Accanto alle enormi potenzialità dell’intelligenza artificiale, emerge una realtà tecnica ed economica da non sottovalutare: i modelli di AI, in particolare i più avanzati modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), stanno diventando sempre più complessi, energivori, costosi e difficili da scalare.
analisi
Less is more: è l’ora dei modelli di AI ultra-compressi ed efficienti
L’AI cresce ma i grandi modelli diventano costosi, energivori e poco scalabili, con impatti economici e ambientali rilevanti. Le reti tensoriali ispirate alla meccanica quantistica offrono una risposta: comprimono i modelli fino al 95% senza perdere prestazioni, riducono consumi e costi, abilitano l’edge AI locale in industria, sanità, difesa e mobilità, e infrastrutture critiche distribuite
Pubblicato il 16 dic 2025
Roman Orus
Co-founder and Chief Scientific Officer di Multiverse Computing
