Cloud LLM vs Local LLMs: Esempi & Vantaggi

Cloud LLMs, potenziati da modelli avanzati come GPT-5.5 e Claude Opus 4.7, offrono scalabilità e accessibilità. Al contrario, Local LLMs, guidati da modelli open source come Llama 4, DeepSeek V4 e Qwen3.6-Plus, assicurano maggiore privacy e personalizzazione.

Esplora cosa sono i cloud LLMs, i loro punti di forza e debolezze, i casi di studio più comuni con esempi reali e come differiscono dai locali LLMs.

Che cos'è il Cloud Large Language Model (LLM)?

Cloud LLMs (basati sul cloud, grandi modelli linguistici) sono ospitati ed eseguiti su infrastruttura cloud anziché essere installati e gestiti sui server locali di un'azienda. Questi modelli, come l'attuale famiglia GPT-5, Google's Gemini 3 Pro/Flash serie, e Anthropic's Claude Opus 4.7 e Claude Sonnet 4.6, sono sistemi di IA con capacità avanzate di comprensione e generazione del linguaggio.

Cloud LLMs sono:

• Accessibili via internet tramite APIs.
• Scalabili e gestiti dal provider.

Invece di acquistare e mantenere hardware costoso (GPUs, server, storage), le aziende si connettono a questi modelli tramite il cloud e li utilizzano su richiesta.

Come funzionano i cloud LLMs?

1. L'LLM viene eseguito su server cloud remoti.
2. Un'azienda invia testo/dati al modello tramite un'API.
3. Il modello elabora la richiesta nel cloud.
4. La risposta viene restituita tramite internet.

I fornitori di cloud LLM utilizzano spesso un modello di tariffazione a consumo (pay-as-you-go) basato sull'uso, che può essere più economico per molte applicazioni. Tuttavia, i costi possono aumentare con un maggiore utilizzo.

Sono più adatti per:

• Team con bassa competenza tecnica: I cloud LLMs sono spesso accessibili tramite interfacce user-friendly e APIs, che richiedono meno competenze tecniche per essere implementati e utilizzati efficacemente.
• Team con budget tecnologico limitato: Creare o addestrare un LLM è un'impresa costosa. I cloud LLMs eliminano la necessità di investimenti iniziali significativi in hardware e software. Gli utenti possono pagare per i servizi cloud LLM su base di abbonamento o consumo, il che può essere più adatto al budget.

Ultimi modelli

OpenAI GPT-5.5

OpenAI ha introdotto GPT-5.5 come il suo modello più avanzato per lavoro agentico, programmazione, ricerca, analisi dei dati, creazione di documenti, attività con fogli di calcolo, uso del computer e flussi di lavoro multi-step.

I principali miglioramenti includono:

• Programmazione e ingegneria del software: GPT-5.5 è il modello di programmazione agentica più potente di OpenAI fino ad oggi. Ha raggiunto 82,7% su Terminal-Bench 2.0 e 58,6% su SWE-Bench Pro, superando GPT-5.4 in diverse valutazioni di programmazione utilizzando meno token.
  • Nella pratica, ciò significa che GPT-5.5 può comprendere meglio grandi basi di codice, ragionare su errori ambigui, testare ipotesi e propagare le modifiche tra file correlati.
• Lavoro di conoscenza e uso del computer: GPT-5.5 è progettato per compiti professionali più ampi, tra cui ricerca online, analisi dei dati, generazione di documenti, modellazione di fogli di calcolo e creazione di presentazioni. OpenAI afferma che il modello è migliore nel comprendere le intenzioni dell'utente, nell'utilizzare strumenti, nel verificare gli output e nel trasformare input disordinati in prodotti di lavoro utilizzabili.
  • Il modello ha anche migliorato i benchmark per compiti professionali e di uso del computer, inclusi 84,9% su GDPval e 78,7% su OSWorld-Verified.
• Ricerca scientifica: OpenAI evidenzia le performance più elevate di GPT-5.5 nei flussi di lavoro scientifici e tecnici, in particolare i compiti che richiedono l'esplorazione di prove, la verifica di ipotesi, l'analisi dei dati e la produzione di risultati di ricerca. Il modello ha superato GPT-5.4 su GeneBench e ha ottenuto risultati elevati su BixBench, un benchmark di bioinformatica e analisi dei dati.
• Efficienza di inferenza: GPT-5.5 mira a fornire un'intelligenza superiore senza un significativo aumento della latenza. Eguaglia la latenza per token di GPT-5.4 nell'uso reale e utilizza meno token per gli stessi compiti Codex. Segnala inoltre miglioramenti infrastrutturali che hanno aumentato la velocità di generazione dei token di oltre il 20%.
• Sicurezza e cybersecurity: GPT-5.5 include salvaguardie più robuste per la cybersecurity e le aree di rischio biologico o chimico.

