DeepSeek: I giganti tecnologici statunitensi sono in pericolo?

L'estate scorsa, un rapporto di Sequoia Capital¹ ha sollevato dubbi sulla fattibilità degli investimenti massicci effettuati nell'infrastruttura di intelligenza artificiale e sulla loro redditività, portando a una correzione iniziale. Solo tre mesi fa, gli scettici indicavano la fine dell'era dei rendimenti esponenziali legati all'aumento delle dimensioni dei modelli di intelligenza artificiale.

La promessa di un miglioramento sistematico delle prestazioni attraverso modelli sempre più grandi è stata messa in discussione, insieme agli investimenti nelle GPU². Da allora, i ricercatori hanno scoperto nuove leggi di scalabilità, compresa la dotazione dei modelli di capacità di ragionamento, aprendo così nuove prospettive per l'innovazione.

Crollo di Nvidia, il 27 gennaio 2025

Nvidia, ancora una volta l'azienda più preziosa al mondo, ha subito un crollo storico, perdendo 593 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato in una singola sessione, una caduta superiore al valore totale di Mastercard e equivalente all'annullamento di Coca-Cola, Disney e Nike combinati. Questo è stato il peggior giorno nella storia di un'azione quotata.

Ancora una volta, questo terremoto non è stato causato da analisi dei fondamentali sul modello economico di Nvidia, ma da un improvviso cambiamento nella narrazione alimentato da DeepSeek, una startup cinese di intelligenza artificiale le cui innovazioni hanno causato una scossa sui social media e sulla stampa finanziaria.

I suoi nuovi modelli, DeepSeek-V3 e R1, sembravano in grado di competere con i sistemi più sofisticati sviluppati dai giganti americani, ma a un costo significativamente inferiore. I titoli profetizzavano rapidamente la fine dell'età dell'oro dell'IA, mettendo ancora una volta in discussione la rilevanza degli investimenti massicci nel settore.

Sorge una domanda centrale

La diminuzione dei costi di inferenza rallenterà l'appetito degli investimenti nel settore?

La storia economica suggerisce il contrario attraverso il paradosso di Jevons. Questa teoria, evidenziata nel XIX secolo, è controintuitiva: ottimizzare una risorsa - e quindi ridurne il costo - stimola il suo consumo anziché ridurlo. Ad esempio, i transistor sono diventati infinitamente più economici negli ultimi cinquant'anni, ma la domanda globale di potenza di calcolo è esplosa. Lo stesso vale per l'IA: la diminuzione dei costi di inferenza apre le porte a nuove applicazioni, che dovrebbero accelerarne l'adozione anziché rallentarla.

Questo è proprio la scommessa che stanno facendo i giganti digitali. Lungi dal cedere a dubbi di mercato temporanei, i leader dell'IA stanno raddoppiando i loro investimenti. Meta sta aumentando le sue previsioni di spesa da 52 a 62 miliardi di dollari, Google supera la soglia dei 75 miliardi, mentre Amazon si prepara a investire oltre 100 miliardi di dollari nel 2025 per ampliare le capacità di AWS.

Per avere successo in questa trasformazione, l'UE dovrà mantenere il suo focus sugli investimenti strategici preservando al contempo l'unità dei suoi Stati membri - un equilibrio delicato ma necessario per garantire il suo posto nel concerto delle nazioni.

Nel frattempo, la rivalità tecnologica tra Stati Uniti e Cina sta raggiungendo un nuovo livello.

Donald Trump ha svelato il progetto Stargate, un'iniziativa colossale orchestrata da Oracle, OpenAI e SoftBank, che mira a costruire centri dati di prossima generazione per alimentare i futuri modelli di intelligenza artificiale. Con un budget stimato tra 100 e 500 miliardi di dollari, si tratta di uno dei progetti infrastrutturali tecnologici più ambiziosi della storia.

Pechino non ha perso tempo a rispondere: la Bank of China ha annunciato un piano di investimento di 140 miliardi di dollari, confermando che la battaglia per la supremazia dell'IA si sta solo intensificando.

Questi impegni massicci dimostrano una profonda convinzione riguardo all'evoluzione futura dell'IA

Tre grandi onde hanno già avuto successo:

• L'IA predittiva, che ha alimentato i sistemi di raccomandazione e la previsione finanziaria;
• L'IA generativa, che ha rivoluzionato la creazione di testi, immagini e codici.
• Stiamo ora entrando nell'era dell'IA agentiva: sistemi capaci di ragionare, pianificare ed eseguire compiti autonomamente.

Ma l'orizzonte dell'IA si estende ben oltre il mondo virtuale. Alla fine, si espanderà nel mondo fisico. Veicoli autonomi, robotica industriale e logistica ottimizzata dall'IA sono in vista, ognuno richiedendo un'enorme potenza di calcolo per elaborare informazioni in tempo reale.

La domanda energetica dei futuri modelli di IA è impressionante: un modello avanzato di ragionamento potrebbe consumare fino a 600.000 volte più energia rispetto alle attuali semplici attività.

La volatilità dei mercati nelle ultime settimane riflette l'instabilità naturale di un settore in fase di significativa trasformazione. Ma se la storia ci insegna qualcosa, è che queste preoccupazioni, sebbene legittime nel breve termine, non compromettono la traiettoria a lungo termine.

Crediamo che, proprio come l'elettricità e Internet prima di essa, l'IA stia attraversando una fase di maturazione, resistendo alle critiche degli scettici mentre continua inesorabilmente il suo progresso.

1. https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/
2. GPU (Graphics Processing Unit) Unité de traitement graphique