O crescimento da popularidade e da tecnologia contribuiu para o crescimento do valor de mercado da Nvidia acima de US $ 3 trilhões. No entanto, suas ações caíram na segunda -feira em 17%, causando uma queda no valor de mercado da empresa em quase US $ 600 bilhões, após o anúncio da startup chinês de Deepseek V3 e R1, capaz de competir com os melhores modelos de qualquer americano A empresa, embora tenha sido treinada por uma pequena parte do custo de chips menos avançados NVIDIA H800 e A100, escreve fortuna.

Além disso, no início da semana, a startup de aplicativos assistente de IA, Deepseek, foi a primeira no ranking dos aplicativos gratuitos mais populares na loja on-line da Apple App Store nos Estados Unidos, antes do Openai Chat-Bot. Além disso, o modelo Deepseek R1, projetado para desafiar o modelo de “raciocínio” do OpenAI O1, pode ser lançado na estação de trabalho e não no data center.

Como os poderosos aceleradores da NVIDIA são um dos maiores artigos no desenvolvimento dos modelos de IA mais avançados, os investidores começaram a revisar suas idéias sobre investimentos em busca de IA. Sim, o Deepseek claramente chocou o mercado de IA, mas falar sobre o colapso da Nvidia pode ser prematuro, bem como as declarações de que o sucesso da Deepseek significa que os Estados Unidos devem abandonar a política do acesso da China aos mais avançados ji chipes alertar a fortuna.

A Deepseek afirma usar 10 mil aceleradores da NVIDIA A100, bem como chips H800, que é uma ordem de magnitude menor que as empresas americanas usam seus modelos de IA mais avançados. Por exemplo, o XII Ilona Musk construiu um cluster de computação em Colossus em Tenesess, com base em 100 mil aceleradores da NVIDIA H100, planeja expandir para 1 milhão de chips.

Fonte da imagem: Heather Wilde / Unsplash

Isso deu o motivo a alguns especialistas para argumentar que a introdução de restrições dos EUA estimulou a inovação na China. A fortuna considera tais conclusões curtas e afirmam que a influência do Deepseek pode, paradoxalmente, soar à primeira vista, para aumentar a demanda pelos chips avançados de IA – a NVIDIA e seus concorrentes. O motivo está em parte no fenômeno conhecido como Jevons Paradox.

O paradoxo de Jevons, também conhecido como efeito rebote, recebeu o nome do economista britânico William Stanley Jevons do século XIX (William Stanley Jevons), que notou: quando o progresso tecnológico torna o uso do recurso mais eficiente, o consumo geral deste recurso tende para aumentar. Isso faz sentido se a demanda por qualquer coisa for relativamente elástica-a diminuição dos preços devido ao aumento da eficiência criar uma demanda ainda maior pelo produto.

Uma das razões para a fraca implementação dos modelos de IA em grandes organizações foi o seu alto custo. Isso preocupava especialmente os novos modelos de “raciocínio”, como O1 do OpenAI. Os modelos Deepseek são muito mais baratos que os concorrentes em operação, então agora as empresas podem se dar ao luxo de implantá -los para muitos cenários de uso. Na escala da indústria, isso pode levar a um forte aumento na demanda por poder de computação.

Na segunda -feira, o CEO da Microsoft, Satya Nadella e o ex -CEO da Intel, Pat Gelsinger, indicaram isso nas redes sociais. Valela se referiu diretamente ao paradoxo de Jevons, enquanto Gelsinger disse que “os cálculos estão subordinados” ao que ele chamou de “Lei do Gás”. “Se você tornar muito mais barato, o mercado se expandirá para isso … tornará a IA muito mais difundida”, escreveu ele. “Os mercados estão enganados.”

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A fortuna fez a pergunta: “Qual é exatamente o poder da computação?” Os aceleradores de ponta da NVIDIA são otimizados para o ensino dos maiores modelos de idiomas (LLM), como o GPT-4 do Openai ou Claude 3-Opus por antropia. Para uma infalidade, os chips NVIDIA são menos adequados que os concorrentes, incluindo AMD e, por exemplo, Groq, cujos chips permitem executar a IA carrega mais rápido e com muito mais eficiência. O Google e a Amazon também criam seus próprios chips de AI, alguns dos quais são otimizados para um infront.

A NVIDIA está agora ocupada por mais de 80% do mercado baseado em IA com base no data center (se você excluir provedores de nuvem ASIC personalizados, sua participação pode ser de até 98%) e é improvável que perca o domínio de maneira rápida ou completamente,, Fortuna observou. Os aceleradores oculares também podem ser usados ​​para uma informação, e a plataforma de software CUDA possui uma comunidade grande e leal de desenvolvedores, o que é improvável que a recuse uma vez. Se a demanda geral por chips de IA aumentar devido ao paradoxo de Jevons, a renda total da NVIDIA ainda será capaz de crescer mesmo quando a participação de mercado cair devido ao aumento do mercado.

Outra razão pela qual a demanda por avanços e chips provavelmente continuará o crescimento, está associada às peculiaridades do trabalho de modelos de raciocínio, como o R1. Embora as habilidades dos tipos anteriores de LLM tenham aumentado à medida que o poder de computação disponível aumentou durante o treinamento, os modelos de raciocínio dependem dos recursos da computação durante o Infront – quanto mais existem, melhores as respostas.

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Depois de lançar o R1 em um laptop, você pode obter uma boa resposta para uma pergunta matemática difícil, digamos, uma hora, enquanto quando estiver usando aceleradores em uma nuvem para a mesma resposta, alguns segundos desaparecerão. Para muitos aplicativos de negócios, um atraso ou tempo, o modelo necessário para resposta, é de grande importância. E para reduzir o tempo de concluir a tarefa, ainda serão necessários rastreadores de IA avançados.

Além disso, muitos especialistas duvidam da veracidade das declarações de Deepseek de que seu modelo V3 foi treinado para os aceleradores acelerados de 2048 NVIDIA H800 ou que seu modelo R1 foi treinado em fichas tão pequenas. Alexander Wang, CEO da Scale AI, disse em entrevista à CNBC que, segundo ele, a Deepseek secretamente obteve acesso a um cluster de 50 mil aceleradores H100.

Sabe -se também que o Highflyer Hedge Fund, dono da Deepseek, conseguiu comprar um número significativo de aceleradores menos produtivos da NVIDIA antes das sanções. Portanto, é bem possível que a Nvidia esteja em uma posição melhor do que os investidores sugerem e que o problema com o controle de exportação dos EUA não está na política, mas em sua implementação, resumiram analistas da Fortune.

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