{"id":36459,"date":"2026-09-08T15:33:46","date_gmt":"2026-09-08T13:33:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=36459"},"modified":"2026-09-08T15:33:48","modified_gmt":"2026-09-08T13:33:48","slug":"vincenzo-fornaro-e-colibri-non-mi-interessa-il-genio-mi-interessa-la-curiosita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/vincenzo-fornaro-e-colibri-non-mi-interessa-il-genio-mi-interessa-la-curiosita\/","title":{"rendered":"Vincenzo Fornaro e Colibr\u00ec: “Non mi interessa il genio, mi interessa la curiosit\u00e0”"},"content":{"rendered":"\n

Di Colibr\u00ec ho gi\u00e0 parlato, raccontando com’\u00e8 possibile far girare un modello Mixture-of-Experts da 744 miliardi di parametri su un computer con appena 25 GB di RAM, trattando il disco come un livello di memoria intelligente invece che come un semplice contenitore (potete leggere l’analisi tecnica completa qui<\/a>). Quello che mancava era la voce di chi quel motore lo ha scritto, un file C alla volta, da solo, senza laboratorio e senza cluster alle spalle. Ho chiacchierato con Vincenzo Fornaro per farmi raccontare il percorso che sta dietro al codice, e la conversazione, \u00e8 diventata lunga e stimolante pi\u00f9 di quanto avessi previsto.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Da un magazzino a Brescello, a un’idea inseguita di notte<\/h2>\n\n\n\n

Online di Vincenzo si trova pochissimo. Il suo profilo GitHub<\/a> si limita a una riga, “Founder of Colibr\u00ec, a tiny engine, immense model”, eppure in tre settimane il progetto ha superato le venticinquemila stelle ed \u00e8 finito al centro del dibattito sulla democratizzazione dell’intelligenza artificiale. Gli ho chiesto chi \u00e8, prima ancora di chiedergli come ha fatto.<\/p>\n\n\n\n

“Credo che online sia difficile trovare informazioni su di me perch\u00e9 non sono mai stato una persona particolarmente espansiva e, soprattutto, non ho mai avuto un grande interesse nel mostrare me stesso. Ho sempre preferito mettere davanti i miei progetti.<\/p>\n\n\n\n

Per me programmare \u00e8 sempre stato uno sfogo della fantasia. Per anni, soprattutto di notte, ero semplicemente io, un computer e un’idea a cui pensare. Non programmavo necessariamente perch\u00e9 qualcuno me lo avesse chiesto o perch\u00e9 avessi gi\u00e0 in mente un prodotto da vendere. Spesso programmavo perch\u00e9 avevo bisogno di capire se un’idea che avevo in testa potesse diventare reale.<\/p>\n\n\n\n

Ho sempre avuto la sensazione che il progetto sia pi\u00f9 importante della persona che lo crea. Ma con il tempo ho capito anche un’altra cosa: quando un progetto inizia a essere utile a molte persone, chi lo ha iniziato ha la responsabilit\u00e0 di dargli una direzione e costruire intorno a esso le condizioni perch\u00e9 possa crescere.<\/p>\n\n\n\n

Sono nato a Taranto, ma oggi vivo a Brescello, in Emilia-Romagna, il paese di Don Camillo e Peppone. La mia non \u00e8 stata una vita particolarmente semplice: sono rimasto orfano quando avevo nove anni e per gran parte della mia vita le possibilit\u00e0 economiche sono state limitate.<\/p>\n\n\n\n

Ho studiato informatica a Bari, ma a un certo punto non ho pi\u00f9 potuto continuare gli studi per motivi economici. Ho iniziato quindi a lavorare in un magazzino come magazziniere.<\/p>\n\n\n\n

La vita prende spesso strade che non avevi programmato. Il lavoro era quello, ma la mia testa continuava a essere altrove. Non ho mai smesso di programmare. Continuavo a studiare, sperimentare e immaginare applicazioni e sistemi.<\/p>\n\n\n\n

Mi hanno influenzato molto le storie di persone che sono riuscite a costruire qualcosa partendo da condizioni tutt’altro che perfette. Non mi interessava copiarne il percorso. Mi interessava capire come un’idea potesse trasformarsi in qualcosa capace di cambiare il modo in cui le persone utilizzano una tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Dal punto di vista tecnico, ho sempre avuto una predilezione particolare per C e C++. Li ho studiati fin dall’universit\u00e0 e continuo a considerarli strumenti straordinari quando il problema richiede controllo, prevedibilit\u00e0 e velocit\u00e0. Mi piace avere pochi strati possibili tra quello che penso e quello che il computer esegue.<\/p>\n\n\n\n

