Cos’è DeepSeek AI? Il modello aperto che sta rivoluzionando il mondo delle criptovalute.
Un'app gratuita di una startup cinese poco conosciuta ha fatto ciò che nessun crollo delle criptovalute era mai riuscito a fare. In un solo giorno ha cancellato 589 miliardi di dollari dal patrimonio di Nvidia , la più grande perdita giornaliera per un'azienda nella storia del mercato azionario statunitense. E non si è fermata a Wall Street. Bitcoin è crollato del 7%, oltre 300 miliardi di dollari sono evaporati dal mercato totale delle criptovalute e i cosiddetti token basati sull'intelligenza artificiale sono stati i più colpiti.
L'app in questione era DeepSeek. Il modello alla base, DeepSeek R1, era un modello di intelligenza artificiale aperto ed economico, sufficientemente valido da scuotere l'assunto che sostiene sia il settore dell'IA che una parte consistente del mercato delle criptovalute: ovvero che per costruire un'intelligenza artificiale robusta servano montagne di chip costosi. Questa guida spiega cos'è realmente DeepSeek AI, come riesce a fare così tanto con così poco, come si confronta con ChatGPT e perché ha provocato un terremoto nel mercato delle criptovalute legate all'IA , i cui effetti si fanno sentire ancora oggi.
Cos'è DeepSeek AI e chi l'ha creato?
DeepSeek è un laboratorio cinese di intelligenza artificiale, ma non è nato come tale. È nato da un hedge fund, e questo retroscena spiega quasi tutto del suo modo di pensare.
Da un hedge fund quantitativo a un laboratorio di intelligenza artificiale
DeepSeek è stata fondata il 17 luglio 2023 a Hangzhou, in Cina, da Liang Wenfeng. Liang gestiva già High-Flyer, un hedge fund quantitativo che operava sui mercati finanziari utilizzando l'apprendimento automatico e che aveva accumulato un grande quantitativo di GPU Nvidia proprio per questo scopo. Quando questi chip non erano impegnati nel trading, li utilizzava per lo sviluppo di modelli linguistici. DeepSeek ha quindi iniziato la sua attività con risorse di calcolo a basso costo, un team di ricercatori e nessuna pressione da parte degli investitori per inseguire il modello più grande possibile. È rimasta snella, con solo circa 160 dipendenti, e ha imparato a ottenere il massimo dall'hardware. L'efficienza non era uno slogan di marketing, ma la cultura aziendale stessa. C'è un'ironia da notare: High-Flyer aveva accumulato quei chip in parte in previsione dei controlli sulle esportazioni statunitensi che in seguito hanno isolato la Cina dalle migliori GPU di Nvidia. Costretti a fare di più con chip meno potenti e in numero inferiore, gli ingegneri di DeepSeek sono diventati molto abili nella frugalità, e questa limitazione si è trasformata in un vantaggio.
La famiglia di modelli: V3, R1 e V4
DeepSeek rilascia i suoi prodotti rapidamente. DeepSeek Coder è arrivato alla fine del 2023, la versione 2 a maggio 2024 e la rivoluzionaria DeepSeek V3 a dicembre 2024. Poi è arrivato DeepSeek R1 il 20 gennaio 2025, il modello di ragionamento che ha dato il via a tutto. Ad aprile 2026 il laboratorio aveva già presentato in anteprima DeepSeek V4, con una versione V4-Pro e una più leggera V4-Flash, spingendo le finestre di contesto verso un milione di token. Ogni rilascio ha seguito lo stesso schema: raggiungere la frontiera, applicare un prezzo contenuto e distribuire gratuitamente i pesi.
Pesi aperti, l'API e deepseek.com
Quest'ultimo aspetto è fondamentale. Fin dalla versione R1, i modelli di DeepSeek sono stati distribuiti con la permissiva licenza MIT come download open-weight su Hugging Face e GitHub. Chiunque può scaricarli, esaminarli, ottimizzarli o eseguirli sul proprio computer. È anche possibile utilizzare gratuitamente il chatbot su deepseek.com o connettersi all'API di DeepSeek a un costo irrisorio. Pesi open-weight e un'API economica rappresentano una combinazione rara, ed è il motore di questa rivoluzione.
