Perché Nvidia crolla del 17%. Disastro sul NASDAQ. Cosa c’è da sapere su DeepSeek

Nvidia $NVDA chiude la sessione di scambio con perdite del 17%, poco sopra i 118$ per azione. A pesare sulle quotazioni del titolo delle GPU ci sono le notizie che arrivano dalla Cina e in particolare da DeepSeek – progetto low cost che è riuscito già a ottenere modelli AI molto performanti, tra le altre cose senza accesso al costoso hardware di ultima generazione del gruppo. Le notizie che si sono rincorse – e le loro interpretazioni – non sono state delle più lineari. Per le prossime giornate di scambi, che continueranno a essere dominate da questa notizia, è bene tracciare una linea su ciò che c’è di vero, cosa c’è di falso e quali potrebbero essere le ripercussioni su tutta la borsa USA.

Nvidia soffre perché la maggioranza degli operatori di mercato ritengono che non saranno più necessarie, per modelli performanti, spese miliardarie presso il re di questo mercato. Le cose non è detto però che stiano così, per quanto la pubblicazione dei modelli di DeepSeek abbia cambiato radicalmente le carte in tavola del settore. Deep Seek che essendo cinese ha enormi difficoltà di accesso al miglior hardware del gruppo.

DeepSeek: cos’è successo davvero e perché NVDA crolla

$NVDA è stato il peggior titolo di una sessione già pessima a New York. Perdite per oltre il 17%, per un titolo che è stato il re incontrastato della corsa di tutti gli indici USA in cui è incluso.

Dietro le preoccupazioni c’è la pubblicazione da parte di DeepSeek di un modello addestrato senza grosse risorse hardware che offre performance che possono sfidare i leader del settore, su tutti OpenAI. Il grosso dello sconquasso è arrivato però sui titoli Nvidia per una serie di considerazioni effettuate dagli operatori di mercato:

• I prodotti premium di Nvidia

I prodotti premium di Nvidia non avrebbero più ragion d’essere se si possono addestrare modelli non utilizzandoli. È chiaramente un’esagerazione, ma c’è un fondo di verità. Le spese – enormi – di tutti i grandi player USA – destinate a Nvidia potrebbero ridursi?

• Open Source

Il modello è open source e questo di fatto annulla il vantaggio competitivo di diversi player. Tutti possono metterci le mani, tutti possono accedere al modello e modificarlo. E questo cambia un quadro fatto di investimenti corposi che però hanno partorito un topolino, almeno in rapporto a quanto è stato speso.

• Panico ingiustificato?

Nvidia è intervenuta con un suo portavoce a cercare di calmare le acque, abbracciando questo tipo di novità. Ha parlato di progresso nell’ambito AI e di un perfetto esempio di Test Time Scaling. Il riferimento è al miglioramento delle prestazioni dei modelli durante l’inferenza.

• Jervons e il suo paradosso

Oggi sui social e sugli account più informati si è parlato molto del paradosso di Jervons. È un paradosso che descrive cosa accadde con il passaggio al motore di Watt, che era molto più efficiente in termini di utilizzo di carbone. Invece di vedere il consumo di carbone diminuire, lo vide aumentare grandemente, perché improvvisamente il motore diventò più accessibile in termini di costi operativi.

Succederà anche nel caso dell’Intelligenza Artificiale? È certamente prematuro offrirne ora una disamina, così come è prematuro pensare che sia tutto finito, come sembrerebbe dimostrare la pessima performance di NASDAQ 100, sotto di quasi 3 punti percentuali nella sessione di oggi.