Figura 1: OpenAI GPT 5.5 performance benchmark.¹

Anthropic Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 è progettato per casi d'uso aziendali e per sviluppatori impegnativi. È disponibile tramite i prodotti Claude, l'API Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex IA e Microsoft Foundry.

Claude Opus 4.7 migliora i precedenti modelli Claude in aree quali:

• Ingegneria del software: Performance più elevate in compiti di programmazione complessi, debugging, revisione del codice e flussi di lavoro di ingegneria di lunga durata.
• Seguire le istruzioni: Esecuzione più precisa dei prompt dell'utente, il che potrebbe richiedere ai team di adattare i prompt costruiti per modelli precedenti.
• Capacità di visione: Supporto per la comprensione di immagini a risoluzione più elevata, utile per screenshot, diagrammi, documenti densi e visualizzazioni tecniche.
• Lavoro professionale: Output migliori per interfacce, documenti, presentazioni, analisi finanziarie e flussi di lavoro aziendali.
• Uso della memoria: Migliore capacità di utilizzare la memoria basata su file system in compiti più lunghi e multi-sessione.

Figura 2: Claude Opus 4.7 performance benchmark.²

Anthropic Claude Sonnet 4.6

Anthropic Claude Sonnet 4.6 è posizionato come il modello predefinito più recente per gli utenti gratuito e a pagamento di Claude, a partire da febbraio 2026. Rappresenta un significativo aggiornamento rispetto a Sonnet 4.5, apportando ampi miglioramenti nelle capacità del mondo reale senza modificare i prezzi per gli utenti:

• Capacità migliorate: Sonnet 4.6 porta migliori capacità di programmazione, un ragionamento a lungo contesto più efficace, pianificazione agentica, lavoro di conoscenza generale e uso del computer, rendendolo capace in diversi flussi di lavoro professionali (vedi Figura 2).
• Finestra di contesto ampia: Supporta una finestra di contesto da 1 milione di token (beta), consentendo al modello di gestire input lunghi senza perdere il contesto precedente.
• Prestazioni e costi bilanciati: Progettato per essere più veloce ed economico rispetto ai modelli di punta come Opus 4.6, pur continuando a offrire prestazioni elevate su compiti complessi.
• Casi d'uso: Adatto per assistenza alla programmazione, flussi di lavoro agentici, attività con documenti e fogli di calcolo e applicazioni professionali tramite l'API Claude.

Figura 3: Risultati dei principali LLMs sul benchmark Humanity's Last Exam.³

Google Cloud

Google Cloud fornisce una suite completa di servizi cloud per la creazione, distribuzione e gestione di applicazioni:

Vertex IA Studio

Vertex IA Studio è progettato per la prototipazione, il test e la personalizzazione di modelli di IA generativa. Fornisce un'interfaccia grafica dove sviluppatori e team possono progettare prompt, testare il comportamento del modello e perfezionare i flussi di lavoro generativi.

