Inferenza AI: la nuova rivoluzione dell’intelligenza artificiale

L’inferenza dell’intelligenza artificiale: la nuova gallina dalle uova d’oro della tecnologia

La nuova frontiera dell’intelligenza artificiale non è più solo l’addestramento dei modelli, ma la loro capacità di pensare e generare risposte originali: è l’era dell’inferenza AI, il processo attraverso cui i sistemi intelligenti interpretano nuovi dati e li trasformano in informazioni, decisioni e azioni. Un settore in piena espansione, destinato a diventare il più redditizio dell’intera industria tecnologica.

Cos’è l’inferenza nell’intelligenza artificiale?

L’inferenza dell’IA rappresenta la fase in cui un modello, una volta addestrato, mette in pratica le sue capacità per analizzare dati inediti e generare output coerenti. È qui che l’intelligenza artificiale generativa entra davvero in gioco, dimostrando la sua capacità di ragionare, dedurre e rispondere in tempo reale a stimoli esterni.

Immaginiamo un chatbot conversazionale in grado di costruire una risposta contestualizzata e creativa sulla base di una lunga interazione con l’utente, oppure un’auto a guida autonoma capace di riconoscere un cartello stradale mai visto prima in un contesto urbano del tutto nuovo. In entrambi i casi, l’IA non si limita a “ripetere” ciò che ha appreso, ma applica la conoscenza a nuove situazioni: questa è inferenza.

Inferenza AI: applicazioni e potenzialità di mercato

L’inferenza si sta rivelando un catalizzatore per applicazioni che spaziano dall’istruzione personalizzata alla diagnosi medica assistita da AI, fino all’ambizioso obiettivo della cosiddetta Intelligenza Artificiale Generale (AGI), ossia la capacità di una macchina di eseguire qualsiasi compito cognitivo umano.

Questa tecnologia ha bisogno di una solida architettura dati e di infrastrutture hardware potenti, motivo per cui colossi come AMD e Nvidia stanno spostando il loro focus su questa fase del ciclo di vita dell’intelligenza artificiale.

L’inferenza sarà l’attività più redditizia dell’AI entro pochi anni

Durante l’evento “Advancing AI” di AMD, la CEO Lisa Su ha affermato che l’inferenza AI è già diventata tanto importante quanto il processo di addestramento dei modelli. Ma il dato più impressionante riguarda la proiezione del valore di mercato: secondo le stime, entro il 2028 l’inferenza AI varrà 500 miliardi di dollari.

Questa crescita esplosiva è legata al fatto che i modelli più avanzati richiedono un numero sempre maggiore di token per generare risposte rapide, accurate e di alta qualità. Ciò comporta un aumento della domanda di risorse computazionali ottimizzate per l’inferenza.

L’efficienza dell’inferenza AI è in forte crescita

Secondo il Rapporto AI Index 2025 dell’Istituto di Intelligenza Artificiale Centrata sull’Uomo della Stanford University, il costo per effettuare inferenze con un modello paragonabile a GPT-3.5 si è ridotto di oltre 280 volte tra novembre 2022 e ottobre 2024.

Anche sul piano hardware, i costi operativi sono diminuiti del 30% all’anno, mentre l’efficienza energetica è migliorata del 40% ogni dodici mesi. Questo trend indica che i data center sono sempre più avanzati e sostenibili.

Tuttavia, come evidenzia il report, il successo dell’inferenza non si spiega solo con l’efficienza tecnica: sono i modelli stessi a generare nuova domanda, poiché diventando più performanti, richiedono un numero maggiore di elaborazioni per soddisfare le aspettative delle aziende e degli utenti.

Un mercato dominato da Nvidia, ma in espansione

Secondo un’analisi di Barclays, gli investimenti in infrastrutture per l’inferenza AI supereranno quelli destinati all’addestramento già dal 2025, passando da 122,6 miliardi a 208,2 miliardi di dollari nel 2026.

Nonostante Nvidia mantenga circa il 90% della quota di mercato, emergono nuovi attori pronti a sfidare il dominio del colosso. Tra questi, aziende come Fractile, startup britannica fondata da Walter Goodwin, che punta a produrre chip più veloci, efficienti e convenienti per soddisfare la crescente esigenza di diversificazione dei cloud provider, sempre più desiderosi di ridurre la dipendenza da un unico fornitore.

L’inferenza come chiave per il futuro dell’intelligenza artificiale

La rivoluzione dell’inferenza AI non è un’ipotesi futura, ma una realtà in rapido consolidamento. Grazie alla crescente efficienza dei modelli, al calo dei costi e alla domanda crescente di risposte intelligenti e contestualizzate, l’inferenza si sta imponendo come il cuore pulsante della prossima generazione di applicazioni AI.

Per le imprese tecnologiche, investire in hardware avanzato per inferenza, algoritmi ottimizzati e architetture scalabili rappresenta oggi la strategia più promettente per competere in un mercato da centinaia di miliardi di dollari.