In Breve
- Perché non usare il modello più potente per ogni incarico?
- L'uso intensivo di token e agenti può far lievitare rapidamente i costi, rendendo necessaria la scelta di modelli e acceleratori più adatti ai carichi di lavoro.
- Quali sono i vantaggi di modelli più piccoli?
- Modelli più piccoli sono spesso sufficienti e più economici per compiti di classificazione e routing.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza dell'AI?
- L'hardware deve essere scelto in base alle esigenze di latenza e throughput per ottimizzare le prestazioni e i costi.
Nel panorama attuale dell’Intelligenza Artificiale (AI), le aziende che si muovono dall’avvio di progetti alla produzione devono adottare un approccio strategico nella scelta dei modelli e degli acceleratori. Non è più sufficiente optare per la soluzione più potente disponibile; è essenziale abbinare il modello giusto al carico di lavoro specifico.
Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, la dinamica dei costi cambia drasticamente. L’uso intensivo di token e agenti multipli può far lievitare rapidamente le spese. Pertanto, l’efficienza si ottiene selezionando per ciascun workload il modello e l’acceleratore più adatti, piuttosto che il più grande.
Diversi tipi 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.
I modelli più piccoli sono spesso sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. I 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 influisce sull’efficienza. 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 su una diversità di silicio permette di allineare le combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche.
Oltre alle GPU largamente diffuse, esistono soluzioni offerte da altri fornitori che possono risultare più efficienti in certi 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.
La fatturazione nell’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 ragionamento semplice, esaurendo rapidamente i 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, assicurare che l’ambiente di deployment rispetti requisiti di sicurezza e sovranità, e 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.
