungo termine, evitando di cadere nella trappola di scelte standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
