¿Una caída del precio de las acciones en un solo día? ! Cómo NVIDIA lucha contra la amenaza de la inteligencia artificial DeepSeek

Tabla de contenido

Prefacio: La relación entre DeepSeek y NVIDIA

¿Quién es DeepSeek?

DeepSeek es una startup de China que recientemente desarrolló un modelo de IA que compite con OpenAI GPT-4 a un coste muy bajo. El éxito de DeepSeek se atribuye principalmente a su innovador método de entrenamiento de IA, que supera el alto costo del entrenamiento de IA mediante una combinación de GPU NVIDIA A100 más antiguas y chips de bajo costo.

El papel de NVIDIA

NVIDIA es líder en el mercado global de hardware de IA, y sus GPU de alta gama se utilizan ampliamente en el entrenamiento y la inferencia de IA. En el pasado, NVIDIA era el proveedor principal de casi todos los proyectos de IA a gran escala, y las empresas tenían que confiar en sus costosas GPU para entrenar modelos de IA.

DeepSeek y NVIDIA

Actualmente, DeepSeek todavía depende del hardware de NVIDIA para ejecutar modelos de IA, pero ha demostrado que el entrenamiento de IA no requiere necesariamente el uso de las últimas GPU de arquitectura H100 o Blackwell de NVIDIA, lo que también ha hecho que el mercado comience a repensar la necesidad del hardware de alta gama de NVIDIA.

Tres ideas clave

1. ¿Cómo afecta DeepSeek a la posición de mercado de NVIDIA?

El éxito de DeepSeek ha llevado al mercado a reevaluar la estructura de costos del entrenamiento de IA. En el pasado, las empresas necesitaban invertir grandes sumas de dinero para comprar las GPU más caras de NVIDIA para entrenar IA, pero DeepSeek adoptó una estrategia más rentable, utilizando GPU A100 más antiguas y algoritmos optimizados para reducir con éxito los requisitos informáticos para el entrenamiento de IA. Esto ha provocado que el mercado se pregunte si todavía necesita depender de las GPU de gama alta de NVIDIA o si existen otras alternativas más baratas.

Además, el enfoque de DeepSeek podría inspirar a otras empresas de IA a seguir su ejemplo, erosionando aún más el monopolio de NVIDIA en el mercado de entrenamiento de IA. Esto no sólo afectará el modelo de ventas de hardware de NVIDIA, sino que también puede cambiar la dirección del desarrollo tecnológico de toda la industria de la IA.

2. ¿Es suficiente la estrategia de respuesta de NVIDIA?

Ante el desafío que planteó DeepSeek, NVIDIA no se quedó de brazos cruzados y fortaleció activamente su ventaja competitiva a través de los siguientes tres métodos:

Fortaleciendo el ecosistema de software de IA:NVIDIA Fundición de IA y Microservicios NIM(Los microservicios de IA de NVIDIA) significan que incluso si las personas que desarrollan IA usan hardware diferente, aún tienen que usar su tecnología, lo que hace difícil ser completamente independiente de NVIDIA.

Fundición de IA:Como una fábrica de herramientas de IA, ayuda a los desarrolladores a entrenar y construir modelos de IA.
Microservicios NIM:Una pequeña herramienta que facilita la ejecución de modelos de IA en diferentes aplicaciones.

Profundizando la cooperación con los gigantes tecnológicos：Las grandes empresas de tecnología como Amazon y Meta aún planean expandir su gasto en hardware de IA, y NVIDIA también se asegura de que estas empresas continúen usando sus GPU al brindar soluciones informáticas más potentes.
Presentamos la nueva generación de GPU Blackwell:NVIDIA planea lanzar GPU de arquitectura Blackwell con potencia de procesamiento significativamente mejorada para garantizar que siga liderando en la competencia de potencia de procesamiento.

Estas estrategias muestran que NVIDIA no ve el desafío DeepSeek como una simple amenaza, sino como unaUna oportunidad para impulsar la evolución del mercado de hardware de IA.

