L’intelligenza artificiale continua a evolversi rapidamente e a integrarsi in vari settori, ponendo alle aziende una sfida cruciale: massimizzare il valore derivato da queste potenti tecnologie. Un aspetto chiave di questa sfida risiede nella comprensione dell’economia dell’inferenza, il processo di utilizzo di un modello di intelligenza artificiale addestrato per generare previsioni o output da nuovi dati.
L’inferenza presenta una domanda computazionale unica rispetto all’addestramento del modello. Mentre l’addestramento comporta un significativo costo iniziale per l’elaborazione di vasti set di dati e l’identificazione di modelli, l’inferenza comporta costi continui ad ogni interazione. Ogni prompt o input inviato al modello attiva la generazione di token, le unità fondamentali di dati, e ogni token comporta un costo computazionale.
Pertanto, man mano che i modelli di intelligenza artificiale diventano più sofisticati e ampiamente utilizzati, il volume di token generati aumenta, portando a maggiori spese computazionali. Per le organizzazioni che cercano di sfruttare efficacemente l’intelligenza artificiale, l’obiettivo è generare un elevato volume di token con velocità, precisione e qualità del servizio ottimali, mantenendo al contempo i costi computazionali sotto controllo.
L’ecosistema dell’intelligenza artificiale ha perseguito attivamente strategie per ridurre i costi dell’inferenza e migliorare l’efficienza. I progressi nell’ottimizzazione dei modelli, insieme allo sviluppo di infrastrutture di calcolo accelerato ad alta efficienza energetica e soluzioni full-stack complete, hanno contribuito a una tendenza al ribasso dei costi dell’inferenza nell’ultimo anno.
Secondo il 2025 AI Index Report dello Stanford University Institute for Human-Centered AI, il costo dell’inferenza per un sistema con prestazioni di livello GPT-3.5 è diminuito drasticamente tra novembre 2022 e ottobre 2024. Anche i costi dell’hardware sono diminuiti, con un miglioramento annuale dell’efficienza energetica. Inoltre, i modelli open-weight stanno riducendo il divario di prestazioni con i modelli closed, riducendo ulteriormente le barriere all’adozione di intelligenza artificiale avanzata.
Man mano che i modelli avanzano e creano più domanda e producono più token, le organizzazioni devono scalare le proprie risorse di calcolo accelerato per fornire la prossima generazione di strumenti di ragionamento AI. In caso contrario, potrebbero verificarsi maggiori costi e consumo di energia.
Questo articolo fornisce una comprensione fondamentale dell’economia dell’inferenza, consentendo alle organizzazioni di sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale efficienti, economiche e scalabili.
Concetti Chiave nell’Economia dell’Inferenza AI
Familiarizzare con la terminologia essenziale dell’economia dell’inferenza AI è fondamentale per comprendere la sua importanza.
Token: Le unità di dati fondamentali all’interno di un modello di intelligenza artificiale, derivate da testo, immagini, audio e video durante l’addestramento. La tokenizzazione prevede la suddivisione dei dati in unità più piccole e gestibili. Durante l’addestramento, il modello apprende le relazioni tra i token, consentendogli di eseguire l’inferenza e generare output accurati.
Throughput: La quantità di dati che un modello può elaborare e produrre in un determinato periodo di tempo, spesso misurata in token al secondo. Un throughput più elevato indica un uso più efficiente delle risorse infrastrutturali.
Latenza: Il ritardo tra l’immissione di un prompt e la ricezione della risposta del modello. Una latenza inferiore si traduce in risposte più veloci e in una migliore esperienza utente. Le metriche chiave della latenza includono:
- Time to First Token (TTFT): Il tempo necessario al modello per produrre il primo token di output dopo aver ricevuto un prompt dell’utente, riflettendo il tempo di elaborazione iniziale.
- Time per Output Token (TPOT): Il tempo medio per generare i token successivi, noto anche come ‘inter-token latency’ o ‘token-to-token latency’.
