L’irruzione di DeepSeek e l’impatto su Nvidia: verso modelli di IA più efficienti
28 GEN, 2025
AUTORE: Amadeo Alentorn, gestore del fondo Global Equity Absolute Return e Head of Systematic Equities
L'irruzione di DeepSeek risponde a una tendenza che è già in corso da mesi. Negli ultimi tempi, abbiamo visto importanti progressi nei cosiddetti Small Language Models (SLM), che contrastano con i grandi modelli utilizzati da aziende come OpenAI. La domanda centrale è stata se è possibile costruire modelli più precisi e specializzati che, invece di coprire tutte le conoscenze, si concentrano su aree specifiche, come il settore legale o medico.
La chiave di questa evoluzione risiede nell'efficienza. I modelli più piccoli richiedono meno risorse hardware, riducono i costi di formazione e, in generale, ottimizzano il processo di sviluppo dell'IA. DeepSeek ha fatto un passo avanti combinando più modelli piccoli in modo più efficace, permettendo di offrire soluzioni avanzate con un approccio più efficiente. Questo tipo di progressi sono comuni nel mondo tecnologico, dove il progresso non è lineare, ma avviene in balzi improvvisi che spingono lo sviluppo in modo non progressivo.
Dal punto di vista del mercato, questa evoluzione solleva importanti domande su Nvidia e il futuro del settore dei semiconduttori. Fino ad ora, l'azienda ha basato la sua crescita sulla vendita massiccia di chip per formare grandi modelli di IA. Tuttavia, l'emergere di soluzioni più efficienti solleva dubbi su se queste enormi investimenti saranno ancora necessarie in futuro.
A lungo termine, se si ottengono risultati simili con costi molto minori, sia in termini di hardware che di consumo energetico, ciò potrebbe favorire l'adozione dell'intelligenza artificiale in più aziende e settori. Riducendo la barriera all'ingresso, l'IA potrebbe integrarsi più rapidamente in diversi settori dell'economia, stimolando la produttività e l'efficienza.
DeepSeek sta esagerando il suo progresso?
C'è scetticismo riguardo ai numeri annunciati da DeepSeek. Elon Musk, per esempio, ha espresso dubbi sulla veridicità dei dati presentati. Tuttavia, essendo un progetto open source, c'è un certo livello di trasparenza nei risultati.
Per comprendere l'importanza di questo progresso, è fondamentale considerare che lo sviluppo dell'intelligenza artificiale non dipende solo dall'hardware, ma anche dal software. Negli ultimi mesi, la narrativa è stata dominata dall'idea di costruire modelli sempre più grandi con più parametri e maggiore capacità computazionale. Tuttavia, quello che DeepSeek ha dimostrato è che i miglioramenti nell'efficienza del software possono essere altrettanto determinanti.
Curiosamente, le restrizioni imposte dagli Stati Uniti all'esportazione di chip avanzati verso la Cina hanno avuto un effetto inaspettato: hanno incentivato i ricercatori cinesi a essere più creativi ed efficienti nella progettazione di modelli di IA. Questo ha portato allo sviluppo di modelli più piccoli ed economici, ma con una capacità sorprendente, sfidando l'idea che il successo nell'IA dipenda esclusivamente dall'accesso ai chip più avanzati.
Verso una maggiore diversificazione nell'IA?
Fino ad ora, l'ascesa dell'intelligenza artificiale ha beneficiato principalmente un gruppo ristretto di grandi aziende. Tuttavia, i recenti progressi suggeriscono che potremmo essere di fronte a un cambio di paradigma, dove anche le piccole imprese possono sfruttare questa tecnologia senza la necessità di fare investimenti astronomici in infrastruttura.
Identificare quali aziende guideranno questa nuova fase dell'IA è un compito complesso, ma ciò che è chiaro è che questa evoluzione favorisce la diversificazione all'interno del settore. L'intelligenza artificiale potrebbe espandersi oltre i giganti tecnologici e aprire nuove opportunità di business in diversi settori dell'economia.
L'impatto sulle aspettative del mercato
I risultati del quarto trimestre delle grandi aziende tecnologiche non rifletteranno ancora l'impatto di questi cambiamenti, ma potrebbero influenzare le aspettative future, in particolare nel settore dei semiconduttori. Fino ad ora, il mercato ha previsto una crescita accelerata nella domanda di chip, ma l'emergere di modelli più efficienti potrebbe frenare queste proiezioni.
Nvidia, ad esempio, ha mostrato una crescita spettacolare ogni trimestre, ma le aspettative del mercato sono aumentate a un ritmo ancora maggiore. Se gli investitori iniziano a mettere in discussione la necessità di investimenti massicci in hardware, potremmo vedere un aggiustamento nelle valutazioni del settore.
La corsa dell'IA
Le aziende che partecipano a questa gara stanno da tempo affrontando difficoltà nell'accesso ai chip avanzati. Tecnologie come quella di DeepSeek offrono un'alternativa: invece di insistere nello sviluppo di modelli di linguaggio sempre più grandi, il settore potrebbe ridirezionare gli sforzi verso modelli più specifici ed efficienti, che richiedono meno chip e riducono la pressione sulla domanda di semiconduttori.
Nonostante ciò, la corsa all'intelligenza artificiale continua. Man mano che diversi settori dell'economia adottano queste tecnologie, la domanda di chip rimarrà presente, anche se forse non ai livelli di crescita che il mercato aveva previsto fino ad ora.
L'evoluzione verso modelli più piccoli ed efficienti rappresenta un possibile punto di svolta nell'intelligenza artificiale. Questo progresso non solo mette in discussione la necessità di enormi investimenti in hardware, ma apre anche la porta a una maggior diversificazione nel settore.
Nel breve termine, ciò potrebbe generare volatilità nelle aziende tecnologiche, specialmente in quelle che hanno dipenduto dalla crescita esponenziale della domanda di chip. Tuttavia, a lungo termine, l'accesso più conveniente all'intelligenza artificiale potrebbe generare benefici significativi per l'economia, la produttività e l'adozione di questa tecnologia in vari settori.
