In Breve
- Perché non usare sempre i modelli AI più potenti?
- L'uso di modelli AI più potenti può far lievitare rapidamente i costi senza garantire un valore aggiunto.
- Quali sono le priorità per le applicazioni AI?
- Le priorità variano: bassa latenza per assistenti, tolleranza alla latenza per sintesi documenti, e sovranità per dati sensibili.
- Come scegliere l'hardware per le applicazioni AI?
- È fondamentale mappare l'hardware alle esigenze specifiche di performance e costo per ogni carico di lavoro.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale che queste evitino di utilizzare automaticamente i modelli e l’hardware più potenti per ogni tipo di incarico. La scelta del giusto modello e acceleratore può fare la differenza in termini di costi e prestazioni, specialmente quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno.
In un contesto in cui i costi possono lievitare rapidamente a causa dell’uso intensivo di token e agenti multipli, l’efficienza diventa cruciale. Le aziende devono selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per la soluzione più grande e costosa.
Le applicazioni AI possono essere suddivise in diverse categorie, ognuna con priorità specifiche. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, necessitano di un tempo di risposta rapido e di 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.
Per compiti di classificazione, estrazione e routing, modelli più piccoli si rivelano spesso sufficienti e più economici. I modelli di dimensioni medie, invece, supportano gran 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 notevolmente sull’efficienza delle applicazioni AI. 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 basata su una diversità di silicio permette di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche dell’azienda.
Oltre alle GPU comunemente utilizzate, esistono soluzioni di altri fornitori che possono risultare più efficienti in determinate circostanze. Un esempio è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, che può gestire circa 3.000 token al secondo, ideale per scenari con requisiti di rapidità stringenti.
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 maggior valore. Ad esempio, agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a semplici chat o ragionamenti, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
Per un’implementazione AI efficace, le aziende dovrebbero 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. Misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti è fondamentale per valutare l’efficacia delle scelte fatte.
Questo approccio, sebbene meno spettacolare, si rivela più pragmatico e favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
