Le aziende che offrono servizi basati sulle IA generative stanno affrontando costi eccessivi a causa della maggiore capacità computazionale e del conseguente consumo energetico richiesto per generare risposte accurate.
Questo aumento dei costi riguarda anche colossi come Google, con previsioni che stimano un incremento per il suo servizio di ricerca che potrebbe variare dai 600 milioni ai 12 miliardi di dollari.
Edge Computing: un approccio più vicino all'utente
Il concetto di edge computing si riferisce all'elaborazione, all'analisi e all'archiviazione dei dati vicino al luogo in cui vengono utilizzati. Questo tipo di approccio distribuito offre analisi e risposte rapide e trova applicazioni soprattutto nell'Internet of Things (IoT).
Sono stati già notati alcuni segnali dell'applicazione di questo modello di calcolo per le IA generative, come nell'annuncio di Google dell’API WebGPU per Chrome 113, che promette un miglioramento di oltre tre volte delle inferenze dei modelli di apprendimento automatico.
L'IA ibrida di Qualcomm come possibile soluzione
Di recente, Qualcomm ha presentato un whitepaper sull’IA ibrida (Hybrid AI), un approccio in cui i dispositivi degli utenti effettueranno parte dei calcoli, a discapito di un maggiore consumo energetico dei singoli dispositivi.
Vantaggi e implicazioni dell'IA ibrida
Con l'IA ibrida di Qualcomm, i calcoli vengono decentralizzati e distribuiti tra i vari dispositivi degli utenti, alleviando il carico sui data center delle Big Tech e riducendo i consumi energetici elevati associati ai servizi basati su IA generative.
Aspetti positivi
- Risparmio delle risorse computazionali a livello dei data center grazie alla decentralizzazione dei calcoli
- Riduzione dei costi globali dello sviluppo e del mantenimento dell'infrastruttura di calcolo
- Maggiori opportunità per dispositivi locali, dove le risorse di elaborazione vengono utilizzate più efficacemente
Aspetti negativi
- Aumento del consumo energetico per i singoli dispositivi degli utenti
- Potenziali preoccupazioni riguardanti la privacy e la sicurezza dei dati elaborati localmente
Verso un futuro sostenibile e scalabile per l'IA generativa
Considerando i crescenti costi associati all'uso delle IA generative, l'IA ibrida di Qualcomm potrebbe rappresentare una soluzione concreta e sostenibile, che permetterebbe un risparmio energetico e una migliore performance grazie alla distribuzione dei calcoli tra i dispositivi degli utenti.
Tuttavia, sarà fondamentale prestare attenzione agli aspetti critici, come l'aumento del consumo energetico a livello locale e le possibili implicazioni in termini di privacy e sicurezza. Solo con un approccio bilanciato sarà possibile garantire un futuro sostenibile e scalabile per le aziende che operano nel settore delle IA generative.