Sebbene TTFT e TPOT siano benchmark utili, concentrarsi esclusivamente su di essi può portare a prestazioni non ottimali o a maggiori costi.
Goodput: Una metrica olistica che misura il throughput raggiunto mantenendo i livelli di TTFT e TPOT target. Il Goodput fornisce una visione più completa delle prestazioni del sistema, garantendo l’allineamento tra throughput, latenza e costo per supportare l’efficienza operativa e un’esperienza utente positiva.
Efficienza Energetica: Una misura di quanto efficacemente un sistema di intelligenza artificiale converte la potenza in output computazionale, espressa come prestazioni per watt. Le piattaforme di calcolo accelerato possono aiutare le organizzazioni a massimizzare i token per watt e a ridurre al minimo il consumo di energia.
Leggi di Scaling e Costo dell’Inferenza
Le tre leggi di scaling dell’intelligenza artificiale forniscono ulteriori informazioni sull’economia dell’inferenza:
Pretraining Scaling: La legge di scaling originale, che dimostra che l’aumento delle dimensioni del set di dati di addestramento, del numero di parametri del modello e delle risorse computazionali porta a miglioramenti prevedibili nell’intelligenza e nell’accuratezza del modello.
Post-training: Un processo in cui i modelli vengono ottimizzati per attività e applicazioni specifiche. Tecniche come il retrieval-augmented generation (RAG) possono migliorare l’accuratezza recuperando informazioni pertinenti dai database aziendali.
Test-time Scaling: Noto anche come ‘long thinking’ o ‘reasoning’, questa tecnica prevede l’allocazione di ulteriori risorse computazionali durante l’inferenza per valutare più possibili risultati prima di selezionare la risposta migliore.
Sebbene le tecniche di post-training e test-time scaling stiano diventando sempre più sofisticate, il pretraining rimane un aspetto cruciale dello scaling dei modelli e del supporto di queste tecniche avanzate.
Ottenere un’IA Redditizia con un Approccio Full-Stack
I modelli che sfruttano il test-time scaling generano più token per affrontare problemi complessi, con conseguenti output più accurati e pertinenti, ma anche costi computazionali più elevati rispetto ai modelli che subiscono solo pretraining e post-training.
Soluzioni di intelligenza artificiale più intelligenti richiedono la generazione di più token per risolvere compiti complessi, mentre un’esperienza utente di alta qualità richiede la generazione di questi token il più rapidamente possibile. Più un modello di intelligenza artificiale è intelligente e veloce, più valore fornisce alle aziende e ai clienti.
Le organizzazioni devono scalare le proprie risorse di calcolo accelerato per fornire strumenti di ragionamento AI in grado di gestire la risoluzione di problemi complessi, la codifica e la pianificazione in più fasi senza incorrere in costi eccessivi.
Ciò richiede sia hardware avanzato che uno stack software completamente ottimizzato. La roadmap dei prodotti AI factory di NVIDIA è progettata per soddisfare queste esigenze computazionali e affrontare le complessità dell’inferenza migliorando al contempo l’efficienza.
Le AI factory integrano infrastrutture AI ad alte prestazioni, reti ad alta velocità e software ottimizzato per consentire l’intelligenza su larga scala. Questi componenti sono progettati per essere flessibili e programmabili, consentendo alle aziende di dare priorità alle aree critiche per i loro modelli o esigenze di inferenza.
Per semplificare le operazioni durante l’implementazione di modelli di ragionamento AI massivi, le AI factory funzionano su un sistema di gestione dell’inferenza ad alte prestazioni e a bassa latenza. Questo sistema garantisce che la velocità e il throughput necessari per il ragionamento AI siano soddisfatti al costo più basso possibile, massimizzando la generazione di entrate token.