Colibr\u00ec \u00e8 nato esattamente cos\u00ec.<\/p>\n\n\n\n

Volevo capire se fosse possibile prendere un computer relativamente comune, anche lento e senza una GPU particolarmente potente, e riuscire a eseguire un modello enorme.<\/p>\n\n\n\n

Non c’era un’azienda dietro, non c’era un team e non c’era inizialmente un piano di business. C’era un problema tecnico che mi incuriosiva abbastanza da farmi lavorare notte e giorno.<\/p>\n\n\n\n

Quando sono riuscito a risolverlo, per qualche tempo il progetto \u00e8 rimasto sul mio computer. Poi ho deciso quasi casualmente di pubblicarlo su GitHub.<\/p>\n\n\n\n

Da quel momento \u00e8 successo qualcosa che non avevo previsto.<\/p>\n\n\n\n

Le persone hanno iniziato a provarlo, discuterne, contribuire e utilizzarlo. Colibr\u00ec ha cominciato a essere molto pi\u00f9 grande dell’esperimento da cui era nato.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 proprio l\u00ec che per me \u00e8 cambiata anche la prospettiva.<\/p>\n\n\n\n

Colibr\u00ec non \u00e8 nato perch\u00e9 volevo costruire una startup. Ma quando migliaia di persone iniziano a dirti, direttamente o indirettamente, che il problema che hai deciso di affrontare interessa anche loro, devi iniziare a domandarti quanto grande possa diventare la soluzione.<\/p>\n\n\n\n

Oggi \u00e8 questa la domanda che mi interessa.”<\/p>\n\n\n\n

Aprire un modello, non solo usarlo<\/h2>\n\n\n\n

La pagina GitHub del progetto recita quasi un manifesto: “Frontier models should not be sealed inside datacenters. Colibr\u00ec exists so that anyone curious enough can open one up.” Gli chiedo cosa significhi per lui davvero “aprire” un modello, non semplicemente accedervi tramite un’API, e se la democrazia dell’AI che immagina sia una questione di accesso o qualcosa di pi\u00f9 profondo.<\/p>\n\n\n\n

“Per me l’accesso all’AI dovrebbe essere il pi\u00f9 semplice possibile. Dovresti poter accendere un computer, aprire un programma e iniziare a sperimentare.<\/p>\n\n\n\n

Non dovrebbe essere una possibilit\u00e0 riservata soltanto a chi possiede hardware da decine di migliaia di euro o a chi pu\u00f2 utilizzare grandi infrastrutture.<\/p>\n\n\n\n

Ma credo che l’accesso sia soltanto il primo livello.<\/p>\n\n\n\n

La cosa che mi interessa ancora di pi\u00f9 \u00e8 la possibilit\u00e0 di conoscere la tecnologia che stai utilizzando.<\/p>\n\n\n\n

Quando parlo di un modello “aperto”, quindi, non intendo semplicemente poter ottenere una risposta. Intendo poterlo eseguire, osservare, misurare, fare esperimenti e cercare di capire cosa succede quando cambi qualcosa.<\/p>\n\n\n\n

C’\u00e8 una differenza enorme tra utilizzare un’intelligenza e poterla studiare.<\/p>\n\n\n\n

Questo non significa che il cloud sia sbagliato. Il cloud \u00e8 e continuer\u00e0 a essere estremamente importante. Ci sono problemi per cui concentrare enormi quantit\u00e0 di calcolo in un datacenter \u00e8 la soluzione migliore.<\/p>\n\n\n\n

Io penso semplicemente che non debba essere l’unico modello possibile.<\/p>\n\n\n\n

Dovrebbe esistere anche un’altra possibilit\u00e0: portare sempre pi\u00f9 capacit\u00e0 di inferenza vicino alla persona, al ricercatore, all’azienda o al dispositivo che ne ha bisogno.<\/p>\n\n\n\n

La democratizzazione dell’AI, secondo me, dovrebbe quindi essere sia una democratizzazione dell’accesso sia una democratizzazione della comprensione.<\/p>\n\n\n\n

Non vorrei che la prima domanda di una persona fosse: “Ho abbastanza GPU per poter provare questa cosa?”<\/p>\n\n\n\n

Vorrei che fosse: “Cosa posso scoprire se provo a farlo?”<\/p>\n\n\n\n

L’AI sta diventando uno degli strumenti di conoscenza pi\u00f9 potenti che abbiamo costruito. Pi\u00f9 persone potranno sperimentarla direttamente, pi\u00f9 aumenter\u00e0 la probabilit\u00e0 che qualcuno trovi un utilizzo, un’ottimizzazione o addirittura un paradigma a cui oggi non abbiamo ancora pensato.<\/p>\n\n\n\n

