Jensen Huang, CEO von NVIDIA, äußerte sich erstmals zu den Reaktionen auf DeepSeek und behauptete, die Anleger hätten die Situation falsch eingeschätzt und ihre Wahrnehmung der Marktdynamik sei fehlerhaft.
Jensen Huang lobt DeepSeeks KI-Innovation, betont aber Fehlinterpretation durch Investoren
Die Veröffentlichung der R1-KI-Modelle von DeepSeek wurde als bedeutender Fortschritt in der KI-Landschaft gefeiert; dennoch fiel sie mit einer schwierigen Zeit für NVIDIA zusammen. Das Unternehmen erlebte einen gewaltigen Rückgang der Marktkapitalisierung auf 600 Milliarden Dollar, was dazu führte, dass Huang über 20 % seines persönlichen Vermögens verlor. Dieser starke Rückgang deutet auf eine deutliche Unzufriedenheit der Anleger mit den Leistungen von DeepSeek hin. In einem kürzlichen Gespräch mit DDN brachte Huang seine Begeisterung für den Erfolg von DeepSeek zum Ausdruck, betonte aber auch die vorherrschenden Missverständnisse in der Investment-Community über den KI-Markt.
Aus Sicht eines Investors gab es ein mentales Modell, bei dem die Welt vorab trainiert und dann Schlussfolgerungen gezogen wurden. Und Schlussfolgerungen waren: Man stellt einer KI eine Frage und bekommt sofort eine Antwort. Ich weiß nicht, wer schuld daran ist, aber dieses Paradigma ist offensichtlich falsch.
Es ist so unglaublich aufregend. Die Energie, die weltweit entsteht, weil R1 Open Source ist, ist unglaublich.
– CEO von NVIDIA über Business Insider
Auslöser des Börsencrashs waren vor allem Berichte, wonach DeepSeeks R1 mit bemerkenswert geringen Trainingskosten von rund 5 Millionen Dollar entwickelt wurde. Dies führte zu wachsenden Bedenken, ob die Nachfrage nach KI-Rechenressourcen bloße Fassade ist. Diese Behauptungen über „niedrige Trainingskosten“ waren jedoch irreführend, da sich später herausstellte, dass DeepSeek KI-Hardware im Wert von über 1 Milliarde Dollar nutzt, was den erheblichen Bedarf des Unternehmens an erheblicher Rechenleistung unterstreicht.
Ein bemerkenswerter Aspekt des Ansatzes von DeepSeek ist sein Engagement für Open-Source-KI-Modelle. Diese Strategie ermutigt Entwickler nicht nur, zu weiteren Verbesserungen beizutragen, sondern ermöglicht es auch Organisationen und einzelnen Benutzern, die KI entsprechend ihren spezifischen Anforderungen anzupassen. Diese Flexibilität ermöglicht eine bessere Nutzung lokaler Computerumgebungen und optimiert Hardwareressourcen effektiv. Vor dem Aufkommen von DeepSeek wurden Open-Source-KI-Modelle oft skeptisch betrachtet, hauptsächlich aufgrund des Hypes, der von Unternehmen wie OpenAI ausgelöst wurde.
NVIDIAs bevorstehende Gewinnbesprechung am 26. Februar weckt große Erwartungen. Sie soll Aufschluss über die finanziellen Auswirkungen der Entwicklungen von DeepSeek und die Herausforderungen geben, die sich aus den jüngsten Problemen mit den Blackwell-KI-Produkten ergeben. Es ist jedoch offensichtlich, dass NVIDIA trotz des Wettbewerbsdrucks durch DeepSeek weiterhin ein zentraler Akteur bei der anhaltenden Nachfrage nach KI-Rechenleistung bleibt.
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