L’intelligenza artificiale DeepSeek utilizza meno chip, il che la rende più sostenibile, secondo uno studio

(Fonte) Tricia Crimmins

Gli strumenti di intelligenza artificiale producono notevoli emissioni di carbonio , il che è uno dei motivi per cui il modello di intelligenza artificiale di DeepSeek, presumibilmente più efficiente di altri, ha avuto tanto successo nel settore. E in un recente studio, la società francese di software per la sostenibilità Greenly ha messo alla prova le affermazioni di DeepSeek.

Secondo Greenly, l’addestramento dei modelli DeepSeek richiede meno tempo e utilizza meno chip Nvidia. Durante l’addestramento del modello V3 di DeepSeek e di Llama 3.1 di Meta sullo stesso scenario, DeepSeek ha utilizzato 2,78 milioni di ore di elaborazione grafica (GPU) e il modello di Meta ne ha utilizzate 30,8 milioni. Poiché l’addestramento è solitamente la fase a maggiore intensità di carbonio nell’utilizzo di un modello di intelligenza artificiale, i tempi di addestramento più rapidi di DeepSeek ne aumentano l’efficienza. Inoltre, DeepSeek utilizza 2.000 chip Nvidia, mentre il modello di Meta ne utilizza oltre 16.000 e ChatGPT ne utilizza più di 25.000, e i chip di DeepSeek sono meno “energivori” di quelli utilizzati da ChatGPT.

Poiché DeepSeek è un modello open-weight , ovvero disponibile al pubblico, Greenly osserva che può essere eseguito su dispositivi fisici, anziché esclusivamente nel cloud computing o tramite data center. E riducendo la necessità di data center, DeepSeek potrebbe a sua volta ridurre l’energia utilizzata dalle strutture, che sono destinate a raddoppiare l’energia consumata tra cinque anni rispetto a oggi.