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

DeepSeek ha introdotto prezzi scontati fuori stagione per gli sviluppatori che utilizzano i suoi modelli di intelligenza artificiale per creare i loro prodotti.

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

La startup di intelligenza artificiale con sede a Hangzhou sta rispondendo alla crescente domanda da parte di utenti e sviluppatori, che stanno rapidamente adottando la sua tecnologia.

DeepSeek rivoluziona il mercato dell'intelligenza artificiale con aggressivi tagli di prezzo

Il mese scorso, i modelli di intelligenza artificiale a prezzi accessibili di DeepSeek hanno scatenato una forte svendita sui mercati azionari globali, poiché gli investitori temevano che avrebbero avuto un impatto sui leader del mercato dell'intelligenza artificiale.

Secondo l'azienda con sede a Hangzhou, dalle 16:30 GMT alle 00:30 GMT, il costo di utilizzo della sua API, che consente agli sviluppatori di integrare i suoi modelli di intelligenza artificiale nelle loro applicazioni e prodotti web, verrebbe ridotto fino al 75%. Questa mossa potrebbe spingere i concorrenti in Cina e all'estero ad abbassare i prezzi.

Sebbene DeepSeek definisca questo intervallo di tempo come "fuori orario 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 di intelligenza artificiale potenti ma a basso costo dell'azienda hanno recentemente innescato una svendita di azioni tecnologiche.

Gli ultimi sconti di DeepSeek di mercoledì segnano un'altra audace mossa dirompente nel settore dell'intelligenza artificiale in Cina e a livello globale. Secondo fonti vicine all'azienda, DeepSeek sta oratracil lancio del successore del suo modello R1, lanciato a gennaio.

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

Martedì, DeepSeek ha riaperto le ricariche per i crediti necessari ad accedere alla sua API, ma ha avvertito che la capacità sarebbe stata limitata durante le ore di punta del giorno.

DeepSeek scatena la guerra dei prezzi dell'intelligenza artificiale con il suo modello low-cost

Dal suo lancio il 20 gennaio, il chatbot di DeepSeek, basato sul ragionamento, ha messo in discussione le convinzioni tradizionali sul costo di sviluppo di modelli di intelligenza artificiale avanzati. Acclamato come un potenziale rivale di OpenAI, offre prestazioni elevate a una frazione del costo.

Il successo del modello ha alimentato un rally nei titoli cinesi del settore tecnologico e internet, poiché gli investitori prevedono ulteriori guadagni nonostante le restrizioni al commercio di chip imposte da Washington.

L'impegno dell'azienda nello sviluppo open source e nei prezzi aggressivi ha innescato per la prima volta una guerra dei prezzi dell'intelligenza artificiale a livello nazionale lo scorso maggio, con il lancio del modello V2, predecessore dell'intelligenza artificiale alla base del suo assistente ampiamente utilizzato.

Da quando DeepSeek ha lanciato il suo assistente AI il mese scorso, OpenAI, il produttore di ChatGPT, ha tagliato i prezzi, mentre Gemini di Google ha introdotto livelli di accesso scontati.

DeepSeek riduce i costi dell'intelligenza artificiale eguagliando i giganti del settore

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

L'azienda ha raggiunto questa efficienza in termini di costi utilizzando un mix di tecniche innovative. Una delle sue tattiche principali è stata la tecnica del "mix di esperti", che suddivide il sistema di intelligenza artificiale in più reti neurali specializzate, ciascuna focalizzata su una competenza specifica, come poesia, programmazione, fisica o biologia. 

Invece di trasmettere tutti i dati attraverso un unico grande modello, questi sistemi esperti più piccoli operavano in mododent, mentre una rete "generalista" coordinava la loro interattività. Ciò riduceva notevolmente i costi computazionali ed evitava costosi trasferimenti di dati tra GPU.

La startup cinese di intelligenza artificiale ha poi ulteriormente ottimizzato il proprio addestramento tramite la riduzione della precisione numerica. Anziché memorizzare i numeri nel consueto formato di memoria a 16 bit, l'azienda li ha compressi in una memoria a 8 bit, dimezzando le proprie esigenze di archiviazione. Sebbene ciò abbia leggermente ridotto la precisione dei singoli calcoli, il compromesso ha avuto scarso effetto sulle prestazioni complessive del modello.

I calcoli finali dell'azienda erano in un formato a 32 bit, il che consentiva di mantenere l'efficienza mantenendo comunque la precisione dove contava.

DeepSeek ha anche avuto il vantaggio di scrivere un software di team molto efficiente che sfruttava al meglio la GPU. Sebbene molti laboratori di intelligenza artificiale assumano ingegneri qualificati, pochi sono riusciti a implementare con successo queste tecniche di risparmio sui costi su larga scala. Sebbene alcune delle principali aziende di intelligenza artificiale abbiano implementato altre varianti di tali metodi, il blitz di DeepSeek mostra il potenziale di come l'intelligenza artificiale front-end-edge possa essere sviluppata con risorse significativamente inferiori a quanto si pensasse in precedenza.

Con la sua versione open source, DeepSeek ha gettato le basi per uno sviluppo dell'intelligenza artificiale più economico e ha potenzialmente cambiato il corso del settore rendendo noti i suoi metodi al resto del mondo della ricerca sull'intelligenza artificiale.

Il suo successo rafforza l'idea che solo le aziende con budget miliardari possono competere per creare i sistemi di intelligenza artificiale più sofisticati.