Il paradosso di DeepSeek
L'ultima settimana di gennaio è stata piena di eventi significativi, mentre il mercato finanziario attendeva il "Super Wednesday", quando le banche centrali avrebbero annunciato le loro decisioni e alcune delle più grandi aziende tecnologiche, note come Mag 7, avrebbero reso noti i loro guadagni. Tuttavia, l'attenzione si è spostata completamente quando la società cinese DeepSeek ha lanciato un chatbot basato su un modello di intelligenza artificiale (IA) che era molto più economico da addestrare rispetto a quelli dei suoi concorrenti.
Il mercato ha reagito con forti cali lunedì, in particolare per le aziende legate al settore dell'IA, come i fornitori di energia per i data center e la stessa NVIDIA, che hanno visto significativi cali di valore. Tuttavia, sono presto sorti dubbi sulla presunta svolta rivoluzionaria di DeepSeek. Elon Musk ha suggerito che la società potrebbe utilizzare chip NVIDIA ottenuti illegalmente, mentre OpenAI e Microsoft hanno accusato DeepSeek di violare i termini di utilizzo addestrando il suo modello in base alle tecnologie di altri. David Sacks, un ex consulente per l'IA nell'amministrazione Trump, ha rafforzato questi sospetti, citando "prove concrete" di abuso della proprietà intellettuale. Nonostante le controversie, esperti come Yann LeCun di Meta hanno riconosciuto che DeepSeek ha fatto passi da gigante nell'efficienza dei modelli linguistici di addestramento (LLM). Questo progresso non può essere ignorato, soprattutto in un mercato sempre più dipendente dall'IA. Morgan Stanley stima che gli investimenti in IA raggiungeranno i 650 miliardi di dollari entro il 2026, una cifra che acquista ancora più rilevanza in seguito all'impatto causato da DeepSeek. L'innovazione crea vincitori e vinti. Tra i perdenti ci sono OpenAI, la cui tesi secondo cui i progressi dell'IA richiedono investimenti massicci è stata scossa, e NVIDIA, che ha visto il suo valore di mercato scendere drasticamente. Tuttavia, c'è dibattito sul fatto che NVIDIA ci perda davvero. La riduzione dei costi di addestramento dei modelli di IA potrebbe paradossalmente aumentare la domanda di chip, un fenomeno noto come "paradosso di Jevons". Ciò potrebbe avvantaggiare NVIDIA a lungo termine, sebbene l'impatto a breve termine rimanga incerto.
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