C'è qualcosa di strano nel mondo dell'intelligenza artificiale. Qualcosa che sta mettendo in discussione tutto quello che pensavamo di sapere sui costi dello sviluppo tecnologico. Una startup cinese, DeepSeek, ha creato un'intelligenza artificiale paragonabile a ChatGPT spendendo solo sei milioni di dollari. Per capirci, altri modelli simili costano più di cento milioni. È come se qualcuno avesse trovato il modo di costruire una Ferrari al prezzo di una Panda. L'impatto è stato tale che Nvidia, l'azienda che produce i chip per l'AI, ha perso 600 miliardi di dollari in borsa in un solo giorno.

Ma come hanno fatto? DeepSeek ha usato tecnologie open source e ottimizzato l'uso dell'hardware. In pratica, invece di costruire tutto da zero, hanno preso il meglio di quello che era già disponibile e l'hanno fatto funzionare meglio. È un po' come quando impariamo a cucinare: all'inizio sprechiamo ingredienti e bruciamo pietanze, ma con l'esperienza impariamo a fare piatti migliori con meno sprechi.

Satya Nadella, Ceo di Microsoft, ha visto in questo fenomeno qualcosa di più profondo, richiamando un principio economico del 1865: il Paradosso di Jevons. William Stanley Jevons aveva notato che quando le macchine a vapore diventarono più efficienti nel consumo di carbone, invece di usarne meno, ne venne consumato di più. Sembra assurdo, ma ha perfettamente senso: se qualcosa diventa più economico, più persone lo useranno e in modi nuovi.

È quello che è successo con le lampadine a Led. Consumano pochissimo, quindi le persone tendono a lasciarle accese più a lungo. O con le auto efficienti: le persone finiscono per comprare Suv invece che utilitarie, vanificando il risparmio energetico. Non è stupidità: è che quando qualcosa diventa più efficiente, troviamo nuovi modi per usarla.

Ma c'è un problema, almeno in Europa. Mentre in Cina nascono progetti come DeepSeek e negli Stati Uniti l'innovazione galoppa, noi siamo impantanati in un labirinto di regolamenti. In Italia non possiamo nemmeno usare Deep Research di OpenAI. Cos'è Deep Research? È un sistema che permette di fare ricerche documentate, con citazioni chiare e verificabili. Gli utenti premium di OpenAI possono fare cento ricerche al mese, circa cinque al giorno. Sembra poco, ma una persona con questi strumenti può fare il lavoro che prima richiedeva cinque ricercatori.

Qui emerge un altro problema: se una persona può fare il lavoro di cinque, cosa succede agli altri quattro? È una preoccupazione legittima, ma limitata. Quando i costi diminuiscono, nascono nuove opportunità. È successo con i computer, con internet, con gli smartphone. All'inizio sembrava che avrebbero eliminato molti lavori. Invece ne hanno creati di nuovi, che prima non potevamo nemmeno immaginare.

L'impatto di questa democratizzazione dell'AI sarà enorme. Avremo bisogno di più data center, con un conseguente aumento del consumo energetico – di nuovo il Paradosso di Jevons in azione. Le aziende dovranno adattarsi, i lavoratori dovranno riqualificarsi. Ma soprattutto, emergeranno nuovi modi di utilizzare l'AI che oggi non possiamo prevedere.

In conclusione, DeepSeek ci sta mostrando il futuro: un'AI economica e accessibile. Ma ci mostra anche che l'efficienza da sola non basta. Se vogliamo davvero che queste tecnologie portino benefici reali, dobbiamo pensare in modo più ampio. Non basta avere lampadine efficienti se poi le lasciamo sempre accese. Non basta avere un'AI potente se le normative ci impediscono di usarla al meglio.

E soprattutto, dobbiamo capire che l'innovazione tecnologica non segue una linea retta. Come ci ha insegnato Jevons più di 150 anni fa, quando rendiamo qualcosa più efficiente, le persone non si limitano a usarla meno: trovano modi nuovi e creativi per usarla di più. Non è un problema da risolvere, è un'opportunità da cogliere. Sta a noi decidere come.

Copertina: Ansa