In Breve
- Perché non usare sempre i modelli AI più potenti?
- Utilizzare modelli più potenti per ogni incarico può portare a costi eccessivi e inefficienza.
- Qual è l'importanza della scelta del modello AI?
- La scelta del modello giusto consente di ottimizzare le performance e ridurre i costi.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza delle applicazioni AI?
- L'hardware adeguato può migliorare la reattività e il throughput delle applicazioni AI.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale che le imprese non si limitino a scegliere i modelli o l’hardware più potenti per ogni progetto. L’approccio standardizzato, che privilegia la potenza massima, può rivelarsi inefficace e costoso, specialmente quando le applicazioni vengono eseguite migliaia di volte al giorno.
La chiave per un’implementazione AI efficiente è la selezione del modello e dell’acceleratore più adatti a ciascun carico di lavoro. Le diverse classi di task richiedono priorità diverse. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, devono garantire tempi di risposta rapidi e un’esperienza utente fluida. 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 pongono particolare enfasi sulla sovranità, sul controllo e sulla residenza dei dati. In questo contesto, modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing, mentre modelli di dimensioni medie possono supportare gran parte del 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. Per esempio, 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.
Una strategia che prevede una diversità di silicio consente di allineare le combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche. Oltre alle GPU, esistono soluzioni di altri fornitori che possono risultare più efficienti in determinati casi. Un esempio è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, in grado di gestire 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 chat o ragionamenti semplici, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
Per garantire un’implementazione AI sostenibile e resiliente, le aziende dovrebbero partire sempre dal task specifico, 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 essenziale per ottimizzare le operazioni.
Questo approccio, sebbene meno spettacolare, è più pragmatico e favorisce implementazioni AI produttive e scalabili, evitando decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.