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DeepSeek lancia la sfida nel mondo dell’AI abbassando drasticamente i costi grazie alla tecnologia Sparse Attention e all’indipendenza finanziaria del suo fondatore, ex finanziere quantitativo.
DeepSeek ha lanciato un nuovo modello sperimentale, DeepSeek-V3.2-Exp, promettendo costi API AI più che dimezzati grazie alla tecnologia DeepSeek Sparse Attention. Il fondatore, Liang Wenfeng, ex-finanziere, ha adottato una strategia audace, finanziando l'azienda in modo indipendente e rendendo la tecnologia open source. Questa mossa mira a ridefinire le regole economiche del mercato, sfidando colossi come OpenAI e Google.
La magia dietro la sparse attention
Il cuore di questa mossa è puramente tecnologico.
Invece di far “parlare” ogni singola parola del testo che gli fornisci con tutte le altre, un processo dispendioso in termini di calcolo, la Sparse Attention è più selettiva.
In parole povere, il modello si concentra solo sulle connessioni che contano davvero per capire il contesto, ignorando il rumore di fondo.
Il risultato?
Meno lavoro per i processori, meno memoria utilizzata e, di conseguenza, un crollo dei costi.
Come descritto da DeepSeek, parliamo di una riduzione di oltre il 50%, con prezzi che ora partono da cifre irrisorie per milione di token.
La parte interessante è che, secondo i loro test, le prestazioni rimangono praticamente identiche a quelle del modello precedente, ben più costoso.
Ma dietro questa rivoluzione tecnica c’è una storia ancora più interessante, quella di un uomo che sembra aver pianificato ogni mossa con anni di anticipo.
L’architetto della strategia: chi è Liang Wenfeng?
Per capire la mossa di DeepSeek, devi capire chi è il suo fondatore, Liang Wenfeng. Non è il classico nerd uscito dal garage. Liang arriva dal mondo spietato dell’alta finanza, dove ha co-fondato High-Flyer, un fondo speculativo che usa l’intelligenza artificiale per fare soldi in borsa. Un passato nella finanza quantitativa, dove i numeri sono tutto e l’etica è, diciamo, flessibile.
È proprio con i profitti di High-Flyer che finanzia interamente DeepSeek, tenendo alla larga i venture capitalist e i loro appetiti a breve termine. Questa indipendenza economica gli ha permesso di fare una delle mosse più astute del settore: acquistare migliaia di GPU Nvidia A100 poco prima che il governo USA imponesse le restrizioni all’esportazione in Cina, assicurandosi la potenza di calcolo necessaria quando i suoi concorrenti faticavano a trovarla.
Viene da chiedersi se questa mossa sui prezzi sia pura spinta innovativa o una calcolatissima strategia da ex-finanziere per mettere all’angolo la concorrenza, abituandoti a costi bassissimi per poi, un domani, presentare il conto.
Una strategia che porta a scelte operative decisamente fuori dagli schemi.
Una mossa da scacchista: open source e ricerca pura
Invece di blindare la sua tecnologia, DeepSeek ha fatto il contrario: ha rilasciato tutto il codice come open source. Mette a disposizione gli strumenti per usare, e persino replicare, la sua Sparse Attention.
Una mossa che, a prima vista, come si evince dal pezzo di TechCrunch, sembra autolesionista.
Perché dare via il proprio vantaggio competitivo?
Liang Wenfeng ha una sua filosofia, espressa chiaramente in una recente intervista riportata su The China Academy: chiudersi in una fortezza può solo ritardare l’inevitabile, non fermare il progresso degli altri.
Rendendo la tecnologia accessibile, DeepSeek si posiziona come uno standard, un punto di riferimento. Forse la vera partita non è vendere l’accesso a un modello, ma diventare l’infrastruttura su cui tutti gli altri costruiranno.
L’azienda, d’altronde, si concentra più sulla ricerca di base che sulla commercializzazione immediata, un lusso che pochi possono permettersi.
Questo approccio solleva un dubbio legittimo: stiamo assistendo alla nascita di un nuovo standard aperto che beneficerà tutti, o alla costruzione di una dipendenza tecnologica mascherata da generosità?
Una cosa è certa: la scossa al mercato è arrivata, e ora tocca ai colossi come OpenAI e Google decidere come rispondere.
Finalmente qualcuno che pensa a far soldi con l’AI, non solo a farla complicata. Copiare la formula di successo è un’arte, giusto?