3. Desde la perspectiva de un inversor, ¿cómo deberíamos ver el futuro de NVIDIA?

Aunque el precio de las acciones de NVIDIA ha caído en el corto plazo debido al ascenso de DeepSeek, el mercado aún mantiene una alta confianza en NVIDIA a largo plazo. Dos factores principales respaldan el crecimiento a largo plazo de NVIDIA:

Los gigantes tecnológicos continúan expandiendo sus inversiones en IA
- Amazon planea invertir 100 mil millones de dólares en infraestructura de nube e inteligencia artificial para 2025, incluida una gran cantidad de GPU NVIDIA H100.
- Meta también aumentó su gasto en hardware de IA de 37 mil millones de dólares a 60-65 mil millones de dólares y espera comprar más GPU NVIDIA.
NVIDIA se mantiene fuerte en múltiples mercados
- Recuperación de la industria del juego:Las ventas de GPU para juegos de NVIDIA crecen de 1.500 millones de dólares en el tercer trimestre de 2023 a 3.200 millones de dólares en 2025, con unos ingresos anuales que alcanzan los 12.000 millones de dólares.
- Expansión del mercado de la conducción autónoma:La división automotriz de NVIDIA ha experimentado un importante crecimiento de los ingresos y, a medida que se desarrolla la tecnología de conducción autónoma, el potencial del mercado podría alcanzar miles de millones de dólares.
- Aplicaciones de IA médica y robóticaLas aplicaciones de GPU de NVIDIA en los campos médico y robótico se están desarrollando rápidamente, convirtiéndose en una nueva fuerza impulsora para el crecimiento futuro de la empresa.

En general, si bien el surgimiento de DeepSeek plantea desafíos para NVIDIA, esta aún tiene un fuerte potencial de crecimiento gracias a su ecosistema completo, sus sólidas alianzas y su diseño de mercado diversificado.

¿Por qué la aparición de DeepSeek afecta el precio de las acciones de NVIDIA?

La aparición de DeepSeek ha llevado a muchas personas a discutir su impacto en la industria de la IA, porque DeepSeek utiliza un enfoque diferente a los métodos tradicionales para entrenar a la IA, lo que puede cambiar la demanda de hardware NVIDIA en el entrenamiento de la IA.

Pánico en el mercado y caída de los precios de las acciones

Cuando el mercado descubrió que DeepSeek había desarrollado con éxito modelos de IA de vanguardia a bajo costo, el precio de las acciones de NVIDIA se desplomó 17% en apenas unos días y su valor de mercado se evaporó en 552 mil millones de dólares. Esto significa que los inversores y el mercado están empezando a preocuparse de si la industria de la IA está pasando de una "carrera por la potencia informática" a una "carrera por la eficiencia" y si las ventajas tradicionales del hardware de alta gama de NVIDIA se debilitarán como resultado de ello.

¿Cómo entrena DeepSeek a la IA?

El método de entrenamiento de IA de DeepSeek es diferente de los métodos tradicionales. Es como una cocina muy inteligente que puede asignar recursos de manera flexible según la demanda en lugar de que todos los chefs trabajen al mismo tiempo.

Arquitectura mixta de expertos (MoE)：Cada chef es responsable de una cocina específica. Cuando un cliente hace un pedido, el sistema asignará al chef más adecuado para que lo gestione en función de la demanda, en lugar de involucrar a toda la cocina. Esto puede ahorrar ingredientes y mano de obra (recursos informáticos) y mejorar la eficiencia.
Tecnología de Atención Multilatente (MLA)：Es como un analista deportivo profesional que mira varios partidos al mismo tiempo, capta rápidamente las acciones clave y luego toma la mejor decisión, lo que hace que la IA de DeepSeek sea más competitiva en la generación de idiomas y aplicaciones de diálogo.
Utilización eficiente de la potencia informática:DeepSeek utiliza principalmente GPU NVIDIA A100, en lugar de las últimas GPU H100 o Blackwell. Es como optimizar un software.Haga que un teléfono antiguo funcione cerca del rendimiento del último teléfono insignia, menor costo pero efecto similar.

