DeepSeek AI: Efficienza e Sostenibilità?

Gli strumenti di AI e le emissioni di carbonio che generano sono stati oggetto di crescente preoccupazione, e DeepSeek AI ha senz’altro suscitato interesse nel settore dichiarando che i suoi modelli sono più efficienti di altri. Un recente studio della società francese di software per la sostenibilità Greenly ha convalidato l’affermazione di DeepSeek.

Lo studio di Greenly ha dimostrato che i modelli DeepSeek richiedono tempi di addestramento più brevi e utilizzano meno chip Nvidia. Addestrando i modelli V3 di DeepSeek e Llama 3.1 di Meta negli stessi scenari, DeepSeek ha utilizzato 2,78 milioni di ore di unità di elaborazione grafica (GPU), mentre il modello Meta ne ha utilizzate 30,8 milioni. Poiché l’addestramento è in genere la fase più dispendiosa in termini di emissioni di carbonio nel funzionamento dei modelli AI, la maggiore velocità di addestramento di DeepSeek aumenta indubbiamente la sua efficienza. Inoltre, DeepSeek ha utilizzato 2000 chip Nvidia, mentre il modello Meta ne ha utilizzati più di 16000 e ChatGPT ne ha utilizzati più di 25000, e i chip DeepSeek hanno una "densità energetica" inferiore rispetto a quelli di ChatGPT.

Lo studio di Greenly afferma: "A causa delle sanzioni imposte dagli Stati Uniti che limitano l’accesso di DeepSeek ai chip AI Nvidia più avanzati, l’azienda ha dovuto sviluppare queste tecnologie innovative. Questa restrizione ha costretto DeepSeek a progettare modelli in grado di massimizzare l’efficienza piuttosto che fare affidamento su una potenza di calcolo massiccia".

Innovazioni tecnologiche di DeepSeek: Modelli ibridi di esperti

I modelli di progettazione di DeepSeek includono un design ibrido di esperti (mixture-of-experts), che consente allo strumento di delegare le attività degli utenti a sottomodelli, "attivando solo la potenza di calcolo necessaria per una determinata richiesta". Questo approccio è simile a un grande team in cui ogni membro è uno specialista in un’area specifica. Quando sorge un nuovo problema, il team leader lo assegna allo specialista più adatto a risolverlo invece di coinvolgere l’intero team.

Nel modello ibrido di esperti di DeepSeek, un grande modello AI viene scomposto in sottomodelli più piccoli e specializzati. Ogni sottomodello viene addestrato per eccellere in un tipo specifico di attività. Ad esempio, un sottomodello può essere esperto nell’elaborazione del linguaggio naturale, mentre un altro può essere esperto nel riconoscimento delle immagini.

Quando un utente presenta una richiesta a DeepSeek AI, il sistema analizza la richiesta e determina quale sottomodello è più adatto a gestirla. Il sistema instrada quindi la richiesta al sottomodello appropriato, che elabora la richiesta e restituisce il risultato.

Questo approccio presenta diversi vantaggi:

• Maggiore efficienza: attivando solo la potenza di calcolo necessaria per una determinata richiesta, il modello ibrido di esperti può migliorare significativamente l’efficienza. Ciò consente di risparmiare una notevole quantità di risorse di calcolo rispetto ai modelli AI tradizionali che richiedono l’attivazione dell’intero modello.
• Maggiore precisione: delegando le attività al sottomodello più adatto a gestirle, il modello ibrido di esperti può migliorare la precisione. Ogni sottomodello è addestrato specificamente per eccellere nella sua area specifica, quindi è più probabile che produca risultati accurati.
• Maggiore scalabilità: il modello ibrido di esperti è più facile da scalare perché è possibile aggiungere nuovi sottomodelli in base alle esigenze per gestire nuove attività. Ciò consente al sistema di adattarsi alle esigenze in continua evoluzione.

La relazione tra DeepSeek e i data center: un fattore chiave per la sostenibilità

Lo studio di Greenly ha anche sottolineato che la relazione di DeepSeek con i data center (o la potenziale mancanza di relazione) contribuisce anche ad aumentare la sua sostenibilità. Poiché DeepSeek è un modello a pesi aperti, o pubblicamente disponibile, Greenly ha sottolineato che può essere eseguito su dispositivi fisici anziché solo nel cloud computing o tramite data center. Riducendo la necessità di data center, DeepSeek può a sua volta ridurre il consumo di energia delle strutture, che si prevede raddoppierà in cinque anni.

