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Cinque cose da sapere su DeepSeek

L'azienda cinese è finita al centro dell'attenzione per modelli come R1, che rivaleggiano con quelli Usa pur con chip meno avanzati. Gli esperti discutono se sia davvero un colpo per le azioni dell'intelligenza artificiale.

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Cinque cose da sapere su DeepSeek

AGI – DeepSeek sembra sbucato dal nulla per gettare nel panico Wall Street. Ma cosa sappiamo – e cosa c’è da sapere – sul fenomeno dell’intelligenza artificiale che viene dalla Cina? Cos’è DeepSeek?

È un’azienda cinese di intelligenza artificiale i cui modelli, come l’R1 recentemente introdotto per la risoluzione di problemi complessi, hanno ottenuto valutazioni di prestazioni elevate. L’app DeepSeek è attualmente la più scaricata per iPhone negli Stati Uniti. Perché gli investitori sono preoccupati?

Era convinzione diffusa che le aziende di intelligenza artificiale avessero bisogno di costosi chip e computer all’avanguardia per addestrare i sistemi e questo ha giustificato enormi spese da parte delle più grandi aziende tecnologiche statunitensi, come Alphabet e Meta. Ma nonostante DeepSeek non abbia quella potenza di fuoco finanziaria, i suoi modelli sono ancora più o meno alla pari con i principali rivali statunitensi.

DeepSeek afferma di utilizzare chip meno avanzati, combinati con innovative tecniche di addestramento dei modelli. Perché DeepSeek si affida a una tecnologia più economica?

È difficile per DeepSeek acquistare chip all’avanguardia a causa dei controlli sulle esportazioni degli Stati Uniti, volti a impedire alle organizzazioni cinesi di sviluppare un’intelligenza artificiale innovativa per scopi militari.

Chi c’è dietro DeepSeek? Dietro lo sviluppo di DeepSeek c’è il gestore di hedge fund cinese Liang Wenfeng: l’azienda è nata dall’unità di ricerca sull’intelligenza artificiale da 8 miliardi di dollari, High-Flyer. DeepSeek è davvero un disastro per le azioni dell’intelligenza artificiale?

Non tutti pensano che DeepSeek abbia sconvolto il settore delle infrastrutture dell’intelligenza artificiale. Potrebbe aver trovato un modo per tagliare i costi di ‘addestramento’ dei sistemi, ma la domanda di intelligenza artificiale continua a crescere e le aziende tecnologiche hanno ancora bisogno di più potenza di calcolo.

Redazione

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