Cambios en las reglas del mercado de la IA

En el pasado, las empresas que entrenaban IA tenían que utilizar las GPU más caras de NVIDIA porque eran las únicas opciones en el mercado. Sin embargo, DeepSeek reduce los requisitos de hardware para el entrenamiento de IA a través de algoritmos innovadores, lo que permite a las empresas repensar si todavía necesitan confiar en los costosos productos de NVIDIA.

Por ejemplo, en el pasado todo el mundo creía que sólo los supercoches de lujo podían ofrecer la mejor experiencia de conducción, pero ahora el avance de la tecnología de vehículos eléctricos ha permitido que muchos consumidores descubran opciones con un valor CP más alto.

¿Qué significa la aparición de DeepSeek para NVIDIA?

En los últimos años La posición de NVIDIA en la industria de la IA es cada vez más sólida, porque muchas empresas de tecnología confían en sus GPU para entrenar a la IA. Sin embargo, la aparición de DeepSeek puede cambiar esta situación y afectar la ventaja de mercado de NVIDIA. Por lo tanto, primero debemos entender Principales productos y mercados actuales de NVIDIA, podemos ver los desafíos que trae DeepSeek:

1. Principales productos y mercados actuales de NVIDIA

Los productos principales de NVIDIA son sus GPU de alta gama, que se utilizan principalmente en entrenamiento de IA, razonamiento, centros de datos, juegos y conducción autónoma. Actualmente, NVIDIA se basa principalmente en sus GPU H100 y las próximas GPU Blackwell como productos principales para el entrenamiento de IA, mientras que su mercado de juegos se basa en las GPU de la serie RTX 40. Estos chips de alto rendimiento se han convertido en la opción estándar para las empresas de tecnología y los proveedores de servicios en la nube.

Los principales compradores de NVIDIA incluyen Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud y Meta. Estos gigantes tecnológicos han invertido mucho en infraestructura de entrenamiento de IA, gastando miles de millones de dólares cada año en GPU de NVIDIA para respaldar el entrenamiento de modelos de IA, como GPT-4 de OpenAI y Llama 4 de Meta.

2. Posible amenaza de DeepSeek para NVIDIA

El éxito de DeepSeek demuestra que es posible que las empresas ya no necesiten las GPU NVIDIA más recientes y costosas para el entrenamiento de IA, lo que plantea dos amenazas importantes para el negocio principal de NVIDIA:

(1) La demanda de GPU de alta gama podría disminuir

DeepSeek aprovecha las GPU A100 más antiguas y métodos innovadores de entrenamiento de IA para permitir un entrenamiento de IA de alto rendimiento a un menor costo. Esto ha hecho que las empresas se pregunten: ¿todavía necesitan las costosas GPU H100 o Blackwell, o pueden lograr el mismo trabajo de entrenamiento de IA a través de métodos más rentables?

(2) Competencia intensificada en el mercado de IA

El éxito de DeepSeek puede llevar a más empresas de IA y empresas tecnológicas a adoptar estrategias similares y reducir su dependencia de las GPU de alta gama de NVIDIA. Por ejemplo, si en el futuro más empresas optan por utilizar GPU más antiguas u otros chips que no sean NVIDIA para entrenar IA, el monopolio de NVIDIA en el mercado de entrenamiento de IA se verá desafiado.

(3) La elección de los gigantes tecnológicos es clave

Actualmente, NVIDIA todavía depende del poder adquisitivo de gigantes tecnológicos como Amazon, Meta y Microsoft para mantener su posición en el mercado. Sin embargo, estas empresas también están buscando activamente formas de reducir el coste del entrenamiento en IA. Si DeepSeek u otros competidores pueden ofrecer soluciones más rentables, estas empresas podrían reducir su dependencia de las GPU NVIDIA.

