
Dai modelli ai chip: come ridurre i costi di inferenza AI
Il costo dell’AI si sposta dall’addestramento all’uso quotidiano dei modelli. Quantizzazione, pruning, runtime di serving, chip specializzati, memoria avanzata e reti ottiche sono le leve sulle quali agire. L'analisi di McKinsey
14 Lug 2026
di Gianluca Ferrari








































