L'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale direttamente in locale, senza ricorrere al cloud, sta attirando un interesse crescente da parte di aziende, professionisti e persino privati. La promessa è allettante: maggiore controllo sui dati, latenza ridotta e nessun costo ricorrente per l'uso delle API. Tuttavia, per far girare modelli di grandi dimensioni servono macchine potenti, e i prezzi non sono per tutti.
Workstation e server dedicati
Sul mercato esistono diverse soluzioni pensate specificamente per l'AI locale. Si va dalle workstation con GPU professionali come le NVIDIA RTX A6000 o le più recenti H100, fino a server rack-mount con più schede in parallelo. Produttori come Dell, HP e Lenovo offrono configurazioni ottimizzate, ma i costi possono superare facilmente i 10.000 euro per una singola macchina. Esistono anche alternative più accessibili, come i mini PC con GPU integrate, ma le prestazioni sono limitate a modelli di piccole dimensioni.
Quanto costa l'AI fai-da-te
Chi vuole cimentarsi con l'AI locale deve mettere in conto non solo l'hardware, ma anche consumi energetici elevati e sistemi di raffreddamento adeguati. Le soluzioni più gettonate includono schede come la NVIDIA RTX 4090, che da sola costa oltre 1.800 euro, o le nuove GPU professionali per data center. Per un setup completo, tra CPU, RAM, storage e alimentatore, la spesa può lievitare fino a 20.000-30.000 euro. Nonostante i prezzi, la tendenza è in crescita: l'AI on-premise rappresenta una valida alternativa per chi ha esigenze di privacy e vuole evitare la dipendenza dai servizi cloud.