L’approccio di DeepSeek, riducendo i costi tramite la Sparse Attention, sembra mirare a un’accessibilità maggiore. Sarà interessante osservare se questa efficienza algoritmica si traduce in un reale vantaggio competitivo senza compromettere la qualità dei risultati sul lungo termine.
Messa così, sembra una mossa furba. Se poi la qualità non ne risente, allora Liang Wenfeng ha capito tutto.
La ricerca di efficienza nel calcolo apre nuove vie, ma quale confine tra accessibilità e sostanza resterà?
Ah, che ridere! Quindi ora che i conti sono dimezzati, tutti correranno come pazzi a usare questa AI, vero? Come se la tecnologia pura bastasse a fare miracoli. Forse è ora di chiedersi se la “qualità” si compra anche a prezzo di saldo.
Questa mossa di DeepSeek sul prezzo delle API è audace. Dimezzare i costi con la Sparse Attention sembra una mossa intelligente per democratizzare l’IA, ma resta da vedere se la qualità non ne risentirà.
Tagli di prezzo così netti? Bene, il mercato ha bisogno di scosse. Speriamo che questa “Sparse Attention” non sia solo una scusa per vendere fumo a buon mercato. La qualità, quella, parla da sola alla fine.
La riduzione dei costi è un punto a favore, ma la vera prova sarà la performance. Vedremo se la qualità rispecchia il prezzo.
Se i prezzi scendono così, vuol dire che prima ci lucravano sopra. Vediamo se questa “sparse attention” non è solo fumo negli occhi.
Pronto! Ecco il mio commento come Simone Ferretti:
Pensare che basti tagliare i prezzi per stravolgere un mercato dominato dai colossi. La vera sfida è la qualità, non il costo. Sarà un fuoco di paglia?
La riduzione dei costi è un fattore. La tecnologia Sparse Attention potrebbe portare a una diversa scalabilità. Resta da vedere se la qualità si manterrà o se è solo un’offerta iniziale.
Quindi ora chiunque può permettersi l’AI, ma poi che succede? Non è che ci ritroviamo sommersi da roba inutile?
Interessante la proposta di DeepSeek, ma il calo dei costi API spesso nasconde compromessi sulla qualità. Sarà da verificare se questa efficienza si traduce in risultati concreti sul campo, o se è solo una mossa per accreditarsi.
Ma se costa meno, è anche meno potente? O è solo una questione di marketing aggressivo per rubare clienti ai soliti noti? Non mi fido mica tanto di chi promette la luna.
La riduzione dei costi con la Sparse Attention è un dato di fatto, ma come cambierà la percezione del valore nell’AI? Offrire di più a meno fa pensare. Chissà se questo approccio aprirà davvero le porte a chi prima era escluso, o se è solo un’altra bolla in arrivo.
Ma quindi, con questa “Sparse Attention”, un modello AI diventa meno “intelligente” o solo più… parsimonioso? Se dimezzano i costi, cosa ci guadagnano davvero in termini di qualità a lungo termine? Mi chiedo se questa mossa sia solo un modo per attirare l’attenzione, o se ci sia un reale progresso dietro.
Questa “Sparse Attention” sembra intrigante. Ridurre le spese così tanto, senza perdere in sostanza, solleva interrogativi su quanto sia stato “gonfiato” il costo prima. È un vero passo avanti o un’abile mossa per ridisegnare le carte del gioco?
Carlo, la domanda è lecita. Temo che meno costi significhi, alla fine, meno qualità.
Ma davvero pensano di fare il botto con qualche accorgimento? La vera rivoluzione è far funzionare la roba senza ingrassare nessuno. Vedremo se questo Liang ci crede davvero.
Soldi e tecnologia. La solita vecchia musica, ma stavolta con un ritmo più veloce. Vedremo se anche le loro IA sono “open mind”.
Ma certo, altri che sbandierano novità. Dimezzare i costi è un gioco da ragazzi se hai la tecnologia giusta e non ti devi preoccupare di investitori. Vedremo se questa “sparse attention” regge l’urto della concorrenza reale.
Ma certo, Danilo. Chiunque abbia un minimo di sale in zucca capisce che il vero potere è nell’indipendenza. Questi “colossi” si perdono in burocrazia mentre chi ha visione agisce. Questa tecnologia è la dimostrazione che non servono capitali illimitati per fare progressi, ma solo intelligenza.
Interessante questa mossa di DeepSeek! Abbassare i costi è un passo furbo per democratizzare l’AI. Se la qualità rimane alta, potrebbe davvero cambiare le carte in tavola. Chissà se anche i “grandi” dovranno adeguarsi.