Perché Deepseek fa felice Apple e renderà l'Intelligenza artificiale più economica per tutti

Le azioni Apple sono cresciute del 10 per cento circa la scorsa settimana. Effetto DeepSeek: se cala il costo dell’intelligenza artificiale, grazie all’ingresso e alle innovazioni di questa startup cinese, è bene per Apple. Per lei diventa più facile offrire l’Ia sugli iPhone. Ma possono venirne vantaggi anche ai consumatori, non solo quelli Apple, se – come sembra – stiamo entrando in un’era di “democratizzazione” spinta dei servizi di intelligenza artificiale generativa.

Più concorrenza e minori costi di sviluppo possono abbattere i prezzi al pubblico e ampliare l’adozione della tecnologia, in sempre più ambiti, famiglie, aziende, pubbliche amministrazioni.

Minor costo di “produzione” per l’IA

DeepSeek ha dimostrato che per fare una buona Ia si possono spendere molti meno soldi rispetto a quelli ora investiti dalle aziende americane, come OpenAI (Chatgpt), Anthropic, finanziate dalle big tech (Microsoft, Google, Amazon).

Da un paper scientifico pubblicato dall’azienda si è stimato che sono bastati meno di 6 milioni di dollari per l’addestramento del modello di Ia più grande; circa un decimo rispetto ai “colossi” americani, equivalenti in prestazioni.

Secondo Nic Lane dell'Università di Cambridge, è il risultato di tante piccole innovazioni: DeepSeek ha dovuto imparare a fare molto con poco, non potendo sfruttare i migliori chip sul mercato, di Nvidia, la cui importazione in Cina è bloccata dai dazi del Governo Usa. Il processo di addestramento, per esempio, ha utilizzato spesso gli arrotondamenti per semplificare i calcoli, ma ha tenuto i numeri precisi quando necessario. La server farm di DeepSeek è stata riconfigurata per consentire ai singoli chip di parlare tra loro in modo più efficiente.

Grazie a queste e ad altre innovazioni, l'elaborazione dei miliardi di parametri di V3 – il modello base di DeepSeek - ha richiesto meno di 3 milioni di ore di uso di chip. Anche il numero di chip adoperato è stato molto ridotto (due mila contro i 16mila di Llama, il modello di Meta, open source come DeepSeek). L’azienda cinese ha usato chip più economici, per altro, appunto per via delle sanzioni Usa.

Così si è arrivati a un addestramento “low cost”.

Minori costi di utilizzo

Non solo il modello è stato addestrato a basso costo, ma anche il suo funzionamento costa meno. DeepSeek suddivide i compiti su più chip in modo più efficiente rispetto ai suoi concorrenti americani e inizia la fase successiva di un processo prima che la precedente sia terminata. Questa strategia innovativa gli permette di far lavorare i chip a pieno regime con poca ridondanza. Di conseguenza, a febbraio, quando DeepSeek inizierà a permettere ad altre aziende di creare servizi basati su V3, farà pagare meno di un decimo di quanto fa Anthropic per l'uso del suo Claude, si stima.

L’azienda ha ottenuto efficienze anche sul modello R1, lanciato questa settimana e specializzato nel “ragionamento” (risposte più elaborate). DeepSeek ne ha pubblicato una serie di varianti “distillate”: più piccole, più economiche e più veloci, ma potenti quasi quando il modello più grande.

I vantaggi per i consumatori

Il costo dei servizi di Ia potrebbe scendere di conseguenza. Alcune aziende, come Apple ma non solo, potranno usare DeepSeek per offrire l’Ia a un prezzo più basso. Già Microsoft e Perplexity, tra gli altri, offrono questo modello ai propri clienti, integrato all’interno dei propri servizi.

Le innovazioni di DeepSeek potranno poi ispirare altre aziende Ia ad abbattere i costi dei propri modelli o a lanciarne di nuovi, più economici.

Tra l’altro, Nvidia potrà essere costretta a ridurre i costi dei propri chip più costosi – dove ora opera con margini di profitto del 98 per cento - , poiché DeepSeek ha smentito l’assunto secondo cui quelli erano necessari per fare una buona intelligenza artificiale. L’aumentata concorrenza nel settore, a sua volta, può fare abbattere i prezzi.

Un effetto è che questi guadagni di efficienza e i minori prezzi all’utente si traducano in un maggiore utilizzo dell'aA. Potrebbe entrare in gioco il cosiddetto “paradosso di Jevons” (dal nome dell’economista ottocentesco William Stanley Jevons): ossia, una maggiore efficienza può portare a un maggiore utilizzo del prodotto.

Uno degli effetti macroscopici possibili è una penetrazione totale dell’intelligenza artificiale in ogni ambito dell’economi a, perché diventa conveniente usarla anche in quegli ambiti dove adesso è ancora troppo costosa. Ma se il mercato dell’Ia si allarga a dismisura è una buona notizia per tutti i suoi principali attori, Nvidia inclusa – che è ancora di gran lunga il principale produttore di chip utilizzabili a questo scopo. Non è un caso, forse, allora, che il titolo abbia cominciato a recuperare nelle ultime ore dopo il tracollo del 17 per cento causato dal boom di DeepSeek.