Vertex IA Studio supporta l'accesso a modelli avanzati dal Model Garden di Google e aiuta ad accelerare lo sviluppo di chatbot, generatori di contenuti e assistenti multimodali.

Vertex IA Agent Builder

Vertex IA Agent Builder fornisce agli sviluppatori strumenti e framework per creare agenti IA in grado di ragionare, intraprendere azioni, integrarsi con sistemi backend e operare su scala globale.

Customer Engagement Suite con Google IA

Customer Engagement Suite è una soluzione end-to-end focalizzata sul miglioramento del servizio clienti e delle operazioni di contact center utilizzando l'IA generativa.

Combina l'IA conversazionale (come chatbot e strumenti di assistenza in tempo reale) con le funzionalità di contact center omnicanale per offrire esperienze coerenti e personalizzate su web, mobile, voce ed email.

Nota: a partire da aprile 2026, Google ha consolidato le funzionalità di Vertex IA nella piattaforma Gemini Enterprise Agent, unendo la costruzione di modelli, DevOps, sicurezza e orchestrazione degli agenti in un'interfaccia unificata anziché mantenere strumenti separati come Vertex IA Studio e Agent Builder.⁴

Punti di forza dei cloud LLMs

Impegno di manutenzione ridotto

Gli utenti dei cloud LLMs sono sollevati dall'onere di mantenere e aggiornare l'infrastruttura sottostante, poiché i fornitori di servizi cloud gestiscono queste responsabilità, e i costi sono inclusi nei prezzi degli abbonamenti.

Affidabilità operativa

I fornitori cloud offrono molteplici livelli di ridondanza, backup e failover, spesso con conseguente maggiore uptime rispetto alle implementazioni locali.

Connettività

I cloud LLMs possono essere accessibili da qualsiasi luogo con una connessione internet, consentendo la collaborazione remota e l'uso tra team geograficamente distribuiti.

Inoltre, i fornitori perfezionano continuamente i loro modelli, aggiungono funzionalità e forniscono strumenti, tra cui dashboard di monitoraggio, logging e integrazioni di sicurezza, migliorando così la connettività.

Costi finanziari inferiori

Gli utenti possono beneficiare di modelli di prezzo pay-as-you-go convenienti, riducendo le spese in conto capitale iniziali associate all'acquisto di hardware e software e consentendo l'accesso su richiesta.

Debolezze dei cloud LLMs

Rischi per la sicurezza

L'archiviazione di dati sensibili o l'uso di LLMs possono sollevare preoccupazioni sulla sicurezza del cloud a causa di potenziali violazioni dei dati o accessi non autorizzati. Questo potrebbe rappresentare un onere per le aziende con forti preoccupazioni sulla privacy, poiché potrebbero essere vulnerabili ad attacchi di ingegneria sociale sofisticati.

Dipendenza e vincolo al fornitore

Affidarsi a un unico fornitore cloud può creare un vincolo. Se il fornitore modifica i prezzi, i termini dell'API o l'accesso al modello, adattarsi può essere difficile.

Latenza

I cloud LLMs richiedono connettività di rete. Per le applicazioni in tempo reale o sensibili alla latenza, questo può rappresentare un collo di bottiglia rispetto all'elaborazione locale.

Personalizzazione limitata

I team che scelgono i cloud LLMs possono beneficiare dell'accesso a inferenza gestita (ad es., GPT-5.5, Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.7) e strumenti in evoluzione, tuttavia la personalizzazione rimane limitata rispetto alle alternative self-hosted.

Sfide di conformità normativa

L'archiviazione o l'elaborazione di dati personali nel cloud deve rispettare il GDPR, l'HIPAA e altre normative, il che potrebbe limitare l'uso o richiedere ulteriori salvaguardie.