Per me il requisito principale dovrebbe diventare sempre pi\u00f9 la curiosit\u00e0, non la dimensione dell’infrastruttura che possiedi.”<\/p>\n\n\n\n

Un post su Hacker News, non un manifesto<\/h2>\n\n\n\n

C’\u00e8 un dettaglio che mi ha colpito fin dall’inizio, il post con cui Fornaro ha presentato Colibr\u00ec su Hacker News non si intitolava “ho creato il motore di inferenza definitivo”, ma semplicemente “Getting GLM-5.2 running on my slow computer”. Un atteggiamento quasi dimesso per un risultato che dimesso non \u00e8. Gli chiedo quando ha capito che l’esperimento personale stava diventando altro, e quale reazione della comunit\u00e0 gli ha fatto pensare che le cose stessero cambiando davvero.<\/p>\n\n\n\n

“Il titolo era semplicemente ‘Getting GLM-5.2 running on my slow computer’ perch\u00e9 quella era esattamente la storia.<\/p>\n\n\n\n

Non volevo dire di aver costruito il motore di inferenza definitivo. Avevo risolto un problema che trovavo interessante e volevo spiegare come.<\/p>\n\n\n\n

Colibr\u00ec non era nato con l’obiettivo di diventare una startup. Era nato per curiosit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Poi sono successe due cose.<\/p>\n\n\n\n

La prima \u00e8 stata vedere persone utilizzare realmente quello che avevo costruito.<\/p>\n\n\n\n

Ricordo in particolare un ragazzo che mi scrisse per ringraziarmi perch\u00e9, grazie a Colibr\u00ec, era riuscito ad accedere a un modello che altrimenti avrebbe richiesto una macchina molto pi\u00f9 costosa.<\/p>\n\n\n\n

Quello mi ha colpito molto pi\u00f9 del numero di stelle.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 per la prima volta non stavo guardando soltanto una soluzione tecnica. Stavo guardando un problema reale eliminato per qualcuno.<\/p>\n\n\n\n

La seconda cosa \u00e8 stata la comunit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Persone che non conoscevo hanno iniziato ad aprire issue, fare pull request, testare hardware, trovare bug e proporre ottimizzazioni.<\/p>\n\n\n\n

A quel punto ho capito che stava accadendo qualcosa di importante: Colibr\u00ec non stava crescendo perch\u00e9 io cercavo di convincere qualcuno che fosse utile. Le persone arrivavano spontaneamente perch\u00e9 riconoscevano il problema.<\/p>\n\n\n\n

Per chi costruisce tecnologia, questo \u00e8 un segnale molto forte.<\/p>\n\n\n\n

Da allora ho iniziato a guardare Colibr\u00ec in maniera diversa.<\/p>\n\n\n\n

Rimane un progetto open source e voglio che continui a esserlo, ma penso che la tecnologia e il problema che stiamo affrontando possano avere implicazioni molto pi\u00f9 grandi del repository da cui tutto \u00e8 iniziato.<\/p>\n\n\n\n

Il passaggio interessante, adesso, \u00e8 capire come trasformare quell’interesse spontaneo in una tecnologia sempre pi\u00f9 solida, generalizzabile e utilizzabile.<\/p>\n\n\n\n

E per farlo, inevitabilmente, Colibr\u00ec dovr\u00e0 crescere anche oltre la dimensione di una persona.”<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


La dashboard web di Colibr\u00ec, immagine tratta dal repository ufficiale<\/a><\/p>\n\n\n\n

Un file, milletrecento righe, nessun compromesso<\/h2>\n\n\n\n

Il cuore di Colibr\u00ec \u00e8 un singolo file C di circa milletrecento righe, senza dipendenze, senza GPU richiesta, senza Python a runtime. In un momento storico in cui vLLM, TensorRT-LLM e SGLang sono progetti nati in laboratori con team numerosi e codebase complesse, la scelta di Fornaro suona quasi come un atto di resistenza, un po’ come certe produzioni discografiche fatte in casa con quattro strumenti che riescono a suonare pi\u00f9 dense di un’orchestra intera. Gli chiedo se dietro questa semplicit\u00e0 estrema ci sia una scelta puramente architetturale o una convinzione pi\u00f9 filosofica.<\/p>\n\n\n\n

“\u00c8 stata inizialmente una scelta architetturale, ma \u00e8 diventata anche una convinzione.<\/p>\n\n\n\n