Vale la pena señalar que Amazon AWS y Google Cloud también están desarrollando sus propios chips de IA (como AWS Trainium y Google TPU), lo que significa que NVIDIA puede enfrentarMás competencia interna. Si estos proveedores de nube eligen alternativas más baratas en el futuro, NVIDIA podría perder parte del mercado.

En resumen, la aparición de DeepSeek no trastocó de inmediato a NVIDIA, pero definitivamente hizo que el mercado repensara el papel de la GPU en el entrenamiento de la IA. Esto sigue siendo un riesgo potencial para NVIDIA y merece mucha atención.

¿DeepSeek realmente representa una amenaza para NVIDIA?

Un análisis real del impacto de DeepSeek en el precio de las acciones de NVIDIA

El ascenso de DeepSeek ha hecho que el mercado se preocupe de que el monopolio de NVIDIA en el mercado de entrenamiento de IA se vea desafiado, por lo que el precio de sus acciones ha fluctuado drásticamente en el corto plazo. Pero ¿significa esto que NVIDIA realmente será reemplazada? Podemos analizarlo desde varios niveles:

1. Análisis en profundidad de las razones de la caída del precio de las acciones

El precio de las acciones de NVIDIA cayó apenas unos días después de que DeepSeek anunciara su avance tecnológico. 17%, el valor de mercado se evaporó más de 552 mil millones de dólares. Esto se debe principalmente a dos grandes preocupaciones en el mercado:

Preocupación por el declive del monopolio en el mercado del entrenamiento en IA:DeepSeek demuestra que el entrenamiento de IA no requiere necesariamente el último hardware NVIDIA, lo que puede afectar las ventas futuras de las GPU de alta gama de NVIDIA.
¿Ha cambiado la dirección de inversión a largo plazo de los gigantes tecnológicos?¿Amazon, Google y Meta recurrirán a soluciones de menor costo en lugar de confiar en las últimas GPU de NVIDIA?

2. Analizar las respuestas de los principales clientes de NVIDIA

Actualmente, los principales compradores de NVIDIA son los proveedores de servicios en la nube más grandes del mundo, incluidos:

Amazon AWS:Actualmente todavía estamos planeando invertir en 2025 100 mil millones de dólares La infraestructura de nube e inteligencia artificial de la empresa incluye una gran cantidad de GPU NVIDIA H100.
Microsoft Azure:Seguimos invirtiendo mucho en la tecnología NVIDIA y utilizándola como núcleo de nuestros productos de IA.
Nube de Google：Google también está desarrollando su propio chip de inteligencia artificial TPU, pero todavía depende del hardware de NVIDIA en algunas áreas.
Meta (empresa matriz de Facebook):Planes para aumentar el gasto en equipos de IA de 37 mil millones de dólares Actualizar a 60-65 mil millones de dólares, lo que significa que seguirá siendo el principal cliente de NVIDIA a corto plazo.

Es poco probable que estos gigantes tecnológicos abandonen por completo el hardware de NVIDIA en el corto plazo, ya que cambiar a nuevas tecnologías requiereTiempo y alto costo. Sin embargo, si otros competidores continúan ofreciendo soluciones más rentables, NVIDIA puede enfrentar una mayor presión competitiva en los próximos años.

3. Impacto del mercado de inferencia de IA

Actualmente DeepSeek afecta principalmente Mercado de formación en IA,pero Inferencia de IA Todavía dominado por NVIDIA.La demanda en el mercado de inferencia es mucho mayor que en el mercado de formación.Muchas empresas utilizan modelos de IA para aplicaciones en tiempo real, como ChatGPT, herramientas de traducción, automóviles autónomos, etc. Estas aplicaciones aún dependen en gran medida del ecosistema de software y hardware de NVIDIA.

