Nell’era dell’intelligenza artificiale, le aziende si trovano ad affrontare una sfida inaspettata: l’esplosione dei costi legati all’inferenza. Questa fase operativa, fondamentale per le applicazioni AI in tempo reale, sta mettendo a dura prova i bilanci aziendali, trasformando quello che sembrava un vantaggio competitivo in un fardello finanziario.
Il cloud computing ha rappresentato una soluzione ideale per le startup e le aziende in fase di sperimentazione. La possibilità di accedere a risorse come GPU e scalabilità geografica senza ingenti investimenti iniziali ha accelerato lo sviluppo e la validazione dei modelli AI. Tuttavia, questa flessibilità ha un prezzo: una volta che i progetti passano dalla fase pilota alla produzione su larga scala, i costi possono aumentare drasticamente.
In particolare, l’inferenza continua a essere una delle principali voci di spesa. La necessità di garantire tempi di risposta rapidi e disponibilità 24/7 porta a un utilizzo intensivo delle risorse, con conseguenti aumenti dei costi operativi. In alcuni casi, le aziende hanno visto le loro bollette mensili passare da 5.000 a 50.000 dollari in breve tempo.
L’inferenza, in particolare quando coinvolge modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), presenta sfide uniche. Questi modelli sono non deterministici e possono generare output diversi per compiti simili, rendendo difficile prevedere i costi. Inoltre, la concorrenza per l’accesso alle GPU può portare a latenza e necessità di riservare capacità, con il rischio di pagare per risorse inutilizzate durante le ore non di punta.
Un altro aspetto critico è il lock-in con i fornitori di cloud. Le aziende che hanno effettuato prenotazioni a lungo termine o acquistato crediti possono trovarsi vincolate a un ecosistema specifico, con difficoltà a migrare verso soluzioni più efficienti o a sfruttare nuove infrastrutture offerte da altri provider. Inoltre, le spese di egress per il trasferimento dei dati tra regioni o fornitori possono superare i costi di addestramento dei modelli stessi .
Per affrontare questi problemi, molte aziende stanno adottando un approccio ibrido. Mentre l’addestramento dei modelli, che è intenso ma intermittente, rimane nel cloud, l’inferenza viene spostata su server dedicati in data center locali o in strutture di colocation. Questo spostamento ha portato a riduzioni significative dei costi: ad esempio, una società SaaS ha abbattuto la sua bolletta mensile da 42.000 a 9.000 dollari, con un ritorno sull’investimento in meno di due settimane .
L’adozione di server GPU on-premise o in colocation offre anche vantaggi in termini di latenza, prevedibilità dei costi e maggiore controllo sulle risorse. Inoltre, questa configurazione è particolarmente vantaggiosa per le aziende che operano in settori regolamentati, come la finanza e la sanità, dove la residenza dei dati e la conformità alle normative sono essenziali.
Sebbene l’infrastruttura cloud offra vantaggi in termini di scalabilità e accesso rapido alle risorse, è fondamentale per le aziende valutare attentamente le proprie esigenze operative e i costi associati. Un’analisi approfondita dei carichi di lavoro e una pianificazione strategica possono aiutare a determinare la soluzione più efficiente e sostenibile. In molti casi, l’adozione di un approccio ibrido che combina il cloud per l’addestramento e soluzioni locali per l’inferenza può rappresentare la chiave per ottimizzare le performance e i costi nell’implementazione dell’AI.
In conclusione, mentre l’inferenza nel cloud può sembrare una scelta conveniente, è essenziale per le aziende comprendere le implicazioni finanziarie e operative a lungo termine. Con una pianificazione adeguata e l’adozione di soluzioni mirate, è possibile evitare che l’inferenza diventi una trappola che erode i margini dell’AI.