• Китайские компании превзошли американских конкурентов в сфере генерации видео при помощи ИИ

    Опрошенные Financial Times эксперты сходятся во мнении, что если американские разработчики систем ИИ занимают лидирующие позиции в создании ассистентов для написания программного кода, то в сфере генерации видео по текстовому запросу на первых местах уже находятся китайские разработчики. Их инструменты лучше по качеству и удобству использ...
    Читать дальше
  • Blackview ROCK 5 — защищённый флагман с фонарём 348 люмен, Hi-Fi динамиком 5 Вт и защитой IP68/IP69K

    Для профессионалов, работников на открытом воздухе и любителей техники суровые условия часто создают проблемы: плохое освещение, шум, беспокойство о заряде батареи и надёжности устройства. В таких ситуациях пользователям нужно нечто большее, чем просто прочность — им требуется многофункциональное защищённое устройство, которое объединяет ...
    Читать дальше
  • Китайские учёные впервые воспроизвели механизм гибели нашей Вселенной в сценарии ложного вакуума

    Если наша Вселенная родилась и существует в условиях ложного вакуума, то её и нас с вами ждёт мгновенная гибель в любой момент времени. До недавнего времени это была только гипотеза. Однако учёные из Китая впервые воспроизвели в лабораторном эксперименте квантово-механические явления перехода ложного вакуума в истинный, доказав, что опыт ...
    Читать дальше
  • Роботы научились копировать человеческие навыки, просто наблюдая за людьми (3 фото)

    Человек может учиться определённым действиям как у других людей, так и, в отдельных случаях, у животных. Роботов можно программировать на определённые последовательности действий, а повторение навыков человека и других машин — задача более сложная, поскольку роботы могут отличаться по строению. Решение этой задачи предложили инженеры Феде...
    Читать дальше
  • Глава Seagate уронил акции производителей памяти заявлением о бессмысленности новых фабрик

    Производители памяти не скрывают своих намерений вводить в строй дополнительные мощности, а вот представители смежного сегмента накопителей подобную точку зрения на ситуацию в отрасли не разделяют. Глава Seagate обвалил котировки акций своими заявлениями о том, что строить новые фабрики слишком долго и нет особого смысла.
    Читать дальше

Nvidia потеряла $600 млрд рыночной стоимости за день из-за шумихи вокруг китайского ИИ-стартапа DeepSeek

28 января 2025 | Просмотров: 8 748 | Новости IT

Понедельник, 27 января 2025 года, войдёт в историю как один из худших дней для технологических компаний со всего мира — акции большинства из них упали на фоне успеха китайского ИИ-стартапа DeepSeek. Хуже всех пришлось компании Nvidia — её капитализация рухнула примерно на $600 млрд, что является крупнейшим обвалом в истории фондового рынка США. И, возможно, это ещё не конец.

На момент подготовки данного материала акции Nvidia показывали суточное падение в 17,8 % — для данной компании это самый серьёзный спад с марта 2020 года. Рыночная стоимость крупнейшего производителя ИИ-чипов в мире сократилась на 600 млрд долларов до отметки в 2,89 трлн, что является рекордным падением в истории. Прежний рекорд в 279 млрд также принадлежал Nvidia и произошёл в сентябре 2024 года. Ещё вчера Nvidia была самой дорогой компанией в мире, а уже сегодня скатилась на третье место после Apple и Microsoft, и рискует опуститься ещё ниже.

Примеру ценных бумаг Nvidia последовали акции многих других компаний технологического сектора, так или иначе связанных с ИИ. Акции Broadcom потеряли 17,3 %, AMD — 8 %, Microsoft — 3 %, Palantir — 7 %. Пожалуй, OpenAI повезло, что она не торгуется на бирже, поскольку её акции скорее всего тоже были бы в лидерах падения. Индекс Nasdaq Composite потерял 3,5 %, а индекс S&P 500 упал на 1,8 %. Добавим, что пострадали и компании, не связанные с ИИ напрямую: например, поставщики электроэнергии Constellation Energy и Vistra потеряли за день 21 и 29 % своей стоимости соответственно. Всего фондовый рынок США за день потерял более 1 трлн долларов капитализации.


Почему же инвесторы устроили распродажу акций и обвалили рынки? Всё дело в китайском стартапе DeepSeek, который нашёл способ обучать продвинутые ИИ-модели на малом количестве ускорителей вычислений. Например, при обучении одной из своих моделей на внушительных 685 млрд параметров DeepSeek использовала всего 2048 ИИ-ускорителей Nvidia H800 и потратила $5,6 млн. Это мизерная часть расходов OpenAI и Google на обучение моделей сопоставимого размера.

Кроме того, на прошлой неделе DeepSeek выпустила «рассуждающую» модель ИИ R1, которая превзошла мыслящую OpenAI o1 в важных тестах. Более того, компания опубликовала инструкции, как с минимальными затратами построить большую языковую модель, способную самостоятельно обучаться и совершенствоваться без контроля со стороны человека. Добавим, что многие свои разработки DeepSeek распространяет совершенно бесплатно. Да и платный доступ к наиболее продвинутым её системам оказывается намного дешевле, чем у конкурентов — например, R1 доступна через API компании по цене, которая на 90–95 % ниже, чем у OpenAI o1.

В итоге инвесторы поняли, что нейросети можно обучать не только по схеме «купи и установи как можно больше ускорителей вычислений», но и куда более эффективно на меньшем числе GPU. Это грозит резким падением спроса на продукцию Nvidia, выручка которой более чем на 80 % зависит как раз от ускорителей вычислений.

Ряд аналитиков предрекает Nvidia мрачное будущее и не рекомендуют пока покупать акции компании, хотя цены на них стали заманчивыми. Другие же наоборот уверены, что компания сможет быстро восстановиться, а нынешний спад как раз следует использовать для покупки акций.

Что интересно, сама Nvidia похвалила разработки DeepSeek. Компания отметила, что новая модель DeepSeek R1, является «отличным достижением в области ИИ», которое не нарушает экспортные ограничения США. Заявление также отвергает подозрения некоторых аналитиков и экспертов в том, что китайский стартап не мог совершить тот прорыв, о котором он заявлял.

Вместе с тем в Nvidia отметили, что её ускорители нужны не только для обучения ИИ-моделей, но и для инференса — запуска уже обученных систем. Причём для этого нужно очень много GPU, особенно при большом числе пользователей. «Для инференса требуется значительное количество графических процессоров Nvidia и высокопроизводительные сети», — заявили в компании.

Источник: 3dnews

Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.