La spinta open source di DeepSeek è entrata in una fase più rumorosa questa settimana. Il giorno dopo che il laboratorio cinese di intelligenza artificiale ha pubblicato DeepInfer – il framework di inferenza alla base dei suoi servizi di intelligenza artificiale di produzione – su GitHub con la licenza Apache 2.0, i suoi ricercatori hanno intensificato il dibattito circostante con un linguaggio insolitamente combattivo, dichiarando la competizione tra IA aperta e chiusa “una battaglia decisiva tra due futuri, due destini per l’umanità”.

La versione stessa del framework ha attirato rapidamente l'attenzione, raccogliendo più di 5.500 stelle GitHub in pochi giorni dopo che una discussione su Hacker News al riguardo ha raccolto centinaia di voti positivi lunedì. Ma sono la retorica e le affermazioni economiche che hanno accompagnato il rilascio – riportate dal South China Morning Post e Bloomberg – a segnalare come DeepSeek ora si posizioni: non come un’alternativa a basso costo, ma come il portabandiera di un movimento open source in lotta per il futuro del settore. Per ulteriori informazioni su questo concorso, consulta la nostra Copertura dei modelli AI.

"Vittoria totale": DeepSeek traccia le linee di battaglia

Martedì, in un post sui social media, il ricercatore senior Chen Deli ha definito l’IA open source e quella closed source come rappresentanti di due futuri fondamentalmente diversi per l’umanità. "Open source vs closed source... Una battaglia decisiva tra due futuri, due destini per l'umanità", ha scritto Chen. "Per quanto tempo vorranno combattere, noi combatteremo. Fino alla vittoria totale."

È uno dei linguaggi più forti finora espressi da una figura dell’industria cinese nel contesto dell’intensificarsi della concorrenza Cina-USA nella tecnologia dell’intelligenza artificiale. I colleghi di Chen hanno usato una nota più commerciale: Cui Tianyi, che guida il team Harness di DeepSeek, ha detto che la società spera che più aziende e organizzazioni in tutto il mondo "implementino i modelli DeepSeek e traggano profitto da ciò" - una presentazione rivolta direttamente ai fornitori di servizi cloud e alle imprese che decidono dove spendere i loro budget per l'inferenza.

Il reclamo: $ 38 per GPU all'ora

Accanto alla retorica si aggiunge un numero concreto. In un articolo tecnico pubblicato sulla piattaforma cinese di domande e risposte Zhihu, DeepSeek ha affermato che un singolo cluster di elaborazione che esegue il suo modello V4.1-Flash su DeepInfer potrebbe generare entrate equivalenti a 38 dollari per GPU all'ora, in base alle tariffe non di punta.

Le tecniche di efficienza del quadro sono alla base di tale cifra. Secondo l'azienda, DeepInfer migliora l'efficienza in termini di costi conservando le informazioni precedentemente elaborate per più di 72 ore, riducendo i calcoli ripetuti che normalmente gonfiano i costi di servizio. DeepSeek non ha rivelato i suoi costi operativi o i margini di profitto, quindi la cifra per GPU rimane un'affermazione dell'azienda piuttosto che un risultato verificato, ma è insolitamente specifico e gli operatori cloud indipendenti possono ora testarlo direttamente, poiché sia ​​il modello che lo stack di servizio sono pubblici.

Su cosa funziona DeepInfer

DeepInfer è realizzato su misura per DeepSeek-V4.1-Flash, il modello open-weight rilasciato a settembre con una nuova architettura che ha ridotto la memoria richiesta per eseguirlo, superando al contempo le prestazioni del precedente modello V1 Pro dell'azienda. Un aggiornamento rilasciato sabato lo ha reso uno dei modelli a peso aperto più potenti ed economici al mondo, secondo la società di benchmarking di terze parti Artificial Analysis.

In particolare, il framework prende di mira due ecosistemi hardware contemporaneamente: le GPU SM100 Blackwell di Nvidia e i chip Ascend 950 di Huawei. Questo doppio supporto consente agli operatori di offrire un modello aperto di frontiera sul silicio cinese e sui chip soggetti ai controlli sulle esportazioni statunitensi: una flessibilità che i fornitori chiusi non possono eguagliare e che attenua l’impatto di ogni singola restrizione hardware. Essendo un modello open-weight, V4.1-Flash può essere servito da fornitori cloud di terze parti sulla propria infrastruttura e DeepSeek ha affermato che DeepInfer open source aiuterebbe la comunità a ridurre i costi di elaborazione, a ridurre il consumo di energia e a rendere l’intelligenza artificiale più conveniente.

Un'escalation nella lotta aperta-chiusa

L’inquadramento crea una collisione diretta con i principali laboratori statunitensi. Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha ripetutamente sostenuto che l’intelligenza artificiale open source comporta rischi per l’umanità e ha accusato le aziende cinesi di rubare la tecnologia dell’intelligenza artificiale americana – affermazioni che i rappresentanti dell’industria cinese respingono apertamente. I dirigenti di DeepSeek stanno ora sostenendo in pubblico il caso opposto: che i modelli aperti sono più economici da gestire, più liberi da adottare e migliori per i paesi e le aziende che non possono assorbire i prezzi a frontiera chiusa.

DeepInfer in sé non è un prodotto creato da zero. Come documenta il repository, unisce i kernel specializzati che DeepSeek ha rilasciato pezzo per pezzo negli ultimi due anni - inclusi FlashMLA, DeepGEMM e DeepEP - in un unico runtime con esecuzione di modelli e campioni incorporati. La strategia è coerente: cedere l'intero stack, dai kernel al framework di servizio, e competere sull'efficienza e sull'apertura piuttosto che sull'esclusività.

Cosa guardare

Tre cose dimostreranno se la retorica della “vittoria totale” ha sostanza. Innanzitutto, l’adozione: se i provider cloud occidentali e di terze parti integrano DeepInfer per l’hosting V4.1-Flash su larga scala. In secondo luogo, la verifica: se gli operatori indipendenti riproducono la dichiarazione di entrate di $ 38 per GPU all'ora con carichi di lavoro reali. In terzo luogo, la risposta dei fornitori chiusi, il cui potere di determinazione dei prezzi dipende dal divario di efficienza che DeepSeek sta lavorando aggressivamente per colmare. Bloomberg ha osservato che lo strumento mira a ridurre ampiamente i costi operativi dell’IA: se le affermazioni reggono, la pressione sui prezzi chiusi dell’IA non farà altro che intensificarsi.

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