Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (IA) ha fatto progressi rapidi, trasformando diversi settori e plasmando il futuro della tecnologia. In questo scenario, DeepSeek ha suscitato un grande interesse nel mercato, emergendo come un'innovazione significativa, offrendo soluzioni aperte e accessibili in IA.
Nella sua versione più recente, il DeepSeek-R1, non solo replica le capacità del modello GPT-4 di OpenAI, ma sfida anche il tuo dominio in diversi benchmark. Inoltre, il differenziale del DeepSeek-R1 è essere un modello open source sotto licenza d'uso tipo MIT, diventando un'alternativa potente nel campo dell'IA.
Il DeepSeek-R1 è stato sviluppato dall'azienda cinese DeepSeek per affrontare compiti che richiedono ragionamento logico, risoluzione di problemi matematici e presa di decisioni in tempo reale. Questo modello è stato progettato per dimostrare il processo di decisione logica, è uno dei suoi principali punti di forza permettere agli utenti di seguire il proprio processo decisionale. Questa caratteristica replica il processo di decisione e ragionamento umano, ciò che è particolarmente prezioso per applicazioni in cui la trasparenza nel ragionamento è essenziale.
Notoriamente il DeepSeek è stato sviluppato in un momento in cui le restrizioni internazionali hanno limitato l'accesso della Cina alle attrezzature all'avanguardia per l'IA. E per superare queste barriere, l'azienda ha dovuto cercare alternative per massimizzare l'uso delle risorse disponibili, cosa ha portato alla creazione di soluzioni innovative. Come risultato, il DeepSeek-R1 consente l'utilizzo dell'hardware esistente, garantendo efficienza senza dipendere da infrastrutture altamente specializzate.
Tradizionalmente, i modelli di Linguaggio di Grande Scala (LLMs), come il GPT-4, Claude e Llama, presentano sfide per la sua adozione più ampia come, per esempio, alti requisiti computazionali, necessità di un'infrastruttura complessa paragonabile a supercomputer, e dipendenza da acceleratori di IA ad alte prestazioni. Questi fattori aumentano significativamente i costi di sviluppo e operazione, rendendo questa tecnologia inaccessibile. Tuttavia, la storia mostra che le innovazioni dirompenti superano frequentemente queste barriere, riducendo i costi e ampliando l'accesso.
Così, DeepSeek esemplifica questo modello, dimostrando che anche le aziende incumbenti che dominano questo mercato, possono essere sfidate e non si trovano comodamente protette dalla loro leadership tecnologica. L'impatto è stato significativo nel settore, si stima che le aziende leader del settore abbiano perso 1 trilione di dollari in valore di mercato aggiunto, a causa della concorrenza emergente di modelli aperti e più accessibili.
D'altra parte, la diffusione di DeepSeek ha anche suscitato preoccupazioni in alcuni governi. Paesi come l'Italia, Thailandia, Corea del Sud e Australia hanno imposto restrizioni all'uso delle loro applicazioni, specialmente da parte di funzionari pubblici. Negli Stati Uniti, misure simili sono state adottate, basate su preoccupazioni di sicurezza, simile alle restrizioni applicate a aziende come Huawei e TikTok.
È importante sottolineare che queste restrizioni si applicano alle applicazioni e al sito web, ma non necessariamente al modello in sé. Tuttavia, specialisti in sicurezza, come le aziende Seekr e Enkrypt AI, avvertono su potenziali vulnerabilità del modello, che devono ancora essere ulteriormente investigate.
In generale, così come è avvenuto con il computer personale, internet e cloud computing, i LLM stanno diventando una tecnologia più accessibile. Con nuove soluzioni che riducono i costi e semplificano l'infrastruttura, l'adozione di questi modelli dovrebbe accelerare, impatto profondamente diversi settori.
Guardando il futuro, modelli più compatti, come il DeepSeek, possono essere ideali per l'implementazione in ambienti di enclave di calcolo riservato (Trusted Enclave). Questi ambienti consentono l'elaborazione completamente sicura e crittografata di dati sensibili, garantire integrità e privacy—ciò che è essenziale, per agenti di apprendimento protetti dalla privacy (PPML).
Questo è fondamentale per soddisfare la crescente domanda di agenti autonomi di IA in applicazioni che gestiscono dati riservati, garantendo efficienza e sicurezza. Man mano che l'IA diventa sempre più centrale per l'economia e la sicurezza globale, è necessaria infrastrutture affidabili e sicure per soddisfare la domanda di agenti di IA in applicazioni sensibili che richiedono sicurezza e fiducia.
In questo scenario, RT-One sta portando un avanzamento strategico con la costruzione del primo data center focalizzato sull'IA in Brasile, nella città di Maringá, Paraná. Questa iniziativa mira a rafforzare l'infrastruttura informatica del paese, promuovendo intelligenza artificiale e cybersicurezza a livello nazionale.
Con un'infrastruttura ottimizzata per l'IA e il calcolo riservato, la RT-One e i suoi partner tecnologici stanno portando soluzioni avanzate in IA in Brasile, garantendo alte prestazioni e protezione dei dati sensibili.
In sintesi, DeepSeek rappresenta un avanzamento significativo nel campo dell'intelligenza artificiale, offrendo un'alternativa potente e accessibile ai modelli dominanti. Il suo impatto è già evidente nel mercato globale, accelerando la democratizzazione dell'IA e sollevando dibattiti sulla sicurezza, regolamentazione e infrastruttura tecnologica.
A RT-One è allineata con questa rivoluzione, preparandosi per un futuro in cui l'IA, la sicurezza dei dati e la sovranità digitale vanno di pari passo, con il potenziale di trasformare diversi settori e applicazioni. Rafforzando l'infrastruttura tecnologica del Brasile, RT-One cerca di promuovere l'innovazione nel paese, creando le fondamenta per progressi nella ricerca e nello sviluppo di nuove tecnologie e garantendo maggiore autonomia digitale.
Fernando Palamone è un dirigente con oltre 30 anni di esperienza nella gestione delle tecnologie in mercati globali come gli Stati Uniti, Europa e Asia, con passaggi presso Intel, Cisco, VMware, IBM tra le altre.
