DeepSeek potrebbe far crollare l’industria dell’intelligenza artificiale statunitense

La scorsa settimana, la società cinese di intelligenza artificiale DeepSeek ha rilasciato i suoi nuovi modelli DeepSeek-R1 e DeepSeek-R1-Zero. Le chiacchiere si sono accumulate mentre programmatori e appassionati hanno iniziato a testare il nuovo software. Entro la fine della settimana, X era inondato di utenti che sostenevano che il nuovo modello di intelligenza artificiale cinese poteva gestire ciò che i migliori modelli di intelligenza artificiale occidentali, come o1 di OpenAI , fanno a una frazione del costo. Inoltre, DeepSeek è open source, il che significa che chiunque può utilizzarlo. Venerdì, i CEO del settore tecnologico affermavano che i ricercatori della Ivy League da Stanford al MIT erano passati al modello cinese. Da questa mattina, i titoli tecnologici che avevano cavalcato l’onda del boom dell’intelligenza artificiale hanno iniziato a crollare . Nel trading pre-mercato, titoli come Nvidia, Arm, Micron e AMD hanno registrato tutti perdite a due cifre. L’intero indice azionario tecnologico Nasdaq è ora sotto minaccia e sta già mostrando segni di perdita di terreno. Non è un segreto che l’intelligenza artificiale sia al posto di guida dei mercati azionari americani da un po’ di tempo, ma ora l’intero modello di business sembra essere a rischio.

La minaccia di DeepSeek per le aziende americane che cavalcano il boom dell’intelligenza artificiale opera a più livelli. Il primo livello del modello di business contestato dall’azienda cinese include le aziende che lavorano sui modelli di intelligenza artificiale. Goldman Sachs stima che nel 2024 ci siano stati circa 68 miliardi di dollari di investimenti nel settore negli Stati Uniti. Ma DeepSeek sembra aver indebolito l’intero mercato sul prezzo di un fattore di circa 20. Le prime stime mostrano che i token di input e output di DeepSeek, ovvero la più piccola unità di testo elaborata, sono circa il 96% più economici delle alternative. A ciò si collega il basso costo di sviluppo del nuovo modello di intelligenza artificiale cinese. DeepSeek-R1 è costato solo circa 5,6 milioni di dollari per essere sviluppato. In confronto, il modello o1 di OpenAI è costato 600 milioni di dollari per essere sviluppato. Questa non è solo una piccola differenza nei costi di sviluppo. Il fatto che lo sviluppo di DeepSeek sia costato meno dell’1% di quello dei suoi concorrenti americani mette in discussione l’intero settore negli Stati Uniti. L’intero edificio si basa su investimenti eccessivi, ovvero troppi soldi che girano intorno, facendo sì che le aziende diventino gonfie e pigre?

Poi c’è l’impatto sul mercato dei chip GPU (graphics processing unit). Le prime stime suggeriscono che DeepSeek utilizza solo circa il 9% delle capacità GPU dei suoi rivali. Ciò significa che, man mano che ricercatori e operatori commerciali adottano il nuovo modello cinese, avranno bisogno di un’infrastruttura GPU fisica molto inferiore. Ma aziende come Nvidia hanno visto le loro valutazioni di borsa salire alle stelle proprio perché gli analisti di Wall Street hanno preso in considerazione una massiccia domanda futura di chip GPU. Questo spiega perché l’indice Nasdaq è ora a rischio di collasso: prima del rilascio di DeepSeek, Nvidia da sola rappresentava circa il 14% dell’intero indice. L’ironia della saga di DeepSeek è che gli sviluppatori del modello sono stati spinti a renderlo così efficiente perché gli Stati Uniti stanno cercando di limitare l’accesso ai chip di progettazione americana da parte di aziende come Nvidia. Poiché la necessità è la madre di tutte le invenzioni, questo ha spinto gli sviluppatori cinesi a risparmiare sull’uso dei chip. Se DeepSeek dovesse davvero far crollare l’intero settore dell’intelligenza artificiale americano, e forse anche il mercato azionario , sarà perché i burocrati di Washington hanno cercato di controllare il settore tecnologico in modi sconsiderati.

Philip Pilkington è un macroeconomista e professionista degli investimenti, nonché autore di The Reformation in Economics.

Fonte: UnHerd

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