Quale sarà il vero effetto di DeepSeek sul mercato dell’Ia?

Con DeepSeek diventano più evidenti le caratteristiche di volatilità a breve termine nonché le opportunità di crescita nel lungo termine legate all’Ia. L’analisi di Stephen Dover, Head of Franklin Templeton Institute.

DeepSeek-R1, un modello di ragionamento dell’intelligenza artificiale (IA) cinese, rappresenta un progresso importante nel settore dell’IA. La reazione del mercato è stata immediata: preoccupazioni per eventuali effetti dirompenti di questo modello meno costoso sui giganti dell’IA hanno portato a un calo del settore tecnologico. Per saperne di più riguardo a DeepSeek e le implicazioni, ho parlato con Jonathan Curtis, Franklin Equity Group CIO, un esperto dell’IA e delle sue implicazioni per gli investitori. Ecco qualche punto saliente della nostra conversazione.

Che cosa è DeepSeek-R1?

Secondo quanto riportato, integrando tre tecniche di ottimizzazione dell’efficienza ben note, R1 ha realizzato miglioramenti di rilievo nell’efficienza di elaborazione delle informazioni (“compute efficiency”) di grandi modelli di linguaggio (LLM – large language model) a un costo decisamente più basso. Questo sviluppo ha implicazioni di vasta portata per il futuro dell’IA. In particolare, grazie alla sua natura open-source, i metodi dell’R1 diventano replicabili e disponibili per tutti. È prevedibile che per continuare ad essere competitivi anche laboratori leader quali Meta, OpenAI e altri adotteranno approcci analoghi. Mentre questo passo avanti segna un progresso nell’area del linguaggio, la strada verso l’intelligenza generale artificiale (IGA) continua ad essere ardua, richiedendo innovazioni nella capacità multi-modal, una conoscenza generalizzata e la modellazione del mondo fisico: tutte aree che richiedono notevoli investimenti nel model training.

Implicazioni rivoluzionarie nel breve termine

• Siamo convinti che i piani d’investimento annunciati recentemente da grandi hyperscaler dell’IA, ad esempio l’importante iniziativa Stargate di OpenAI e Meta, rispecchiano progressi nell’efficienza computazionale su larga scala, analoghi a quelli offerti da DeepSeek-R1.
• È improbabile che R1 distolga importanti laboratori e hyperscaler dal perseguimento di modelli di IA di frontiera più potenti.
• Con i suoi costi più contenuti, è probabile che con questo modello di DeepSeek-R1 aumenteranno l’attività degli sviluppatori e la domanda di inferenza di calcolo.
• Gli investitori dovrebbero prevedere un aumento di volatilità nel complesso dell’IA legato a un possibile adeguamento dei mercati a eventuali variazioni delle dinamiche della domanda di calcolo.
• Potrebbe anche aumentare l’incertezza per i fornitori di infrastrutture.
• Probabilmente le prossime conferenze per la presentazione degli utili forniranno approfondimenti preziosi in merito alle modalità con cui le società attive nel settore dell’IA si preparano ad adattarsi a questi cambiamenti, soprattutto per quanto riguarda i passaggi dall’ottimizzazione dell’efficienza di calcolo per il pre-training (creazione di modelli) al post-training (uso dei modelli) e il livello di spese di capitale necessarie a sostegno di entrambe.

Aspetti positivi nel lungo periodo

• Si prevede che gli aumenti di efficienza dell’R1 stimoleranno un aumento della domanda di infrastrutture e una più ampia adozione di tecnologie IA.
• Paralleli storici, quali l’impatto rivoluzionario del Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) nell’area del trasporto ottico, che si è tradotto in un notevole ampliamento della larghezza di banda, abbassandone i costi, inducono a ritenere che i miglioramenti di efficienza possono essere i catalizzatori di un’innovazione rivoluzionaria.
• Esattamente come il DWDM ha spianato la strada per servizi basati su internet di nuova generazione, ad esempio i social media e il Web 2.0, i costi di calcolo più bassi dell’R1 potrebbero accelerare l’applicazione dell’IA nel software e altri casi di uso nel mondo reale.

Sintesi

Con DeepSeek-R1 diventano più evidenti le caratteristiche di volatilità a breve termine nonché le opportunità di crescita nel lungo termine legate all’applicazione dell’IA nell’intera economia. Siamo convinti che gli investitori dovrebbero seguire attentamente le tendenze di capex degli hyperscaler e gli aggiornamenti relativi agli utili per individuare le reazioni delle società a questi progressi nell’efficienza.

In ultima analisi, il costo ridotto della creazione di intelligenza tramite innovazioni come quelle incorporate nell’R1 posiziona il settore dell’IA per una nuova fase di crescita trasformativa, spostando il focus sull’applicazione del modello. A nostro avviso, è solo una tappa del lungo viaggio in cui l’IA trasforma la nostra economia.