Una delle ipotesi fondamentali alla base del boom dell’intelligenza artificiale (IA) è che ogni nuova generazione di modelli richiederà una potenza di calcolo sempre maggiore per essere addestrata ed eseguita. DeepSeek, l’azienda cinese che è riuscita a sviluppare un modello di IA performante utilizzando solo una frazione delle risorse computazionali rispetto ai modelli di punta, ha sollevato serie domande sul futuro dell’industria dell’IA.
Ci sono anche altri segnali che indicano come una maggiore potenza di calcolo potrebbe non essere la soluzione. GPT-4.5 di OpenAI, un modello enorme che rappresenta solo un modesto miglioramento rispetto ai modelli precedenti dell’azienda, è così costoso da utilizzare che i casi d’uso praticabili nel mondo reale sono probabilmente molto limitati.
- GPT-4.5 è costoso
- Il miglioramento è minimo rispetto ai predecessori
- Applicazioni reali limitate per via dei costi
I modelli di IA stanno effettivamente diventando più potenti, ma anche più imprecisi. Il New York Times ha riferito questa settimana che i più recenti modelli di IA specializzati nel “ragionamento” producono informazioni errate più spesso dei modelli precedenti, e nessuno sembra sapere perché.
Modelli sempre più sbagliati e costosi da utilizzare potrebbero non essere compatibili con una recessione, che rappresenta una possibilità concreta a causa della politica tariffaria statunitense che sta sconvolgendo il commercio globale. IBM (International Business Machines), che sta puntando molto sull’intelligenza artificiale e l’ha resa uno dei pilastri della propria strategia generale, si sta muovendo in controtendenza rispetto ad altri colossi tecnologici: non sta partecipando alla corsa all’IA per addestrare il modello più potente.
- La recessione può ridurre i margini per modelli costosi
- IBM punta sull’IA, ma in modo diverso
- Non partecipa alla corsa al “modello più potente”
Al contrario, IBM si concentra su modelli di IA piccoli, compatti ed efficienti, economici da eseguire e facilmente personalizzabili per svolgere bene compiti specifici. Con la prossima famiglia di modelli Granite 4.0, IBM sta portando questa strategia a un livello superiore, posizionando il suo business IA per prosperare anche in un contesto economico difficile.
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Ridurre i requisiti di memoria
Il business dell’intelligenza artificiale di IBM copre i settori della consulenza, del software e dell’hardware. La piattaforma IA watsonx supporta una varietà di modelli di terze parti, ma anche la famiglia Granite sviluppata internamente da IBM.
- IBM integra IA in tutti i settori dell’azienda
- La piattaforma watsonx supporta modelli propri e di terzi
I modelli Granite sono rivolti specificamente a clienti aziendali che necessitano di soluzioni di IA economiche ma anche efficaci nei test di sicurezza. Qualsiasi modello di IA può essere spinto a generare contenuti dannosi, ma i modelli Granite di IBM tendono a superare la concorrenza su questo fronte.
I modelli Granite di terza generazione sono molto più piccoli rispetto ai modelli di punta di OpenAI e di altre aziende, ma richiedono comunque un notevole quantitativo di risorse computazionali. In scenari di utilizzo tipici, il modello più piccolo della serie Granite 3.3 richiede tra i 28 GB e gli 84 GB di memoria GPU (Graphics Processing Unit) per l’inferenza, a seconda del numero di richieste simultanee. Questi requisiti collocano Granite 3.3 nella fascia di modelli che necessitano di costose GPU da data center.
- Modelli più piccoli ma ancora esigenti
- Richieste di memoria: 28-84 GB
- Necessarie GPU da data center
Con Granite 4.0, attualmente in fase di anteprima, IBM sta progettando il suo modello più piccolo in modo da poter funzionare su hardware economico di livello consumer. Il modello Granite 4.0 Tiny non è ancora completamente addestrato, ma già supera il predecessore in termini di prestazioni, richiedendo il 72% di memoria in meno.
Granite 4.0 Tiny può funzionare con soli 12 GB di memoria GPU, ovvero l’equivalente delle GPU per PC di nuova generazione che partono da poche centinaia di dollari. IBM è riuscita a ottenere questo risultato passando a una nuova architettura ibrida per la linea Granite 4.0.
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L’IA economica è vincente
Su quali progetti tecnologici si concentreranno le aziende se le condizioni economiche peggioreranno e sarà necessario stringere la cinghia? Su quelli che fanno risparmiare o aumentano la produttività. La famiglia di modelli Granite 4.0 di IBM, i cui modelli più piccoli possono essere eseguiti su hardware comune, può costituire la base di progetti di IA orientati alla riduzione dei costi.
- Le aziende cercheranno risparmio e produttività
- Granite 4.0 adatto a progetti a basso costo
- Utilizzabile su hardware comune
Nessuno può dire con certezza come saranno le economie statunitense e globale tra sei mesi, considerando l’imprevedibilità delle politiche tariffarie dell’amministrazione Trump. Sebbene anche IBM risentirebbe di una recessione, in quanto i clienti taglierebbero i progetti non essenziali, la domanda per progetti con ritorni sull’investimento chiari dovrebbe rimanere forte.
- L’incertezza economica è alta
- IBM potrebbe subire rallentamenti
- I progetti con ROI chiaro resteranno richiesti
Quando l’attenzione si sposta sull’efficienza, l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo importante. L’impegno di IBM nel rendere i suoi modelli Granite sempre più efficienti e capaci di funzionare su hardware a basso costo potrebbe rivelarsi una scelta vincente se l’economia dovesse peggiorare.
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