Deepseek rischia di far saltare tutto il settore AI e Chip

L’introduzione e del sistema di intelligenza artificiale DeepSeek l’alternativa cinese a ChatGPT di OpenAI, molto più economica e  – presumibilmente “40-50 volte più efficiente di altri modelli linguistici di grandi dimensioni”, secondo Rich Privorotsky di Goldman – ha innescato un crollo globale dell’intero ecosistema dell’IA.

Il crollo riguarda i progettisti di chip, le aziende di IA, i produttori di apparecchiature per semiconduttori, le aziende di data center di IA e i panieri “Powering Up” monitorati da Goldman. “Se si può fare di più con meno, ci si chiede se sia necessaria tanta capacità ”, ha osservato Privorotsky.

Ecco i commenti di Privorotsky su DeepSeek:

Mercati in forte ribasso guidati dalla tecnologia. DeepSeek è un argomento di cui parleremo molto questa settimana e soprattutto in vista degli utili di Mag 7, dove l’attenzione si concentrerà sui prossimi investimenti legati all’intelligenza artificiale. Ciò che rende DeepSeek importante non è necessariamente il fatto che sia cinese o che sia rapidamente salito a uno dei download più popolari nell’App Store di Apple, ma che sembra un progresso fondamentale nell’efficienza della tecnologia AI.

Per molte ragioni complesse, si tratta di un enorme miglioramento dell’efficacia dell’inferenza. Secondo alcune misurazioni, è 40-50 volte più efficiente di altri modelli. Se si può fare di più con meno, è naturale chiedersi se sia necessaria tanta capacità. Ovviamente questa sarà un’enorme area di dibattito e io non sono affatto un esperto delle sfumature delle apparecchiature per semiconduttori o dell’inferenza AI a livello di dati… ma data l’immensa quantità di capitale di mercato aggiunto su questo tema, penso che abbiamo colpito duramente al contrario nelle tendenze della scorsa settimana. I panieri power up stanno diventando power down. Semis/ai/tech saranno sotto pressione oggi. Forse ora capiamo perché NVDA ha subito un de-rating di tale portata.

L’intero tema del “fare di più con meno” suscitato da DeepSeek suggerirà probabilmente che le prossime spese per investimenti legati all’IA saranno fortemente ridimensionate e potrebbe indurre a rivedere le previsioni sulla capacità di picco dei data center elaborate da vari desk istituzionali. In particolare, esamineremo le previsioni formulate all’inizio del mese da James Schneider, Michael Smith e altri di Goldman:

L’interesse degli investitori per il mercato dei data center è aumentato notevolmente, soprattutto per quanto riguarda le dinamiche della domanda e dell’offerta di questo mercato in rapida evoluzione. Dal lato della domanda, l’esplosione dell’attività legata all’IA ha portato a una “corsa agli armamenti” in cui gli hyperscaler e le aziende stanno costruendo LLM che devono essere addestrati su grandi quantità di informazioni utilizzando GPU che richiedono quantità di potenza senza precedenti. Dal lato dell’offerta, gli hyperscaler, gli operatori di data center e i gestori di asset stanno impiegando quantità di capitale senza precedenti per costruire nuovi data center ad alta capacità in un contesto di scarsità di energia elettrica fornita dalla rete tradizionale.

In questo rapporto introduciamo un modello che quantifica l’offerta e la domanda di data center a livello globale nei prossimi cinque anni, sulla base della pipeline di data center pianificati su base regionale. Prevediamo inoltre la domanda di diversi tipi di carichi di lavoro: AI, hyperscale/cloud e corporate tradizionale. Grazie a queste dinamiche di domanda e offerta, prevediamo i tassi di occupazione e utilizzo dei data center nel medio termine.

Le nostre conclusioni: La nostra previsione di base stima un’occupazione del 93% nel primo trimestre del 2025. In questo scenario di base, stimiamo che l’equilibrio tra domanda e offerta di data center si restringerà ulteriormente fino alla seconda metà del 2026, per poi allentarsi gradualmente a partire dal 2027, con l’entrata in funzione di una maggiore offerta.

Logo Deepseek

Privorotsky ha dichiarato ai clienti: “Da alcune conversazioni che ho avuto con vari investitori questa mattina, i pensieri iniziali sono simili – l’impatto negativo sul capex (cioè sugli investimenti) e un cambiamento significativo della narrativa nello spazio AI degli Stati Uniti è preoccupante, in termini di R e I nel ROI”. R sta per renditmento I per investimento, quindi ci si attende rendimenti, e investimenti, inferiori.

Se si può fare “Più con meno” allora gli investimenti in datacenter, chip, ricerca  grandi quantità di dati diventano inutili. Da un lato non saranno vendute così tante GPU, dall’altra parte tutta questa grande quantità di capacità di elaborazione dei data center diventa inutile.  Quello che è stato già impegnato perde valore perché il suo rendimento cade.

Quindi il problema è semplice: se un altro modello di intelligenza artificiale fa quello che può fare ChatGPT spendendo meno, che fine fanno gli investimenti in ChatGPT? Sono soldi sprecati, o con basso rendimenti. Per questo i mercati sono andati in subbuglio.

Tornando alle previsioni sulla capacità dei data center, con il picco di domanda precedentemente previsto per la fine del 2026, queste stime potrebbero dover essere rivalutate.

Il tasso di occupazione globale dei data center:

Nvidia, che produce GPU utilizzati nella AI da un lato e ha investito in Intelligenza artificiale, dall’altro, è stato uno dei titoli che hanno risentito maggiormente del problema, ha visto una caduta verticale dei titoli.

Quindi tutti hanno investito moltissimo, miliardi, anzi decine di miliardi, nella AI, per poi scoprire che, magari, questi investimenti sono stati utili come pragare 50 mila euro una Fiat Panda. Il mercato odia questo tipo di sorprese, la prende malissimo quando si rende conto di essere stato preso in giro.