In Breve
- Perché è importante scegliere il modello giusto per l'AI?
- Scegliere il modello giusto aiuta a ottimizzare i costi e migliorare l'efficienza operativa.
- Quali sono le priorità per le applicazioni AI?
- Le priorità variano in base al task, come latenza, accuratezza e sovranità dei dati.
- Come influisce l'hardware sull'efficienza delle applicazioni AI?
- L'hardware scelto deve essere ottimizzato per le specifiche esigenze di performance e costo.
Nel panorama attuale delle tecnologie AI, le imprese che transitano dall’avvio di progetti all’implementazione su larga scala devono affrontare una sfida cruciale: la scelta del modello e dell’hardware più adatti per ogni specifico carico di lavoro. È fondamentale evitare di adottare la soluzione predefinita, ovvero il modello più potente disponibile, poiché ciò può comportare costi elevati e inefficienze operative.
Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, l’uso intensivo di token e agenti multipli può rapidamente far lievitare le spese. Pertanto, l’efficienza si ottiene selezionando il modello e l’acceleratore più appropriati per ciascun workload, piuttosto che optare per la soluzione più grande.
Priorità diverse per task differenti
Le applicazioni AI possono essere suddivise in diverse classi di task, ognuna con priorità e requisiti specifici. Ad esempio:
- Applicazioni a bassa latenza: come gli assistenti al servizio clienti, dove il tempo di risposta e l’esperienza utente sono fondamentali.
- Elaborazioni larghe e accurate: come la sintesi di documenti, che possono tollerare latenze maggiori.
- Applicazioni governative o sensibili: dove la sovranità, il controllo e la residenza dei dati sono prioritari.
In molti casi, modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie sono in grado di supportare la maggior parte delle operazioni di ragionamento quotidiano, mentre i modelli più grandi dovrebbero essere riservati a situazioni che richiedono capacità superiori, come ragionamenti complessi o decisioni ad alto rischio.
Scelta dell’hardware e ottimizzazione dei costi
La scelta dell’hardware gioca un ruolo cruciale nell’efficienza delle applicazioni AI. Le applicazioni a bassa latenza necessitano di acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre i carichi di lavoro ad alto volume possono beneficiare di soluzioni orientate al throughput e al costo. Costruire una strategia che integri una diversità di silicio consente di allineare modelli e hardware alle esigenze specifiche.
Oltre alle GPU, che sono ampiamente utilizzate, esistono soluzioni fornite da altri operatori che possono risultare più efficienti in determinati scenari. Un esempio significativo è l’esecuzione del modello gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, capace di gestire circa 3.000 token al secondo, particolarmente utile in contesti con requisiti di rapidità stringenti.
Gestione dei costi e implementazione sostenibile
La fatturazione nel campo dell’AI si basa sull’uso di token e sui passi eseguiti dagli agenti. È importante notare che un aumento del consumo di token 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 chat o ragionamenti semplici, esaurendo rapidamente i budget disponibili.
Per affrontare queste sfide, la raccomandazione operativa è di partire sempre dal task specifico, selezionare un modello adeguato, mappare l’acceleratore in base alle esigenze di performance e costo, e garantire che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità. Misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti è essenziale per garantire un’implementazione AI resiliente e sostenibile su scala produttiva.
In conclusione, un approccio pragmatico, che non si limiti a scelte standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile, può portare a implementazioni AI più efficaci e sostenibili nel tempo.
