Nel gennaio 2025, la società cinese DeepSeek ha compiuto una svolta nel campo dell'intelligenza artificiale, superando le aspettative di Silicon Valley. La sua tecnologia, che offre prestazioni pari o superiori a ChatGPT di OpenAI con un minor consumo di risorse, ha messo in discussione i presupposti sugli investimenti necessari per l'AI.
Questo sviluppo è significativo perché sfida la tendenza consolidata nel settore tecnologico, dove i miglioramenti hardware portano inevitabilmente a un aumento delle risorse richieste dal software. DeepSeek, invece, dimostra che è possibile ottenere risultati migliori con un'efficienza maggiore, aprendo nuove prospettive sul futuro dell'AI e sul suo impatto economico.
Il paradosso di Jevons e il futuro dell'AI
Gina Norling, veterana nel settore dell'high-performance computing, sottolinea l'importanza dell'ottimizzazione del software: "Si tratta di cercare di ottimizzare quel software. Come lo facciamo funzionare in modo efficiente? E questa è la domanda che penso debba porsi l'AI".
Questo approccio, già presente nel mondo dei supercomputer, potrebbe diventare cruciale anche per l'AI, dove la competizione e la riduzione dei costi stanno spingendo verso soluzioni più efficienti.
La riduzione dei costi dell'AI, già in atto con i tagli dei prezzi da parte di OpenAI e Google, potrebbe innescare il paradosso di Jevons. Questo principio economico suggerisce che l'aumento dell'efficienza nell'uso di una risorsa porta a una maggiore domanda e, di conseguenza, a un aumento del suo consumo complessivo. Un esempio storico è rappresentato dai personal computer degli anni '90: la diminuzione dei prezzi ne ha fatto esplodere la domanda.
L'impatto su Nvidia e il mercato tecnologico
La notizia di DeepSeek ha avuto un impatto sulle percezioni degli investitori nei confronti di Nvidia, il principale produttore di chip per sistemi di AI. Tuttavia, come accaduto con i PC, la maggiore efficienza e la diminuzione dei costi potrebbero stimolare la domanda di hardware, beneficiando anche Nvidia. La tecnologia sta diventando una forza deflazionistica potente, rendendo l'AI accessibile su dispositivi economici come smartphone e tablet.
L'articolo esplora l'innovativa svolta di DeepSeek nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e il suo impatto sulle dinamiche consolidate dell'industria tecnologica. Tradizionalmente, nel settore tecnologico, si osserva un costante miglioramento dell'hardware, mentre il software tende a "degradare", diventando più pesante e meno efficiente. DeepSeek rappresenta un'eccezione, sfidando questa norma.
Storicamente, l'evoluzione dell'informatica è stata guidata da progressi hardware. Ricordiamo l'ENIAC, uno dei primi computer elettronici, che occupava un'intera stanza e consumava enormi quantità di energia. Con il passare degli anni, abbiamo assistito a una miniaturizzazione e a un aumento esponenziale della potenza di calcolo, culminati nei dispositivi che teniamo nel palmo della mano oggi. Parallelamente, il software è diventato sempre più complesso, con sistemi operativi e applicazioni che richiedono risorse hardware sempre maggiori.
La capacità di DeepSeek di superare le prestazioni di modelli come GPT di OpenAI con un minor consumo di risorse solleva interrogativi fondamentali sul futuro dell'AI. Saranno necessari investimenti colossali in hardware ed energia, come molti avevano previsto?
Esiste un settore in cui l'ottimizzazione è da sempre una priorità: il calcolo ad alte prestazioni (HPC). I supercomputer, come El Capitan, richiedono un'attenta ottimizzazione del software per sfruttare al meglio le loro capacità. Gina Norling, veterana del settore, sottolinea l'importanza di rendere il software efficiente, una domanda che l'AI deve porsi.
"It's all about trying to optimize that software," Gina Norling [...] "How do we make them run efficiently? And that is the question that I think AI has to ask."
Il costo del software AI sta diminuendo rapidamente, tanto da essere considerato una commodity. Questo, unito all'efficienza di DeepSeek, esercita una pressione al ribasso anche sul settore hardware, influenzando la percezione degli investitori nei confronti di aziende come Nvidia. Tuttavia, il paradosso di Jevons potrebbe entrare in gioco, aumentando la domanda di hardware nonostante l'efficienza crescente.
Un esempio storico di questo paradosso è rappresentato dai personal computer negli anni '90. Nonostante la diminuzione dei prezzi, la domanda aumentò vertiginosamente, trasformando il mercato. Oggi, l'AI si sta diffondendo su dispositivi sempre più economici, rendendo la tecnologia accessibile a un pubblico sempre più ampio. Basti pensare che i PC da meno di 1000 dollari degli anni '90, oggi costerebbero circa 2000 dollari, mentre la rivoluzione dell'AI si sta concretizzando su dispositivi a partire da 500 dollari.