L’intelligenza artificiale va in DeepSeek
La maggior parte dei lettori ormai conoscerà la notizia. DeepSeek, un’azienda cinese di intelligenza artificiale, ha rilasciato un modello di intelligenza artificiale chiamato R1, paragonabile per capacità ai migliori modelli di aziende come OpenAI, Anthropic e Meta, ma è stato addestrato a un costo radicalmente inferiore e utilizzando chip GPU meno all’avanguardia. DeepSeek ha anche reso pubblici dettagli sufficienti del modello affinché altri possano eseguirlo sui propri computer senza costi.
DeepSeek è un siluro che ha colpito le Magnifiche Sette aziende hi-tech statunitensi sotto la linea di galleggiamento. DeepSeek non ha utilizzato i chip e i software Nvidia più recenti e migliori; non ha richiesto grandi spese per addestrare il suo modello di intelligenza artificiale, a differenza dei suoi rivali americani; e offre altrettante applicazioni utili.
DeepSeek ha costruito il suo R1 con i chip più vecchi e lenti di Nvidia, che le sanzioni statunitensi avevano consentito di esportare in Cina. Il governo statunitense e i titani della tecnologia pensavano di avere il monopolio nello sviluppo dell’IA a causa degli enormi costi coinvolti nella produzione di chip e modelli di IA migliori. Ma ora R1 di DeepSeek suggerisce che le aziende con meno soldi potranno presto gestire modelli di IA competitivi. R1 può essere utilizzato con un budget limitato e con una potenza di calcolo molto inferiore. Inoltre, R1 è bravo quanto i rivali in “inferenza”, il gergo dell’IA per quando gli utenti mettono in discussione il modello e ottengono risposte. E funziona su server per tutti i tipi di aziende in modo che non debbano “affittare” a prezzi enormi da aziende come OpenAI.
La cosa più importante è che R1 di DeepSeek è “open source”, ovvero i metodi di codifica e di formazione sono aperti a tutti per essere copiati e sviluppati. Questo è un vero colpo ai segreti “proprietari” che OpenAI o Gemini di Google rinchiudono in una “scatola nera” per massimizzare i profitti. L’analogia qui è con i prodotti farmaceutici di marca e generici.
Il grande problema per le aziende di intelligenza artificiale statunitensi e i loro investitori è che sembra che costruire enormi data center per ospitare più chip costosi potrebbe non essere necessario per ottenere risultati sufficientemente positivi. Finora, le aziende statunitensi hanno aumentato i piani di spesa e cercato di raccogliere enormi quantità di finanziamenti per farlo. Infatti, proprio il lunedì in cui R1 di DeepSeek ha fatto notizia, Meta ha annunciato altri 65 miliardi di dollari di investimenti e solo pochi giorni prima il presidente Trump aveva annunciato sussidi governativi di 500 miliardi di dollari ai giganti della tecnologia come parte del cosiddetto progetto Stargate. Ironicamente, l’amministratore delegato di Meta Mark Zuckerberg ha affermato di aver investito perché “Vogliamo che siano gli Stati Uniti a stabilire lo standard globale dell’intelligenza artificiale, non la Cina”. Oh cielo.
Ora gli investitori temono che questa spesa sia inutile e, cosa ancora più importante, che colpirà la redditività delle aziende americane se DeepSeek riuscirà a fornire applicazioni AI a un decimo del costo. Cinque dei più grandi titoli tecnologici orientati all’AI, il produttore di chip Nvidia e i cosiddetti “hyperscaler” Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta Platforms, hanno perso collettivamente quasi 750 miliardi di dollari del loro valore di mercato azionario in un giorno. E DeepSeek minaccia i profitti delle aziende di data center e degli operatori idrici ed energetici che si aspettano di trarre vantaggio dall’enorme “scalabilità” dei Magnifici Sette. Il boom del mercato azionario statunitense è fortemente concentrato nei “Magnifici Sette”.
Quindi DeepSeek ha bucato la bolla di borsa massiccia delle azioni tecnologiche statunitensi? L’investitore miliardario Ray Dalio la pensa così. Ha detto al Financial Times che “i prezzi hanno raggiunto livelli elevati allo stesso tempo in cui c’è un rischio di tasso di interesse, e questa combinazione potrebbe bucare la bolla… La nostra posizione attuale nel ciclo è molto simile a quella tra il 1998 e il 1999″, ha detto Dalio. “In altre parole, c’è una nuova tecnologia importante che cambierà sicuramente il mondo e avrà successo. Ma alcune persone confondono questo con il successo degli investimenti”.