Come funzionano realmente DeepSeek R1 e V3
La reputazione di DeepSeek si basa su un fatto semplice, e per certi versi scomodo per i suoi concorrenti: riesce a eguagliare modelli molto più grandi e costosi consumando molta meno potenza di calcolo. Il segreto sta nell'architettura, non nella magia.
Combinazione di esperti e inferenza efficiente
DeepSeek V3 ha 671 miliardi di parametri, ma non li utilizza tutti contemporaneamente. Si tratta di un modello misto di esperti, quindi per ogni singolo token attiva solo circa 37 miliardi di parametri, ovvero la manciata di "esperti" rilevanti per il compito. Il laboratorio ha abbinato questo modello all'attenzione latente multi-testa, un metodo che comprime la memoria durante l'inferenza. Il risultato è un modello gigantesco che funziona come uno piccolo. Meno memoria, meno consumo energetico, costi per risposta inferiori. Per un concorrente che ha speso miliardi presumendo che più grande significasse sempre più costoso, questa è una dimostrazione di forza decisamente sgradita.
R1, ragionamento e catena di pensiero
DeepSeek R1 ha aggiunto un secondo trucco: pensa ad alta voce. Come o1 di OpenAI, è un modello di ragionamento che affronta i problemi passo dopo passo utilizzando una catena di pensiero prima di fornire una risposta. Ecco perché ottiene risultati così buoni nei compiti più difficili. R1 ha raggiunto il 97,3% nel benchmark MATH-500 e il 79,8% in AIME 2024, e ha risolto il 49,2% dei problemi reali di GitHub su SWE-bench , posizionandosi alla pari con i migliori modelli di OpenAI dell'epoca.
La richiesta di rimborso di 5,6 milioni di dollari per i costi di formazione, analizzata nel dettaglio
Ecco la cifra che ha fatto il giro del web. Secondo un documento ufficiale di DeepSeek, la fase finale di addestramento per la versione 3 è costata circa 5,58 milioni di dollari in tempo GPU. Rispetto ai 100 milioni di dollari, ampiamente citati per GPT-4, la cifra sembrava umiliante. Ma leggete le note a piè di pagina. Questa cifra copre solo la fase finale di addestramento, non la ricerca, gli esperimenti falliti o i chip stessi. Gli analisti di SemiAnalysis hanno stimato che la spesa reale di DeepSeek per l'hardware sia stata ben superiore ai 500 milioni di dollari. Il titolo era accurato e fuorviante allo stesso tempo, ed è proprio per questo che ha avuto una diffusione così ampia.
| Modello DeepSeek | Rilasciato | Tipo | Note |
|---|---|---|---|
| Ricerca profonda V3 | Dicembre 2024 | MoE LLM | 671B parametri, 37B attivi, MIT |
| Ricerca profonda R1 | Gennaio 2025 | Ragionamento | Peso aperto, rivale di OpenAI o1 |
| DeepSeek V4 | Aprile 2026 | Famiglia MoE | V4-Pro e V4-Flash, contesto ~1M |
DeepSeek AI contro ChatGPT, Claude e Gemini
DeepSeek è quindi migliore di ChatGPT? Dipende dalle esigenze. In termini di matematica, programmazione e ragionamento logico, se la cava egregiamente con i migliori modelli di OpenAI e Anthropic. I suoi punti deboli risiedono nella rifinitura, nell'input multimodale e nell'affidabilità. I modelli di punta di DeepSeek sono per lo più basati esclusivamente sul testo, mentre ChatGPT gestisce immagini, voce e video. La prosa di OpenAI risulta ancora più scorrevole per la scrittura quotidiana. Gemini di Google si posiziona a metà strada, forte nell'input multimodale e nella ricerca, ma più debole nell'accesso aperto. Per molte aziende occidentali, il fattore decisivo non è un benchmark, bensì la fiducia: un modello addestrato e ospitato in Cina si porta dietro dei limiti che un modello ospitato negli Stati Uniti non ha.
