Autorius: traders.lt, Parašyta: 2025-01-27 18:27.
URL: https://www.traders.lt/page.php?id=38577
Kinijos dirbtinio intelekto modelio DeepSeek debiutas sukėlė ažiotažą pasaulinėse akcijų rinkose. Smarkiai nukentėjo Nvidia, laikomos pagrindine dirbtinio intelekto pramonės infrastruktūros tiekėja, akcijos. Analitikai komentaruose rašo apie, viena vertus, šaltą dušą, kita vertus, fundamentalų nesusipratimą.
Savaitės pradžia Azijos ir Europos, o po to ir Amerikos akcijų rinkose atnešė didelius išpardavimus. Investuotojai baiminasi, kad dirbtinio intelekto plėtra, kurią anksčiau lėmė didžiulės investicijos į infrastruktūrą, gali vykti ne taip, kaip buvo manyta anksčiau.
Artėjant vakarui Nvidia akcijos Nasdaq biržoje pigo virš trylikos procentų iki 123,93 dolerių, kas yra mažiausia kaina nuo pat spalio mėnesio.
Kinijos startuolis DeepSeek išleido dirbtinio intelekto asistentą, kurio mokymas kainavo vos 5,6 mln. dolerių. Dėl šios mažos kainos, palyginti su šimtais milijonų dolerių, išleistų iki šiol mokant didžiausius kalbų modelius (pvz., ChatGPT, Llama), kilo abejonių dėl investicijų, reikalingų kuriant pažangias dirbtinio intelekto sistemas, masto.
Jei iš tikrųjų įmanoma mokyti pažangius modelius už tik mažą dalį dabartinių išlaidų, tai kelia klausimų dėl būsimų naujausių GPU, įskaitant Nvidia paskelbtą Blackwell, paklausos.
„Mes vis dar nežinome detalių ir nieko 100 procentų nepatvirtinta dėl šių teiginių (įskaitant investicijų į DeepSeek išlaidas), bet jei tikrai įvyko lūžis ir modelių mokymo kaina nuo daugiau nei 100 mln. dolerių krito, net jei kalbate apie tariamus 6 milijonus dolerių, tai iš tikrųjų labai naudinga dirbtinio intelekto produktyvumui ir galutiniams vartotojams, nes tai reiškia mažesnes prieigos išlaidas“ – Reuters sakė Pictet Asset Management vyresnysis vadovas Jon Withaar.
„Ar tai trumpalaikėje perspektyvoje neigiama Nvidia? Taip, nes Blackwell lūkesčiai yra labai dideli, o pozicionavimas visoje dirbtinio intelekto tiekimo grandinėje yra ilgalaikis. Tačiau galiausiai viskas, kas sumažina DI diegimo išlaidas, yra naudinga tiek su dirbtiniu intelektu susijusiems produktams ir programoms, tiek žmonėms, kurie naudoja DI įrankius – ir ši grupė auga. Bet pamatysime – velnias slypi detalėse, ir, kaip galima spėti, kiniškas modelis bus kontraversiškas daugelyje pritaikymų. Vis dėlto tai šaltas dušas ir tikroviškumo dozė sektoriui, kuriam tikriausiai to reikėjo“ – priduria jis.
„Suprantama, kad investuotojai pradeda abejoti pasakojimu, kuris iki šiol stūmė į priekį visą rinką. Tai rinka, kuri yra labai karšta, todėl investuotojams nereikia daug, kad jie nuspręstų pasiimti pelną“ – tikina Forvis Mazars investicijų strategas George Lagarias.
Viena iš labiausiai prieštaringų temų yra tariamos 5,6 mln. dolerių išlaidos DeepSeek mokymui. Bernstein komanda atkreipia dėmesį į pirmadienio paniką, kilusią dėl „fundamentinio nesusipratimo dėl 5 mln. dolerių“. Ši suma pagrįsta numanomomis maždaug 2 dolerių už valandą kiekvienos GPU kortelės veikimo debesų infrastruktūroje išlaidomis, tačiau neatspindi kitų išlaidų (architektūrų, algoritmų tyrimų, duomenų apdorojimo). Peel Hunt priduria, kad DeepSeek buvo apmokytas iš viso naudojant šiek tiek mažiau nei 3 milijonus GPU valandų, o tai, atsižvelgiant į sąnaudų prielaidas, reiškia šiek tiek daugiau nei 5 mln. dolerių. Palyginimui, analitikai apskaičiavo, kad naujausias pagrindinis Meta DI modelis kainuoja 60 – 70 mln. dolerių.
Nepriklausomai nuo trumpalaikių nuosmukių ir pelnų realizacijos, dauguma ekspertų teigia, kad bet kokios naujovės, mažinančios dirbtinio intelekto kūrimo sąnaudas, bus naudingos ilgalaikėje perspektyvoje ir aparatūros gamintojams, ir visai DI pramonei, kuri vis dar sparčiai auga.