Quando cerchi di far funzionare un modello enorme su una macchina relativamente piccola, ogni strato aggiuntivo ha un costo.<\/p>\n\n\n\n

Hai bisogno di sapere esattamente dove si trova la memoria, quando viene spostata, cosa viene calcolato e perch\u00e9 qualcosa \u00e8 lento.<\/p>\n\n\n\n

Il C mi permette di avere un controllo estremamente diretto su queste cose.<\/p>\n\n\n\n

Ma questo non significa che io consideri la complessit\u00e0 sempre negativa.<\/p>\n\n\n\n

La complessit\u00e0 \u00e8 un investimento.<\/p>\n\n\n\n

Devi introdurla quando il valore che produce \u00e8 maggiore del costo che aggiunge.<\/p>\n\n\n\n

All’inizio Colibr\u00ec poteva permettersi di essere estremamente piccolo. Oggi stanno arrivando backend GPU, server, interfacce, nuove architetture e altre componenti. Inevitabilmente il progetto crescer\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

La sfida \u00e8 crescere senza perdere leggibilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Vorrei che il cuore del sistema rimanesse qualcosa che un bravo sviluppatore possa aprire, leggere e comprendere.<\/p>\n\n\n\n

Questo ha anche un vantaggio molto concreto per un progetto open source: riduce enormemente la barriera per chi vuole contribuire.<\/p>\n\n\n\n

La semplicit\u00e0, in questo senso, non \u00e8 soltanto eleganza.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 velocit\u00e0 di sviluppo, capacit\u00e0 di debugging, facilit\u00e0 di sperimentazione e possibilit\u00e0 di portare nuove persone dentro il progetto.”<\/p>\n\n\n\n

Il disco come memoria, non come magazzino<\/h2>\n\n\n\n

Il meccanismo alla base di Colibr\u00ec ha una sua eleganza quasi minimalista, la parte densa del modello resta residente in RAM, mentre gli esperti vengono richiamati da disco solo quando servono, un po’ come il compilatore JIT di certi linguaggi che non traduce tutto in anticipo ma solo quello che l’esecuzione richiede davvero, istante per istante. Chiedo a Fornaro qual \u00e8, per chi si avvicina per la prima volta a Colibr\u00ec, il concetto pi\u00f9 controintuitivo da digerire.<\/p>\n\n\n\n

“Probabilmente il concetto pi\u00f9 controintuitivo \u00e8 questo: un modello gigantesco non utilizza necessariamente tutti i suoi parametri nello stesso momento.<\/p>\n\n\n\n

Quando una persona sente ‘744 miliardi di parametri’, immagina che per generare ogni token il computer debba utilizzare tutti quei parametri.<\/p>\n\n\n\n

In un modello Mixture-of-Experts non funziona cos\u00ec.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 pi\u00f9 simile a un’enorme organizzazione con moltissimi reparti specializzati. Tutti esistono, ma per ogni token il modello attiva soltanto una parte degli esperti.<\/p>\n\n\n\n

Quindi la domanda smette di essere:<\/p>\n\n\n\n

‘Come faccio a mettere tutto il modello nella RAM?’<\/p>\n\n\n\n

e diventa:<\/p>\n\n\n\n

‘Come faccio ad avere disponibile la parte giusta del modello nel momento in cui serve?’<\/p>\n\n\n\n

Colibr\u00ec cerca di rispondere a questa seconda domanda.<\/p>\n\n\n\n

Lo storage diventa un ulteriore livello della gerarchia di memoria. Gli esperti possono rimanere sul disco e venire portati vicino al calcolo quando servono.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 come avere un magazzino enorme e un banco di lavoro relativamente piccolo. Non metti tutto il magazzino sul tavolo. Devi organizzare il sistema in modo che ci\u00f2 che serve arrivi sul tavolo abbastanza velocemente.<\/p>\n\n\n\n

Poi entrano in gioco cache, prefetch, pattern di utilizzo e altre ottimizzazioni.<\/p>\n\n\n\n

Il principio generale, per\u00f2, rimane semplice:<\/p>\n\n\n\n

non devi necessariamente avere tutto contemporaneamente.<\/p>\n\n\n\n

Devi riuscire ad avere la cosa giusta nel momento giusto.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 un principio che credo possa avere applicazioni molto pi\u00f9 ampie man mano che i modelli continueranno a crescere.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


Una gerarchia di memoria invece di un singolo requisito di memoria, immagine tratta dal repository ufficiale<\/a><\/p>\n\n\n\n

