🧵 Finalmente ho avuto l'opportunità di scoprire DeepSeek r1

Lasciatemi spiegare perché le innovazioni dell'intelligenza artificiale di DeepSeek stanno lasciando a bocca aperta le persone (e forse minacciando la capitalizzazione di mercato di 2 trilioni di dollari di Nvidia) in termini semplici.

1/ Innanzitutto, un po’ di contesto: attualmente, addestrare i migliori modelli di intelligenza artificiale è estremamente costoso. OpenAI, Antropico, ecc. spendere oltre $ 100 milioni solo per il calcolo. Hanno bisogno di enormi data center con migliaia di GPU da 40.000 dollari. È come aver bisogno di un'intera centrale elettrica per far funzionare una fabbrica.

2/ DeepSeek è arrivato e ha detto "LOL, e se lo facessimo per 5 milioni di dollari?" E non si sono limitati a parlare, lo hanno FATTO. I loro modelli eguagliano o battono GPT-4 e Claude in molti compiti. Il mondo dell’intelligenza artificiale è (come dicono i miei adolescenti) scosso.

3/ Come? Hanno ripensato tutto da cima a fondo. L'intelligenza artificiale tradizionale consiste nello scrivere ogni numero con 32 cifre decimali. DeepSeek ha pensato: “E se usassimo solo 8 cifre decimali? È ancora abbastanza preciso! » Boom: 75% di memoria in meno necessaria.

4/ Poi c’è il loro sistema “multi-token”. L'intelligenza artificiale normale si legge come un bambino di prima elementare: "Il... gatto... era seduto..." DeepSeek legge intere frasi in una volta sola. 2 volte più veloce, 90% più preciso. Quando hai a che fare con miliardi di parole, IMPORTA.

5/ Ma ecco il punto davvero intelligente: hanno costruito un “sistema esperto”. Invece di un’enorme intelligenza artificiale che cerca di sapere tutto (come se una persona fosse un medico, un avvocato e un ingegnere riuniti in uno solo), hanno esperti specializzati che si attivano solo quando necessario.

6/ Modelli tradizionali? Tutti gli 1,8 trilioni di impostazioni sono attivi SEMPRE. Ricerca profonda? 671 miliardi in totale, ma solo 37 miliardi attivi contemporaneamente. È come avere un team enorme ma coinvolgere solo gli esperti di cui hai effettivamente bisogno per ogni attività.

7/ I risultati sono mozzafiato:

- Costo della formazione: $ 100 milioni → $ 5 milioni

- Numero di GPU richieste: 100.000 → 2.000

- Costi API: 95% più economici

- Possibilità di funzionare su GPU di gioco invece che su hardware di data center

8/ “Ma aspetta”, mi dirai, “deve esserci una trappola! » Questa è la parte folle: tutto è open source. Chiunque può controllare il proprio lavoro. Il codice è pubblico. I documenti tecnici spiegano tutto. Non è magia, solo un'ingegneria incredibilmente intelligente.

9/ Perché è importante? Perché rompe con il modello secondo cui “solo le grandi aziende tecnologiche possono giocare nell’intelligenza artificiale”. Non hai più bisogno di un data center multimiliardario. Alcune buone GPU potrebbero essere sufficienti.

10/ Per Nvidia è spaventoso. Il loro modello di business si basa interamente sulla vendita di GPU super costose con margini del 90%. Se tutti potessero improvvisamente realizzare l'intelligenza artificiale con le normali GPU da gioco... beh,

11/ Ed ecco il problema: DeepSeek lo ha fatto con un team di meno di 200 persone. Nel frattempo, Meta ha team in cui il compenso da solo supera il budget per la formazione di DeepSeek... e i loro modelli non sono altrettanto buoni.

12/ Questa è una classica storia di disruption: gli operatori storici ottimizzano i processi esistenti, mentre i disgregatori ripensano l’approccio fondamentale. DeepSeek ha chiesto: "E se lo facessimo in modo più intelligente invece di aggiungere più hardware?" »

13/ Le implicazioni sono enormi:

- Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale diventa più accessibile

- La concorrenza aumenta in modo significativo

- I "fossati" di Big Tech sembrano più pozzanghere

- I requisiti hardware (e i costi) diminuiscono

14/ Naturalmente, giganti come OpenAI e Anthropic non rimarranno a guardare. Probabilmente hanno già implementato queste innovazioni. Ma il genio dell'efficienza è fuori dalla bottiglia: non si può tornare indietro: basta aggiungere più GPU.

15/ Pensiero finale: ricorderemo questo momento come un punto di svolta. Come quando i PC hanno reso i mainframe meno rilevanti o quando il cloud computing ha cambiato tutto.

L’intelligenza artificiale sta per diventare molto più accessibile e molto più economica. La domanda non è se ciò sconvolgerà gli attuali giocatori, ma quanto velocemente.

/FINE

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