L’ascesa di DeepSeek ha scosso la comoda posizione dei giganti della tecnologia come leader che guidano l’innovazione dell’intelligenza artificiale. La start-up cinese ha mostrato come si possa raggiungere l’efficienza del modello con meno soldi e meno risorse.
BeInCrypto ha parlato con dieci leader del settore sul perché il settore tecnologico ha avuto effetti di ricaduta sul mercato delle criptovalute e su come l'ascesa di DeepSeek abbia ridefinito in modo permanente il futuro dello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Un secchio di acqua ghiacciata per i giganti della tecnologia americana
L’ascesa di DeepSeek e i suoi effetti profondi sul mercato delle criptovalute sono serviti come campanello d’allarme per i settori tecnologici occidentali che non hanno più un vantaggio di vasta portata sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Solo due settimane fa, la start-up cinese ha rilasciato due modelli AI: R1 e V3. Questi sistemi si sono dimostrati efficienti quanto quelli sviluppati dai giganti della tecnologia OpenAI e Google, classificandosi addirittura più in alto in alcuni parametri. Inoltre sono stati prodotti ad una frazione del costo.
Mentre i modelli di apprendimento linguistico (LLM) come Llama 3.1 di Meta costano fino a 60 milioni di dollari per la produzione, DeepSeek si è guadagnato i titoli dei giornali riducendo il costo di formazione di un modello di frontiera a soli 6 milioni di dollari.
Poche ore dopo il lancio di DeepSeek, la notizia ha spazzato via trilioni di dollari dalla capitalizzazione di mercato delle principali aziende tecnologiche statunitensi. Nvidia, il principale fornitore mondiale di chip IA, ha visto il suo valore crollare di 600 miliardi di dollari.
Il mercato azionario statunitense ha subito la peggiore perdita giornaliera di sempre e le criptovalute ne hanno risentito l’impatto. L'arrivo di DeepSeek ha causato forti cali nei titoli minerari come Marathon e Riot , che fanno molto affidamento sull'hardware Nvidia.
La notizia ha anche innescato una svendita di criptovalute da 1 miliardo di dollari , con Bitcoin in calo del 5% e le altcoin che hanno registrato cali ancora più marcati, pari all’8-10%. Nel frattempo, le criptovalute basate sull’intelligenza artificiale hanno registrato un calo del 10% nella capitalizzazione di mercato nell’arco di 24 ore, con quattro delle cinque principali monete basate sull’intelligenza artificiale che hanno subito pesanti perdite .
L'emergere di DeepSeek ha umiliato i giganti della tecnologia troppo sicuri di sé. Ha sollevato il controllo sulla loro eccessiva dipendenza da investimenti miliardari e sulla futura crescita dei ricavi.
Ha inoltre dimostrato che eventuali future interruzioni nella corsa all’innovazione avranno inevitabilmente un effetto di ricaduta sul mercato delle criptovalute.
La Cina crea DeepSeek con tutte le probabilità contro di essa
DeepSeek ha scosso i mercati perché ha dimostrato che la Cina non era poi così indietro rispetto agli Stati Uniti nella corsa verso i modelli di intelligenza artificiale più efficienti. Fino alla notizia del 27 gennaio, i titoli tecnologici di importanti attori come Microsoft, Google e OpenAI hanno mostrato un sentiment positivo.
Questa sensazione si basava principalmente sul fatto che questi giganti della tecnologia sono affermati e ben finanziati. Hanno già una solida posizione di mercato e l’accesso all’hardware e al software più raffinati necessari per promuovere l’innovazione dell’intelligenza artificiale.
"Queste aziende non solo hanno un vantaggio tecnologico ma anche l'infrastruttura, vasti set di dati e risorse finanziarie per mantenere la loro posizione dominante", ha affermato Pavel Matveev, co-fondatore di Wirex.
Nel frattempo, durante la presidenza di Joe Biden, a Nvidia è stato impedito di vendere i suoi processori GPU alla Cina . Queste restrizioni all’esportazione hanno costretto la Cina a fare affidamento sulle scorte accumulate fino a quel momento.
Nonostante queste sfide, la Cina ha creato DeepSeek.
