Ottimizzare l’uso dei modelli AI: un approccio strategico per le imprese
Scopri come le imprese possono migliorare l'efficienza dei progetti AI selezionando modelli e acceleratori adeguati ai carichi di lavoro.
In Breve
- Perché le imprese non dovrebbero sempre utilizzare i modelli AI più potenti?
- L'uso di modelli più potenti può aumentare i costi senza garantire un valore aggiunto, poiché non tutti i task richiedono la massima capacità.
- Qual è l'importanza della scelta dell'hardware nell'implementazione AI?
- La scelta dell'hardware influisce sull'efficienza e sulla reattività delle applicazioni, con soluzioni diverse per carichi di lavoro differenti.
- Come possono le imprese ottimizzare i costi dei progetti AI?
- Le imprese possono ottimizzare i costi selezionando modelli e acceleratori adeguati ai task specifici e misurando i risultati rispetto ai costi sostenuti.
Con l’aumento della diffusione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle imprese, emerge la necessità di un approccio strategico nell’implementazione dei modelli e degli acceleratori. Le aziende che passano dall’avvio di progetti AI alla produzione devono evitare di adottare automaticamente il modello o l’hardware più potente per ogni incarico. Infatti, la dinamica dei costi cambia drasticamente quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno, e l’uso intensivo di token e di agenti multipli può far lievitare rapidamente la spesa.
In questo contesto, l’efficienza si ottiene selezionando per ciascun carico di lavoro il modello e l’acceleratore più adatti, non necessariamente il più grande. Diverse classi di task richiedono priorità differenti: ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, privilegiano 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, applicazioni governative o che trattano dati sensibili pongono l’accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.
Modelli più piccoli sono spesso sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. I modelli di dimensioni medie supportano 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 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 certi casi. Un esempio citato è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, che raggiunge circa 3.000 token al secondo, utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.
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, talvolta esaurendo 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, 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.