Ottimizzare l’uso dei modelli AI: scegliere l’approccio giusto per ogni carico di lavoro

Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende, è fondamentale che le imprese non si lascino guidare dalla tentazione di utilizzare i modelli e l’hardware più potenti per ogni incarico. La scelta del giusto modello e acceleratore è cruciale per garantire efficienza e sostenibilità nei progetti AI.

Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, i costi possono rapidamente lievitare a causa dell’uso intensivo di token e agenti multipli. Pertanto, l’efficienza si ottiene selezionando il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun workload, piuttosto che optare per la soluzione più grande e costosa.

Priorità diverse per carichi di lavoro differenti

Diverse classi di task richiedono approcci diversi. 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 che trattano dati sensibili pongono l’accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.

Modelli più piccoli possono essere sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. I modelli di dimensioni medie supportano 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.

Scelta dell’hardware e ottimizzazione dei costi

Anche la scelta dell’hardware gioca un ruolo cruciale nell’efficienza delle applicazioni AI. Le applicazioni a bassa latenza richiedono acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre i carichi ad alto volume possono trarre vantaggio da soluzioni orientate al throughput e al costo. Adottare una strategia che preveda una diversità di silicio consente di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche delle applicazioni.

Oltre alle GPU comunemente utilizzate, 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 gestire circa 3.000 token al secondo, particolarmente utile in scenari con requisiti stringenti di rapidità.

Gestione dei costi e monitoraggio delle performance

La fatturazione AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Pertanto, aumenti di consumo non corrispondono automaticamente a un maggior valore. Ad esempio, agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a chat o ragionamento semplice, esaurendo rapidamente il budget.

Per questo motivo, la raccomandazione operativa è di partire sempre dal task, 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. È fondamentale misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti.

Questo approccio, meno spettacolare ma più pragmatico, favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, evitando decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.