Il responsabile strategico del gigante tecnologico cinese afferma che DeepSeek riduce la necessità di GPU AI NVIDIA

Il contenuto seguente non intende essere un consiglio di investimento. L’autore non detiene posizioni in nessuno dei titoli menzionati.

Mentre le megacap corporation statunitensi investono miliardi in spese in conto capitale per GPU AI, James Mitchell, Chief Strategy Officer di Tencent, suggerisce che i recenti progressi di DeepSeek potrebbero indicare che una spesa così immensa potrebbe essere superflua. DeepSeek afferma di aver creato modelli AI che rivaleggiano con quelli delle principali aziende americane, ma a un costo drasticamente ridotto, un’affermazione che ha profondamente influenzato il panorama del mercato azionario.

Forse l’entità più colpita è NVIDIA, che ha lottato per riprendersi da quasi 600 miliardi di dollari di perdite dalla svendita di gennaio. Nonostante gli sforzi durante la recente conferenza GTC guidata dal CEO Jensen Huang per evidenziare potenziali mercati da mille miliardi di dollari per le offerte di NVIDIA, il sentiment degli investitori rimane cauto e il prezzo delle azioni è stagnante.

Impatto delle innovazioni di DeepSeek sulla spesa in GPU delle aziende tecnologiche cinesi

In una recente discussione, il CSO di Tencent, James Mitchell, ha affermato che uno dei motivi principali per investire nelle GPU AI di NVIDIA era la necessità di addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).Poco dopo che le tecnologie di DeepSeek hanno guadagnato terreno a gennaio, Tencent ha introdotto il suo modello AI Hunyuan Turbo S, sostenendo tempi di risposta inferiori al secondo, su misura per il mercato cinese.

Mentre cerca di superare DeepSeek nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale superiori, Tencent riconosce che le innovative tecniche di formazione di DeepSeek hanno notevolmente ridotto le spese di sviluppo dell’intelligenza artificiale. Sfruttando un’ingegneria software sofisticata, DeepSeek migliora l’efficienza riducendo al minimo i costi associati alla formazione del modello di intelligenza artificiale. Tradizionalmente, gli ingegneri si sono affidati al software CUDA di NVIDIA per utilizzare le GPU in modo efficace, ma questo ha spesso significato compromettere il controllo ottimizzato sui loro prodotti.

Per quanto riguarda l’allocazione del capitale, Mitchell ha sottolineato che gli investimenti in GPU per la formazione di grandi modelli linguistici erano stati vitali prima delle rivelazioni di DeepSeek. Ha ricordato un periodo dell’anno scorso in cui era diffusa la convinzione che ogni nuova generazione di LLM richiedesse significativamente più GPU. Tuttavia, ha indicato che DeepSeek ha modificato questa narrazione, in particolare tra le aziende tecnologiche cinesi. Come ha osservato Mitchell, “quel periodo di tempo si è concluso con le innovazioni dimostrate da DeepSeek”.

Ha rivelato che, in seguito a questi progressi, “il settore sta ora ottenendo una produttività molto più elevata per la formazione LLM utilizzando le GPU esistenti, eliminando la necessità di acquisire GPU aggiuntive al ritmo precedentemente previsto”.In particolare, a causa delle restrizioni all’acquisto delle ultime GPU AI di NVIDIA, inclusi i prodotti Blackwell e Hopper, le aziende cinesi sono costrette ad affidarsi a vecchi modelli di GPU o a grandi cluster per mitigare le risorse di elaborazione limitate.

Tencent ha proclamato che il suo modello Turbo S eccelle in matematica, ragionamento e altre funzionalità AI rispetto alle offerte di DeepSeek. Gli addetti ai lavori del settore suggeriscono che le aziende cinesi potrebbero prendere in considerazione partnership con Huawei e i suoi chip Ascend AI mentre affrontano l’attuale embargo sui chip.

Mentre come NVIDIA, Huawei fornisce ai suoi utenti di chip un software per gestire i chip, i report indicano che DeepSeek ha trovato le prestazioni software di Huawei carenti rispetto alle soluzioni di NVIDIA. Nel frattempo, le azioni NVIDIA continuano a vacillare, in calo del 14% da inizio anno, mentre gli investitori attendono dati più conclusivi per stimolare la domanda. Tencent, sebbene scambiata sui mercati OTC, vanta un’impressionante capitalizzazione di mercato di 601 miliardi di $.

James Mitchell di Tencent espone molto chiaramente il caso ribassista per $NVDA : le innovazioni di DeepSeek implicano la necessità di meno GPU rispetto a quanto Tencent pensava in precedenza, nonostante l’esplosione nell’uso dell’intelligenza artificiale.@doodlestein

“C’è stato un periodo l’anno scorso in cui si credeva che…pic.twitter.com/f80UXyQ8Ny

— Timothy Liu (@timothyhliu5) 20 marzo 2025