Ottimizzare l’uso dell’AI: come scegliere modelli e acceleratori per i carichi di lavoro
Scopri come le imprese possono ottimizzare l'uso dell'intelligenza artificiale selezionando i modelli e gli acceleratori più adatti ai loro carichi di lavoro.
In Breve
- Qual è l'importanza di scegliere il giusto modello AI?
- Scegliere il giusto modello AI è cruciale per ottimizzare i costi e le performance, evitando spese eccessive.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza delle applicazioni AI?
- L'hardware influisce sull'efficienza, con acceleratori ottimizzati per la reattività necessari per applicazioni a bassa latenza.
- Qual è la raccomandazione per l'implementazione di AI nelle imprese?
- È consigliabile partire dal task specifico e mappare il modello e l'acceleratore alle esigenze di performance e costo.
Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle imprese, è fondamentale evitare l’errore comune di utilizzare i modelli e l’hardware più potenti per ogni incarico. La scelta inadeguata può portare a costi elevati, specialmente quando un’applicazione viene eseguita migliaia di volte al giorno, con un uso intensivo di token e agenti multipli.
Per ottenere efficienza, le aziende devono selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun workload, piuttosto che optare per la soluzione più grande disponibile. 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 complesse, 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 possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie possono supportare buona 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.
Anche la scelta dell’hardware gioca un ruolo cruciale nell’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 che preveda una diversità di silicio consente 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 è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, capace di gestire 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 semplici chat o ragionamenti, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
La raccomandazione operativa è quindi di partire sempre dal task specifico, scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, e garantire che l’ambiente di deployment rispetti requisiti di sicurezza e sovranità. Infine, è fondamentale 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.
