Il mondo dell’intelligenza artificiale sta vivendo una fase di accelerazione vertiginosa, con hardware specializzato che definisce la capacità reale di un modello di incidere sul mercato. Parliamo di GPU e TPU, non di semplici acceleratori, ma di macchine che decidono chi sopravvive nel panorama delle grandi LLM. Meta con Llama4 e DeepSeek ha dimostrato quanto il deployment su infrastrutture di Google Cloud non sia più un’opzione sperimentale ma uno standard riproducibile, benchmarkabile e, soprattutto, economicamente misurabile.
Deploying Llama4 e DeepSeek sui cosiddetti AI Hypercomputer di Google Cloud è un esercizio di precisione chirurgica. Non basta avere una GPU A3 o un TPU Trillium, serve orchestrare cluster multi-host, convertire checkpoint dei modelli, gestire la logistica della memoria distribuita e ottimizzare inference con motori come JetStream e MaxText. Il bello è che Google pubblica ricette open source per riprodurre tutto, quasi un invito a fare benchmarking casalingo, senza dover reinventare la ruota. Chi ha provato MoE, Mixture of Experts, sa che la complessità aumenta esponenzialmente ma anche l’efficienza di inferenza se gestita correttamente. Pathways diventa la bacchetta magica per orchestrare distribuzioni massive, e non parlo solo di numeri ma di gestione intelligente delle pipeline.
