In Breve
- Perché non utilizzare sempre i modelli AI più potenti?
- Utilizzare modelli AI più potenti per ogni incarico può risultare costoso e inefficace, specialmente per applicazioni eseguite frequentemente.
- Qual è l'importanza della scelta dell'hardware per l'AI?
- La scelta dell'hardware influisce notevolmente sull'efficienza operativa, con acceleratori specifici necessari per carichi di lavoro diversi.
- Come si può garantire un'implementazione AI sostenibile?
- È fondamentale scegliere il modello giusto per il task, mappare l'acceleratore alle esigenze e misurare i risultati rispetto ai costi.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale che le organizzazioni non si lascino guidare dalla tentazione di utilizzare sempre i modelli e l’hardware più potenti per ogni incarico. Questa strategia può rivelarsi costosa e inefficace, specialmente quando un’applicazione è eseguita migliaia di volte al giorno. L’uso intensivo di token e di agenti multipli può rapidamente far lievitare i costi operativi.
Per ottenere efficienza, è essenziale selezionare il modello e l’acceleratore più adatti a ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per le soluzioni più grandi e costose. 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, per applicazioni governative o che trattano dati sensibili, è fondamentale considerare la sovranità, il controllo e la residenza dei dati. Modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing, mentre modelli di dimensioni medie possono supportare la maggior parte delle esigenze di ragionamento quotidiano. I modelli più grandi 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 operativa. 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. Creare una strategia che preveda una diversità di silicio consente di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche dell’azienda.
Oltre alle tradizionali GPU, esistono soluzioni offerte da altri fornitori che possono risultare più efficienti in determinati casi. Un esempio è l’esecuzione del modello gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, che può gestire circa 3.000 token al secondo, rendendola ideale 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 maggiore valore. Ad esempio, agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a chat o ragionamenti semplici, esaurendo rapidamente il budget.
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, e garantire che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità. Misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti è altrettanto cruciale. Questo approccio, meno spettacolare ma più pragmatico, favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
