Ottimizzare l’uso dei modelli AI: una strategia per le imprese
In Breve
- Perché le imprese non dovrebbero sempre scegliere i modelli AI più potenti?
- Perché l'uso intensivo di token e agenti può far lievitare rapidamente i costi.
- Quali sono i principali fattori da considerare nella scelta dei modelli AI?
- I fattori includono il tipo di task, la latenza richiesta e i costi associati.
- Come può l'hardware influenzare l'efficienza delle applicazioni AI?
- L'hardware deve essere ottimizzato per le specifiche esigenze di latenza e throughput.
Nel panorama attuale dell’intelligenza artificiale, le imprese che transitano dall’avvio di progetti AI alla loro produzione devono affrontare una sfida cruciale: la scelta del modello e dell’hardware più adatti per ogni incarico. Spesso, si tende a optare per le soluzioni più potenti disponibili, ma questa strategia può rivelarsi costosa e inefficace, specialmente quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno.
La dinamica dei costi cambia drasticamente con l’uso intensivo di token e agenti multipli, che possono far lievitare rapidamente la spesa. Pertanto, l’efficienza si ottiene selezionando per ciascun workload il modello e l’acceleratore più adatti, piuttosto che il più grande o potente.
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 un forte accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.
In questo contesto, è importante considerare che modelli più piccoli possono spesso risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie possono supportare 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 anch’essa un ruolo fondamentale nell’efficienza. Applicazioni a bassa latenza richiedono acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre carichi ad alto volume possono beneficiare di soluzioni orientate al throughput e al costo. Costruire una strategia su una diversità di silicio permette di allineare 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 determinati casi. Un esempio è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, in grado di elaborare circa 3.000 token al secondo, utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.
È fondamentale comprendere che la fatturazione 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 talvolta il budget in tempi rapidi.
La raccomandazione operativa è quindi di partire sempre dal task, scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, e assicurare che l’ambiente di deployment rispetti requisiti di sicurezza e sovranità. Misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti è altrettanto cruciale. 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.
