L'AI di DeepSeek può fermare la rinascita del nucleare?

L'AI di DeepSeek può fermare la rinascita del nucleare?

La sorprendente efficienza di R1 di DeepSeek mette in discussione la necessità di nuove centrali nucleari per alimentare l'intelligenza artificiale.
L'AI di DeepSeek può fermare la rinascita del nucleare?
La sorprendente efficienza di R1 di DeepSeek mette in discussione la necessità di nuove centrali nucleari per alimentare l'intelligenza artificiale.

Tutti pazzi per R1 di DeepSeek. Questo modello AI sembra essere alla pari con i giganti del settore, come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google. La vera sorpresa è che ha raggiunto questi risultati utilizzando molte meno GPU.

Tanta efficienza ha attirato l’attenzione di esperti e investitori, sollevando un quesito cruciale: è ancora necessario investire enormi risorse in hardware costoso per ottenere risultati eccellenti nell’AI?

Nucleare, il sogno infranto?

Per Nvidia, il gigante delle GPU, non si tratta di una buona notizia. Tant’è che il suo titolo è crollato del 17%. E non è l’unica a tremare. Anche le startup e i produttori di energia che puntano sul nucleare e sul gas naturale sono con il fiato sospeso. Fino a ieri, tutti pensavano che l’AI avrebbe fatto volare la domanda di energia. E invece…

Prendiamo il nucleare. Sembrava sul punto di rinascere, grazie a nuove tecnologie che promettevano centrali più sicure ed economiche. Ma finora, nessuno aveva un vero motivo per scommetterci. Il nucleare costa ancora un occhio della testa rispetto all’eolico, al solare. E le nuove centrali? Ancora tutte da testare su larga scala.

L’aumento della domanda di energia da parte dell’intelligenza artificiale aveva cambiato le carte in tavola. I data center, secondo le previsioni, avrebbero prosciugato il 12% di tutta l’elettricità degli Stati Uniti. Le aziende tech si sono buttate a capofitto, investendo miliardi in startup nucleari e progetti di ristrutturazione.

E se si trattasse di una bolla? Chi l’ha detto che per migliorare l’AI bisogna per forza aumentare la potenza computazionale e il numero di calcoli? Finora questo approccio ha funzionato, ma ultimamente i risultati sono meno significativi. Gli esperti lo sanno bene e per questo stanno cercando nuove strade. Ma forse DeepSeek, con R1, potrebbe aver trovato una soluzione.

Gli analisti sono scettici

Certo, non tutti ci credono. Atif Malik, un pezzo grosso di Citigroup, dubita che DeepSeek abbia ottenuto quei risultati senza usare GPU di ultima generazione. Dello stesso parere Alexandr Wang di Scale AI, secondo cui l’AI cinese è stata addestrata con le migliori GPU NVIDIA nonostante i divieti USA.

Ma la storia insegna che, anche se DeepSeek nasconde qualcosa, qualcun altro troverà il modo di rendere l’AI più economica ed efficiente. È più facile migliorare i modelli che tirare su centrali nucleari, no?

Le aziende tecnologiche potrebbero dover i loro programmi. Quando si tratta di scegliere tra spendere miliardi in mattoni o in software, scelgono quasi sempre il software. E le startup del nucleare e le aziende energetiche? Alcune potrebbero cavarsela producendo energia a basso costo, ma la pressione sui costi aumenterà di sicuro.

Eolico, solare e batterie: le scommesse più sicure

Pochi avevano previsto l’attuale boom dell’AI, e nessuno ha la sfera di cristallo per i prossimi anni. Attualmente, le scommesse più sicure nel campo dell’energia sono le tecnologie già collaudate, che possono essere implementate e adattate in fretta a un mercato che cambia alla velocità della luce. E oggi, le energie rinnovabili sono in pole position.

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Pubblicato il
28 gen 2025
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