DeepSeek è un laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale (AI) con sede in Cina. È stato creato come spin-off del fondo speculativo di maggior successo del paese, High-Flyer, nel 2023. Il fondo utilizzava l’AI da anni per sviluppare algoritmi di trading.
Il team di DeepSeek ha trovato un modo per sviluppare potenti modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) con una frazione minima del denaro speso dalle principali aziende americane nel settore dell’AI. Questo ha scatenato il panico nel mercato azionario statunitense lunedì, poiché gli investitori hanno iniziato a considerare l’impatto su fornitori di chip come Nvidia (NVDA +0,77%) e sviluppatori di rilievo come OpenAI (sostenuta da Microsoft).
Potrebbe trattarsi di un momento di svolta nella corsa all’intelligenza artificiale. Non solo i metodi di DeepSeek potrebbero essere validi, ma esiste almeno un’altra startup cinese nel settore AI che sembra aver ottenuto risultati simili. Ecco cosa potrebbe significare per Nvidia e OpenAI.
I modelli di intelligenza artificiale stanno diventando rapidamente una commodity
Ilya Sutskever è uno dei co-fondatori del principale sviluppatore di AI americano, OpenAI. Un tempo credeva che i dati e la potenza di calcolo fossero gli ingredienti chiave per addestrare i migliori modelli di intelligenza artificiale e creare il software AI più avanzato.
Questo approccio è noto come pre-training scaling e si basava sull’idea che gli sviluppatori con le maggiori risorse finanziarie potessero costruire i migliori data center, acquistare i migliori chip e vincere la corsa all’intelligenza artificiale.
Tuttavia, nel novembre 2024, ha dichiarato a Reuters che i risultati ottenuti con questo metodo hanno raggiunto un punto di saturazione. Da allora, OpenAI ha sviluppato modelli con migliori capacità di “ragionamento”, il che significa che impiegano più tempo a “pensare” per generare risposte migliori con il chatbot ChatGPT.
Questo approccio è noto come test-time scaling e i modelli che lo utilizzano (GPT-4o1 fino a GPT-4o3) sono più abili nella risoluzione di problemi, avvicinando l’AI all’intelligenza umana a livello accademico.
Per raggiungere questo livello, OpenAI ha speso circa 20 miliardi di dollari, denaro raccolto principalmente dagli investitori dal 2015. Ma DeepSeek ha recentemente rilasciato il suo modello V3, creato con un budget di soli 5,6 milioni di dollari, eppure competitivo con i modelli GPT-4o di OpenAI su diversi parametri di performance.
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Come DeepSeek ha ottenuto risultati simili con un costo inferiore
Il governo degli Stati Uniti ha vietato a Nvidia di vendere i suoi ultimi processori grafici (GPU) alle aziende cinesi di intelligenza artificiale, quindi DeepSeek ha sviluppato il modello V3 utilizzando versioni meno potenti come l’H100 e l’H800. Per compensare le prestazioni inferiori, DeepSeek ha dovuto innovare dal lato software, creando algoritmi più efficienti e metodi di input dei dati ottimizzati.
I principali fattori che hanno permesso a DeepSeek di ridurre i costi includono:
- Uso di GPU meno avanzate, con restrizioni dovute ai divieti USA
- Ottimizzazione degli algoritmi per ridurre la necessità di potenza di calcolo
- Metodi più efficienti di elaborazione dati, per massimizzare le capacità del modello
- Costi di sviluppo inferiori rispetto ai giganti dell’AI occidentali
Queste innovazioni potrebbero ridurre il divario tra le aziende AI americane e cinesi, ridefinendo l’equilibrio nella corsa all’intelligenza artificiale.
Come Investire nell’AI e nei Titoli Legati a Nvidia e OpenAI
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