In Breve
- Perché non utilizzare sempre il modello AI più potente?
- Utilizzare il modello più potente può comportare costi elevati e inefficienza per carichi di lavoro specifici.
- Quali sono le priorità per diverse classi di task?
- Le applicazioni a bassa latenza privilegiano la reattività, mentre altre possono tollerare latenze maggiori.
- Come scegliere l'hardware giusto per le applicazioni AI?
- L'hardware deve essere ottimizzato per le esigenze specifiche di reattività o throughput, a seconda del carico di lavoro.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale comprendere come ottimizzare l’uso dei modelli AI per ogni specifico carico di lavoro. Spesso, si tende a scegliere il modello o l’hardware più potente disponibile, ma questa strategia non è sempre la più efficace. Infatti, la dinamica dei costi può cambiare drasticamente quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno, e l’uso intensivo di token e agenti multipli può far lievitare rapidamente le spese.
Per ottenere efficienza, è cruciale selezionare il modello e l’acceleratore più adatti a ciascun workload, piuttosto che optare per la soluzione più grande. 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 l’accento su sovranità, controllo e residenza dei dati. In questo contesto, modelli più piccoli si rivelano spesso sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. I modelli di dimensioni medie, invece, supportano la maggior 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 cruciale nell’efficienza delle applicazioni. 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 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 determinati casi. Ad esempio, l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras può raggiungere circa 3.000 token al secondo, risultando utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.
È importante considerare che la fatturazione AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. 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. Pertanto, la raccomandazione operativa è 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, sebbene meno spettacolare, è decisamente più pragmatico e favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.
redazione
Redazione Diarioeconomico.