In Breve
- Perché non usare il modello AI più potente per ogni incarico?
- Utilizzare il modello più potente può comportare costi elevati e inefficienza; è meglio scegliere modelli adatti a ciascun carico di lavoro.
- Quali sono le priorità per le diverse classi di task?
- Le applicazioni a bassa latenza privilegiano tempo di risposta, mentre quelle di sintesi possono tollerare latenze maggiori.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza dei modelli AI?
- L'hardware deve essere scelto in base alle esigenze di reattività o throughput, per massimizzare l'efficienza dei carichi di lavoro.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale comprendere che non esiste un’unica soluzione per tutti i carichi di lavoro. Molte imprese, nel passare dall’avvio di progetti AI alla loro implementazione su larga scala, tendono a scegliere i modelli e l’hardware più potenti disponibili. Tuttavia, questa strategia può rivelarsi costosa e inefficiente.
Quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno, i costi possono lievitare rapidamente. L’uso intensivo di token e agenti multipli può far aumentare le spese in modo esponenziale. Pertanto, l’efficienza si ottiene selezionando il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun workload, piuttosto che optare per il più grande e potente.
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 governative o quelle che trattano dati sensibili pongono l’accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.
Modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie sono adatti per la maggior parte delle operazioni quotidiane di ragionamento, mentre 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 influisce notevolmente sull’efficienza. 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 integri una varietà di silicio consente di allineare le combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche.
Oltre alle GPU comuni, esistono soluzioni fornite da altri produttori che possono risultare più efficienti in determinati scenari. Un esempio è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, che raggiunge circa 3.000 token al secondo, risultando utile in contesti con requisiti di rapidità stringenti.
È importante notare che la fatturazione AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Aumenti di consumo non corrispondono automaticamente a un maggior valore: agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare un numero significativamente maggiore di token rispetto a chat o ragionamenti semplici, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
La raccomandazione operativa è quindi di partire sempre dal task specifico, scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore in base alle esigenze di performance e costo, e assicurarsi che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità. Infine, è fondamentale 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.