Es como construir un rascacielos. DeepSeek ha demostrado que se pueden utilizar materiales más baratos para construir la infraestructura (entrenamiento de IA), pero para que el edificio funcione correctamente (inferencia de IA), se necesitan equipos y servicios avanzados proporcionados por NVIDIA.

4. ¿Puede DeepSeek realmente amenazar a NVIDIA?

Impacto limitado en el corto plazo：El avance tecnológico de DeepSeek es asombroso, pero aún es... Depende del hardware de NVIDIA Para ejecutar sus modelos de IA, el dominio del mercado de NVIDIA sigue siendo sólido a corto plazo.
Los desafíos a largo plazo pueden aumentar:Si DeepSeek u otros competidores pueden optimizar aún más los algoritmos en el futuro, o incluso desarrollar soluciones para reemplazar las GPU, NVIDIA podría perder parte de su participación en el mercado de entrenamiento de IA.

Resumen: NVIDIA todavía tiene una fuerte competitividad en el mercado

El ascenso de DeepSeek ciertamente ha afectado el precio de las acciones de NVIDIA, pero su amenaza real aún es limitada. NVIDIA aún controla el mercado de inferencia de inteligencia artificial de alta gama y tiene una sólida base de clientes empresariales. Los inversores deben prestar mucha atención al desarrollo del mercado de IA, especialmente a las futuras direcciones de inversión de los gigantes tecnológicos, que determinarán si NVIDIA puede seguir manteniendo su liderazgo en el mercado.

La respuesta de NVIDIA

Aunque el precio de las acciones de NVIDIA se ha visto afectado en el corto plazo, ¿significa esto que realmente será reemplazada? Después de analizar el impacto de DeepSeek, también necesitamos entender cómo responde NVIDIA a estos desafíos para tener una comprensión más clara de las tendencias futuras.

1. Fortalecimiento del ecosistema de software de IA

NVIDIA está construyendo un "ecosistema Apple" en el campo de la IA. A través de Nvidia AI Foundry y los microservicios NIM, es difícil para las empresas y los desarrolladores deshacerse por completo del entorno técnico de NVIDIA, incluso si eligen otros chips de IA. Es como el ecosistema cerrado de Apple iOS. Cuando los usuarios se acostumbran a la integración perfecta de iPhone, Mac e iCloud, resulta difícil cambiar a Android o Windows. De esta manera, NVIDIA garantiza que los desarrolladores de IA sigan dependiendo de su plataforma de desarrollo de software CUDA, convirtiendo la tecnología de NVIDIA en un "estándar esencial" en el campo de la IA. Incluso si el mercado del hardware cambia, NVIDIA puede seguir manteniendo sus propias ventajas.

2. Desarrollar chips de IA más rentables

En el pasado, la estrategia de NVIDIA consistía en vender "supercoches" y las GPU de alto rendimiento estaban dirigidas principalmente a gigantes tecnológicos financieramente fuertes. Pero ahora, competidores como DeepSeek están demostrando que los "coches eléctricos" también pueden correr rápido, lo que hace que el mercado empiece a prestar atención a métodos de computación de IA más rentables. Por lo tanto, NVIDIA comenzó a desarrollar una nueva generación de GPU de inferencia y entrenamiento de IA de bajo costo, lo que permite a las pequeñas y medianas empresas y a los desarrolladores obtener potentes capacidades de computación de IA a un costo menor. Esta estrategia es como el lanzamiento del Model 3 de Tesla, que hace que los vehículos eléctricos eficientes sean accesibles para más personas, amplía aún más la participación de mercado y evita que los clientes se vayan a DeepSeek u otros competidores.

3. Fortalecer la cooperación con los proveedores de servicios en la nube

AWS, Google Cloud y Microsoft Azure todavía dependen de la tecnología de NVIDIA, pero estas empresas también están empezando a buscar alternativas. Por ello, NVIDIA ha estado recientemente negociando activamente con estos gigantes tecnológicos para asegurarse de que seguirán comprando GPU de NVIDIA en grandes cantidades en el corto plazo. Además, NVIDIA también enfatizó las ventajas competitivas de su GPU en el campo del razonamiento de IA, intentando consolidar su posición dominante en el mercado del razonamiento de IA mientras el mercado del entrenamiento de IA se ve afectado.

