L’idea di adottare modelli open-source — liberamente scaricabili e apparentemente più economici — ha sedotto aziende e sviluppatori in cerca di soluzioni accessibili. Ma dietro l’attrattiva del “senza costi di licenza” si nasconde una verità spesso trascurata: questi modelli possono richiedere un consumo computazionale notevolmente superiore rispetto alle controparti chiuse, compromettendo così i risparmi iniziali.
Una recente analisi di Nous Research ha esplorato 19 modelli di AI su tre tipologie di compiti — domande di conoscenza generale, problemi matematici e rompicapi logici — introducendo il concetto di “token efficiency”, ovvero quanti token (unità computazionali) un modello impiega per risolvere un quesito in relazione alla sua complessità. È una metrica poco discussa ma cruciale, poiché al di là del costo per token, l’effettiva quantità di token elaborati rappresenta una fetta significativa del costo finale.
Il risultato? I modelli open‑source, pur più appetibili inizialmente, possono consumare fino a 12 volte più risorse di calcolo rispetto ai modelli chiusi più efficienti quando affrontano domande di conoscenza elementare. Tra questi compiti, semplice non significa banale: anche interrogazioni basiche diventano computazionalmente costose se il modello non è ottimizzato per efficienza.
Un altro reportage rileva parallelamente che, sebbene modelli open-source come quelli della serie LLaMA siano gratuiti da scaricare e talvolta più convenienti “a token” sui servizi cloud, il fatto che richiedano molti più token per ottenere risposte comparabili annulla il vantaggio economico.
Questo fenomeno crea una bolla di apparenza: “capitalizzazione zero” sul fronte del licensing, ma spese elevate in inferenza operativa. È una trappola silenziosa per l’azienda meno esperta, che potrebbe ritrovarsi frustrata nel voler contenere i costi computazionali e alla fine scoprire che quei modelli “economici” si traducono in bollette energetiche e GPU molto superiori al previsto.
Quali implicazioni emergono?
- Valutazione completa dei costi: le aziende non dovrebbero limitarsi al prezzo di download o licenza: l’intero ciclo operativo dell’inferenza (token generati, flusso di lavoro, costo delle GPU) va considerato.
- Efficienza è potenza: modelli chiusi ma ottimizzati per ragionamento ed efficienza token possono risultare più economici nel lungo periodo.
- Casi d’uso specifici: per applicazioni ad alto volume di inferenze (es. customer service, automazioni), un modello efficiente può far risparmiare migliaia in infrastruttura e consumo.
- Possibilità di ottimizzazione: alcuni modelli open-source possono essere migliorati via quantizzazione o tecniche sparse (Mixture-of-Experts, ecc.), ma ciò richiede competenze avanzate.
Dietro la “chip-economia” delle soluzioni open-source si nasconde spesso una voragine computazionale. L’accesso gratuito alle weights può sembrare un affare, finché non si paga il conto con GPU impegnate per ore, costi energetici gonfiati, e performance inferiori in termini di token consumati.
Nei progetti AI — soprattutto su larga scala — l’efficienza computazionale va misurata, ponderata e considerata un tassello fondamentale nella scelta del modello. Perché in fondo, non è solo questione di quanto spendi, ma di come — e dove — spendi.