0,05 token al secondo, onestamente<\/h2>\n\n\n\n

Qui arriva il nodo pi\u00f9 discusso online. Su un laptop con 25 GB di RAM, i primi benchmark parlavano di un token ogni dieci-venti secondi, e un’analisi di Wavect ha scritto che il progetto “esegue, ma a 0,05-0,1 token al secondo da cache fredda”, definendolo “una prova seria di architettura, non ancora un server pronto per la produzione”. Tom’s Hardware indica invece 20-30 token al secondo come soglia per un’interazione davvero fluida, mentre su una macchina con sei GPU RTX 5090 si arriva a 6 token al secondo. Gli chiedo come si posiziona rispetto a queste osservazioni, se Colibr\u00ec sia oggi un esercizio di ingegneria affascinante o un prodotto gi\u00e0 utilizzabile.<\/p>\n\n\n\n

“L’analisi di Wavect \u00e8 onesta.<\/p>\n\n\n\n

Definire le prime versioni di Colibr\u00ec ‘a serious proof of architecture, not yet a drop-in production server’ \u00e8 una descrizione che considero corretta.<\/p>\n\n\n\n

La velocit\u00e0 \u00e8 un problema reale e non voglio nasconderlo.<\/p>\n\n\n\n

Su un laptop, oggi, eseguire un modello di quelle dimensioni attraverso Colibr\u00ec non significa avere la stessa esperienza che avresti utilizzando un modello servito da un grande datacenter.<\/p>\n\n\n\n

Ma secondo me il punto interessante \u00e8 capire qual \u00e8 la traiettoria.<\/p>\n\n\n\n

Prima il problema era binario: quel modello entrava nella tua infrastruttura oppure non entrava.<\/p>\n\n\n\n

Colibr\u00ec prova a trasformarlo in un problema continuo: quanto lentamente possiamo partire, quanto possiamo migliorare cache, storage, prefetch, speculazione, backend accelerati e quanta parte del collo di bottiglia possiamo progressivamente eliminare?<\/p>\n\n\n\n

L’ingegneria spesso comincia trasformando uno zero in un numero.<\/p>\n\n\n\n

Una volta che qualcosa funziona, puoi misurarlo.<\/p>\n\n\n\n

E una volta che puoi misurarlo, puoi iniziare seriamente a ottimizzarlo.<\/p>\n\n\n\n

Non prometterei oggi 20 o 30 token al secondo per un modello da centinaia di miliardi di parametri su qualsiasi laptop. Esistono limiti fisici che il software non pu\u00f2 semplicemente cancellare.<\/p>\n\n\n\n

Ma penso che esista uno spazio enorme tra ‘impossibile’ e ‘veloce quanto un datacenter’.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 proprio quello spazio che mi interessa esplorare.<\/p>\n\n\n\n

Nel breve periodo vedo Colibr\u00ec come una piattaforma molto interessante per sviluppatori, ricercatori, appassionati e casi d’uso in cui l’accesso locale a modelli enormi ha un valore particolare.<\/p>\n\n\n\n

Nel lungo periodo, invece, l’obiettivo \u00e8 continuare a ridurre la distanza tra inferenza locale e infrastruttura centralizzata.<\/p>\n\n\n\n

Se riusciremo a farlo abbastanza bene, non sar\u00e0 pi\u00f9 soltanto un esperimento tecnico.<\/p>\n\n\n\n

Diventer\u00e0 una nuova opzione infrastrutturale.”<\/p>\n\n\n\n

Correttezza prima del benchmark<\/h2>\n\n\n\n

Colibr\u00ec ha ancora frontiere aperte, non \u00e8 un server di produzione, per ora lavora con l’architettura di GLM-5.2 e non con modelli MoE generici, la validazione della qualit\u00e0 della quantizzazione int4 \u00e8 un lavoro in corso, il disco NVMe resta l’avversario pi\u00f9 duro da battere. Gli chiedo come affronta queste sfide e se esistano compromessi che \u00e8 disposto ad accettare oggi per guadagnare velocit\u00e0, o linee che considera invece invalicabili.<\/p>\n\n\n\n

“Una piccola correzione alla premessa: Colibr\u00ec oggi supporta gi\u00e0 diverse famiglie di modelli MoE e ogni nuova architettura aggiunta ci permette di capire qualcosa che pu\u00f2 diventare utile anche alle altre.<\/p>\n\n\n\n

Anche la quantizzazione \u00e8 maturata molto.<\/p>\n\n\n\n

Abbiamo trovato e corretto problemi reali di qualit\u00e0 e, in questo, la comunit\u00e0 \u00e8 stata fondamentale.<\/p>\n\n\n\n