“A causa delle restrizioni alle esportazioni statunitensi, i cinesi non avevano neanche lontanamente l'accesso all'hardware che avevano le aziende statunitensi. Ma ancora una volta, questa è l’economia 101: la scarsità di risorse porta all’innovazione, o “i bisogni devono”, per il resto di noi. La Cina ha dovuto scendere a un livello ingegneristico molto profondo e innovare veramente. È davvero una storia trionfante", ha affermato Sebastian Pfeiffer, amministratore delegato di Impossible Cloud Network.
Per Yang Tang, CEO di QStarLabs, qualcosa del genere era destinato a succedere.
"Si tratta di un'evoluzione naturale nello sviluppo tecnologico: un concorrente più frammentario che ha utilizzato un processo migliore per ottenere risultati migliori. Da notare, tutto ciò che DeepSeek ha fatto è stato precedentemente pubblicato nella ricerca accademica e/o industriale. Ciò costringerà sicuramente i laboratori di intelligenza artificiale consolidati a pensare in modo diverso poiché molti sono stati eccessivamente concentrati sulla ricerca", ha affermato.
Ha anche insegnato al mondo occidentale una lezione preziosa.
A volte meno è davvero di più
Un anno fa, il CEO di OpenAI Sam Altman aveva previsto che l’industria dell’intelligenza artificiale avrebbe richiesto trilioni di dollari di investimenti per finanziare lo sviluppo di chip specializzati. Questi chip sono essenziali per alimentare i data center ad alta intensità energetica che supportano i modelli di intelligenza artificiale sempre più complessi del settore.
Altre aziende leader nel settore tecnologico hanno recentemente adottato iniziative simili. Meta ha già annunciato che prevede di spendere fino a 65 miliardi di dollari quest’anno per espandere la propria infrastruttura di intelligenza artificiale. L'azienda punta a chiudere l'anno con oltre 1,3 milioni di processori grafici.
Microsoft ha annunciato piani per circa 80 miliardi di dollari nello sviluppo di data center per l’anno fiscale 2025. Nel frattempo, Amazon prevede che la spesa prevista per il 2025 su infrastrutture simili supererà il suo investimento stimato di 75 miliardi di dollari nel 2024.
Molte di queste aziende accumulano anche scorte di GPU e relativo hardware AI. Il CEO di Meta Mark Zuckerberg, ad esempio, ha affermato che la sua azienda mira a portare la fornitura di GPU a 600.000 entro la fine del 2024.
Nel frattempo, DeepSeek ha utilizzato poco più di 2.000 unità GPU Nvidia e 6 milioni di dollari per alimentare il suo modello R1.
"La svolta di DeepSeek nella riduzione dei costi di sviluppo e nell'ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale con risorse computazionali minime segnala un cambiamento sismico nel panorama competitivo dell'intelligenza artificiale. Giganti tradizionali come Nvidia, OpenAI e Google, che fanno affidamento su un'enorme potenza computazionale e infrastrutture costose (come GPU di fascia alta e servizi cloud estesi), potrebbero scoprire che il loro vantaggio tradizionale nello sviluppo di intelligenza artificiale ad alto consumo di risorse sta diminuendo", ha detto a BeInCrypto Trevor Koverko, co-fondatore di Sapien.io.
La consapevolezza da parte delle aziende occidentali che la Cina non era troppo indietro nella corsa ha spaventato anche gli investitori nei circoli finanziari tradizionali e nei mercati delle criptovalute.
Spiegazione dell'impatto di DeepSeek sul mercato delle criptovalute
La più ampia flessione del mercato, soprattutto nei mercati tradizionali, riflette una ricalibrazione delle aspettative sulle valutazioni tecnologiche piuttosto che una semplice correzione.
“Il mercato aveva scontato ipotesi di crescita aggressive per le tecnologie AI, in particolare per quanto riguarda le richieste computazionali che avrebbero avvantaggiato aziende come Nvidia e i principali fornitori di cloud. La svolta di DeepSeek nel raggiungimento di risultati comparabili con una minore potenza di calcolo ha costretto gli investitori a rivalutare questi presupposti", ha affermato Karan Sirdesai, CEO e co-fondatore di Mira Network.