Poi c'è il prezzo, dove il divario non è trascurabile. La tabella seguente illustra la situazione ed è il motivo per cui gli sviluppatori continuano a migrare i carichi di lavoro all'API di DeepSeek.
| Modello | Input / 1 milione di token | Pesi aperti | Multimodal |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | Circa 0,28 dollari | Sì (MIT) | NO |
| GPT-5.2 (OpenAI) | Circa 1,75 dollari | NO | SÌ |
| Claude (Antropico) | Livello Premium | NO | SÌ |
Per testi e codice su larga scala, DeepSeek è circa sei volte più economico di GPT-5.2 in termini di input e, poiché i pesi sono pubblici, è possibile evitare completamente l'API ed eseguirlo tramite un'implementazione locale. Questo rende DeepSeek un'opzione straordinariamente conveniente, e una scelta difficile da fare per un laboratorio chiuso.
Il momento DeepSeek che ha scosso il mondo delle criptovalute
Marc Andreessen l'ha definito "il momento Sputnik dell'IA". Parlava di orgoglio nazionale, ma i mercati hanno colto qualcosa di più freddo: forse, dopotutto, la cosa più preziosa nell'IA non è un arsenale di chip.
589 miliardi di dollari spariti in un giorno
Quando DeepSeek raggiunse la vetta dell'App Store statunitense il 27 gennaio 2025, con 16 milioni di download nei primi 18 giorni, gli operatori di borsa fecero i calcoli al contrario. Se un laboratorio cinese fosse riuscito a raggiungere la frontiera con una frazione dell'hardware necessario, la domanda futura per i chip Nvidia improvvisamente sembrava più incerta. Quel giorno Nvidia crollò di circa il 17% e perse 589 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato , il crollo più grande in un solo giorno nella storia degli Stati Uniti. L'intero Nasdaq ne risentì.
Perché i token crittografici basati sull'IA hanno subito il calo maggiore
Nemmeno le criptovalute sono rimaste indenni. Bitcoin è crollato di circa il 7%, attestandosi intorno ai 97.750 dollari, e oltre 300 miliardi di dollari hanno abbandonato il mercato totale delle criptovalute. Ma il vero disastro si è abbattuto sui token legati all'intelligenza artificiale. La categoria ha perso circa il 9% nella giornata, contro un calo di circa il 5% per il mercato in generale, con Render in ribasso del 12,6% e Fetch.ai di circa il 10%. Il motivo è inquietante. Gran parte del valore dei token AI si basava sulla stessa narrazione di Nvidia: l'IA richiede molta potenza di calcolo, la potenza di calcolo è scarsa, quindi qualsiasi cosa venda potenza di calcolo o GPU è preziosa. DeepSeek ha incrinato questa narrazione e i token che più vi si appoggiavano hanno subito le perdite maggiori. Il calo in sé non è durato a lungo; nel giro di pochi giorni Bitcoin ha recuperato la maggior parte delle perdite, con gli analisti che hanno definito il panico una reazione eccessiva. Ma il settore dei token AI è rimasto instabile molto più a lungo, segno che il mercato stava ricalcolando l'intera narrazione, e non si trattava solo di una brutta giornata.
I token crittografici basati sull'IA dopo DeepSeek
Ecco il colpo di scena. Lo stesso shock che ha colpito i token AI ha anche fornito loro un argomento a lungo termine. Se i modelli di frontiera possono essere economici e aperti, allora le barriere che proteggono i grandi laboratori chiusi si riducono e le infrastrutture AI aperte e resistenti alla censura iniziano ad apparire più preziose, non meno. Reti di calcolo decentralizzate come Akash , reti di rendering come Render e mercati di intelligenza artificiale come Bittensor propongono tutte un mondo in cui l'IA non è confinata in tre aziende americane. DeepSeek ha reso questo mondo più vicino. Bittensor, il cui token TAO premia una rete di modelli di apprendimento automatico in competizione, è la scommessa più chiara su questa idea: un mercato per l'intelligenza aperta anziché un unico cervello aziendale. Se queste reti siano effettivamente in grado di fornire un'IA di livello all'avanguardia è ancora da dimostrare, ma DeepSeek ha spostato l'onere del dubbio sui laboratori chiusi.
