DeepSeek, ecco perché il ceo Liang Wenfeng ha reso il suo codice open source

Alcuni lo definiscono il Sam Altman cinese. Altri lo paragonano a Jim Simons, il pioniere degli investimenti quantitativi. Liang Wenfeng condivide molto con entrambi gli innovatori e il suo impatto potrebbe essere altrettanto grande.

I modelli di intelligenza artificiale della cinese DeepSeek, l'azienda guidata da Liang, hanno colto di sorpresa il mondo intero, arrivando alla top 10 mondiale sia in termini di performance che di popolarità. L'azienda lo ha fatto con chip meno avanzati di quelli disponibili negli Stati Uniti, facendo sobbalzare i manager di Silicon Valley, i politici di Washington e gli investitori di tutto il mondo.

Come Simons, Liang è un appassionato di matematica che è stato colto dal virus degli investimenti. Si è reso conto che l'analisi computerizzata di una mole di dati di mercato poteva individuare modelli nascosti e aprire la strada al profitto. Il suo hedge fund, chiamato High-Flyer, gestisce circa 8 miliardi di dollari, il che lo rende uno dei maggiori fondi quantitativi cinesi.

I colleghi dicono che Liang non è uno che ama gli orpelli della ricchezza o della fama, ma una volta ha detto di volere il rispetto del mondo tecnologico guidato dagli Stati Uniti. Si può dire che adesso ce l'ha.

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I primi passi del giovane Liang

Nato nel 1985, Liang è cresciuto a Zhanjiang, una delle città portuali della costa meridionale cinese che da secoli intrattengono rapporti commerciali con il mondo. A scuola era uno studente con il massimo dei voti e ha iniziato a studiare da solo i calcoli alle scuole medie, prima di frequentare la prestigiosa Zhejiang University.

Da studente, Liang ha iniziato a scrivere algoritmi di intelligenza artificiale per scegliere le azioni su cui investire. Nel 2013, pochi anni dopo la laurea, ha fondato Jacobi, una società di investimenti che prende il nome dal matematico tedesco Carl Jacobi. Nel 2015 ha fondato High-Flyer con due amici universitari.

In Cina è stato un pioniere nell'applicazione delle nuove tecniche di intelligenza artificiale, in modo che i computer potessero assorbire molti tipi di dati - non solo i prezzi di mercato - e individuare modelli significativi.

Il trading a media frequenza

A differenza dei trader ad alta frequenza, che cercano di ottenere un vantaggio di pochi millisecondi sugli altri, Liang e i suoi colleghi si sono concentrati sul trading a media frequenza, dove le posizioni possono essere mantenute più a lungo. Liang si è ispirato a Simons, matematico e pioniere della finanza quantitativa che ha fondato l'hedge fund Renaissance Technologies di Long Island e che negli anni '80 utilizzava tecniche di apprendimento automatico.

Liang ha scritto l'introduzione alla versione cinese di The Man Who Solved the Market, un libro su Simons e il suo team. «Ogni volta che incontro difficoltà sul lavoro, mi vengono in mente le parole di Simons: 'Ci deve essere un modo per modellare i prezzi'», ha scritto Liang.

Negli ultimi cinque anni, almeno cinque fondi gestiti da High-Flyer hanno prodotto rendimenti medi in eccesso superiori al 20% rispetto ai benchmark di mercato, secondo il fornitore di dati finanziari Simu Paipaiwang.

Ci sono stati anche momenti difficili. Nel 2021, High-Flyer si è scusata con i suoi investitori per la scarsa performance, affermando di aver frainteso quali settori del mercato avrebbero avuto un buon andamento. Un altro punto dolente si è verificato l'anno scorso, quando il regolatore finanziario cinese ha dato un giro di vite ai quant, accusandoli di un comportamento da gregge che ha esacerbato la volatilità.

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Fare di più con meno

Richard Dewey, dirigente del settore tecnologico ed ex gestore di hedge fund, ha affermato che la strategia di sviluppo dell'intelligenza artificiale di DeepSeek, che consiste nel fare di più con meno - un team più piccolo, meno denaro e meno chip - gli ricorda i trader quantistici. «Sembra che si siano concentrati sull'estrazione di molti segnali da una quantità relativamente piccola di dati, il che è simile nello spirito a ciò che è richiesto nel trading quantitativo», ha detto Dewey.

Come altri quants, Liang preferisce essere considerato un ingegnere piuttosto che un trader, secondo le persone a lui vicine. DeepSeek non ha risposto alle richieste di commento.

Chi ha familiarità con High-Flyer descrive Liang come un leader pratico che ha perfezionato gli algoritmi per renderli più intelligenti nella scelta dei titoli e nella copertura dei rischi, a volte dormendo in ufficio con i colleghi mentre si affrettavano a portare a termine i progetti. Ha descritto il passaggio ai modelli di intelligenza artificiale come uno sviluppo naturale per gli ingegneri curiosi di testare i limiti dell'apprendimento computerizzato.

Nel 2019, il team di Liang ha iniziato a costruire sistemi di calcolo con unità di elaborazione grafica Nvidia. Alla fine del 2022, quando OpenAI ha rilasciato ChatGPT, solo poche aziende cinesi disponevano di più di 10.000 chip Nvidia di fascia alta, e High-Flyer era tra queste.

«È come comprare un pianoforte», ha dichiarato Liang alla rivista tecnologica cinese 36Kr nel 2023, parlando degli acquisti di chip. «In primo luogo, è perché te lo puoi permettere. E in secondo luogo perché c'è un gruppo di persone che non vede l'ora di suonarci sopra».

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Perché il codice è open source

Una delle decisioni più importanti di Liang è stata quella di rendere il suo codice open source, ovvero accessibile a chiunque. Liang ha detto che voleva che DeepSeek rompesse il monopolio delle grandi aziende tecnologiche.

«Per i tecnologi, il fatto che altri seguano il tuo lavoro dà un grande senso di realizzazione», ha dichiarato in un'intervista rilasciata l'anno scorso a 36Kr. «L'open source è più una cultura che un comportamento commerciale, e contribuirvi ci fa guadagnare rispetto».

Secondo i colleghi, Liang corrisponde al profilo tipico di un ingegnere cinese: non si cura molto dell'abbigliamento e dell'acconciatura, prende decisioni applicando formule e calcoli e ama il calcio. Liang ha mantenuto un basso profilo ed è rimasto sorpreso nel vedere DeepSeek trasformarsi in una frenesia da un giorno all'altro.

L'improvvisa ondata di persone che utilizzano i modelli di DeepSeek per porre domande ha colto Liang e l'azienda di sorpresa, e da domenica scorsa i servizi di DeepSeek si sono ripetutamente bloccati. Liang ha lavorato con il suo team per rispondere alle domande prima di prendersi una pausa per le vacanze del Capodanno lunare in Cina. Non si riposerà a lungo. I colleghi hanno detto che dopo le vacanze Liang tornerà al lavoro per sviluppare il modello di prossima generazione di DeepSeek.