O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, abordou pela primeira vez a reação negativa em torno do DeepSeek, alegando que os investidores avaliaram mal a situação e que suas percepções da dinâmica do mercado são falhas.
Jensen Huang aplaude a inovação de IA da DeepSeek, mas ressalta a má interpretação dos investidores
O lançamento dos modelos R1 AI da DeepSeek foi anunciado como um avanço significativo no cenário da IA; no entanto, coincidiu com um período desafiador para a NVIDIA. A empresa experimentou um declínio impressionante na capitalização de mercado, chegando a US$ 600 bilhões, resultando na perda de mais de 20% de sua riqueza pessoal por Huang. Esse declínio acentuado indica uma clara insatisfação entre os investidores em relação às realizações da DeepSeek. Em uma conversa recente com a DDN, Huang articulou seu entusiasmo pelo sucesso da DeepSeek, ao mesmo tempo em que enfatizou os equívocos predominantes na comunidade de investimentos sobre o mercado de IA.
Da perspectiva de um investidor, havia um modelo mental que o mundo estava pré-treinando e então inferindo. E a inferência era: você faz uma pergunta a uma IA e obtém uma resposta instantaneamente. Não sei de quem é a culpa, mas obviamente esse paradigma está errado.
É tão incrivelmente emocionante. A energia ao redor do mundo como resultado do R1 se tornar open-source, incrível.
– CEO da NVIDIA via Business Insider
A liquidação do mercado de ações foi amplamente desencadeada por relatos de que o R1 da DeepSeek foi desenvolvido com um custo de treinamento notavelmente baixo de aproximadamente US$ 5 milhões. Isso levou a preocupações crescentes sobre se a demanda por recursos de computação de IA é apenas uma fachada. No entanto, essas alegações de despesas de “baixo treinamento” eram enganosas, pois mais tarde foi revelado que a DeepSeek utiliza mais de US$ 1 bilhão em hardware de IA, ressaltando a necessidade substancial da empresa por poder computacional significativo.
Um aspecto notável da abordagem da DeepSeek é seu comprometimento com modelos de IA de código aberto. Essa estratégia não apenas incentiva os desenvolvedores a contribuir para melhorias adicionais, mas também capacita organizações e usuários individuais a personalizar a IA de acordo com suas necessidades específicas. Essa flexibilidade permite melhor utilização de ambientes de computação localizados e otimiza recursos de hardware de forma eficaz. Antes do surgimento da DeepSeek, modelos de IA de código aberto eram frequentemente vistos com ceticismo, principalmente devido ao hype impulsionado por empresas como a OpenAI.
A próxima teleconferência de resultados da NVIDIA em 26 de fevereiro está gerando uma expectativa significativa. Espera-se que ela esclareça a extensão das ramificações financeiras após as consequências dos desenvolvimentos da DeepSeek e os desafios impostos pelos problemas recentes com seus produtos de IA Blackwell. No entanto, é evidente que a NVIDIA, enfrentando pressões competitivas da DeepSeek, continua sendo um player central na demanda contínua por poder de computação de IA.
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