Espresso europeo: DeepSeek sta riscrivendo il futuro della rivoluzione AI?

Non sarà quindi una sorpresa per nessun partecipante al mercato che ci siano stati alcuni movimenti piuttosto significativi nell'ultima settimana. Abbiamo assistito alla più grande perdita di capitalizzazione nella storia del mercato azionario, con Nvidia che ha ceduto 560 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato (valore) in un solo giorno.

Il motivo di questo crollo è l'apparizione di un'azienda cinese di AI che ha costruito un modello linguistico di grandi dimensioni, più economico, in grado di competere con i grandi modelli esistenti di OpenAI e Meta.

Per ora, è chiaramente troppo presto per sapere esattamente quali saranno le conseguenze dell'apparizione del modello di DeepSeek nell'universo dell'AI. Tuttavia, questa novità ci suggerisce tre spunti di riflessione.

Il primo è che il modello di DeepSeek è open source e quindi può essere sfruttato da altri. È quindi probabile che assisteremo a una proliferazione di altri modelli simili.

In secondo luogo, la nuova AI utilizza un processo chiamato "distillazione", e sta essenzialmente sfruttando modelli più grandi come ChatGPT di OpenAI o Llama di Meta per addestrarsi. Pensiamo pertanto che il futuro dell'AI appartenga, in generale, molto più al modello open source. La [prima] grande conclusione è che DeepSeek ha affermato che l'addestramento di questo modello è costato solo 5,6 milioni di dollari.

Ora, alla luce dell'incredibile efficienza apparentemente dimostrata in termini di formazione e inferenza (quando gli vengono rivolte delle domande), è possibile che DeepSeek stia per democratizzare l'AI? Ovvero, data la sua efficienza e i suoi costi, vedremo una proliferazione di vari casi d'uso, in ogni settore? Nel mondo della tecnologia, qualsiasi miglioramento dei costi di solito accresce i casi d'uso. Siamo quindi piuttosto entusiasti di ciò che questo significa per l'industria nel suo complesso.

Il terzo punto importante è in realtà che l'infrastruttura sarà ancora un fattore di differenziazione determinante per i player dell'AI. Proprio questa settimana, Meta ha pubblicato i suoi risultati, in cui conferma che intende ancora effettuare tra i 60 e i 65 miliardi di dollari di investimenti, principalmente per costruire la sua infrastruttura di data center e accrescere la sua potenza di calcolo. Il gruppo continua infatti a credere che la potenza di calcolo sarà un fattore di differenziazione in futuro.

Ma cosa significa tutto questo per le azioni europee? Il modo in cui abbiamo posizionato i nostri fondi in modo agnostico, ossia indipendentemente dal modello di linguaggio di grandi dimensioni che vincerà la sfida, o su una loro proliferazione. L'industria europea dei semiconduttori e dei condensatori elettrici ha un ruolo centrale in ogni scenario. Perché è il fattore abilitante. Sono i picconi e le pale che contribuiscono alla costruzione della rivoluzione AI.

La seconda conclusione generale che possiamo trarre da questa settimana sono i pericoli della concentrazione. Avrete certamente visto i forti cali di capitalizzazione di mercato registrati negli Stati Uniti in tutto il settore delle grandi aziende tecnologiche. Chiaramente, quando l'S&P500 ha un'esposizione settoriale del 32% alla tecnologia, esiste un vero pericolo. In Europa, la cifra equivalente è solo dell'8% e il punto di partenza della valutazione è molto più basso.

Glossario:

Agnostico: approccio in cui non si sostiene uno stile di investimento (o un titolo) rispetto a un altro.

Investimenti: denaro utilizzato da un'azienda per acquistare, aggiornare, mantenere o sviluppare i propri asset, siano essi attrezzature, tecnologie o infrastrutture, compresi gli edifici.

Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM): un modello di apprendimento automatico progettato per comprendere e generare risposte al linguaggio umano attraverso l'elaborazione di grandi quantità di testo.

Open source: software il cui codice sorgente originale è liberamente disponibile, al fine di essere condiviso, distribuito o modificato.