A gennaio di quest'anno, la startup di intelligenza artificiale DeepSeek ha rilasciato due scoperte attraverso il suo nuovo modello R1, ridefinendo tranquillamente l'economia dell'intelligenza artificiale.Questo modello raggiunge prestazioni massime a 1/40 del costo del modello precedenteA partire da dicembre 2024, il modello V3 di DeepSeek ha ridotto i costi di formazione di oltre il 90%.
Due delle scoperte di DeepSeek hanno attirato l'attenzione:DeepSeek ha rivelato che chiedere ai modelli di intelligenza artificiale di elaborare i loro processi di ragionamento - un approccio alla ricerca noto come "chain-of-thought prompting" - ha migliorato la precisione e l'efficienzaIn secondo luogo, DeepSeek utilizza l'intelligenza artificiale per generare i propri set di dati, completamente indipendenti dall'etichettatura manuale dei dati.Mentre ci sono argomenti che DeepSeek non è così economico come sostiene, queste scoperte hanno certamente inaugurato una nuova era dell'economia dell'IA.
La struttura dei costi dell'intelligenza artificiale sta cambiando drasticamente.e investimenti infrastrutturaliQuesto cambiamento potrebbe sconvolgere le forze di mercato, aiutando in ultima analisi le start-up agili a raggiungere i giganti tecnologici nel breve termine, aumentando al contempo i margini di profitto.
I giganti della tecnologia hanno già investito più di 100 miliardi di dollari nello sviluppo dell'infrastruttura dell'IA, e continua ad aumentare.Ora devono considerare come generare un ritorno su questi enormi investimenti e mantenere un vantaggio sugli algoritmi contro più agiliIn un contesto in rapida evoluzione, sia i giganti tecnologici che le start-up devono rispondere a un chiaro segnale: cogliere rapidamente l'opportunità del progresso tecnologico,o essere eliminati.
Il panorama del mercato dell'IA prima e dopo DeepSeek
Prima dell'ascesa di DeepSeek, le start-up hanno lottato per competere con le spese per le infrastrutture dei giganti tecnologici,che ha investito miliardi di dollari nella costruzione di enormi data center ogni trimestre e ha ottenuto enormi vantaggi dai progressi nella tecnologia dell' intelligenza artificialeQuesti giganti non solo dispongono di enormi risorse di dati, ma raccolgono anche un gran numero di dottorandi, e il progresso degli algoritmi dipende anche dalla loro forte forza tecnica.reti di distribuzione consolidate consentono loro di distribuire rapidamente i prodotti ai clienti esistenti e di accelerare il progresso tecnologico attraverso cicli di feedback.
Oggi, tuttavia, le startup sono abbastanza grandi da competere con i giganti della tecnologia.riducendo significativamente il vantaggio delle infrastrutture dei giganti tecnologiciI costi di ragionamento sono crollati di quasi mille volte negli ultimi tre anni e si prevede che diminuiranno ulteriormente in futuro.La durata del vantaggio algoritmico è stata ridotta da 45 a 100 giorni e potrebbe continuare a diminuire..
Quando i costi di formazione non sono più un collo di bottiglia chiave, le prestazioni di inferenza (cioè il rendimento dei modelli di IA nelle applicazioni in tempo reale) diventano un nuovo obiettivo.modelli più economici che offrono una potenza paragonabile a quella dei modelli più grandi e possono funzionare con Gpus a prestazioni inferioriSe i prodotti più intelligenti di IA possono essere consegnati a un costo molto basso, allora le startup hanno finalmente la possibilità di superare i giganti della tecnologia aumentando i profitti.
Una distribuzione efficiente della manodopera rafforza ulteriormente il vantaggio del concorrente.ottimizzare, e distribuire modelli ad un costo molto inferiore rispetto ai giganti tecnologici.Le nuove aziende in grado di beneficiare di margini di profitto più elevati allo stesso modo in cui le startup cloud hanno ottenuto un vantaggio migliorando l'economia dell'unità 15 anni fa.
Dopo l'annuncio di DeepSeek, il prezzo delle azioni di Nvidia è sceso del 12%, anche se da allora è rimbalzato.I rischi per i produttori di chip sono aumentati perché la domanda si sta spostando da hardware focalizzato sulla formazione a soluzioni di inferenza più efficientiL'aumento delle unità di elaborazione neurale di livello consumer (Npus) potrebbe accelerare questo cambiamento, consentendo ai modelli di IA di funzionare in modo nativo su dispositivi come smartphone e laptop.
Spese per l'intelligenza artificiale
Quello che e' buono per gli sfidanti e' cattivo per i giganti della tecnologia.I giganti dell'intelligenza artificiale hanno quasi istintivamente legato il dominio di DeepSeek alle implicazioni per la sicurezza nazionale nel tentativo di ottenere sostegno per lo sviluppo di una tecnologia simile., ignorando il fatto che i ricercatori statunitensi, compresa la Stanford University, sono stati in grado di replicare e persino superare la tecnologia di DeepSeek.Le aziende che investono ingenti somme in progetti di infrastrutture di dati possono chiedereSe la tecnologia a basso costo funziona altrettanto bene come la tecnologia costosa, perché spendere così tanti soldi?
Le tendenze storiche suggeriscono che la maggior parte dei progressi dell'IA si è effettivamente basata su investimenti di capitale eccessivi in scala.superando ciò che era considerato algoritmicamente ottimale al momentoI nuovi progressi tecnologici stanno dimostrando che possiamo ottenere le stesse prestazioni a un costo inferiore.l'espansione dei fornitori di cloud iperscale richiede ancora data center più grandi e deve sostenere costi di inferenza crescenti.
Tuttavia, i giganti della tecnologia non stanno fermi, stiamo già assistendo a una corsa agli armamenti per i risultati di DeepSeek, con modelli come Gemini di Google,Azure AI Foundry di Microsoft e LLaMA open source di Meta tutti in competizione per il dominio. I modelli open source possono svolgere un ruolo chiave. Mark Zuckerberg, CEO di Meta, ha sottolineato l'importanza dell'IA personalizzata - cioè modelli su misura per le esigenze, la cultura e le preferenze degli utenti individuali.Questa visione si allinea con una tendenza più ampia nello sviluppo dell'IA: modelli più piccoli e più specializzati in grado di fornire elevate prestazioni senza la necessità di un'infrastruttura cloud massiccia.
Le startup vincono nuove fiches
Allo stesso tempo, i giganti open source e i giganti closed source hanno obiettivi diversi, rafforzando ulteriormente il vantaggio del concorrente.I modelli open source creati da aziende come Meta continueranno a competere e ridurre i costi in tutto l'ecosistemaLe startup possono sfruttare la concorrenza tra i due campi per ottenere il miglior rapporto prezzo/prestazioni per ogni utilizzo,aumentando i margini di profitto.
Indipendentemente dalla dimensione dell'azienda, il messaggio è chiaro: sfruttare i vantaggi specifici a loro disposizione - dinamica del mercato, potenza di calcolo e talento - rapidamente o rischiare il fallimento.Il ciclo del progresso tecnologico si accorcia, dai mesi o addirittura gli anni impiegati per stabilire nuovi standard di performance, alla scoperta tecnologica di DeepSeek che suggerisce che ora potrebbe richiedere solo 41 giorni.L'innovazione avanza a un ritmo senza precedenti, e lo spazio di tolleranza ai guasti si riduce rapidamente.
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