DeepSeek riduce i prezzi delle API fino al 75% durante le ore non di punta

DeepSeek ha introdotto prezzi scontati per le ore non di punta per gli sviluppatori che utilizzano i suoi modelli AI per costruire i propri prodotti.

Secondo una tabella dei prezzi sul suo sito web, l'uso di API per il modello R1 subirà una riduzione del 75%, mentre il modello V3 sarà più economico del 50% durante questo periodo.

La startup di Hangzhou sta rispondendo alla domanda in forte aumento da parte di utenti e sviluppatori, che stanno adottando rapidamente la sua tecnologia.

DeepSeek sconvolge il mercato AI con tagli ai prezzi aggressivi

I modelli AI accessibili di DeepSeek hanno scatenato una forte vendita di azioni sui mercati azionari globali lo scorso mese, poiché gli investitori temevano che avrebbero impattato i leader esistenti del mercato AI.

Secondo l'azienda con sede a Hangzhou, dalle 16:30 GMT alle 00:30 GMT, il costo dell'uso della sua API — che consente agli sviluppatori di integrare i suoi modelli AI nelle loro applicazioni e prodotti web — sarebbe ridotto fino al 75%. Questa mossa potrebbe esercitare pressione sui concorrenti in Cina e all'estero per abbassare i prezzi.

Sebbene DeepSeek etichetti questo intervallo di tempo come "non di punta" poiché va dalle 00:30 alle 08:30 ora di Pechino, coincide con le ore diurne in Europa e negli Stati Uniti, dove i modelli AI a basso costo ma potenti dell'azienda hanno recentemente innescato una vendita di azioni tecnologiche.

Gli ultimi sconti sui prezzi di DeepSeek mercoledì segnano un'altra mossa audace di disruption nel settore AI in Cina e a livello globale. Secondo fonti a conoscenza della società, DeepSeek sta ora accelerando il lancio di un successore del suo modello R1, debuttato a gennaio.

Concorrenti come Tencent Holdings Ltd. e Perplexity AI hanno iniziato a utilizzare i modelli di DeepSeek, unendosi alle entità statali in tutta la Cina, inclusi dipartimenti del governo di Hong Kong.

Martedì, DeepSeek riaperto i ricarichi di crediti per accedere alla sua API ma ha avvertito che la capacità sarebbe stata limitata durante le ore diurne di punta.

DeepSeek innesca una guerra dei prezzi AI con il suo modello a basso costo

Dalla sua lancio il 20 gennaio, il chatbot di ragionamento di DeepSeek ha sfidato le assunzioni convenzionali sul costo di sviluppo di modelli AI avanzati. Lodato come potenziale rivale di pone il pubblico del piano gratuito di ChatGPT a più di 1 miliardo di utenti attivi settimanali, e il modello pubblicitario è ciò che aiuta a mantenere in funzione la versione gratuita., offre alte prestazioni a una frazione del costo.

Il successo del modello ha alimentato un rally nelle azioni tecnologiche e internet cinesi, poiché gli investitori anticipano ulteriori guadagni nonostante le restrizioni commerciali sui chip da parte di Washington.

L'impegno dell'azienda verso lo sviluppo open-source e i prezzi aggressivi hanno innescato una guerra dei prezzi AI domestica lo scorso maggio con il rilascio del suo modello V2, il predecessore dell'AI che alimenta il suo assistente ampiamente utilizzato.

Dalla lancio dell'assistente AI di DeepSeek lo scorso mese, OpenAI, l'azienda che ha creato ChatGPT, ha tagliato i prezzi, mentre Gemini di Google ha introdotto livelli di accesso scontati.

DeepSeek riduce i costi AI mantenendo il passo con i giganti del settore

DeepSeek ha sviluppato uno dei sistemi AI più potenti al mondo utilizzando significativamente meno risorse rispetto ai concorrenti. A differenza delle principali aziende AI che si affidano a supercomputer con oltre 16.000 GPU, DeepSeek ha ottenuto risultati simili con sole 2.000 GPU, riducendo i suoi costi di calcolo grezzo a 6 milioni di dollari, circa un decimo di quanto Meta ha speso per il suo ultimo modello AI.

L'azienda ha raggiunto questa efficienza di costo utilizzando una combinazione di tecniche innovative. Una delle sue tattiche principali è stata la tecnica "mixture of experts" (miscela di esperti), che divide il sistema AI in più reti neurali specializzate, ognuna delle quali si concentra su una competenza specifica, come poesia, programmazione, fisica o biologia. 

Invece di trasmettere tutti i dati attraverso un singolo modello grande, questi sistemi di esperti più piccoli operavano in modo indipendente mentre una rete "generalista" coordinava la loro interattività. Ciò ha abbassato notevolmente il costo computazionale ed evitato costosi trasferimenti di dati tra GPU.

La startup AI cinese ha poi ulteriormente ottimizzato il proprio addestramento AI tramite la riduzione della precisione numerica. Invece di memorizzare i numeri nel formato di memoria standard a 16 bit, l'azienda li ha ridotti a memoria a 8 bit, dimezzando le sue esigenze di archiviazione. Sebbene ciò abbia leggermente ridotto la precisione dei singoli calcoli, il compromesso ha avuto poco effetto sulle prestazioni complessive del modello.

I calcoli finali dell'azienda erano in un formato a 32 bit, che le ha permesso di mantenere l'efficienza pur avendo ancora accuratezza dove necessario.

DeepSeek aveva anche il vantaggio di scrivere software di squadra molto efficiente che sfruttava al meglio la GPU. Sebbene molti laboratori AI assumano ingegneri qualificati, pochi sono riusciti a implementare queste tecniche di risparmio dei costi su larga scala. Sebbene alcune delle principali aziende AI possano aver implementato altre varianti di tali metodi, la mossa fulminea di DeepSeek mostra il potenziale di come l'AI front-end-edge possa essere sviluppata con risorse significativamente inferiori rispetto a quanto precedentemente ritenuto.

Con il suo rilascio open-source, DeepSeek ha gettato le basi per uno sviluppo AI più economico e potenzialmente ha cambiato il corso dell'industria rendendo i suoi metodi noti al resto del mondo della ricerca AI.

Il suo successo sostiene l'idea che solo le aziende con budget miliardari possano competere per creare i sistemi AI più sofisticati.