Sebbene il settore delle criptovalute non abbia legami diretti con DeepSeek , condivide un campo di gioco con gli sviluppatori di intelligenza artificiale. Di conseguenza, anche le criptovalute sono state colpite dalla notizia del lancio di R1.
Secondo Sirdesai, la relazione tra i mercati delle criptovalute e dell’intelligenza artificiale è più complessa della semplice correlazione. Sebbene entrambi rientrino nell’ambito della tecnologia, operano su principi fondamentalmente diversi.
"Le valutazioni di Bitcoin e criptovalute sono radicate nelle dinamiche monetarie, nell'adozione della rete e nei panorami normativi, mentre gli sviluppi dell'intelligenza artificiale si concentrano sulle capacità tecnologiche e sulle applicazioni commerciali", ha spiegato.
Tuttavia, sia le criptovalute che l’intelligenza artificiale hanno una grande presenza nel settore tecnologico.
“Entrambi i settori competono per le risorse computazionali, in particolare le GPU, creando collegamenti nella catena di approvvigionamento. Inoltre, molti investitori sono attivi in entrambi gli spazi, quindi il sentiment può diffondersi. Quando le principali aziende tecnologiche vedono la volatilità derivante dagli sviluppi dell’intelligenza artificiale, questa può propagarsi ai mercati delle criptovalute attraverso questa base di investitori condivisa”, ha aggiunto Sirdesai.
I recenti movimenti di mercato successivi al rilascio del modello R1 di DeepSeek attestano quanto il mercato delle criptovalute sia sensibile al sentiment generale del settore tecnologico.
"Questa interazione riflette una sinergia culturale e tecnologica tra AI e criptovalute, suggerendo che gli sviluppi in una sfera possono influenzare in modo significativo l'altra", ha aggiunto Forest Bai, co-fondatore di Foresight Ventures.
Di conseguenza, seguire da vicino il modo in cui le potenze tecnologiche americane rispondono all’ultima innovazione di DeepSeek sarà fondamentale per comprendere come eventi simili potrebbero avere un impatto sul mercato delle criptovalute in futuro.
Un periodo di ricalibrazione per le aziende tecnologiche americane
Il calo della fiducia degli investitori rivela incertezza sul futuro del mercato dell’intelligenza artificiale. Questi dubbi riguardano se la scala computazionale rimarrà la chiave della concorrenza e come le innovazioni in materia di efficienza rimodelleranno il settore.
"La corsa all'intelligenza artificiale non riguarda più chi ha il maggior numero di GPU, ma chi può addestrare i modelli più intelligenti ed efficienti. La svolta di DeepSeek dimostra che l'innovazione nella formazione può interrompere il monopolio dell'intelligenza artificiale", ha detto a BeInCrypto Ilan Rakhmanov , fondatore di ChainGPT.
Rakhmanov ha evidenziato le principali innovazioni tecniche implementate da DeepSeek per aggirare le barriere all'accesso alle GPU.
"Il modello R1 di DeepSeek raggiunge probabilmente la sua efficienza attraverso una combinazione di architettura ottimizzata, metodi di formazione alternativi, hardware specializzato e strategie di calcolo efficienti dal punto di vista energetico. Perfezionando l'efficienza del trasformatore, utilizzando la scarsità del modello e incorporando la generazione aumentata con recupero, DeepSeek riduce le richieste computazionali senza compromettere le prestazioni. La sua dipendenza dall'apprendimento auto-supervisionato, dall'aumento dei dati sintetici e dall'apprendimento per rinforzo riduce al minimo la dipendenza da set di dati di grandi dimensioni, mentre acceleratori di intelligenza artificiale personalizzati o le alternative non GPU aiutano a ridurre i costi di elaborazione", ha spiegato.
A quel punto, Anthony Simonet, responsabile della ricerca presso iExec, ha aggiunto:
"Impiega tecniche come le architetture Mixture-of-Experts, la formazione a bassa precisione e la distillazione della conoscenza per massimizzare l'efficienza con meno risorse, consentendo all'intelligenza artificiale di funzionare senza problemi su hardware standard e rendendola più accessibile", ha affermato.
Gli esperti tecnologici hanno anche notato rapidamente che DeepSeek ha pubblicato la ricerca alla base del suo modello affinché il pubblico potesse vederla.
