In Breve
- Qual è l'importanza di scegliere il modello giusto per l'AI?
- Scegliere il modello giusto è cruciale per ottimizzare costi e performance, evitando spese eccessive.
- Come influisce l'hardware sulla performance delle applicazioni AI?
- L'hardware adeguato può migliorare l'efficienza, con acceleratori ottimizzati per specifici carichi di lavoro.
- Quali sono i vantaggi di modelli più piccoli?
- Modelli più piccoli possono essere sufficienti per compiti semplici e più economici, riducendo i costi operativi.
Con l’espansione dei progetti di intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, emerge una questione cruciale: quale modello e hardware scegliere per massimizzare l’efficienza e contenere i costi? È fondamentale che le imprese non ricorrano automaticamente ai modelli più potenti per ogni applicazione, poiché la dinamica dei costi può cambiare drasticamente a seconda dell’uso e della frequenza delle applicazioni.
Quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno, l’uso intensivo di token e di agenti multipli può far lievitare rapidamente le spese. Per questo motivo, l’ottimizzazione dei costi si ottiene selezionando il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per la soluzione più potente.
Le 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 pongono un forte accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.
In questo contesto, è importante considerare che modelli più piccoli possono essere sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. 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.
Anche la scelta dell’hardware gioca un ruolo cruciale nell’efficienza delle applicazioni. Per esempio, 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 integri una varietà di silicio consente di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche delle applicazioni.
Oltre alle GPU tradizionali, esistono soluzioni offerte da altri fornitori che possono risultare più efficienti in determinati casi. Un esempio è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, capace 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 maggiore valore. Ad esempio, agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a chat o ragionamento semplice, esaurendo i budget in tempi rapidi.
La raccomandazione operativa per le aziende è di 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 valutare l’efficacia delle scelte fatte.
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.