• Пятьдесят лет назад AMD создала свой первый процессор AM9080, который обходился в 50 центов, но продавался за $700

    Уходящий год для истории AMD характеризуется «юбилеем» первого x86-совместимого процессора AM9080, который являлся клоном конкурирующего Intel 8080, но уже тогда превосходил его по техническим характеристикам. Кроме того, затраты AMD на выпуск одного такого процессора составляли 50 центов, а продавать его она могла за $700.
    Читать дальше
  • Терминалы Starlink превратятся в «кирпичи», если не обновить ПО до 17 ноября

    Компания SpaceX предупредила пользователей спутникового интернета Starlink, приостановивших или отменивших подписку, что им необходимо обновить программное обеспечение своих терминалов до 17 ноября, иначе устройства перестанут функционировать. Об этом сообщается в рассылке компании и на официальной странице поддержки Starlink, сообщает...
    Читать дальше
  • Потенциально обитаемая экзопланета обнаружена всего в 18 световых годах от Земли

    Учёные из Университета Калифорнии в Ирвине объявили об обнаружении экзопланеты GJ 251c — супер-Земли, расположенной всего в 18 световых годах от Солнечной системы. Это одна из ближайших к нам планет, потенциально пригодных для жизни. В каталоге из тысяч уже открытых экзопланет подобная находка — это невероятно редкий экземпляр, научную...
    Читать дальше
  • Китайцы построили суперкомпьютер размером с холодильник, работающий по аналогии с человеческим мозгом

    Первые компьютеры в первой половине прошлого века занимали огромные площади, с появлением современных суперкомпьютеров ситуация не особо улучшилась, но китайским разработчикам удалось создать компактный и экономичный суперкомпьютер, который по размерам сопоставим с небольшим бытовым холодильником.
    Читать дальше
  • Дипфейковый Хуанг стал популярнее настоящего — трансляция Nvidia GTC от мошенников собрала в пять раз больше зрителей (3 фото)

    Ничего не подозревающие зрители YouTube, ожидавшие во вторник основного доклада Nvidia в рамках конференции GTC 2025, вполне могли случайно увидеть сгенерированный искусственным интеллектом дипфейк с Дженсеном Хуангом, рекламирующим мошенническую схему с криптовалютой. Платформа YouTube разместила это видео в трендах выше настоящей тра...
    Читать дальше

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

28 января 2025 | Просмотров: 8 240 | 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.