Il recente successo di DeepSeek, startup cinese specializzata in soluzioni di intelligenza artificiale, ha scosso profondamente i mercati tecnologici globali. La compagnia ha lanciato infatti un modello linguistico (DeepSeek-R1) paragonabile a quello utilizzato da ChatGPT ma sviluppato con un investimento nettamente inferiore, meno di 6 milioni di dollari, e utilizzando meno dati e risorse energetiche rispetto ai concorrenti occidentali.
Il successo dell’AI cinese e il crollo di Nvidia
L’emergere di una soluzioni economica ed efficiente nel capo della AI ha avuto un impatto immediato sui mercati finanziari. Le azioni di Nvidia, leader nel settore delle GPU, hanno subito una drastica diminuzione del 17%, traducendosi in una perdita di 593 miliardi di dollari in capitalizzazione di mercato. La più grande in un solo giorno per qualsiasi azienda.
Anche altre grandi realtà tecnologiche hanno risentito dell’annuncio di DeepSeek. Microsoft, che ha investito massicciamente nell’AI attraverso la sua partecipazione in OpenAI, ha registrato un calo del 2,1% nel valore delle azioni. Mentre Alphabet, società che fa capo a Google, ha subito un decremento del 4,2%.
DeepSeek è più efficiente dal punto di vista energetico
La particolarità di DeepSeek risiede nella sua capacità di sviluppare un modello di AI avanzato con risorse limitate, utilizzando hardware meno potente e con un budget ridotto. Questo risultato mette in discussione la convinzione diffusa che lo sviluppo dei modelli generativi richieda investimenti esorbitanti e infrastrutture costose.
La capacità di una startup relativamente sconosciuta di raggiungere tali risultati con risorse limitate suggerisce inoltre che la concorrenza nel campo dell’AI potrebbe intensificarsi riducendo i margini di profitto per le aziende fino ad oggi leader del settore.
A ciò deve aggiungersi che l’efficienza energetica del modello di DeepSeek potrebbe avere implicazioni importanti per le aziende il cui business è legato al consumo energetico dell’AI. Come i fornitori di infrastrutture Cloud e i produttori di chip ad alte prestazioni. Se altri sviluppatori dovessero adottare approcci simili, la domanda di GPU, hardware costoso e ad alta intensità energetica potrebbe infatti diminuire con conseguenze negative per le prospettive di crescita di queste aziende.
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