In discussioni su #SocialMining la scalabilità dell'IA, un tema continua a riemergere: molte promettenti startup di IA non falliscono al lancio - esitano poco dopo. Gli osservatori che seguono $AITECH e i commenti condivisi da @AITECH often inquadrano questo come un problema operativo piuttosto che tecnico.
I prodotti AI nelle prime fasi vivono in condizioni controllate. Utenti limitati, carichi di lavoro prevedibili e crediti di calcolo temporanei creano un senso artificiale di stabilità. Una volta che inizia l'uso reale, quella stabilità scompare. I sistemi affrontano domande imprevedibili, maggiore concorrenza e aspettative plasmate dalla reattività di livello consumer.
A differenza della formazione, che è episodica, l'inferenza è continua. Ogni interazione dell'utente comporta un costo. La latenza deve rimanere bassa. L'allocazione della memoria diventa irregolare. Il tempo di attività passa da "bello da avere" a esistenziale. La conformità e il monitoraggio aggiungono complessità che non può essere rinviata.
A questo punto, molti team scoprono che il loro collo di bottiglia non è l'accuratezza del modello, ma la resistenza operativa. Il calcolo diventa un vincolo vivo - uno che cresce insieme all'adozione. Ciò che sembrava efficiente con 1.000 utenti si comporta in modo molto diverso con 100.000.
Ecco perché il post-lancio è spesso la fase più fragile del ciclo di vita di una startup AI. Il successo espone le debolezze più velocemente di quanto possa mai fare il fallimento. I team che sopravvivono non sono sempre quelli con i modelli più intelligenti, ma quelli che hanno pianificato per un uso sostenuto e reale.
Nell'AI, l'intelligenza apre la porta. Le operazioni decidono quanto tempo rimani dentro.