Il caso dell’intelligenza artificiale decentralizzata
Contrariamente alla tradizionale segretezza delle aziende statunitensi come OpenAI , DeepSeek ha rilasciato in modo impressionante il suo modello R1 come completamente open source. Molti leader del settore hanno applaudito questa mossa, indicando che, affinché il futuro dell’intelligenza artificiale rimanga nelle mani del pubblico, l’accesso complessivo deve rimanere decentralizzato .
"DeepSeek ha rappresentato un punto di svolta per il settore dell'intelligenza artificiale e credo che sia esattamente il tipo di campanello d'allarme di cui hanno bisogno aziende come OpenAI. OpenAI è stata originariamente fondata per rendere l'intelligenza artificiale avanzata accessibile a tutti, ma nel tempo abbiamo assistito a uno spostamento verso modelli chiusi e custoditi. Lo spazio dell'intelligenza artificiale si sta evolvendo e DeepSeek ha ricordato a tutti noi qualcosa di importante: la grande tecnologia dovrebbe essere costruita per tutti, non solo per pochi eletti", ha affermato Rakhmanov.
Gli sviluppatori più piccoli con meno risorse hanno accolto favorevolmente questa notizia. L'accesso alla progettazione e ai documenti di ricerca di DeepSeek consentirà loro di perfezionare i propri modelli senza esaurire i budget di ricerca.
"I modelli più economici di DeepSeek riducono le GPU necessarie per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, abbassando così i costi computazionali. Questa efficienza consente all'intelligenza artificiale di scalare in modo più conveniente, rendendola accessibile ad aziende e ricercatori con risorse limitate", ha affermato Ron Bodkin, co-fondatore di Theoriq.
Con il modello della start-up ora open source, gli sviluppatori lo analizzeranno in modo approfondito, promuovendo ulteriore innovazione dell’intelligenza artificiale.
“Poiché DeepSeek è open source, il cambiamento nella corsa all’intelligenza artificiale si sposterà irrevocabilmente sempre più nell’arena open source, distruggendo la narrativa del modello fondativo closed-source. Essere open source avvantaggia tutti, le aziende di intelligenza artificiale (ogni attore dell’ecosistema), gli innovatori e i consumatori. Gli unici perdenti sono quelli che si aggrappano al modello closed-source, che vedrà un rapido crollo nel prossimo futuro", ha detto a BeInCrypto Steven Pu, co-fondatore di Taraxa.
Man mano che l’intelligenza artificiale diventerà meno costosa e più accessibile, diventerà sempre più una merce.
Mercificazione della tecnologia IA
Il giorno del lancio di DeepSeek, il CEO di Microsoft Satya Nadella ha pubblicato un post sul paradosso di Jevons sui social media.
“Il paradosso di Jevons colpisce ancora! Man mano che l’intelligenza artificiale diventa più efficiente e accessibile, vedremo il suo utilizzo salire alle stelle, trasformandola in un bene di cui non ne abbiamo mai abbastanza”, ha detto Nadella su X.
Conosciuto anche come effetto rimbalzo, il paradosso di Jevons è un principio economico coniato dall'economista inglese William Stanley Jevons. Una maggiore efficienza nell’uso delle risorse può portare ad un aumento del consumo di tale risorsa.
Applicati all’intelligenza artificiale, man mano che questi sistemi diventano più efficienti, la domanda per i loro compiti potrebbe aumentare, un fenomeno che la crescente accessibilità della ricerca sull’intelligenza artificiale potrebbe amplificare.
“La riduzione dei costi, sia nelle fasi di formazione che in quelle di inferenza, è positiva. Nella tecnologia, la riduzione dei costi ha sempre portato a un’adozione più ampia e a un consumo complessivo più elevato, non inferiore. Quando le auto diventarono accessibili, più persone ne possedevano. Quando i mainframe furono ridotti a personal computer a prezzi accessibili, si diede il via alla rivoluzione digitale. Allo stesso modo, vedremo più innovatori e start-up sperimentare l'intelligenza artificiale ora che è diventata più conveniente, portando a un maggiore utilizzo dell'intelligenza artificiale e a una maggiore domanda di infrastrutture legate all'intelligenza artificiale come l'hardware GPU", ha detto Pu a BeInCrypto.
