In Breve
- Perché le aziende dovrebbero evitare di usare i modelli AI più potenti per ogni incarico?
- Perché i costi possono lievitare rapidamente e non sempre è necessaria la massima potenza.
- Quali sono i fattori da considerare nella scelta di un modello AI?
- È importante considerare il tipo di task, i requisiti di latenza e i costi.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza delle applicazioni AI?
- L'hardware deve essere ottimizzato per le specifiche esigenze di reattività o throughput.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nel mondo imprenditoriale, le aziende si trovano di fronte a una sfida cruciale: come ottimizzare l’uso dei modelli AI senza incorrere in spese eccessive. Spesso, la tentazione è quella di utilizzare i modelli e l’hardware più potenti disponibili per ogni incarico, ma questa strategia può rivelarsi costosa e inefficace.
Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, i costi possono lievitare rapidamente, specialmente se si fa un uso intensivo di token e agenti multipli. Per affrontare questa problematica, è fondamentale selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per la soluzione più grande e potente.
Diverse classi di task richiedono priorità differenti. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, devono privilegiare tempi di risposta rapidi e un’ottima esperienza utente. Al contrario, 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 concentrarsi su sovranità, controllo e residenza dei dati.
In questo contesto, i modelli più piccoli possono spesso risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. I modelli di dimensioni medie possono supportare buona parte del 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.
Un altro aspetto cruciale è la scelta dell’hardware. 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 preveda una diversità di silicio consente di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche del business.
Esistono soluzioni alternative, oltre alle GPU tradizionali, che possono risultare più efficienti in alcuni casi. Ad esempio, l’esecuzione di modelli come gpt-oss-120b su piattaforme come Cerebras può raggiungere circa 3.000 token al secondo, rendendole ideali 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, un aumento del consumo non corrisponde automaticamente a un maggiore valore. Ad esempio, 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 per le aziende è quindi di partire sempre dal task specifico, scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, e garantire che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità. Misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti è fondamentale per valutare l’efficacia delle implementazioni.
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.