Il principale avversario rimane per\u00f2 la quantit\u00e0 di dati che devi spostare.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 per questo che una regola che cerco di applicare continuamente \u00e8: misurare prima di credere.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 facilissimo inventare un’ottimizzazione che sulla carta sembra brillante.<\/p>\n\n\n\n

Molto pi\u00f9 difficile \u00e8 dimostrare che migliori davvero il sistema su hardware reale e workload reali.<\/p>\n\n\n\n

Ho un piccolo laboratorio di esperimenti in cui molte idee vanno a morire.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 esattamente quello che dovrebbe succedere.<\/p>\n\n\n\n

Per quanto riguarda i compromessi, sono disposto ad accettarne molti.<\/p>\n\n\n\n

Posso accettare una partenza a freddo pi\u00f9 lenta se il comportamento migliora durante l’utilizzo.<\/p>\n\n\n\n

Posso accettare maggiore complessit\u00e0 nel formato dei dati se significa leggere molto meno dallo storage.<\/p>\n\n\n\n

Posso accettare strategie differenti a seconda dell’hardware.<\/p>\n\n\n\n

Quello che non voglio sacrificare \u00e8 la correttezza.<\/p>\n\n\n\n

Un benchmark impressionante ottenuto degradando silenziosamente la qualit\u00e0 del modello non mi interessa.<\/p>\n\n\n\n

Se Colibr\u00ec deve diventare un’infrastruttura su cui altre persone costruiscono qualcosa, la fiducia nei risultati deve venire prima del numero migliore in una tabella.”<\/p>\n\n\n\n

Software, hardware, modelli: tre strade che convergono<\/h2>\n\n\n\n

Il progetto ha gi\u00e0 backend CUDA e Metal, un’interfaccia web funzionante, il supporto nativo al decoding speculativo di GLM-5.2. Gli chiedo cosa manca per arrivare a una velocit\u00e0 che possa competere davvero con un’API cloud nel quotidiano, diciamo dieci-venti token al secondo su hardware che una persona qualunque potrebbe comprarsi, e se sia una questione di codice, di hardware, o di modelli futuri pi\u00f9 adatti a questo approccio.<\/p>\n\n\n\n

“Sono tutte e tre le cose: software, hardware e modelli.<\/p>\n\n\n\n

Ma probabilmente l’elemento pi\u00f9 interessante \u00e8 il modo in cui queste tre parti possono iniziare a essere progettate insieme.<\/p>\n\n\n\n

Il software pu\u00f2 fare moltissimo.<\/p>\n\n\n\n

Possiamo migliorare il formato dei dati, ridurre le letture, prevedere quali esperti serviranno, sovrapporre trasferimento e calcolo, migliorare la cache e utilizzare meglio CPU, GPU e storage disponibili.<\/p>\n\n\n\n

Ma il software non pu\u00f2 eliminare completamente un limite fisico.<\/p>\n\n\n\n

L’hardware continuer\u00e0 quindi a essere importante.<\/p>\n\n\n\n

Gli SSD consumer stanno diventando sempre pi\u00f9 veloci, la capacit\u00e0 di memoria cresce e anche le architetture dei computer stanno cambiando.<\/p>\n\n\n\n

Per Colibr\u00ec \u00e8 particolarmente interessante perch\u00e9 noi consideriamo lo storage non semplicemente come il posto da cui caricare il modello all’inizio, ma come parte attiva dell’architettura di inferenza.<\/p>\n\n\n\n

Poi ci sono i modelli.<\/p>\n\n\n\n

Quelli attuali sono stati progettati per infrastrutture in cui esistono enormi quantit\u00e0 di memoria e banda.<\/p>\n\n\n\n

Non sono stati ottimizzati pensando a una macchina consumer che deve decidere continuamente quali parti del modello avvicinare al calcolo.<\/p>\n\n\n\n

Non vedo per\u00f2 nessuna ragione per cui questa debba rimanere una costante.<\/p>\n\n\n\n

Modelli con maggiore localit\u00e0, esperti pi\u00f9 piccoli, routing pi\u00f9 prevedibile o strutture progettate esplicitamente per gerarchie di memoria potrebbero cambiare radicalmente il problema.<\/p>\n\n\n\n

In un certo senso, potrebbe essere che Colibr\u00ec sia arrivato prima del modello ideale per questo tipo di inferenza.<\/p>\n\n\n\n

Questa \u00e8 anche una delle cose che trovo pi\u00f9 interessanti dal punto di vista futuro.<\/p>\n\n\n\n