Per Pfeiffer, la mercificazione dell’infrastruttura AI cambierà anche la natura dell’innovazione che le aziende tecnologiche cercheranno ora. Una volta gli sviluppatori si concentravano sulla creazione dei modelli LLM più raffinati. Ora gli sforzi si sposteranno verso l’integrazione di questa tecnologia in vari settori.
“DeepSeek si è formato su OpenAI ed è stato in grado di sfruttare in modo significativo i progressi degli altri. Il panorama LLM sarà mercificato e, molto probabilmente, completamente open source. Tuttavia, non è qui che avverrà la maggior parte dell’innovazione: infatti, la crescita e l’evoluzione dell’IA saranno viste meno dal lato dello sviluppo, ma attraverso l’integrazione e l’uso dell’IA. Le integrazioni verticali e profonde nei settori e l’accesso ai loro dati conteranno molto più dei sofisticati LLM perché sono mercificati e il loro progresso nell’innovazione rallenterà”, ha affermato.
Questo paradosso potrebbe anche dare ai giganti tecnologici americani un vantaggio rispetto ai paesi con accesso limitato alle risorse computazionali.
Il sopravvento degli Stati Uniti
Sebbene il modello più recente di DeepSeek abbia chiaramente ridotto il divario competitivo tra le aziende statunitensi affermate, l’azienda non è immune dalle sfide .
Secondo il paradosso di Jevons, l’aumento della domanda di prodotti di intelligenza artificiale porterà inevitabilmente anche ad un aumento della domanda delle risorse necessarie per svilupparli. Sebbene altre alternative siano ancora in fase di studio, le GPU continueranno a essere vitali per il futuro sviluppo delle tecnologie IA.
"Sembra anche che DeepSeek stia raggiungendo una capacità che limita la loro capacità di ampliare la propria offerta: hanno iscrizioni limitate per la loro app ai residenti cinesi e la loro API è molto più lenta rispetto a quando sono state lanciate. Credo che non siano in grado di garantire GPU aggiuntive per consentire loro di ampliare la propria offerta", ha affermato Bodkin.
La svolta di DeepSeek, inoltre, non dissolve la dedizione decennale degli Stati Uniti allo sviluppo dell’infrastruttura IA.
"Nonostante le scoperte di ottimizzazione di DeepSeek, la corsa all'intelligenza artificiale è ancora in gran parte dettata dall'accesso a enormi set di dati, potenza di calcolo e controllo dell'ecosistema end-to-end. Aziende come OpenAI e Google non si affidano solo alla scalabilità con forza bruta, ma dispongono anche di dati proprietari, infrastrutture cloud e ampie pipeline di implementazione. Sebbene le metodologie alternative siano promettenti, interromperanno lo status quo solo se riusciranno a superare costantemente gli approcci tradizionali in diversi casi d'uso. In questo momento, è troppo presto per dirlo se DeepSeek rappresenta un cambiamento del settore o semplicemente un miglioramento incrementale all'interno di un panorama già competitivo", ha detto Matveev a BeInCrypto.
Considerata questa realtà, Sirdesai ritiene che la reazione del mercato a DeepSeek sia stata in qualche modo esagerata.
“La reazione del mercato sembra sminuire la complessità della commercializzazione della tecnologia AI. L'architettura più efficiente di DeepSeek è significativa, ma un'implementazione di intelligenza artificiale di successo richiede un'infrastruttura solida, forti misure di sicurezza e una comprovata affidabilità negli ambienti di produzione. Le aziende tecnologiche occidentali hanno impiegato anni a sviluppare queste capacità”, ha affermato.
L'ascesa di DeepSeek ha innegabilmente rimodellato la corsa all'intelligenza artificiale, dimostrando che l'innovazione può emergere da angoli inaspettati e sfidare i giganti affermati.
Mentre il settore continua ad evolversi, il monitoraggio dell’interazione tra modelli open source, accessibilità alle risorse e dinamiche di concorrenza determinerà senza dubbio il futuro dello sviluppo dell’intelligenza artificiale e il suo impatto sul mondo.
Il post L'effetto DeepSeek: come la start-up cinese ha cambiato permanentemente il futuro dello sviluppo dell'intelligenza artificiale è apparso per la prima volta su BeInCrypto .