In Breve
- Perché non utilizzare sempre il modello AI più potente?
- Utilizzare il modello più potente può aumentare i costi senza garantire un valore aggiunto, poiché non sempre è necessario per ogni task.
- Quali sono i fattori da considerare nella scelta di un modello AI?
- È importante considerare il tipo di carico di lavoro, i requisiti di latenza e i costi associati all'uso di token.
- Come ottimizzare i costi nell'implementazione dell'AI?
- Scegliere modelli e acceleratori adeguati per ogni task e monitorare i costi rispetto ai risultati ottenuti.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale che le imprese non si limitino a optare per i modelli e l’hardware più potenti per ogni progetto. La scelta di un modello AI adeguato non solo influisce sulle performance, ma ha anche un impatto significativo sui costi operativi, specialmente quando le applicazioni vengono eseguite migliaia di volte al giorno.
La chiave per un’implementazione efficace dell’AI risiede nella selezione del modello e dell’acceleratore più adatti a ciascun carico di lavoro. Non sempre il modello più grande è la scelta migliore. Infatti, diverse classi di task richiedono priorità differenti. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti virtuali per il servizio clienti, devono garantire tempi di risposta rapidi e un’esperienza utente fluida. Al contrario, elaborazioni più complesse, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori.
Le applicazioni governative o quelle che gestiscono dati sensibili pongono un forte accento su sovranità, controllo e residenza dei dati. In questi casi, è cruciale scegliere modelli più piccoli, che sono spesso sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie possono supportare la maggior parte delle esigenze di 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.
Un altro aspetto da considerare è la scelta dell’hardware. 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. Oltre alle GPU comunemente utilizzate, esistono soluzioni di altri fornitori che possono risultare più efficienti in determinati casi. Ad esempio, l’esecuzione del modello gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras può raggiungere circa 3.000 token al secondo, rendendola ideale per scenari che richiedono rapidità.
È importante notare che la fatturazione per l’uso dell’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, flussi di lavoro di coding e agenti agentici possono consumare un numero significativamente maggiore di token rispetto a chat o ragionamenti semplici, esaurendo rapidamente il budget disponibile.
Per garantire un’implementazione efficace e sostenibile dell’AI, le imprese dovrebbero seguire alcune raccomandazioni operative. Prima di tutto, è fondamentale partire dal task specifico, scegliere un modello sufficientemente capace, e mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo. Inoltre, è essenziale assicurarsi che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità, e misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti.
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.