I data center sono grandi edifici che contengono un gran numero di server di computer e altre apparecchiature. Questi server vengono utilizzati per archiviare, elaborare e distribuire dati. I data center richiedono molta energia per funzionare, perché i server generano una grande quantità di calore che deve essere dissipato attraverso sistemi di raffreddamento.

Riducendo la necessità di data center, DeepSeek può contribuire a ridurre il consumo globale di energia e le emissioni di carbonio. Questo è fondamentale per affrontare i cambiamenti climatici.

Il paradosso di Jevons: potenziali rischi derivanti dai miglioramenti dell’efficienza

Tuttavia, lo studio di Greenly avverte anche che "questi guadagni potrebbero facilmente essere di breve durata", a causa del paradosso di Jevons, ovvero che più qualcosa è efficiente, più viene utilizzato, generando quindi più emissioni.

Il paradosso di Jevons è stato proposto dall’economista inglese William Stanley Jevons nel XIX secolo. Jevons ha osservato che con il miglioramento dell’efficienza della combustione del carbone, l’uso del carbone non è diminuito, ma è aumentato. Egli sosteneva che ciò era dovuto al fatto che il miglioramento dell’efficienza riduceva il prezzo del carbone, stimolando così una maggiore domanda.

Nel contesto dell’AI, il paradosso di Jevons significa che anche se l’efficienza dei modelli AI come DeepSeek aumenta, le emissioni di carbonio complessive potrebbero comunque aumentare a causa dell’ampia applicazione dell’AI. Ad esempio, se l’AI diventa più efficiente, le aziende potrebbero essere più propense a utilizzare l’AI per automatizzare più attività, portando quindi a una crescita esponenziale dell’uso dell’AI. Questa crescita potrebbe compensare i vantaggi derivanti dai miglioramenti dell’efficienza e persino portare a un aumento delle emissioni di carbonio.

Implementazione responsabile dell’AI: la chiave per garantire la sostenibilità

Per evitare il paradosso di Jevons, lo studio di Greenly sottolinea l’importanza di "un’implementazione responsabile". Ciò significa che le aziende e i privati dovrebbero adottare misure per ridurre la loro impronta di carbonio quando utilizzano l’AI. Ecco alcune misure che possono essere adottate:

• Utilizzare modelli AI efficienti: la scelta di modelli AI efficienti come DeepSeek può ridurre il consumo di energia e le emissioni di carbonio.
• Ottimizzare l’uso dei modelli AI: assicurarsi che i modelli AI vengano eseguiti solo quando necessario ed evitare un uso eccessivo.
• Utilizzare energia rinnovabile: l’utilizzo di energia rinnovabile per alimentare data center e dispositivi fisici può ridurre le emissioni di carbonio.
• Sostenere lo sviluppo sostenibile dell’AI: sostenere le aziende e le organizzazioni che si impegnano a sviluppare e implementare tecnologie AI sostenibili.

Adottando queste misure, possiamo garantire che i benefici dell’AI non vadano a scapito dell’ambiente.

La strategia open source di DeepSeek AI: accelerare l’innovazione e la sostenibilità

La scelta di DeepSeek AI di rendere open source alcuni dei suoi modelli non solo accelera l’innovazione tecnologica dell’AI, ma promuove anche in una certa misura lo sviluppo sostenibile dell’AI. Open source significa che chiunque può accedere, utilizzare, modificare e distribuire il codice del modello DeepSeek AI. Questa apertura offre i seguenti vantaggi:

• Accelerare l’innovazione: grazie all’open source, DeepSeek AI è in grado di attrarre più sviluppatori a partecipare al miglioramento e all’ottimizzazione dei modelli. Sviluppatori provenienti da tutto il mondo possono lavorare insieme per scoprire i difetti nei modelli e proporre nuove soluzioni. Questo modello di collaborazione aperta può accelerare l’innovazione tecnologica dell’AI e promuovere l’applicazione dell’AI in vari campi.
• Ridurre i costi di sviluppo: per altre aziende e istituti di ricerca, l’utilizzo dei modelli open source di DeepSeek AI può ridurre notevolmente i costi di sviluppo dell’AI. Non devono costruire i propri modelli da zero, ma possono invece modificare e personalizzare direttamente i modelli DeepSeek AI, risparmiando così una notevole quantità di tempo e risorse.
• Migliorare l’accessibilità dei modelli: l’open source consente a più persone di accedere e utilizzare i modelli DeepSeek AI. Ciò aiuta a promuovere la popolarizzazione della tecnologia AI e consente a più persone di trarne vantaggio.
• Promuovere lo sviluppo sostenibile: con l’open source, più sviluppatori possono comprendere gli sforzi di DeepSeek AI per migliorare l’efficienza dei modelli. Ciò aiuta a promuovere il concetto di sviluppo AI sostenibile, incoraggiando più sviluppatori a prestare attenzione all’impatto ambientale dell’AI e a sviluppare modelli AI più efficienti ed ecologici.

