In breve: non c'è una risposta unica. La scelta giusta dipende dal caso d'uso, dal livello di performance richiesto, dai vincoli di sicurezza e di sovranità, e dal costo. Un modello proprietario «di frontiera» si impone quando sono necessarie le ultime capacità; l'open source diventa pertinente per compiti più semplici o in un contesto di sovranità. La migliore postura è rimanere agnostico e di valutare, per ogni compito, il miglior rapporto valore/costo.
In Galadrim, agenzia tech creata nel 2017 che ha accompagnato più di 800 clienti, questa domanda torna sistematicamente, dalla startup al grande gruppo. Ecco come trattiamo questa domanda in Galadrim.
Quale differenza tra un modello proprietario, open source e sovrano?
| Tipo di modello | Definizione | Esempi | Da privilegiare quando… |
|---|
| Proprietario (frontiera) | Modelli chiusi, accessibili via API, all'avanguardia delle capacità. | Claude, GPT, Gemini | Hai bisogno delle migliori performance o la fattibilità non è acquisita. |
| Open source | Modelli i cui pesi sono aperti, deployabili presso un fornitore di inferenza o in proprio. | Mistral, Llama | Il compito è più semplice, o vuoi più controllo e padronanza dei costi. |
| Souverain | Approccio (spesso open source) che garantisce l'hosting e il trattamento dei dati in Europa. | Modello open source ospitato su GPU in Francia | Hai forti esigenze di sovranità o di localizzazione dei dati. |
Da notare: «sovrano» non è un tipo di modello a sé stante, ma un' esigenza che il più delle volte si traduce in un modello open source ospitato in Europa. La sovranità non si riassume quindi a «prendere Mistral»: è un argomento più ampio della sola scelta del modello.
Quando scegliere un modello proprietario (frontiera)?
I modelli proprietari all'avanguardia rimangono imprescindibili in due situazioni:
Quando la fattibilità non è acquisita. In fase di sviluppo, l'obiettivo è prima di tutto dimostrare che un compito è automatizzabile. Si parte quindi dal miglior modello disponibile per dissipare ogni dubbio, senza limitarsi subito sul costo.
Quando il compito è complesso o creativo. Generazione di contenuto ricco, ragionamento avanzato, comprensione del sottotesto di un'istruzione: i modelli di frontiera indovinano meglio l'intenzione e producono un risultato più allineato.
In questi casi, pagare un modello premium è spesso il miglior investimento, perché il valore generato supera di gran lunga il costo aggiuntivo in tokens.
Quando l'open source ha senso?
L'open source progredisce e diventa una vera opzione, in particolare in due casi :
I compiti più semplici (classificazione, estrazione di informazioni) dove un modello di dimensioni modeste raggiunge perfettamente l'obiettivo, per un costo ridotto.
I contesti di sovranità, dove il controllo dell'hosting e dei dati è prioritario.
Un esempio concreto : nel settore della sanità, abbiamo implementato per un editore di software un componente di IA basato su un modello open source funzionante su GPU in Francia (presso un fornitore come OVH), proprio per rispondere alle sue esigenze di sovranità.
Che cos'è un modello sovrano e quando ne hai bisogno?
La sovranità risponde a un'esigenza chiara : garantire che i dati elaborati rimangano in Europa, sotto un quadro giuridico controllato. Molte aziende lo esprimono direttamente («voglio sovranità, quindi Mistral»), ma l'argomento è più complesso del solo nome del modello. Bisogna anche decidere dove e come il modello è ospitato e utilizzato.
È tipicamente un'esigenza dei settori regolamentati (sanità, finanza, settore pubblico) e dei grandi gruppi sensibili alla localizzazione dei loro dati. In questi casi, un modello open source ospitato su un'infrastruttura europea è spesso la risposta giusta.
Devi ospitare tu stesso un modello open source?
È l'errore di valutazione più frequente. Far girare da soli l'inferenza di un modello open source, cioè eseguire le query sui propri GPU, è un mestiere a sé stante, costoso ed esigente :
Richiede scala. Senza volume sufficiente, il costo marginale per richiesta diventa troppo elevato e l'operatività non è redditizia.
Richiede affidabilità. Un servizio di inferenza deve mantenere tempi di latenza stabili, anche durante i picchi di attività. Un'API che risponde bene di notte ma crolla nelle ore di punta è inaccettabile per il cliente.
In pratica, pochi attori offrono questa affidabilità. La raccomandazione è quindi, il più delle volte, di passare attraverso un fornitore di inferenza o un provider cloud anche perché le soluzioni sono generalmente implementate sul cloud, dove il modello si utilizza come un servizio integrato.
Il mercato dei modelli "frontier" americani tende a omogeneizzarsi : una nuova capacità (ad esempio il flex pricing, che riduce il costo accettando un tempo di risposta più lungo) appare presso un fornitore, e poi presso gli altri qualche settimana dopo. Questa convergenza facilita i cambiamenti di modello.
Per evitare la dipendenza, due principi :
Rimanere modello-agnostico. Un'agenzia indipendente dai fornitori di IA non è incentivata a promuovere questo o quel modello : sceglie a ogni compito il miglior rapporto valore/costo, e può cambiare strada facendo.
Basarsi su una meccanica di valutazione. Con un set di dati di riferimento e delle metriche (qualità, latenza, costo), si può passare da un modello all'altro (anche in caso di deprezzamento di una versione da parte del fornitore) verificando l'assenza di degrado. In pratica, cambiare modello generalmente non richiede di ricostruire tutto.
Proprietario, open source o sovrano: il confronto
| Criterio | Proprietario (frontiera) | Open source | Sovrano (open source ospitato in Europa) |
|---|
| Prestazioni massime | Elevata | Variabile, in progressione | Variabile |
| Costo | Più elevato al consumo | Controllabile | Dipende dall'hosting |
| Sicurezza / localizzazione dei dati | Buona tramite cloud providers | Buona, controllabile | Massima |
| Sforzo operativo | Basso (API) | Elevato se auto-ospitato | Elevato, da esternalizzare preferibilmente |
| Casi d'uso tipici | Compiti complessi, creativi, fattibilità | Compiti semplici, volume elevato | Settori regolamentati, requisiti di sovranità |
Esiti tra un modello proprietario, open source o sovrano per il tuo progetto ? Indipendenti dai fornitori di modelli, i team IA di Galadrim valutano per ogni caso d'uso la soluzione più pertinente in termini di performance, sicurezza, sovranità e costo per le PMI, le ETI e i grandi gruppi.
Sull'autore
Benjamin Drighès è CTO AI e socio di Galadrim. Ha creato la divisione intelligenza artificiale e data, e oggi supervisiona una quarantina di ingegneri IA. Quotidianamente, affianca PMI, ETI e grandi gruppi nella progettazione e messa in produzione di soluzioni di IA, con un approccio pragmatico centrato sul valore aziendale.
Fondata nel 2017, Galadrim è un'agenzia tech francese che ha assistito più di 800 clienti sui loro progetti di sviluppo su misura e di intelligenza artificiale.
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