Il fenomeno DeepSeek fa male a NVIDIA: il titolo crolla in Borsa, ma l'azienda non si scompone

Il titolo NVIDIA ha subito una perdita del 17% nella giornata odierna, con una riduzione della capitalizzazione di mercato da 3.347 a circa 2.900 miliardi di dollari.

L'arrivo del fulmine a ciel sereno chiamato DeepSeek-R1, il nuovo modello di IA cinese dalle capacità strabilianti, addestrato con appena 6 milioni di dollari di investimenti e dell'hardware impiegati per riferimenti come OpenAI GPT-4o e Claude Sonnet 3.5, ha creato un'ondata di panico negli Stati Uniti.

NVIDIA, che è stata la principale beneficiaria di questi immensi investimenti, potrebbe assistere a una contrazione degli ordini qualora modelli come DeepSeek-R1 si rivelassero efficaci. Al momento, però, Jensen Huang e compagni non sembrano scomporsi più di tanto.

NVIDIA ha dichiarato che un nuovo modello rilasciato dalla startup cinese DeepSeek è un "eccellente progresso dell'intelligenza artificiale" che rispetta i controlli sulle esportazioni di tecnologia negli Stati Uniti.

"Il lavoro di DeepSeek illustra come sia possibile creare nuovi modelli" utilizzando la tecnica Test Time Scaling, ha dichiarato l'azienda in un comunicato inviato via e-mail alla CNBC, "sfruttando modelli e calcoli ampiamente disponibili e pienamente conformi ai controlli sulle esportazioni".

NVIDIA sottolinea che l'azienda cinese non ha violato le restrizioni statunitensi che limitano l'accesso ai chip americani avanzati per addestrare le IA. DeepSeek, infatti, ha utilizzato acceleratori NVIDIA H800, versioni depotenziate rispetto a quelle commercializzate da NVIDIA nel resto del mondo.

La dichiarazione sembra anche dipanare i sospetti di alcuni analisti ed esperti secondo i quali la startup cinese non avrebbe potuto fare la scoperta che ha dichiarato.

NVIDIA, inoltre, sottolinea che l'inferenza, il lavoro di esecuzione dei modelli di intelligenza artificiale, richiede comunque molti dei suoi prodotti. NVIDIA, quindi, non è solo "addestramento".

"L'inferenza richiede un numero significativo di GPU NVIDIA e reti ad alte prestazioni", ha spiegato l'azienda. "Ora abbiamo tre leggi di scaling: pre-training e post-training, che continuano, e la nuova test-time scaling".

Questo concetto afferma che un modello di intelligenza artificiale completamente addestrato, se utilizza più tempo e maggiore potenza di calcolo per eseguire previsioni o generare testo e immagini, migliora significativamente la qualità delle risposte rispetto a un utilizzo più rapido e meno intensivo.

In queste ore il mercato si chiede se gli investimenti multimiliardari da parte di aziende come Microsoft, Google e Meta per le infrastrutture di IA non siano sprecati se gli stessi risultati possono essere ottenuti in modo più economico. La scorsa settimana l'amministratore delegato di Meta, Mark Zuckerberg, ha dichiarato che prevede investire tra i 60 e i 65 miliardi di dollari in spese di capitale nel 2025 come parte della sua strategia di IA. Inoltre, una delle notizie più importanti ha riguardato il progetto Stargate da 500 miliardi di dollari.

Al coro dei pareri illustri si è aggiunto, con un post X, anche l'ex CEO di Intel Pat Gelsinger. L'ex dirigente del produttore di semiconduttori professa cautela, sottolineando che "DeepSeek ci ricorda tre importanti insegnamenti tratti dalla storia dell'informatica".

Il primo è che "l'informatica obbedisce alla legge dei gas. Rendendo l'informatica drasticamente più economica, il mercato si espanderà. I mercati stanno sbagliando, questo renderà l'IA molto più ampiamente distribuita".

Con le sue parole Gelsinger fa riferimento a un'analogia tra il comportamento dell'elaborazione informatica e il principio fisico della legge dei gas. In fisica, la legge dei gas stabilisce che un gas tende a espandersi fino a occupare tutto il volume disponibile. L'analogia nel contesto dell'informatica suggerisce che le attività di calcolo, le risorse o i dati tendono a espandersi per occupare tutto lo spazio o le risorse disponibili.

Il secondo insegnamento è che "l'ingegneria è fatta di vincoli. Gli ingegneri cinesi avevano risorse limitate e dovevano trovare soluzioni creative". Infine, Gelsinger rimarca un suo cavallo di battaglia degli ultimi anni, ovvero "l'open source vince. DeepSeek contribuirà a reimpostare il mondo sempre più chiuso del lavoro sui modelli di IA fondamentali. Un plauso al team di DeepSeek".