Non voglio che Colibr\u00ec sia semplicemente ‘un programma che fa girare GLM su un laptop’.<\/p>\n\n\n\n

Mi interessa capire se alcune delle idee che stiamo esplorando possano diventare una maniera diversa di pensare l’inferenza di modelli molto grandi.<\/p>\n\n\n\n

Se succeder\u00e0, il mercato potenziale non sar\u00e0 limitato al singolo appassionato con un computer lento.<\/p>\n\n\n\n

Potr\u00e0 riguardare workstation, edge computing, aziende che vogliono mantenere i dati localmente, ricerca, appliance dedicate e probabilmente casi d’uso che oggi non abbiamo ancora immaginato.”<\/p>\n\n\n\n

Possedere un modello: oltre il risparmio<\/h2>\n\n\n\n

C’\u00e8 chi vede in Colibr\u00ec la prova che l’AI locale pu\u00f2 diventare reale anche per chi non pu\u00f2 permettersi un datacenter, e c’\u00e8 chi obietta che la democratizzazione dell’AI \u00e8 gi\u00e0 una realt\u00e0, basta un browser e venti dollari al mese per ChatGPT. Gli chiedo come risponde a questa obiezione, e cosa significhi davvero possedere un modello oltre al semplice risparmio economico, se sia una questione di privacy, di libert\u00e0, o di qualcosa di pi\u00f9 radicale come la capacit\u00e0 di fare scienza sull’AI, non solo di usarla.<\/p>\n\n\n\n

“L’obiezione \u00e8 assolutamente legittima.<\/p>\n\n\n\n

Se la domanda \u00e8 ‘posso usare un’intelligenza artificiale molto potente?’, il cloud ha gi\u00e0 democratizzato enormemente l’accesso.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 una cosa straordinaria.<\/p>\n\n\n\n

Non considero Colibr\u00ec una guerra contro il cloud.<\/p>\n\n\n\n

Penso che cloud e local AI risolvano problemi differenti e che in futuro convivranno.<\/p>\n\n\n\n

Ci saranno attivit\u00e0 per le quali avr\u00e0 senso utilizzare il modello pi\u00f9 potente disponibile in un datacenter.<\/p>\n\n\n\n

E ce ne saranno altre in cui saranno importanti latenza, privacy, prevedibilit\u00e0 dei costi, indipendenza dalla rete, controllo dell’infrastruttura o possibilit\u00e0 di studiare esattamente il sistema che stai utilizzando.<\/p>\n\n\n\n

Penso alla storia dell’informatica.<\/p>\n\n\n\n

Il personal computer non ha reso inutili i grandi computer.<\/p>\n\n\n\n

Ha semplicemente aperto un’altra dimensione dell’informatica.<\/p>\n\n\n\n

Il fatto che un computer fosse tuo significava che potevi programmarlo, modificarlo, romperlo, sperimentare.<\/p>\n\n\n\n

Con l’AI penso possa accadere qualcosa di simile.<\/p>\n\n\n\n

Un servizio remoto \u00e8 straordinariamente comodo quando vuoi ottenere una risposta.<\/p>\n\n\n\n

Un modello locale diventa interessante quando vuoi anche fare domande sul sistema stesso.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 ha risposto cos\u00ec?<\/p>\n\n\n\n

Come cambia il comportamento se modifico questo componente?<\/p>\n\n\n\n

Quanto posso comprimerlo?<\/p>\n\n\n\n

Posso riprodurre lo stesso risultato tra cinque anni?<\/p>\n\n\n\n

Posso utilizzare dati che non voglio inviare fuori dalla mia infrastruttura?<\/p>\n\n\n\n

Posso costruire un prodotto che continui a funzionare anche senza dipendere completamente da un provider esterno?<\/p>\n\n\n\n

Quindi non vedo il futuro come ‘cloud contro local’.<\/p>\n\n\n\n

Lo vedo come un continuum.<\/p>\n\n\n\n

E penso che oggi una parte di quel continuum sia ancora molto meno sviluppata dell’altra.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 l\u00ec che Colibr\u00ec cerca di lavorare.”<\/p>\n\n\n\n