Casi d'uso dei cloud LLMs

Grazie alla loro facilità d'uso e ai costi iniziali inferiori, i cloud LLMa sono ampiamente applicati in settori aziendali e industriali chiave:

Chatbot & assistenza clienti

I cloud LLMs alimentano assistenti virtuali e chatbot che comprendono e rispondono alle richieste dei clienti in linguaggio naturale. Questi sistemi possono operare 24/7, gestire migliaia di richieste contemporaneamente e fornire risposte personalizzate e consapevoli del contesto senza script fissi.

Riducono i tempi di attesa, gratuito gli agenti umani dalle richieste di routine e migliorano la soddisfazione del cliente fornendo un supporto rapido e accurato su larga scala.

Generazione di contenuti

LLMs possono generare testo e consentire l'automazione di compiti di scrittura creativi e ripetitivi:

• Marketing: Redazione di campagne email, post di blog, testi per social media e contenuti pubblicitari.
• Documentazione: Riassumere report, generare articoli di aiuto o creare contenuti per la base di conoscenza interna.

Rilevamento frodi

LLMs possono assistere nell'analisi di testi e pattern all'interno di grandi dataset per segnalare frodi o anomalie.

Ad esempio, nella finanza, LLMs analizzano le cronologie delle transazioni e i registri delle comunicazioni per identificare attività insolite che potrebbero segnalare frodi.

Sebbene tradizionalmente i modelli di machine learning siano efficaci nel rilevamento delle frodi, gli LLMs aggiungono valore comprendendo la narrativa e il contesto nei testi non strutturati, il che può aiutare a rilevare modelli di ingegneria sociale o truffe incorporati nelle comunicazioni.

Assistenza sanitaria

LLMs supportano una serie di flussi di lavoro sanitari oltre alle attività amministrative:

• Interazione con i pazienti: Gli assistenti virtuali possono rispondere alle domande dei pazienti, ricordare i farmaci o guidare attraverso i piani di cura.
• Documentazione clinica: Automatizzare la trascrizione medica delle conversazioni medico-paziente e riassumere cartelle cliniche o note.
• Supporto decisionale: Fornire approfondimenti basati sull'evidenza ai medici sintetizzando la letteratura medica o le cartelle dei pazienti.
• Coinvolgimento dei pazienti e valutazione del rischio: L'IA conversazionale basata su LLM può essere utilizzata in strumenti di screening del rischio per condizioni specifiche come la gravità del COVID-19.

Educazione

LLMs assistono l'apprendimento offrendo:

• Supporto tutoriale: Fornire spiegazioni, esercizi pratici o feedback sulle domande degli studenti.
• Guide di studio personalizzate: Adattare i contenuti agli stili di apprendimento o ai ritmi individuali.
• Valutazione e feedback automatizzati: Valutare le risposte scritte e fornire commenti costruttivi.

Cosa sono i Local LLMs?

Locali LLMs sono installati ed eseguiti sui server o sull'infrastruttura propri di un'organizzazione. Questi modelli offrono maggiore controllo e potenzialmente una maggiore sicurezza, ma richiedono competenze e manutenzione significative.

Gli attuali esempi di punta includono Qwen 3.6 (con varianti ottimizzate per il ragionamento come Qwen3-Max-Thinking), DeepSeek V4 e Llama 4.

I Local LLMs sono adatti per:

• Team con elevata competenza tecnica: Organizzazioni con un dipartimento IA dedicato, come le principali aziende tecnologiche (ad es., Google, IBM) o laboratori di ricerca che dispongono delle risorse e delle competenze per mantenere infrastrutture LLM complesse.
• Settori con terminologia specializzata: Settori come il diritto o la medicina, in cui modelli personalizzati addestrati su gergo specifico sono essenziali.
• Aziende che hanno investito in infrastruttura cloud: Le aziende che hanno effettuato investimenti significativi nelle tecnologie cloud (ad es., Salesforce) possono impostare LLMs interni in modo più efficace.