Comprendendo e affrontando l’economia dell’inferenza, le organizzazioni possono sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale e ottenere rendimenti significativi sui propri investimenti. Un approccio strategico che consideri metriche chiave, leggi di scaling e l’importanza di una soluzione full-stack è essenziale per la costruzione di applicazioni AI efficienti, economiche e redditizie.
L’obiettivo ultimo di qualsiasi implementazione di intelligenza artificiale è quello di creare valore. Questo valore può manifestarsi in molti modi, tra cui una maggiore efficienza operativa, migliori esperienze dei clienti, nuovi flussi di entrate e processi decisionali più informati. Tuttavia, per realizzare appieno questo valore, le organizzazioni devono adottare un approccio olistico che tenga conto di tutti gli aspetti del ciclo di vita dell’intelligenza artificiale, dalla raccolta e preparazione dei dati all’addestramento e all’implementazione dei modelli.
Uno dei fattori chiave che può influenzare il valore di un’applicazione di intelligenza artificiale è la qualità dei dati utilizzati per addestrare il modello. Se i dati sono incompleti, imprecisi o distorti, il modello non sarà in grado di fare previsioni accurate o prendere decisioni corrette. Questo può portare a risultati negativi, come clienti insoddisfatti, opportunità mancate e persino danni finanziari.
Un altro fattore importante è la scelta del modello di intelligenza artificiale. Esistono molti tipi diversi di modelli di intelligenza artificiale, ognuno con i propri punti di forza e di debolezza. È importante scegliere il modello più adatto all’attività da svolgere. Ad esempio, un modello di deep learning potrebbe essere una buona scelta per il riconoscimento delle immagini, ma potrebbe non essere la scelta migliore per la previsione finanziaria.
Una volta che il modello è stato addestrato, deve essere implementato in un ambiente di produzione. Questo può essere un processo complesso, soprattutto se il modello deve essere integrato con i sistemi esistenti. È importante pianificare attentamente l’implementazione per garantire che il modello funzioni in modo efficiente e affidabile.
Infine, è importante monitorare le prestazioni del modello nel tempo. I modelli di intelligenza artificiale possono degradare le prestazioni nel tempo a causa dei cambiamenti nei dati o nell’ambiente. È importante monitorare regolarmente le prestazioni del modello e riaddestrarlo quando necessario per garantire che continui a fare previsioni accurate e a prendere decisioni corrette.
Seguendo questi passaggi, le organizzazioni possono massimizzare il valore delle loro applicazioni di intelligenza artificiale e ottenere un vantaggio competitivo. L’intelligenza artificiale è una tecnologia potente che può trasformare le aziende, ma è importante affrontarla con una strategia ben definita.
Inoltre, l’etica dell’intelligenza artificiale sta diventando una preoccupazione sempre più importante. Le organizzazioni devono garantire che i loro modelli di intelligenza artificiale siano utilizzati in modo responsabile ed etico. Questo include evitare la discriminazione, proteggere la privacy dei dati e garantire la trasparenza dei processi decisionali.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia in rapida evoluzione e le organizzazioni devono rimanere aggiornate sugli ultimi sviluppi. Questo include la partecipazione a conferenze del settore, la lettura di pubblicazioni e il networking con altri professionisti dell’intelligenza artificiale.
L’adozione dell’intelligenza artificiale richiede un investimento significativo di tempo, denaro e risorse. Tuttavia, i potenziali benefici sono enormi. Le organizzazioni che adottano l’intelligenza artificiale in modo efficace possono migliorare l’efficienza operativa, migliorare le esperienze dei clienti, creare nuovi flussi di entrate e prendere decisioni più informate.
Il futuro dell’intelligenza artificiale è luminoso. Con i continui progressi nella tecnologia, l’intelligenza artificiale diventerà ancora più potente e accessibile. Le organizzazioni che abbracciano l’intelligenza artificiale oggi saranno ben posizionate per avere successo nel mondo di domani. L’inferenza efficiente ed economica è la chiave per sbloccare questo futuro.