Il 2036 e l’eredit\u00e0 di un’idea<\/h2>\n\n\n\n

Chiudiamo con lo sguardo lungo. Immagina il 2036, i modelli diventati ancora pi\u00f9 grandi o forse pi\u00f9 piccoli e pi\u00f9 intelligenti, l’hardware consumer trasformato. Gli chiedo se Colibr\u00ec, o qualcosa che ne \u00e8 nato, sar\u00e0 ancora rilevante, cosa sogna che succeda nei prossimi dieci anni per chi vuole tenere l’intelligenza artificiale nelle proprie mani, e pi\u00f9 personalmente, dopo venticinquemila stelle e i titoli su Tom’s Hardware e Hacker News, cosa vuole che la gente ricordi di lui.<\/p>\n\n\n\n

“Nel 2036 spero che molte delle cose che oggi Colibr\u00ec rende difficili siano diventate normali.<\/p>\n\n\n\n

Questo non significa che spero che Colibr\u00ec scompaia.<\/p>\n\n\n\n

Significa che spero che evolva.<\/p>\n\n\n\n

I progetti tecnologici importanti raramente rimangono uguali alla loro prima versione. Cambiano insieme al problema che stanno cercando di risolvere.<\/p>\n\n\n\n

Se tra dieci anni eseguire modelli enormi su hardware relativamente comune sar\u00e0 normale, sar\u00e0 una vittoria.<\/p>\n\n\n\n

A quel punto probabilmente Colibr\u00ec star\u00e0 affrontando un altro confine.<\/p>\n\n\n\n

Quello che vorrei rimanesse costante \u00e8 l’idea di fondo: ridurre la distanza tra una persona curiosa e una tecnologia che oggi sembra troppo grande, costosa o complessa per essere esplorata direttamente.<\/p>\n\n\n\n

Vorrei che nel 2036 una persona potesse guardare un modello avanzato e pensare:<\/p>\n\n\n\n

‘Voglio capire come funziona.’<\/p>\n\n\n\n

E potesse farlo.<\/p>\n\n\n\n

Per quanto riguarda quello che voglio costruire personalmente, oggi sento una responsabilit\u00e0 diversa rispetto all’inizio.<\/p>\n\n\n\n

Colibr\u00ec \u00e8 nato come esperimento individuale, ma non penso che debba necessariamente rimanere tale.<\/p>\n\n\n\n

Se vogliamo affrontare seriamente questo problema, serviranno persone molto pi\u00f9 brave di me in molte aree diverse, servir\u00e0 una comunit\u00e0 sempre pi\u00f9 forte e probabilmente servir\u00e0 anche costruire una struttura capace di sostenere il progetto nel lungo periodo.<\/p>\n\n\n\n

Questo non cambia il motivo per cui ho iniziato.<\/p>\n\n\n\n

Lo rende semplicemente pi\u00f9 ambizioso.<\/p>\n\n\n\n

E se tra dieci anni qualcuno, davanti a un problema che tutti considerano impossibile, penser\u00e0:<\/p>\n\n\n\n

‘Proviamo.’<\/p>\n\n\n\n

e magari utilizzer\u00e0 qualcosa che \u00e8 nato anche dal lavoro fatto oggi su Colibr\u00ec, per me sar\u00e0 gi\u00e0 un risultato enorme.<\/p>\n\n\n\n

Non mi interessa particolarmente che si ricordi l’idea di Vincenzo Fornaro come ‘genio’.<\/p>\n\n\n\n

Mi interesserebbe molto di pi\u00f9 che rimanesse un’altra idea:<\/p>\n\n\n\n

che una persona con poche risorse, ma abbastanza curiosit\u00e0, possa ancora iniziare qualcosa di abbastanza importante da attirare altre persone e diventare molto pi\u00f9 grande di lei.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 esattamente quello che sta succedendo a Colibr\u00ec.”<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Il repository di Colibr\u00ec<\/a> resta consultabile su GitHub per chi vuole provarlo, contribuire, o semplicemente leggere quelle milletrecento righe di C che hanno acceso la conversazione.<\/em><\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Di Colibr\u00ec ho gi\u00e0 parlato, raccontando com’\u00e8 possibile far girare un modello Mixture-of-Experts da 744 miliardi di parametri su un computer con appena 25 GB di RAM, trattando il disco come un livello di memoria intelligente invece che come un semplice contenitore (potete leggere l’analisi tecnica completa qui). Quello che mancava era la voce di… Read more<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":336,"featured_media":36451,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":0,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","_uag_custom_page_level_css":"","_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[10261],"tags":[14124,14088,12069],"collections":[11708],"class_list":["post-36459","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-intelligenza-artificiale","tag-inferenza-ai-it","tag-intelligenza-artificiale","tag-llm-it","collections-dalla-community","entry"],"yoast_head":"\nVincenzo Fornaro e Colibr\u00ec: "Non mi interessa il genio, mi interessa la curiosit\u00e0" - 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