DeepSeek è la parola del giorno sulla bocca degli investitori e, soprattutto, degli amministratori delle aziende americane dell’Intelligenza Artificiale (IA): la startup cinese potrebbe dimostrare che bastano poco meno di 6 milioni di dollari per battere le prestazioni di ChatGPT, Gemini e Claude, i chatbot di OpenAI, Google e Anthropic il cui sviluppo costa almeno venti volte di più.
Con queste premesse a Wall Street si è scatenata la corsa alle vendite che hanno inferto un colpo al Nasdaq, colpendo in particolare su Nvidia, che sulle prospettive dello sviluppo dell’AI basato sulle sue Gpu, ha costruito la sua capitalizzazione recente, con una perdita di oltre il 12% nel corso di una sola seduta, mentre Broadcom ha perso il 14,09%. Forti vendite anche su Microsoft (-4,26%), Oracle (-7,92%), Alphabet (-3,72%) e Meta (-2,12%). Ma anche sui produttori di energia, visto che DeepSeek consumerebbe molta meno energia per funzionare.
DeepSeek è una giovane startup cinese fondata nel 2023 dall’ingegnere e imprenditore Liang Wenfeng, nato nel 1985, che è nata da una costola di un’altra startup da lui fondata, High–Flyer, un hedge fund con 8 miliardi di dollari in gestione, che pochi giorni fa ha introdotto aver il nuovo modello di AI “DeepSeek-V3”, in grado di competere con ChatGPT, ma richiedendo un’infrastruttura decisamente meno costosa e complessa.
Laureato alla prestigiosa Zhejiang University, con specializzazione in machine vision (visione artificia- le), nel 2015 Liang ha fondato High-Flyer insieme a due compagni di università, unendo le sue competenze tecniche con le strategie finanziarie. High-Flyer è stata tra le prime società in Cina ad applicare il “deep learning” nel trading automatizzato, utilizzando modelli di intelligenza artificiale per analizzare dati complessi e prendere decisioni ottimali.
Liang è descritto come un ingegnere prima ancora che un trader finanziario. È stato anche un portavoce della strategia tecnologica cinese, discutendo con leader del governo cinese, incluso il premier Li Qiang, sulle opportunità per colmare il divario tecnologico con gli Stati Uniti.
Il suo modello più potente, “DeepSeek V3” presentato lo scorso dicembre, è un LLM (modello linguistico di grandi dimensioni) da 67 miliardi di parametri. Non è gigante: GPT–4, quello di OpenAI, dovrebbe avere superato i 100 trilioni di parametri. Per realizzarlo ci hanno speso poco meno di 6 milioni di dollari ed è stato addestrato in soli due mesi e con risorse di calcolo inferiori a quelle utilizzate da Meta e OpenAI.
Il vero scossone è arrivato pochi giorni fa con “DeepSeek-R1”, modello di AI in grado di compiere ragionamenti avanzati, inclusa la risoluzione di problemi complessi e la generazione di codice. Con una differenza fondamentale rispetto alle più famose AI statunitensi: pochi investimenti (5,6 milioni di dollari) e un addestramento che ha richiesto appena 2.000 GPU, rispetto alle 100.000 GPU e ai costi di oltre 100 milioni di dollari richiesti dai modelli di aziende come OpenAI e Google.
La differenza dirompente tra la proposta di DeepSeek e quella delle altre aziende dell’IA è proprio nella sua efficienza, perché per ottenere i medesimi risultati richiede apparecchiature meno sofisticate (utilizza semplici GPU Nvidia H800 che offrono prestazioni dimezzate rispetto agli H100 il cui costo è di oltre 40.000 dollari l’uno e senza l’uso di data center che mettono in batteria decine di migliaia di microprocessori.
DeepSeek ha impressionato gli operatori del settore per la possibilità di trasferire la capacità di ragionamento su modelli più piccoli all’insegna di un processo di efficientamento e distillazione dei procedimenti di elaborazione che ha permesso alla start up cinese di sviluppare varianti “distillate” di R1, più piccole, più leggere e in grado di essere addestrate ed eseguite localmente su dispositivi meno potenti. Si va da 1,5 miliardi di parametri a 70 miliardi di parametri Si possono così creare chatbot, analizzare database o automatizzare processi aziendali senza dover avere servizi cloud esterni e con un maggiore controllo dei costi.
E, a livello di costi, altro aspetto dirompente è costituito dai minori costi di funzionamento in termini di consumo di energia, tanto che molti investitori che avevano ipotizzato un deciso aumento della necessità di produrre energia elettrica ora dovranno correggere al ribasso le loro previsioni.
Fin qui gli aspetti positivi della proposta di DeepSeek. Quelli negativi riguardano l’affidabilità e la certezza dei risultati offerti dall’IA cinese, perché interrogata su alcuni aspetti che ineriscono la politica o la democrazia cinese, le risposte riflettono i desiderata del governo cinese.
Se la Cina s’appresta a superare l’IA americana, viceversa l’Europa rischia di incassare un doppio smacco, visto che oltre ad essere partita con il classico ritardo sotto il giogo dell’eccesso di regolamentazione e di burocrazia tipica della Commissione Ue, ora rischia di avere avviato piani d’investimento basati sullo scenario americano, quando potrebbe cavarsela con molto meno. Insomma, oltre alle beffe, pure il danno economico.
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