Ottimizzare l’uso dei modelli AI: una strategia per le imprese

Nel panorama attuale dell’intelligenza artificiale (AI), le imprese che si avviano a implementare progetti AI in produzione devono affrontare una sfida cruciale: evitare la tentazione di utilizzare i modelli e l’hardware più potenti per ogni incarico. Questa scelta, sebbene possa sembrare allettante, può comportare costi elevati e inefficienze significative, specialmente quando le applicazioni vengono eseguite migliaia di volte al giorno.

La chiave per un’implementazione AI efficace risiede nell’efficienza, che può essere raggiunta selezionando il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per le soluzioni più grandi e costose. È fondamentale comprendere che diverse classi di task richiedono priorità e approcci 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, per le applicazioni governative o quelle che trattano dati sensibili, è essenziale garantire sovranità, controllo e residenza dei dati.

Modelli di dimensioni più piccole possono spesso risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie possono supportare gran 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.

La scelta dell’hardware gioca un ruolo altrettanto importante nell’efficienza delle applicazioni AI. 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 che preveda una diversità di silicio permette di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche di ciascun progetto.

Oltre alle GPU, che sono ampiamente 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, capace di elaborare circa 3.000 token al secondo, utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.

È importante notare 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 per le imprese è quindi quella di partire sempre dal task specifico, 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, sebbene meno spettacolare, è più pragmatico e favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, evitando decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.