Ma potrebbe non essere così, almeno non ancora. Il prezzo delle azioni della società di chip AI Nvidia potrebbe essere crollato questa settimana, ma il suo linguaggio di codifica “proprietario”, Cuda, è ancora lo standard del settore statunitense. Mentre le sue azioni sono scese di quasi il 17%, questo le riporta solo al livello (molto, molto alto) di settembre.
Ciò che deve far infuriare gli oligarchi della tecnologia che leccano il culo a Trump è che le sanzioni statunitensi alle aziende cinesi e i divieti sulle esportazioni di chip non hanno impedito alla Cina di fare ulteriori progressi nella guerra tecnologica e dei chip con gli Stati Uniti. La Cina sta riuscendo a fare balzi tecnologici nell’intelligenza artificiale nonostante i controlli sulle esportazioni introdotti dall’amministrazione Biden volti a privarla sia dei chip più potenti sia degli strumenti avanzati necessari per realizzarli.
Il campione cinese della tecnologia Huawei è emerso come il principale concorrente di Nvidia in Cina per i chip di “inferenza”. E ha lavorato con aziende di intelligenza artificiale, tra cui DeepSeek, per adattare modelli addestrati su GPU Nvidia per eseguire l’inferenza sui suoi chip Ascend. “Huawei sta migliorando. Hanno un’apertura poiché il governo sta dicendo alle grandi aziende tecnologiche che devono acquistare i loro chip e usarli per l’inferenza”, ha affermato un investitore di semiconduttori a Pechino.
Questa è un’ulteriore dimostrazione che gli investimenti pianificati dallo Stato in tecnologia e competenze tecnologiche da parte della Cina funzionano molto meglio che affidarsi a enormi giganti privati della tecnologia guidati da magnati. Come ha detto Ray Dallo: “Nel nostro sistema, in generale, ci stiamo muovendo verso un tipo di politica più complesso dal punto di vista industriale in cui ci saranno attività imposte e influenzate dal governo, perché è così importante… Il capitalismo da solo, il solo movente del profitto, non può vincere questa battaglia”.
Tuttavia, i titani dell’IA non sono ancora titanici. Stanno andando avanti con la “scalabilità” investendo sempre più miliardi in data center e chip più avanzati. Ciò sta divorando la potenza dei computer in modo esponenziale.
E naturalmente, non si tiene conto di ciò che gli economisti tradizionali chiamano educatamente “esternalità”. Secondo un rapporto di Goldman Sachs, una query di ChatGPT richiede quasi 10 volte più elettricità di una query di ricerca di Google. Il ricercatore Jesse Dodge ha fatto un po’ di calcoli approssimativi sulla quantità di energia utilizzata dai chatbot AI. “Una query a ChatGPT utilizza all’incirca la stessa quantità di elettricità che potrebbe accendere una lampadina per circa 20 minuti “, afferma. ” Quindi, puoi immaginare che con milioni di persone che usano qualcosa del genere ogni giorno, ciò si traduce in una quantità di elettricità davvero elevata”. Un maggiore consumo di elettricità significa una maggiore produzione di energia e in particolare più emissioni di gas serra alimentate da combustibili fossili.
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Google ha l’obiettivo di raggiungere emissioni nette pari a zero entro il 2030. Dal 2007, l’azienda ha affermato che le sue operazioni aziendali erano carbon neutral grazie alle compensazioni di carbonio che acquista per compensare le sue emissioni. Ma, a partire dal 2023, Google ha scritto nel suo rapporto sulla sostenibilità che non stava più “mantenendo la neutralità del carbonio operativa”. L’azienda afferma che sta ancora spingendo per il suo obiettivo net-zero nel 2030. “La vera motivazione di Google qui è quella di costruire i migliori sistemi di intelligenza artificiale possibili”, afferma Dodge. “E sono disposti a investire un sacco di risorse in questo, comprese cose come l’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale su data center sempre più grandi fino ai supercomputer, il che comporta un’enorme quantità di consumo di elettricità e quindi emissioni di CO2”.
Poi c’è l’acqua. Mentre gli Stati Uniti affrontano siccità e incendi, le aziende di intelligenza artificiale stanno aspirando acqua profonda per “raffreddare” i loro mega data center per proteggere i chip . Inoltre, le aziende della Silicon Valley stanno sempre più prendendo il controllo delle infrastrutture di approvvigionamento idrico per soddisfare le loro esigenze. La ricerca suggerisce, ad esempio, che circa 700.000 litri di acqua avrebbero potuto essere utilizzati per raffreddare le macchine che hanno addestrato ChatGPT-3 presso le strutture dati di Microsoft.
