Szef strategii chińskiego giganta technologicznego twierdzi, że DeepSeek zmniejsza zapotrzebowanie na procesory graficzne NVIDIA AI

Poniższa treść nie jest przeznaczona jako porada inwestycyjna. Autor nie posiada żadnych pozycji w żadnych wymienionych akcjach.

Podczas gdy amerykańskie korporacje o dużej kapitalizacji inwestują miliardy w wydatki kapitałowe na procesory graficzne AI, James Mitchell, dyrektor ds.strategii w Tencent, sugeruje, że ostatnie postępy DeepSeek mogą wskazywać, że tak ogromne wydatki mogą być niepotrzebne. DeepSeek twierdzi, że stworzył modele AI, które dorównują modelom wiodących amerykańskich firm, ale przy drastycznie obniżonych kosztach, co głęboko wpłynęło na krajobraz giełdowy.

Być może najbardziej dotkniętym podmiotem jest NVIDIA, która zmaga się z odzyskaniem strat w wysokości prawie 600 miliardów dolarów od wyprzedaży w styczniu. Pomimo wysiłków podejmowanych podczas niedawnej konferencji GTC pod przewodnictwem CEO Jensena Huanga, aby zwrócić uwagę na potencjalne rynki warte biliony dolarów dla ofert NVIDIA, nastawienie inwestorów pozostaje ostrożne, a cena akcji uległa stagnacji.

Wpływ innowacji DeepSeek na wydatki chińskich firm technologicznych na procesory graficzne

W niedawnej dyskusji CSO Tencent, James Mitchell, stwierdził, że jednym z głównych powodów inwestowania w procesory graficzne AI firmy NVIDIA była potrzeba trenowania dużych modeli językowych (LLM).Krótko po tym, jak technologie DeepSeek zyskały popularność w styczniu, Tencent wprowadził model Hunyuan Turbo S AI, twierdząc, że czasy reakcji wynoszą mniej niż sekundę, dostosowane do rynku chińskiego.

Tencent, starając się wyprzedzić DeepSeek w opracowywaniu lepszych modeli AI, przyznaje, że innowacyjne techniki szkoleniowe DeepSeek znacznie obniżyły koszty rozwoju AI. Wykorzystując zaawansowaną inżynierię oprogramowania, DeepSeek podobno zwiększa wydajność, jednocześnie minimalizując koszty związane ze szkoleniem modeli AI. Tradycyjnie inżynierowie polegali na oprogramowaniu CUDA firmy NVIDIA, aby skutecznie wykorzystywać procesory graficzne, ale często oznaczało to kompromis w kwestii precyzyjnej kontroli nad ich produktami.

Jeśli chodzi o alokację kapitału, Mitchell wskazał, że inwestycje w procesory graficzne do trenowania dużych modeli językowych były kluczowe przed rewelacjami DeepSeek. Przypomniał sobie czasy w zeszłym roku, kiedy panowało przekonanie, że każda nowa generacja LLM wymagała znacznie większej liczby procesorów graficznych. Wskazał jednak, że DeepSeek zmienił tę narrację, szczególnie wśród chińskich firm technologicznych. Jak zauważył Mitchell, „ten okres czasu zakończył się przełomami, które zademonstrował DeepSeek”.

Wyjawił, że dzięki tym postępom „branża osiąga obecnie znacznie wyższą produktywność w zakresie szkoleń LLM, wykorzystując istniejące procesory graficzne, co eliminuje potrzebę nabywania dodatkowych procesorów graficznych w przewidywanym wcześniej tempie”.Warto zauważyć, że ze względu na ograniczenia w zakupie najnowszych procesorów graficznych AI firmy NVIDIA, w tym produktów Blackwell i Hopper, chińskie firmy są zmuszone polegać na starszych modelach procesorów graficznych lub dużych klastrach, aby złagodzić ograniczone zasoby obliczeniowe.

Tencent ogłosił, że jego model Turbo S wyróżnia się w matematyce, rozumowaniu i innych funkcjach AI w porównaniu z ofertą DeepSeek. Branżowi insiderzy sugerują, że chińskie firmy mogą rozważyć partnerstwa z Huawei i jego chipami Ascend AI, jednocześnie radząc sobie z trwającym embargiem na chipy.

Podczas gdy podobnie jak NVIDIA, Huawei dostarcza użytkownikom swoich chipów oprogramowanie do zarządzania chipami, raporty wskazują, że DeepSeek stwierdził, że wydajność oprogramowania Huawei jest gorsza w porównaniu z rozwiązaniami NVIDIA. W międzyczasie akcje NVIDIA nadal spadają, spadając o 14% od początku roku, ponieważ inwestorzy czekają na bardziej rozstrzygające dane, które pobudzą popyt. Tencent, notowany na rynkach OTC, może pochwalić się imponującą kapitalizacją rynkową wynoszącą 601 miliardów dolarów.

James Mitchell z Tencent dość jasno przedstawia pechowy przypadek $NVDA – innowacje DeepSeek oznaczają mniejszą liczbę potrzebnych procesorów graficznych w porównaniu z tym, co Tencent wcześniej myślał, pomimo gwałtownego wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji.@doodlestein

„W zeszłym roku był taki okres, w którym panowało przekonanie, że… pic.twitter.com/f80UXyQ8Ny

— Timothy Liu (@timothyhliu5) 20 marca 2025 r.