Punti di forza dei local LLMs

Operazioni di alta sicurezza

Consente alle organizzazioni di mantenere il pieno controllo sui propri dati e su come vengono elaborati, garantendo la conformità con le normative sulla privacy dei dati e le politiche di sicurezza interne.

Velocità

Sebbene la latenza del cloud possa essere un collo di bottiglia, i Local LLMs possono fornire flussi di lavoro più snelli.

Ad esempio, Diffblue, un'azienda con sede a Oxford, ha confrontato gli LLMs cloud di OpenAI con il proprio prodotto, Diffblue Cover, che utilizza l'apprendimento per rinforzo locale.

Nei test per la generazione automatica di unit test per codice Java, i test generati da LLM richiedevano una revisione manuale per soddisfare criteri specifici ed erano più lenti, impiegando 20-40 secondi per test su cloud GPUs. Al contrario, l'approccio locale di Diffblue Cover impiegava 1,5 secondi per test.⁵

Debolezze dei local LLMs

Costi iniziali

È necessario un investimento significativo in GPUs e server, simile a uno scenario in cui un'azienda tecnologica di medie dimensioni potrebbe spendere qualche centinaio di migliaia di dollari per creare un'infrastruttura LLM locale.

Scalabilità e esigenze hardware

Difficoltà nel scalare le risorse per soddisfare richieste fluttuanti, come il fine-tuning del modello.

Preoccupazioni ambientali

L'addestramento dell'IA è ad alta intensità energetica, con stime che suggeriscono che l'addestramento di GPT-4 abbia richiesto circa 50 GWh di elettricità, mentre l'addestramento di GPT-3 ha consumato circa 1.287 MWh.

I cluster di addestramento dell'IA generativa possono anche consumare fino a 8 volte più energia rispetto ai carichi di lavoro informatici tipici, mostrando come la domanda di energia aumenti fortemente con la scala del modello. Leggi il consumo energetico dell'IA per saperne di più.

Confronto tra on-premise e cloud LLMs

Figura 4: Immagine che mostra il potere della distribuzione degli LLMs.⁶

I cloud LLMs sono soluzioni su larga scala e flessibili, tipicamente sviluppate da grandi aziende tecnologiche per applicazioni generali. Al contrario, gli LLMs on-premises sono personalizzati per esigenze aziendali specifiche, dove controllo e sicurezza sono fondamentali.

Ciò evidenzia una distinzione di mercato: i cloud LLMs si concentrano su volume e innovazione, mentre gli LLMs on-premises sono scelti per applicazioni specializzate e sicure con chiari obiettivi economici.

Ecco un confronto tra local e cloud LLMs basato su diversi fattori:

*I costi complessivi possono aumentare a seconda delle esigenze aziendali.

Local LLMs su hardware cloud

Un'altra opzione sarebbe quella di creare LLMs on-premise ed eseguire questi modelli utilizzando hardware cloud. In questo modo, le organizzazioni possono mantenere il controllo sui propri modelli e dati, sfruttando al contempo la potenza di calcolo e la scalabilità dell'infrastruttura cloud.

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Come scegliere tra local e cloud LLM?

Figura 5: Immagine che mostra le differenze tra in-house vs API LLMs.⁷

Nel scegliere tra local o cloud LLMs, ci sono alcune domande da considerare:

1. Disponete di competenze interne?

Eseguire LLMs localmente richiede competenze tecniche significative nel machine learning e nella gestione di un'infrastruttura IT complessa. Questo può essere una sfida per le organizzazioni senza un team tecnico solido.

D'altra parte, i cloud-based LLMs scaricano la maggior parte del carico tecnico sul fornitore cloud, inclusi manutenzione e aggiornamenti, rendendoli un'opzione più conveniente per le aziende prive di personale IT specializzato.

