Ieri l’annuncio di un nuovo modello di intelligenza artificiale da parte di DeepSeek, apparentemente molto meno costoso da sviluppare, ha generato un’importante correzione nei mercati. Questa ha colpito in particolare i titoli legati ai chip e all’intelligenza artificiale, che rappresentano i principali fornitori tecnologici per questo settore. Tra i più colpiti troviamo NVIDIA, che ha chiuso con un calo significativo del 17%.
Ma analizziamo più a fondo la situazione.
La chiave di questa notizia risiede nel fatto che DeepSeek ha dichiarato di aver addestrato un modello di intelligenza artificiale con costi nettamente inferiori rispetto a quelli sostenuti da OpenAI (per ChatGPT) e da altri competitor. Questo implica che la domanda di chip prodotti da aziende come NVIDIA potrebbe ridursi drasticamente, poiché servirebbe meno potenza computazionale per ottenere risultati simili o superiori.
In uno dei paper pubblicati da DeepSeek, l’azienda afferma che il costo totale per il training del nuovo modello, in grado di superare OpenAI e i suoi concorrenti in termini di efficienza, è stato di appena 6 milioni di dollari. Questo dato ha inevitabilmente alimentato preoccupazioni tra gli investitori, portando a un impatto diretto sul valore di mercato delle aziende produttrici di hardware.
Attualmente, non sono disponibili molte informazioni su questa azienda cinese. Sappiamo che è stata fondata nel 2023, conta circa 140 dipendenti e che il principale investitore dietro al progetto è il co-fondatore del fondo cinese High-Flyer Quant, specializzato in trading algoritmico.
Un aspetto interessante è che High-Flyer Quant, unico investitore di DeepSeek, nel 2021 ha creato il supercomputer Fire-Flyer II, con un costo stimato di 1 miliardo di yuan (circa 150 milioni di dollari) e dotato di 10.000 GPU Nvidia A100, per la ricerca e lo sviluppo di strategie di trading algoritmico.
Un secondo punto riguarda la trasparenza sui costi. Nei giorni scorsi è stato rilasciato il modello Deepseek R1 di intelligenza artificiale, che sta facendo molto discutere e che è già
in fase di utilizzo. Tuttavia, il paper relativo a questo modello non include dettagli sui costi. I 6 milioni di dollari citati nell’immagine precedente si riferiscono al modello V3, una versione precedente rispetto a R1.
Inoltre, si è discusso molto del fatto che DeepSeek sia stata costretta a utilizzare GPU meno avanzate, con potenze ridotte rispetto ai modelli più recenti, a causa delle restrizioni imposte dagli Stati Uniti sulle esportazioni di queste tecnologie verso la Cina. Sebbene ciò sia vero, tali limitazioni possono essere facilmente aggirate importando le GPU in paesi vicini per poi trasferirle internamente.
Un indizio a sostegno di questa ipotesi è il forte aumento delle entrate di NVIDIA a Singapore, che rende plausibile questa situazione. Ovviamente, non si tratta solo di DeepSeek, ma di una strategia potenzialmente adottata anche da altre aziende cinesi sviluppatrici di intelligenza artificiale:
I numeri rappresentano il fatturato in miliardi di dollari. Come puoi osservare, la quota di Singapore, che fino al 2023 era praticamente inesistente, oggi rappresenta circa il 15% del fatturato totale di NVIDIA.
Perché stiamo evidenziando questi dati?
La mancanza di trasparenza sui costi, il supercomputer da 140 milioni di dollari associato a DeepSeek, e il forte aumento delle vendite di GPU a Singapore sono segnali che meritano attenzione. Quando si dispone di pochi dati, come in questo caso, è importante interpretarli con cautela. È possibile che il costo dichiarato di 6 milioni di dollari per l’addestramento di DeepSeek V3 sia veritiero, ma resta comunque un dato difficile da verificare e che solleva diversi dubbi.
Inoltre, pensare che 6 milioni di dollari siano sufficienti per creare un modello di intelligenza artificiale è fuorviante. Quella cifra si riferisce solo ai costi legati alla potenza computazionale. Bisogna considerare anche altri costi fissi e variabili, come stipendi per dipendenti altamente specializzati e altre spese operative.
Tuttavia, anche includendo questi costi e ipotizzando che i dati siano corretti, il modello DeepSeek V3 risulta comunque più economico rispetto ai competitor. Dai documenti rilasciati dall’azienda, sembra anche più performante. Questo è reso possibile grazie a un approccio completamente diverso per affrontare i problemi, che consente di ridurre sia i tempi di addestramento sia quelli di risposta (senza entrare qui nei dettagli tecnici).
Una notizia di questo tipo ha fatto emergere un punto chiave per gli operatori del mercato: quanto poco si conosce del mondo dell’intelligenza artificiale e di quanto sia incerto il dominio futuro delle big tech americane. Non è scontato che queste ultime monopolizzino il mercato. In un contesto in cui le aspettative sono spesso spinte ai massimi storici (così come i prezzi), basta una notizia come questa per generare caos.
Ma vediamo la questione da un altro punto di vista
Se il modello DeepSeek verrà adottato anche da altre società di intelligenza artificiale per abbattere i costi computazionali, le entrate di NVIDIA e di altre aziende produttrici di hardware potrebbero subire un calo significativo. Tuttavia, il vantaggio andrebbe a tutte quelle aziende che potranno accedere a tecnologie AI a costi inferiori.
Oggi siamo così concentrati, sia come operatori che come indici di mercato, su un ristretto gruppo di aziende, che una notizia negativa per NVIDIA viene interpretata come negativa per l’intero mercato. In realtà, per il resto delle aziende, si tratta di un’ottima notizia: innovazione tecnologica a costi più accessibili e riduzione dei costi di ricerca e sviluppo.
Sarà questo l’anno della migrazione su tutti quei titoli lasciati indietro?
Questa è una domanda che il mercato potrebbe iniziare a porsi seriamente. La possibilità di abbattere i costi e rendere l’intelligenza artificiale accessibile a un numero maggiore di aziende potrebbe inaugurare una nuova fase di crescita e innovazione per settori meno esposti finora all’AI.
Per questo invitiamo tutti a considerare attentamente le implicazioni di questo tipo di notizie.