Il mercato se n'è accorto. Entro maggio 2025, Grayscale aveva formalizzato un settore dedicato alle criptovalute basate sull'intelligenza artificiale, comprendente 20 token per un valore complessivo di circa 21 miliardi di dollari , circa 4,7 volte superiore ai 4,5 miliardi di dollari di inizio 2023. Bisogna fare attenzione. Il lancio ha attirato anche truffatori: in un solo giorno sono comparsi oltre 75 falsi memecoin "DeepSeek", e i trader che li hanno inseguiti hanno perso oltre 100 milioni di dollari . DeepSeek non ha mai lanciato un token. Qualsiasi affermazione contraria è una trappola.
L'intelligenza artificiale DeepSeek è sicura da usare? Divieti e privacy
È qui che la prudenza si rivela fondamentale. Utilizzando l'app o il sito web ufficiali di DeepSeek, i vostri dati, comprese le vostre risposte, vengono inviati a server in Cina e gestiti secondo una politica sulla privacy regolata dalla legge cinese. Diversi governi hanno ritenuto che ciò rappresentasse un problema. L'Italia ha bloccato DeepSeek il 30 gennaio 2025 per motivi di protezione dei dati. Più di una dozzina di stati americani ne hanno vietato l'utilizzo sui dispositivi ufficiali fino all'inizio del 2025 e il Congresso ha presentato il "No DeepSeek on Government Devices Act". Il modello riflette anche le normative cinesi sui contenuti, eludendo o censurando argomenti politicamente sensibili. Anche i metodi di DeepSeek sono stati oggetto di critiche. All'inizio del 2025, Anthropic ha accusato il laboratorio di aver utilizzato migliaia di account fraudolenti per raccogliere milioni di conversazioni di Claude a scopo di addestramento, un'accusa che DeepSeek contesta. La storia del genio parsimonioso ha un risvolto controverso.
Nessuno di questi aspetti rende la tecnologia in sé pericolosa da utilizzare. Poiché i pesi sono pubblici, un utente o un'azienda attenti alla privacy possono scaricare il modello ed eseguirlo localmente, senza che alcun dato esca dall'edificio. Il rischio risiede nell'applicazione ospitata. Il modello aperto rappresenta la via di fuga.
Come utilizzare DeepSeek AI: implementazione locale
Ci sono tre modi per accedere. Il più semplice è il chatbot gratuito su deepseek.com o l'app mobile, ideale per domande informali se il compromesso sulla privacy non è un problema. Il secondo è l'API di DeepSeek, sufficientemente economica da permettere agli sviluppatori di instradare carichi di lavoro complessi attraverso di essa; la documentazione dell'API di DeepSeek fornisce istruzioni dettagliate per la configurazione e DeepSeek Coder è ottimizzato per la programmazione. Il terzo, e il più sicuro per lavori sensibili, è l'installazione locale: è possibile scaricare i pesi open source da Hugging Face o eseguire una versione ridotta tramite uno strumento come Ollama sul proprio hardware. Stesso modello, ma senza alcuna esposizione dei dati. Per domande informali l'app gratuita è più che sufficiente; per chiunque gestisca dati privati o regolamentati, la soluzione locale vale la pena, nonostante la configurazione aggiuntiva.
Cosa significa DeepSeek per l'IA e le criptovalute
La lezione duratura di DeepSeek ha poco a che fare con la vittoria della Cina in un round. Il vero cambiamento è che l'IA di frontiera è diventata economica e aperta più velocemente di quanto chiunque avesse previsto. Per gli utenti comuni, questo significa strumenti migliori a costi inferiori. Per i laboratori chiusi, significa che il vantaggio competitivo derivante dalle GPU è più sottile di quanto le loro valutazioni lascino intendere. E per le criptovalute, la cosa ha un doppio risvolto: i token basati sull'IA e sulla scarsità hanno subito un colpo, mentre quelli che costruiscono infrastrutture di IA aperte e decentralizzate hanno trovato una nuova ragione di esistere. Quindi la vera domanda non è se DeepSeek sia un buon esempio. Lo è chiaramente. La domanda è chi continuerà a essere remunerato quando l'intelligenza smetterà di essere costosa.
