- Las acciones de Nvidia Corp. se desplomaron por la preocupación de los inversionistas ante la startup china de inteligencia artificial DeepSeek.
- El lunes cayeron 17%, borrando US$589 mil millones del valor de mercado de la empresa.
- Esto marca la mayor caída en la historia del mercado bursátil de Estados Unidos.
- Impacto en el mercado
- La caída de Nvidia tuvo un fuerte impacto en los principales índices.
- El índice S&P 500 bajó 1.5% y el Nasdaq 100 cayó casi 3%.
- DeepSeek y los modelos de IA de bajo costo
- Se considera que el modelo de IA más reciente de DeepSeek puede competir con los modelos de OpenAI y Meta Platforms Inc.
- Este modelo se ubicó entre los primeros puestos en la App Store de Apple Inc.
- Analistas de Jefferies señalaron que este modelo podría representar un desafío para el modelo de negocio actual de la IA.
- La inversión y respuesta de EE. UU. en IA
- Meta anunció planes para aumentar su gasto de capital en proyectos de IA hasta US$65 mil millones.
- OpenAI, SoftBank Group Corp. y Oracle Corp. anunciaron Stargate, una inversión conjunta de US$100 mil millones para construir centros de datos y proyectos de infraestructura de IA en todo Estados Unidos.
- Estados Unidos está prohibiendo la exportación de tecnología avanzada de semiconductores para frenar el avance de la IA en China.
- La respuesta de Nvidia
- Nvidia calificó el modelo de DeepSeek como un "excelente avance en IA" y afirmó que no violó las restricciones de Estados Unidos.
- También agregó que ejecutar modelos de IA requiere muchas GPU de Nvidia y redes de alto rendimiento.
2 comentarios
El título original usa "Rout", que también puede significar ser derrotado en batalla y huir.
Opiniones de Hacker News
Aunque empresas como OpenAI hayan logrado un entrenamiento e inferencia 40 veces más eficientes gracias a mejoras como las de DeepSeek, si todavía se cuenta con los mismos recursos de cómputo, pronto se sabrá si 40 veces más cómputo da 40 veces más rendimiento o calidad de salida, o si la calidad de salida no está limitada por el cómputo
Muchos comentarios muestran que tener conocimientos de tecnología no garantiza pensar correctamente sobre el mercado y la valuación de las acciones
NVIDIA es una empresa que vende palas durante una fiebre del oro, y uno de los mineros descubrió cómo usar mejor la pala y compartió ese secreto. Ya sea que la fiebre del oro sea real o una burbuja, sigue existiendo, y NVIDIA venderá todas las palas que pueda fabricar
Las empresas Fortune 100 van a querer el cobertizo de herramientas más grande para inventar un nuevo paradigma o llegar primero a la AGI
El impacto de DeepSeek podría aumentar la eficiencia en el uso de GPU, lo que podría reducir drásticamente el costo de alquiler de GPU, y ese es un factor importante para medir el valor de inversión de Blackwell
Como los LLM se han vuelto prácticamente un commodity, apareció un piso de precios, y ese es un nuevo valor que va por delante de la rentabilidad de las tarjetas
La nueva Blackwell cuesta $70000, y queda la duda de si hay suficientes aplicaciones como para que los clientes obtengan ROI con la nueva tarjeta
A medida que baja el costo por hora de las GPU, su valor de inversión podría ser menor que antes, especialmente si pueden desplegar su potencial en plataformas más antiguas
La racha reciente de crecimiento no podía durar para siempre; esto solo la devuelve a donde estaba hace 4 meses. Aun así, sigue 100% arriba respecto a esta misma fecha del año pasado
Las menciones de la paradoja de Jevons pasan por alto tres cosas
NVIDIA ha tenido suerte varias veces. Las GPU fueron excelentes para los juegos de PC, el boom cripto fue una victoria inesperada, y el boom de la IA también es resultado de haber eliminado a la competencia
A diferencia de las criptomonedas, la IA es fundamental para todos los stacks de software y todas las empresas. La dependencia de NVIDIA va a disminuir
En la gráfica de Bloomberg, 8 de las 10 mayores caídas históricas de una sola acción corresponden a NVDA
DeepSeek no demuestra que más cómputo no lleve a mayores capacidades. Hicieron algo sorprendente con un presupuesto limitado, y el problema es que todavía no sabemos cómo integrar más capacidades de IA en la economía
Así como una mayor eficiencia en los focos llevó a un mayor uso de focos, un entrenamiento más eficiente de los LLM también podría aumentar el uso de chips