Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (IA) ha fatto passi da gigante, trasformando vari settori e plasmando il futuro della tecnologia. In questo scenario, DeepSeek ha causato un grande scalpore sul mercato, emergendo come un'innovazione significativa, offrendo soluzioni aperte e accessibili nell'IA.
Nella sua versione più recente, DeepSeek-R1, non solo replica le capacità del modello GPT-4 di OpenAI, ma sfida anche il suo dominio in diversi benchmark. Inoltre, il punto di forza di DeepSeek-R1 è essere un modello open source sotto la licenza MIT, diventando un'alternativa potente nel campo dell'IA.
Il DeepSeek-R1 è stato sviluppato dalla società 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, e uno dei suoi principali punti di forza è consentire agli utenti di seguire il proprio processo decisionale. Questa caratteristica replica il processo decisionale e di ragionamento umano, il che è particolarmente prezioso per applicazioni in cui la trasparenza nel ragionamento è essenziale.
Notatamente, il DeepSeek è stato sviluppato in un momento in cui restrizioni internazionali limitavano l'accesso della Cina alle apparecchiature all'avanguardia per l'IA. E per superare queste barriere, l'azienda ha dovuto cercare alternative per massimizzare l'uso delle risorse disponibili, il che ha portato alla creazione di soluzioni innovative. Di conseguenza, DeepSeek-R1 consente l'uso dell'hardware esistente, garantendo efficienza senza dipendere da infrastrutture altamente specializzate.
Tradizionalmente, i modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMs), come GPT-4, Claude e Llama, presentano sfide per la loro adozione più ampia come, ad esempio, elevati 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 operativi, rendendo questa tecnologia inaccessibile. Tuttavia, la storia dimostra che le innovazioni dirompenti spesso superano queste barriere, riducendo i costi e ampliando l'accesso.
Così, il DeepSeek esemplifica questo schema, 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, e si stima che le aziende leader del settore abbiano perso 1 trilione di dollari di valore di mercato aggiunto, a causa della crescente concorrenza di modelli aperti e più accessibili.
D'altra parte, la diffusione di DeepSeek ha anche suscitato preoccupazioni in alcuni governi. Paesi come Italia, Thailandia, Corea del Sud e Australia hanno imposto restrizioni sull'uso delle loro applicazioni, soprattutto da parte dei funzionari pubblici. Negli Stati Uniti, misure simili sono state adottate, basate su preoccupazioni di sicurezza, simili alle restrizioni applicate a aziende come Huawei e TikTok.
È importante sottolineare che queste restrizioni si applicano alle applicazioni e alla pagina web, ma non necessariamente al modello stesso. Tuttavia, esperti di sicurezza, come le aziende Seekr ed Enkrypt AI, avvertono sui potenziali vulnerabilità del modello, che devono ancora essere approfondite.
In generale, proprio come è successo con l'informatica personale, Internet e il cloud computing, gli 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, influenzando profondamente vari settori.
Guardando il futuro, modelli più compatti, come il DeepSeek, potrebbero essere ideali per l'implementazione in ambienti di enclave di calcolo affidabile (Trusted Enclave). Questi ambienti consentono l'elaborazione completamente sicura e crittografata di dati sensibili, garantendo integrità e privacy—cosa 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 sensibili, garantendo efficienza e sicurezza. Man mano che l'IA diventa sempre più centrale nell'economia e nella sicurezza globale, sono necessarie 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 facendo un progresso strategico con la costruzione del primo data center incentrato sull'IA in Brasile, nella città di Maringá, Paraná. Questa iniziativa mira a rafforzare l'infrastruttura informatica del paese, promuovendo l'intelligenza artificiale e la cybersicurezza a livello nazionale.
Con un'infrastruttura ottimizzata per l'IA e il computing confidenziale, RT-One e i suoi partner tecnologici stanno portando soluzioni avanzate di IA in Brasile, garantendo alte prestazioni e protezione dei dati sensibili.
In sintesi, DeepSeek rappresenta un progresso significativo nel campo dell'intelligenza artificiale, offrendo un'alternativa potente e accessibile ai modelli dominanti. Il tuo impatto è già evidente nel mercato globale, accelerando la democratizzazione dell'IA e sollevando dibattiti su sicurezza, regolamentazione e infrastrutture tecnologiche.
RT-One è allineata con questa rivoluzione, preparandosi a un futuro in cui IA, sicurezza dei dati e sovranità digitale camminano insieme, con il potenziale di trasformare diversi settori e applicazioni. Rafforzando l'infrastruttura tecnologica del Brasile, RT-One mira a promuovere l'innovazione nel paese, creando la base per progressi nella ricerca e nello sviluppo di nuove tecnologie e garantendo una maggiore autonomia digitale.
Fernando Palamone è un dirigente con oltre 30 anni di esperienza nella gestione delle tecnologie nei mercati globali come USA, Europa e Asia, con esperienze presso Intel, Cisco, VMware, IBM tra le altre.
