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Morgan Stanley: L'apertura dei modelli di peso riduce i costi dell'AI, ma il "paradosso di Jevons" potrebbe continuare a far crescere la domanda di potenza di calcolo

Morgan Stanley: L'apertura dei modelli di peso riduce i costi dell'AI, ma il "paradosso di Jevons" potrebbe continuare a far crescere la domanda di potenza di calcolo

Odaily星球日报Odaily星球日报2026/08/04 12:58
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Odaily riferisce che JPMorgan Stanley, nel suo ultimo rapporto "Modelli a parametri aperti e tre scenari futuri", sottolinea che i modelli a parametri aperti non necessariamente riducono la domanda di potenza di calcolo per l’IA. Al contrario, i costi di utilizzo più bassi potrebbero accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale, dando origine alla classica "paradosso di Jevons": quando l’inferenza diventa più economica, le aziende tendono a impiegare l’IA per più compiti, aumentando infine la domanda totale di token, potenza di calcolo, elettricità e infrastrutture. Il rapporto evidenzia che un modello a parametri aperti non significa necessariamente gratuità totale: le aziende devono comunque sostenere i costi di GPU, servizi cloud, gestione operativa e sicurezza; la reale sostenibilità economica dipende dallo scenario applicativo. JPMorgan Stanley ritiene che, indipendentemente dal livello di apertura del modello, aziende come NVIDIA possano trarne vantaggio.

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