In Breve
- Perché non utilizzare sempre il modello più potente per l'AI?
- Utilizzare il modello più potente può aumentare i costi senza garantire un valore aggiunto, poiché non tutti i compiti richiedono la massima capacità.
- Quali sono le priorità per diverse applicazioni AI?
- Le priorità variano: applicazioni a bassa latenza richiedono rapidità, mentre altre possono tollerare latenze maggiori.
- Come scegliere l'hardware giusto per l'AI?
- È importante mappare l'hardware alle esigenze specifiche, considerando sia la reattività che il throughput.
Nel contesto attuale, le imprese che stanno implementando progetti di intelligenza artificiale (AI) devono affrontare una sfida cruciale: la scelta dei modelli e degli acceleratori più appropriati per i loro carichi di lavoro. Spesso, la tentazione è quella di optare per le soluzioni più potenti disponibili, ma questa strategia può rivelarsi inefficace e costosa.
Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, i costi possono aumentare rapidamente, specialmente se si utilizzano modelli e risorse hardware non ottimizzati. Per garantire un’efficienza operativa, è fondamentale selezionare modelli e acceleratori specifici per ciascun tipo di workload, piuttosto che affidarsi a quelli più grandi e costosi.
Le applicazioni AI possono essere suddivise in diverse categorie, ognuna con le proprie priorità. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti virtuali per il servizio clienti, richiedono tempi di risposta rapidi e un’esperienza utente fluida. Al contrario, le elaborazioni più complesse, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori. Inoltre, le applicazioni governative o quelle che gestiscono dati sensibili devono dare priorità alla sovranità e al controllo dei dati.
In questo contesto, i modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie possono affrontare la maggior parte delle esigenze di ragionamento 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 cruciale nell’efficienza delle applicazioni AI. Le applicazioni a bassa latenza richiedono acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre i carichi di lavoro ad alto volume possono beneficiare di soluzioni orientate al throughput e al costo. È importante costruire una strategia che preveda una diversità di silicio, allineando combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche. Oltre alle GPU comuni, ci sono soluzioni alternative che possono risultare più efficienti in determinati scenari. Ad esempio, l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras consente di elaborare circa 3.000 token al secondo, rendendola ideale per applicazioni che richiedono rapidità.
Un altro aspetto da considerare è il modello di fatturazione dell’AI, che si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Pertanto, un aumento del consumo non implica automaticamente un maggior valore. Ad esempio, agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare un numero significativamente maggiore di token rispetto a interazioni più semplici, come chat o ragionamenti di base, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
La raccomandazione operativa per le imprese è di partire sempre dal task specifico. È essenziale scegliere un modello adeguato, mappare l’acceleratore in base alle esigenze di performance e costo, garantire che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità, e misurare i risultati in relazione ai costi sostenuti. Questo approccio, sebbene meno spettacolare, è più pragmatico e favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
