In Breve
- Perché non usare sempre i modelli più potenti per l'AI?
- Utilizzare modelli più potenti può portare a costi elevati e inefficienze; è meglio scegliere modelli adeguati ai task specifici.
- Quali sono le priorità per le applicazioni AI?
- Le priorità variano: applicazioni a bassa latenza richiedono rapidità, mentre altre possono tollerare latenze maggiori.
- Come influisce la scelta dell'hardware sull'efficienza delle applicazioni AI?
- L'hardware deve essere ottimizzato per il tipo di carico di lavoro, con acceleratori adeguati per la reattività o il throughput.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nel mondo degli affari, le aziende si trovano di fronte a una sfida cruciale: come ottimizzare l’uso di modelli e hardware per i loro carichi di lavoro AI. È fondamentale evitare la tentazione di utilizzare sempre i modelli più potenti, poiché questo approccio può portare a costi elevati e inefficienze.
Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, i costi possono aumentare rapidamente, specialmente con l’uso intensivo di token e agenti multipli. Pertanto, la chiave per un’implementazione efficace è selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per la soluzione più grande e costosa.
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 essere sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. I modelli di dimensioni medie, invece, supportano buona parte del reasoning 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.
La scelta dell’hardware gioca un ruolo cruciale nell’efficienza delle applicazioni AI. Le applicazioni a bassa latenza richiedono acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre i carichi ad alto volume possono trarre vantaggio da 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. Oltre alle GPU, 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 in 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 valore maggiore. Gli agenti agentici e i flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a chat o ragionamento semplice, esaurendo rapidamente il budget disponibile.
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. Infine, è fondamentale misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti. 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.
