AI locale
Non esiste un’architettura migliore in assoluto. Esiste quella adatta a ciò che devi proteggere, a quanto vuoi spendere e a come lavorano le persone.
Il tuo perimetro
AI in Locale (On-Premise)
I modelli linguistici open-source (es. Llama, Mistral, Qwen) vengono installati ed eseguiti direttamente su server, workstation o mini-PC locali protetti dalla rete aziendale.
- Hardware
- Richiede hardware dedicato provvisto di GPU adeguate (VRAM dimensionata sui parametri del modello scelto) o server dedicati.
- Riservatezza
- I dati rimangono all’interno del perimetro di rete aziendale; nessun testo o documento transita su provider esterni.
- Connessione
- Funziona in assenza di connessione internet esterna (air-gapped o intranet protetta).
- Manutenzione
- Manutenzione hardware, aggiornamento dei pesi dei modelli e gestione dell’infrastruttura sono a carico dell’organizzazione.
Quando ha senso ciascuna.
In locale
Modelli eseguiti su macchine o server dedicati interni all’azienda
- Documenti strettamente confidenziali o soggetti a rigidi vincoli di riservatezza
- Stabilimenti produttivi o ambienti con connessione internet instabile o assente
- Costi di inferenza prevedibili e indipendenti dal numero di token elaborati
La velocità di calcolo dipende dall’hardware a disposizione. Hardware, prestazioni e compatibilità vanno valutati analizzando le dimensioni dei modelli e il carico d’uso previsto.
In cloud
Modelli avanzati erogati tramite endpoint sicuri di grandi provider
- Attività che richiedono massima capacità di ragionamento logico o contesti documentali enormi
- Avvio rapido senza investimenti anticipati in macchine o schede grafiche dedicate
- Volumi di traffico variabili che richiedono scalabilità elastica immediata
Costi variabili in base al volume di token utilizzati. È fondamentale configurare opportunamente le impostazioni di privacy aziendale del fornitore scelto.
Ibrida
Il bilanciamento tra riservatezza locale e flessibilità cloud
- Aziende che vogliono la massima potenza analitica senza esporre dati sensibili di clienti o brevetti
- Percorsi di transizione graduale verso l’adozione dell’AI in azienda
- Ottimizzazione dei costi di calcolo locali e delle spese API
Richiede una progettazione attenta del gateway di routing per definire con precisione cosa può uscire dal perimetro locale e cosa deve rimanere confinato.
Valutiamo l’architettura giusta.
Hardware, modelli e costi dipendono dal carico reale. Partiamo da quello, con una call di 30 minuti.