La differenza principale tra l’intelligenza artificiale locale e l’IA basata sul cloud riguarda il luogo in cui avviene l’elaborazione. I sistemi locali eseguono le operazioni necessarie sul dispositivo dell’utente, mentre i servizi cloud inviano le richieste tramite Internet a data center esterni e restituiscono i risultati.
L’IA locale, nota anche come IA sul dispositivo, può funzionare su computer, tablet e smartphone. Quando uno strumento opera interamente sul dispositivo, attività come la revisione di un testo o la sintesi di documenti possono essere svolte senza inviare i file a server esterni. Ciò può offrire una maggiore privacy e, in alcuni casi, consentire al sistema di funzionare offline.
Tuttavia, le prestazioni locali dipendono dall’hardware del dispositivo. I modelli più grandi possono richiedere una quantità significativa di RAM e un computer più potente, mentre i modelli più piccoli possono funzionare su dispositivi personali più semplici. I sistemi locali possono inoltre presentare limitazioni nel ragionamento e nella qualità delle risposte, a seconda dell’attività.
L’IA basata sul cloud si affida a data center esterni. Servizi come ChatGPT, Gemini e Claude elaborano le richieste sui server dei rispettivi fornitori, permettendo agli utenti di accedere a modelli avanzati senza possedere un dispositivo dotato di hardware potente. Questi servizi possono inoltre offrire funzionalità come Deep Think di Gemini, Artifacts di Claude e la ricerca approfondita di ChatGPT.
Lo svantaggio è che le informazioni inviate ai chatbot cloud vengono registrate sui loro server e conservate per un periodo che varia a seconda del servizio. Gli utenti dovrebbero quindi evitare di condividere informazioni personali, sensibili o riservate. I servizi cloud offrono comunemente un accesso gratuito con limiti giornalieri, mentre i piani a pagamento possono aumentare tali limiti.
L’opzione migliore dipende dall’attività, dall’hardware disponibile e dal livello di privacy desiderato. L’IA locale è più adatta alle attività semplici e alle informazioni riservate quando il software elabora tutto sul dispositivo. L’IA cloud è più indicata per i modelli avanzati, la pianificazione in più fasi, la programmazione, l’analisi su larga scala e le ricerche che richiedono una connessione Internet attiva, come le query relative a notizie o dati finanziari.
I due approcci possono anche funzionare insieme. Alcuni strumenti elaborano localmente le richieste semplici e inviano le attività più impegnative a server esterni. Apple Intelligence, per esempio, gestisce le attività sull’iPhone, sull’iPad o sul Mac ogni volta che è possibile e utilizza Private Cloud Compute quando sono necessari modelli più avanzati. Secondo Apple, i dati inviati a questo sistema vengono elaborati per soddisfare la richiesta e non vengono conservati sui suoi server.
Google offre inoltre modelli locali come Gemini Nano, che può funzionare sugli smartphone Android per sintetizzare testi, rivedere messaggi e descrivere immagini senza inviare i dati al cloud. L’app Gemini, nel frattempo, utilizza modelli online e locali per domande e attività che dipendono dai servizi Google.
Anche Samsung divide le funzionalità Galaxy AI tra il dispositivo e i server esterni. Le traduzioni e alcuni suggerimenti testuali possono essere elaborati localmente, mentre le sintesi dei contenuti e la modifica delle immagini possono dipendere dall’elaborazione cloud.
Fonti: Canaltech.