In Breve
- Perché non usare sempre i modelli AI più potenti?
- I modelli più potenti possono risultare costosi e non sempre necessari per ogni task.
- Qual è l'importanza della scelta dell'hardware?
- La scelta dell'hardware influisce sull'efficienza e sui costi delle applicazioni AI.
- Come ottimizzare i costi nell'uso di AI?
- È fondamentale scegliere il modello giusto per ogni carico di lavoro e mappare l'acceleratore alle esigenze specifiche.
Le aziende che si avventurano nell’implementazione di progetti di intelligenza artificiale (AI) devono affrontare una sfida cruciale: come scegliere i modelli e l’hardware più adatti ai diversi carichi di lavoro. Spesso, la tentazione è quella di optare per le soluzioni più potenti disponibili, ma questa strategia può rivelarsi costosa e inefficace.
Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, i costi possono aumentare rapidamente, soprattutto a causa dell’uso intensivo di token e di agenti multipli. Pertanto, è fondamentale selezionare il modello e l’acceleratore più appropriati per ciascun tipo di workload, piuttosto che affidarsi a una scelta standardizzata basata sulla potenza massima.
Le diverse classi di task richiedono approcci distinti. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti virtuali per il servizio clienti, devono privilegiare tempi di risposta rapidi e una buona esperienza utente. Al contrario, elaborazioni più ampie e complesse, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori. Inoltre, le applicazioni governative o quelle che gestiscono dati sensibili pongono un forte accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.
In questo contesto, è importante considerare che modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie, invece, sono in grado di supportare gran parte delle attività quotidiane di ragionamento. Solo in situazioni che giustificano costi e capacità superiori, come ragionamenti complessi o decisioni ad alto rischio, è opportuno ricorrere a modelli più grandi.
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 di lavoro ad alto volume possono beneficiare di soluzioni orientate al throughput e al costo. Adottare una strategia che preveda una diversità di silicio consente di allineare le combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche delle applicazioni. Oltre alle GPU, esistono soluzioni alternative 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, particolarmente utile in scenari con requisiti stringenti di rapidità.
È importante notare che la fatturazione nell’ambito dell’AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Pertanto, un aumento del consumo non corrisponde automaticamente a un incremento del valore. Ad esempio, agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare un numero significativamente maggiore di token rispetto a interazioni semplici come chat o ragionamento di base, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
Per affrontare queste sfide, le aziende dovrebbero adottare un approccio pragmatico: partire sempre dal task da svolgere, scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, garantire che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità, e misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti. Questo approccio, pur non essendo particolarmente spettacolare, favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate che si basano esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