2. Quali sono i vostri vincoli di budget?

L'implementazione di local LLMs comporta costi iniziali significativi, principalmente a causa della necessità di hardware di calcolo potente, in particolare GPUs. Questo può rappresentare un grosso ostacolo per le aziende più piccole o le startup. I cloud LLMs, al contrario, hanno in genere costi iniziali inferiori con modelli di prezzo basati sull'utilizzo, come abbonamenti o piani pay-as-you-go.

3. Quali sono le vostre esigenze in termini di dimensione dei dati e calcolo?

Per le aziende con esigenze di calcolo costanti e di grandi volumi e l'infrastruttura per supportarle, i local LLMs possono essere una scelta più affidabile. Tuttavia, i cloud LLMs offrono scalabilità che è vantaggiosa per le aziende con richieste fluttuanti.

Il modello cloud consente di scalare facilmente le risorse per gestire carichi di lavoro maggiori, il che è particolarmente utile per le aziende le cui esigenze di calcolo possono aumentare periodicamente (ad es., un'azienda di cosmetici durante la stagione del Black Friday).

4. Quali sono i vostri asset di gestione del rischio?

Mentre i local LLMs offrono un controllo più diretto sulla sicurezza dei dati e possono essere preferiti dalle organizzazioni che gestiscono informazioni sensibili (come dati finanziari o sanitari), richiedono anche protocolli di sicurezza interni robusti. I cloud LLMs, pur comportando potenzialmente rischi maggiori a causa della trasmissione di dati su Internet, sono gestiti da fornitori che in genere investono molto in misure di sicurezza.

Casi di studio sui cloud LLMs

Manz & deepset Cloud

Manz, un editore legale austriaco, ha utilizzato deepset Cloud per ottimizzare la ricerca legale con la ricerca semantica.⁸ Il loro ampio database legale richiedeva un modo più efficiente per trovare documenti pertinenti. Hanno implementato un sistema di raccomandazione semantica grazie all'esperienza di deepset Cloud nell'NLP e nei modelli linguistici tedeschi. Manz ha migliorato significativamente i flussi di lavoro di ricerca.

Cognizant & Google Cloud

Cognizant e Google Cloud stanno collaborando per utilizzare l'IA generativa, compresi i Large Language Models (LLMs), per affrontare le sfide sanitarie.⁹ Mirano a semplificare i processi amministrativi sanitari, come i ricorsi e il coinvolgimento dei pazienti, utilizzando la piattaforma Vertex IA di Google Cloud e l'esperienza di settore di Cognizant. Questa partnership dimostra il potenziale dei cloud-based LLMs per ottimizzare le operazioni sanitarie e migliorare l'efficienza aziendale.

Allied Banking Corporation & Finastra

Allied Banking Corporation, con sede a Hong Kong, ha trasferito le sue operazioni bancarie principali nel cloud e aggiornato alla soluzione Essence di nuova generazione di Finastra.¹⁰ Ha anche implementato Retail Analytics di Finastra per un reporting migliorato. Questa mossa riflette un cambiamento strategico verso una tecnologia moderna ed economica, consentendo crescita futura e guadagni di efficienza.

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Collegamenti di riferimento

1.

Introducing GPT-5.5 | OpenAI

2.

Introducing Claude Opus 4.7 \ Anthropic

3.

Claude Opus 4.6 \ Anthropic

4.

Introducing Gemini Enterprise Agent Platform | Google Cloud Blog

Google Cloud

5.

forbes.com

Forbes

6.

Breaking Analysis: Cloud vs. On-Prem Showdown - The Future Battlefield for Generative AI Dominance - theCUBE Research

SiliconANGLE Media, Inc

7.

API or In-house LLM? - AIM Research | Artificial Intelligence Market Insights

AIM Research

8.

deepset | MANZ Case Study

9.

Cognizant expands generative AI partnership with Google Cloud, announces development of healthcare large language model solutions

Cision PR Newswire

10.

Allied Banking Corporation migrates core banking operations to the cloud with Finastra

Cision PR Newswire

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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