Perspectivas de futuro: cómo nos afectará esta guerra de la IA

Esta guerra de hardware de IA no es sólo una competencia entre gigantes tecnológicos, también tendrá un impacto en los inversores, los profesionales de la industria tecnológica e incluso los consumidores comunes. Podemos centrarnos en los siguientes aspectos:

1. ¿A qué deben prestar atención los inversores?

Volatilidad a corto plazo vs. valor a largo plazo:El precio de las acciones de NVIDIA puede fluctuar debido al sentimiento del mercado, pero aún existe una demanda de mercado estable a largo plazo. Los inversores a largo plazo deberían centrarse en el desarrollo a largo plazo de su hardware de IA en lugar de asustarse por las fluctuaciones del mercado a corto plazo.
Estrategias de compras de los gigantes tecnológicos：Si empresas como Amazon y Meta continúan invirtiendo fuertemente en NVIDIA, significa que la posición de mercado de NVIDIA sigue siendo sólida. Por otro lado, si estas empresas comienzan a recurrir a otras soluciones, podría afectar el crecimiento de los ingresos de NVIDIA.
Capacitación en IA frente a mercado de inferencia en IA:DeepSeek afecta principalmente al entrenamiento de IA, mientras que el razonamiento de IA todavía depende en gran medida de NVIDIA. Los inversores pueden prestar atención al diseño de NVIDIA en el campo del razonamiento de IA, como los servicios de IA en la nube, la conducción autónoma y otras aplicaciones.

2. ¿Cómo deberían responder los profesionales de la industria tecnológica?

Ingeniero de inteligencia artificial y científico de datos：Esta competencia significa que los desarrolladores deben prestar atención a diferentes métodos de entrenamiento de IA y comprender cómo optimizar los modelos de IA en diferentes entornos de hardware.
Ingeniero de Infraestructura y Nube:El hecho de que NVIDIA pueda mantener su dominio como proveedor de nube afectará el futuro de la computación de IA en la nube, lo que también afectará las opciones de infraestructura de TI.
Gerentes de productos y tomadores de decisiones comerciales：Las empresas necesitan pensar en cómo utilizar soluciones de razonamiento y entrenamiento de IA más rentables y ajustar las opciones tecnológicas según los cambios del mercado.

3. Aceleración de la popularización de la IA

Independientemente de si NVIDIA se ve afectada o no, esta competencia hará que la tecnología de IA sea más popular, lo que puede generar varios cambios clave:

Los costos de capacitación en IA disminuyen：Es más fácil para las empresas y los desarrolladores individuales utilizar la tecnología de IA, lo que hace posibles aplicaciones más innovadoras.
Los productos de IA están más cerca de los consumidores:En el futuro, la IA puede convertirse en parte de la vida diaria, como los teléfonos inteligentes, afectando la educación, la atención médica, las finanzas y otros campos.
Cada vez más empresas entran en la industria de la IA:Cuando el entrenamiento en IA se vuelva más barato, aparecerán más competidores en el mercado, lo que acelerará la innovación y la aplicación de la tecnología de IA.

Esta competencia de IA acaba de comenzar. Ya seas un inversor, un actor de la industria tecnológica o un consumidor en general, la revolución de la IA tendrá un impacto significativo en nuestro futuro. ¡Ahora es el mejor momento para prestar atención a esta revolución!

Informes relacionados

Conozca las acciones estadounidenses en 5 minutos》 ¿Qué hace NVIDIA? ¿Cómo convertirse en el número uno del mundo en tarjetas gráficas?

Criticado por utilizar mano de obra explotadora, ¿cómo se convirtió Scale AI en un unicornio en la industria de anotación de datos?