Tuttavia, l’open source presenta anche alcune sfide. Ad esempio, la sicurezza dei modelli open source è una questione importante. Se ci sono vulnerabilità nel modello, potrebbero essere sfruttate da aggressori dannosi. Inoltre, anche la protezione dei diritti di proprietà intellettuale dei modelli open source è una questione da considerare.

Nonostante le sfide, la strategia open source di DeepSeek AI è complessivamente vantaggiosa. Accelera l’innovazione tecnologica dell’AI, riduce i costi di sviluppo dell’AI, migliora l’accessibilità dei modelli e promuove lo sviluppo sostenibile dell’AI.

Il potenziale applicativo di DeepSeek AI in diversi settori

L’efficienza e la sostenibilità di DeepSeek AI lo rendono ampiamente applicabile in vari settori. Ecco alcune aree in cui DeepSeek AI potrebbe svolgere un ruolo importante:

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): DeepSeek AI può essere utilizzato per costruire modelli NLP più efficienti e accurati, migliorando così applicazioni come la traduzione automatica, l’estrazione di riassunti di testo, l’analisi del sentiment e così via.
• Computer vision: DeepSeek AI può essere utilizzato per costruire modelli di computer vision più efficienti e accurati, migliorando così applicazioni come il riconoscimento delle immagini, il rilevamento degli oggetti, l’analisi video e così via.
• Sistemi di raccomandazione: DeepSeek AI può essere utilizzato per costruire sistemi di raccomandazione più efficienti e personalizzati, migliorando così l’esperienza utente e i benefici commerciali.
• Assistenza sanitaria: DeepSeek AI può essere utilizzato per assistere nella diagnosi, nello sviluppo di farmaci, nel trattamento personalizzato e in altre aree, migliorando così l’efficienza dell’assistenza sanitaria e migliorando la prognosi dei pazienti.
• Servizi finanziari: DeepSeek AI può essere utilizzato nella valutazione del rischio, nel rilevamento delle frodi, nel trading quantitativo e in altre aree, migliorando così l’efficienza e la sicurezza dei servizi finanziari.
• Industria manifatturiera: DeepSeek AI può essere utilizzato nell’ottimizzazione del processo di produzione, nel controllo della qualità, nella previsione dei guasti e in altre aree, migliorando così l’efficienza della produzione e riducendo i costi di produzione.

Le tendenze future dello sviluppo dell’AI: efficienza, sostenibilità e implementazione responsabile

L’esempio di DeepSeek AI mostra che il futuro sviluppo dell’AI darà sempre più importanza all’efficienza, alla sostenibilità e all’implementazione responsabile. Con il continuo sviluppo della tecnologia AI, dobbiamo prestare maggiore attenzione all’impatto dell’AI sull’ambiente e sulla società e adottare misure per garantire che i benefici dell’AI possano essere pienamente realizzati, riducendo al minimo il suo impatto negativo.

Ecco alcune tendenze future dello sviluppo dell’AI:

• Compressione e ottimizzazione dei modelli: i ricercatori continueranno a esplorare nuovi metodi per comprimere e ottimizzare i modelli AI, riducendo così i requisiti di calcolo e il consumo di energia dei modelli.
• Edge computing: l’implementazione di modelli AI su dispositivi edge (come smartphone, sensori, ecc.) può ridurre la dipendenza dai data center, riducendo così il consumo di energia e la latenza.
• AI verde: sempre più ricercatori si concentreranno sullo sviluppo di AI verde, ovvero sullo sviluppo di tecnologie AI più ecologiche e sostenibili.
• Etica e sicurezza dell’AI: le questioni etiche e di sicurezza dell’AI saranno sempre più importanti. Dobbiamo formulare politiche e regolamenti pertinenti per garantire che l’AI sia sicura, affidabile ed equa.

L’esplorazione di DeepSeek AI ci fornisce un buon esempio, mostrando come migliorare l’efficienza dell’AI prestando al contempo attenzione allo sviluppo sostenibile dell’AI. In futuro, ci aspettiamo di vedere più aziende innovative come DeepSeek AI che contribuiscono alla costruzione di un ecosistema AI più ecologico e sostenibile.