L’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale consuma 6.000 volte più energia di una città europea. Inoltre, mentre minerali come litio e cobalto sono più comunemente associati alle batterie nel settore automobilistico, sono anche cruciali per le batterie utilizzate nei data center. Il processo di estrazione spesso comporta un notevole consumo di acqua e può portare all’inquinamento, compromettendo la sicurezza idrica.
Sam Altman, il precedente eroe non-profit di Open AI, ma ora impegnato a massimizzare i profitti per Microsoft, sostiene che sì, sfortunatamente ci sono “compromessi” a breve termine, ma sono necessari per raggiungere la cosiddetta AGI; e l’AGI ci aiuterà quindi a risolvere tutti questi problemi, rendendo così comprensibile il compromesso delle “esternalità”.
AGI? Cos’è? L’intelligenza artificiale generalizzata (AGI) è il Santo Graal degli sviluppatori di IA. Ciò significa che i modelli di IA diventerebbero “superintelligenti” ben al di sopra dell’intelligenza umana. Quando ciò sarà raggiunto, promette Altman, la sua IA non sarà in grado solo di fare il lavoro di un singolo lavoratore, ma di fare tutti i loro lavori: “L’IA può fare il lavoro di un’organizzazione”. Questo sarebbe il massimo per massimizzare la redditività eliminando i lavoratori nelle aziende (anche nelle aziende di IA?) mentre le macchine di IA prendono il controllo di tutto, operando, sviluppando e commercializzando. Questo è il sogno apocalittico per il capitale (ma un incubo per il lavoro: niente lavoro, niente reddito).
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Ecco perché Altman e gli altri magnati dell’intelligenza artificiale non smetteranno di espandere i loro data center e di sviluppare chip ancora più avanzati solo perché DeepSeek ha indebolito i loro modelli attuali. La società di ricerca Rosenblatt ha previsto la risposta dei giganti della tecnologia: “In generale, ci aspettiamo che la tendenza sia rivolta a migliorare le capacità, accelerando più velocemente verso l’intelligenza artificiale generale, più che a ridurre la spesa”. Niente deve fermare l’obiettivo dell’intelligenza artificiale super intelligente.
Alcuni vedono la corsa per raggiungere l’AGI come una minaccia per l’umanità stessa. Stuart Russell, professore di informatica all’Università della California, Berkeley, ha affermato: “Anche i CEO che si stanno impegnando nella corsa hanno affermato che chiunque vinca ha una probabilità significativa di causare l’estinzione umana nel processo, perché non abbiamo idea di come controllare sistemi più intelligenti di noi”, ha affermato. “In altre parole, la corsa all’AGI è una corsa verso il bordo di un dirupo”.
Forse, ma continuo a dubitare che l’intelligenza umana possa essere sostituita dall’intelligenza delle macchine, principalmente perché sono diverse. Le macchine non possono pensare a cambiamenti potenziali e qualitativi. La nuova conoscenza deriva da tali trasformazioni (umane), non dall’estensione della conoscenza esistente (macchine). Solo l’intelligenza umana è sociale può vedere il potenziale di cambiamento, in particolare il cambiamento sociale, che porta a una vita migliore per l’umanità e la natura.
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Ciò che l’emergere di DeepSeek ha dimostrato è che l’IA può essere sviluppata a un livello che può aiutare l’umanità e le sue esigenze sociali. È gratuita, aperta e disponibile per il più piccolo utente e sviluppatore. Non è stata sviluppata a scopo di lucro o per trarne profitto. Come ha detto un commentatore: “Voglio che l’IA faccia il bucato e i piatti in modo che io possa fare arte e scrivere, non che l’IA faccia la mia arte e la mia scrittura in modo che io possa fare il bucato e i piatti”. I manager stanno introducendo l’IA per “semplificare i problemi di gestione a scapito di cose per cui molte persone non pensano che l’IA dovrebbe essere utilizzata, come il lavoro creativo… Se l’IA deve funzionare, deve venire dal basso, altrimenti l’IA sarà inutile per la stragrande maggioranza delle persone sul posto di lavoro”.
Invece di sviluppare l’IA per fare profitti, ridurre posti di lavoro e mezzi di sostentamento degli esseri umani, l’IA sotto proprietà e pianificazione comuni potrebbe ridurre le ore di lavoro umano per tutti e liberare gli esseri umani dalla fatica per concentrarsi sul lavoro creativo che solo l’intelligenza umana può fornire. Ricordate che il “Santo Graal” era una finzione vittoriana e in seguito anche di Dan Brown.
Autore: Michael Roberts è un economista marxista. E’ autore di the Long Depression: Marxism and the Global Crisis of Capitalism, 2016. Asterios ha pubblicato nel 2020 La teoria della moneta moderna, a cura di Antonio Pagliarone.
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