Inferenza in Tempo Reale

L'inferenza in tempo reale è l'elaborazione immediata delle richieste AI con latenza minima, tipicamente nell'intervallo da millisecondi a pochi secondi. A differenza dell'inferenza batch dove le richieste vengono raccolte ed elaborate in gruppi, l'inferenza in tempo reale risponde a ogni input immediatamente — fondamentale per le applicazioni interattive dove gli utenti si aspettano feedback istantaneo. La metrica più importante è il Time-to-First-Token (TTFT): tempo trascorso tra l'invio di una richiesta e la ricezione del primo token di risposta. Per i chatbot conversazionali, un TTFT sotto 500ms è generalmente accettabile. L'output in streaming migliora notevolmente la latenza percepita. I casi d'uso tipici includono: chatbot conversazionali come ChatGPT o Claude.ai, assistenti di programmazione AI come GitHub Copilot o Cursor, servizi di traduzione in tempo reale, assistenti vocali che combinano riconoscimento e sintesi vocale, analisi interattiva di documenti e agenti AI autonomi che devono reagire ai cambiamenti entro finestre temporali ristrette. I requisiti tecnici sono significativamente più esigenti rispetto all'inferenza batch: bassa latenza richiede server geograficamente vicini, ottimizzazioni specializzate o modelli più piccoli e veloci. Provider come Groq raggiungono 500+ TPS progettati appositamente per applicazioni in tempo reale.