Nel panorama dell’intelligenza artificiale, la collaborazione tra Amazon Web Services (AWS) e Anthropic ha suscitato notevoli discussioni, The Information, Nicola Grandis di Vitruvian, soprattutto riguardo ai limiti imposti all’utilizzo dei modelli Claude attraverso la piattaforma Bedrock. Queste restrizioni, sebbene giustificate da esigenze tecniche e di sicurezza, stanno sollevando interrogativi sulla libertà operativa degli sviluppatori e sull’effettiva scalabilità delle soluzioni AI offerte.
Uno dei principali punti di attrito riguarda i limiti di richiesta imposti da AWS. Ad esempio, per il modello Claude 3 Opus, il numero massimo di richieste di inferenza al minuto è limitato a 50 per regione supportata. Questo significa che, in scenari ad alta intensità di utilizzo, gli sviluppatori possono facilmente raggiungere questi limiti, ricevendo errori HTTP 429 che indicano un eccesso di richieste. Sebbene AWS consenta di richiedere aumenti di quota attraverso ticket di supporto, l’approvazione dipende dalla capacità disponibile e può richiedere tempo.
Inoltre, esistono restrizioni sul numero di token che possono essere elaborati per richiesta. Ad esempio, i modelli Claude possono limitare l’input a 10.000 token e l’output a 4.000 token per richiesta. Superare questi limiti genera errori, costringendo gli sviluppatori a suddividere o ridurre i dati, complicando ulteriormente il processo di sviluppo e implementazione.
Un’altra caratteristica degna di nota è il “thinking budget” controllabile del modello Claude 3.7 Sonnet. Questa funzionalità consente agli utenti di specificare la durata dei processi di ragionamento del modello impostando un limite al numero di token utilizzati. Sebbene ciò offra un maggiore controllo sui costi, introduce anche ulteriori complessità nella gestione delle risorse computazionali.
Le limitazioni non si fermano qui. Ad esempio, per evitare timeout con la versione 2.1 di Claude, si consiglia di limitare il numero di token di input nel campo “prompt” a 180.000. Inoltre, il periodo di timeout per le chiamate di inferenza al modello Claude 3.7 Sonnet è di 60 minuti, ma i client SDK di AWS hanno un timeout predefinito di 1 minuto, richiedendo modifiche nella configurazione per evitare interruzioni.
Queste restrizioni, sebbene possano essere viste come misure per garantire la stabilità e la sicurezza della piattaforma, sollevano preoccupazioni tra gli sviluppatori. La necessità di gestire attentamente le quote e di adattarsi a limiti variabili può ostacolare l’adozione e l’innovazione, specialmente per le startup e le piccole imprese che cercano di integrare soluzioni AI avanzate nei loro prodotti e servizi.
In conclusione, mentre la collaborazione tra AWS e Anthropic rappresenta un passo significativo nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, è essenziale bilanciare le esigenze di sicurezza e controllo con la flessibilità e l’accessibilità per gli sviluppatori. Solo così sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dei modelli Claude su Bedrock, promuovendo un’adozione più ampia e una maggiore innovazione nel settore.
La partnership tra Amazon Web Services (AWS) e Anthropic per l’integrazione dei modelli Claude su Bedrock ha anche sollevato numerose critiche da parte della comunità degli sviluppatori. Le restrizioni imposte, spesso non documentate chiaramente, stanno ostacolando l’adozione e l’utilizzo efficace di questi modelli.
Di seguito, una sintesi delle principali limitazioni segnalate dagli utenti su Reddit:
| Parametro | Valore segnalato | Contesto | Fonte |
|---|---|---|---|
| RPM (Richieste al minuto) | 1 RPM per account nuovo | Limite iniziale per nuovi account, non modificabile tramite console | |
| TPM (Token al minuto) | 2.000 TPM per account nuovo | Limite iniziale per nuovi account, non modificabile tramite console | |
| Token di output | 4.096 token | Limite massimo di token di output per Claude 3.5 Sonnet su Bedrock | |
| Token di input | 10.000 token | Limite massimo di token di input per Claude 3.7 Sonnet su Bedrock | |
| Quota invisibile (“shadow quota”) | Limiti non visibili nella console | Alcuni utenti segnalano limiti non documentati che causano errori di throttling | |
| Supporto AWS | Risposte lente e poco efficaci | Tempi di risposta lunghi e mancanza di soluzioni concrete da parte del supporto AWS |
Amazon ha investito miliardi in Anthropic per integrare i modelli Claude nella piattaforma Bedrock, promettendo soluzioni AI avanzate. Tuttavia, la realtà per molti utenti è ben diversa, con problemi di scalabilità e affidabilità che mettono in discussione l’efficacia di questa alleanza.
Su Reddit, numerosi utenti segnalano errori come “ThrottlingException” e “Too many tokens, please wait before trying again” durante l’utilizzo di Claude 3.5 Sonnet su Bedrock. Questi problemi indicano un’infrastruttura non ancora pronta per gestire carichi elevati, con limiti di utilizzo che spesso sono solo l’1% di quelli pubblicizzati.
La mancanza di “Provisioned Throughput” per alcuni modelli costringe gli utenti a condividere risorse in modalità on-demand, aumentando la probabilità di limitazioni e rallentamenti. Inoltre, le richieste di aumento delle quote spesso richiedono settimane per essere approvate, se non vengono ignorate del tutto.
Il problema di fondo non è tanto la scalabilità tout court di Bedrock, ma come questa viene mediata da policy aziendali che riflettono più una filosofia da compliance engineer che da cloud-native disruptor. AWS non è nuovo a queste dinamiche: ha sempre imposto limiti rigidi al provisioning iniziale, che si tratti di EC2, S3, Lambda o, come nel caso di Bedrock, modelli AI come Claude 3.5. La logica è sempre la stessa: protezione dell’infrastruttura, evitare spike imprevedibili, controllo granulare dell’accesso.
Il punto critico, semmai, è che mentre su EC2 o RDS questi limiti sono noti, documentati e ben integrati nell’esperienza devops, nel caso di Bedrock il cliente spesso li scopre solo dopo averli sbattuti in faccia in produzione. Su Reddit e su Re:Post AWS, i thread più accesi non sono quelli che criticano l’esistenza dei limiti, ma la loro opacità, la latenza nella gestione delle richieste di aumento, e soprattutto l’effetto “strozzatura” percepito per modelli di AI che dovrebbero scalare in real-time.
In effetti, AWS non blocca nulla in modo definitivo: basta aprire un ticket e il provisioning viene quasi sempre alzato. Ma qui entra in gioco la percezione del servizio. Gli utenti di Claude su Bedrock si aspettano un’esperienza simile a OpenAI o Cohere, dove il limite non è un ticket bensì un billing threshold. Questo divario tra aspettativa e delivery genera frustrazione, soprattutto per chi si avvicina all’AI generativa come parte di flussi agili, microservizi o A/B testing su larga scala.
Il contesto non è tecnico, è culturale: AWS ragiona ancora come un colosso dell’infrastruttura, mentre l’AI moderna richiede comportamenti da piattaforma-as-a-brain. Ecco perché Claude, che su Anthropic API dirette vola, su Bedrock a volte sembra più un elefante in una stanza di vetro: imponente, ma poco manovrabile se non dopo aver compilato il modulo giusto.
Non è che Bedrock non scala, è che scala “su richiesta”, e questo approccio non è sempre compatibile con le esigenze di chi vuole fare AI senza fare anche burocrazia.