- Nvidia akcijų kaina krito 12% po to, kai Kinijos startuolis DeepSeek pareiškė, kad dirbtinį intelektą galima treniruoti su mažiau išteklių, sukeldamas investuotojų susirūpinimą.
- Alphabet generalinis direktorius Sundar Pichai pabrėžė augančią paklausą inferencijos galimybėms, reikalaujančioms galingų GPU, ramindamas Nvidia investuotojus.
- Nors DeepSeek efektyvios DI technikos kelia grėsmę, Nvidia GB200 lustai vis dar yra didelės paklausos dėl savo neprilygstamo greičio ir našumo.
- Alphabet planuojamas 75 milijardų dolerių kapitalo investicijų 2025 m. signalizuoja nuolatinę stiprią paklausą Nvidia aukštos klasės aparatūrai.
- Wall Street tikisi, kad Nvidia pajamos šoks 112%, kas rodo, kad potencialas išlieka nepaisant neseniai įvykusių akcijų svyravimų.
Nvidia neseniai atsidūrė audringoje situacijoje, kai jos akcijų kaina krito 12% nuo aukščiausios taško. Katalizatorius? Drąsus teiginys iš DeepSeek, Kinijos startuolio, kuris sužavėjo technologijų pasaulį. DeepSeek teigė, kad treniravo pažangų DI su maža dalimi išteklių, kurie istoriniu požiūriu buvo reikalingi — tai mintis, kuri sukėlė nerimą Nvidia investuotojams, susirūpinusiems dėl galimo paklausos sumažėjimo už jų galingus GPU.
Vis dėlto abejonės pradeda blėsti, jas išsklaidydamos viltingos žinios iš technologijų milžinės Alphabet. Sundar Pichai, jų generalinis direktorius, pateikė įžvalgas, kurios gali tapti balzamu Nvidia nervingiems akcininkams. Pichai pabrėžė svarbų pokytį kompiuterijoje — sparčiai augančią inferencijos galimybių paklausą, kuri reikalauja dar galingesnių GPU, kadangi mąstymo modeliai dabar demonstruoja savo pažangias galimybes, kad generuotų patikimus atsakymus.
Nors DeepSeek algoritmų magija ir efektyvi modelių distiliacija kelia grėsmę Nvidia dominavimui, aukštos kokybės GPU vis dar yra dėmesio centre. Nvidia naujausi GB200 lustai pavogia šou su neprilygstamu greičiu, būtent to, ko trokšta DI bendruomenė.
Nvidia perspektyvas stiprina Alphabet didžiulė 75 milijardų dolerių kapitalo investicija 2025 m., tai ženklas, kad aukštos klasės aparatūros paklausa išlieka nuolatinė.
Wall Street stebi su nekantrumu, kai Nvidia ruošiasi atskleisti akį traukiančius finansinius skaičius, tikimasi 112% pajamų šuolio. Akcijų kritimas galbūt sukrėtė kai kuriuos, bet kitiems tai skamba kaip galimybė. Kadangi GPU užsakymų skaičius vis dar viršija gamybą, atrodo, kad Nvidia žavesys išlieka, žadėdamas dar vienus rekordinius metus.
Ar Nvidia valdžia GPU rinkoje yra pavojuje?
Kaip tai padaryti & Gyvenimo patarimai
1. GPU pasirinkimo supratimas: Pasirinkdami GPU DI plėtrai, atsižvelkite į architektūrą, atminties pralaidumą ir programinės įrangos ekosistemą. Nvidia GPU plačiai palaikomi tokių sistemų kaip TensorFlow ir PyTorch, todėl jie yra patogūs kūrėjams.
2. DI treniravimo optimizavimas: Jei ištekliai yra problema, apsvarstykite modelių distiliacijos ar kvantizacijos metodus, kad optimizuotumėte modelius, įkvėpdami DeepSeek požiūrio. Šios technikos sumažina skaičiavimo apkrovą, neaukodamos našumo.
3. Infrastruktūros plėtra: Naudokite debesų pagrindu veikiančius GPU išteklius, kad plėstumėte DI plėtros projektus be didelių pradinio investicijų. Šis modelis taip pat leidžia lanksčiai pereiti tarp GPU tiekėjų, kai rinka vystosi.
Realių atvejų naudojimas
– Sveikata: DI modeliai padeda diagnostinėje vaizdo analizėje ir personalizuotoje medicinoje, reikalaujantys galingų Nvidia GPU galimybių.
– Finansai: Didelio dažnio prekybos algoritmai ir sukčiavimo detekcijos modeliai labai priklauso nuo galingų GPU realaus laiko duomenų apdorojimui.
– Autonominiai automobiliai: GPU inferencijos galimybės yra būtinos apdorojant didžiulius jutiklių duomenis autonominiuose automobiliuose.
Rinkos prognozės & Pramonės tendencijos
– Pasaulinė GPU rinka prognozuojama, kad augs 11,2% CAGR nuo 2021 iki 2026 metų, o DI ir mašininis mokymasis yra pagrindiniai augimo varikliai.
– Pramonės tendencijos rodo perėjimą link energiją taupančių, aukštos kokybės GPU.
Apžvalgos & Palyginimai
– Nvidia GB200 lustai šiuo metu yra neprilygstami greičiu, lenkdami AMD ir Intel DI specifinėse užduotyse, remiantis Nvidia apžvalga.
Kontroversijos & Apribojimai
– Kaina: Nvidia GPU dažnai kritikuojami už jų aukštas kainas, todėl jie tampa nepasiekiami startuoliams ar švietimo tikslams.
– Tiekimo grandinė: Apribojimai nuolat kenkia Nvidia, komplikuodami pastangas patenkinti augančią paklausą.
Funkcijos, specifikacijos & kainos
– GB200 serija siūlo neprilygstamą greitį ir efektyvumą, pozicionuota premium rinkos segmente su kainomis viršijančiomis 10 000 dolerių.
Saugumas & Tvarumas
– Nvidia nuolat gerina savo GPU energijos efektyvumą, reaguodama tiek į klientų paklausą, tiek į reguliavimo spaudimą dėl tvarių praktikų.
Įžvalgos & Prognozės
– Nepaisant iššūkių, Nvidia dominavimas atrodo, kad tęsiasi, remiamas didelių investicijų į DI infrastruktūrą iš pagrindinių technologijų žaidėjų.
Pamokos & Suderinamumas
– Nvidia išlaiko tvirtą palaikymą kūrėjams per savo CUDA platformą, užtikrindama sklandų integravimą su populiariomis DI sistemomis.
Privalumų & trūkumų apžvalga
Privalumai:
– Pramonėje pirmaujantis našumas
– Išsami programinės įrangos ekosistema
– Stipri prekės ženklo reputacija
Trūkumai:
– Aukšta įėjimo kaina
– Tiekimo grandinės sutrikimų galimybė
Veiksmingi rekomendacijos
– Investuokite į mokymąsi: Aprūpinkite save ar savo komandą žiniomis apie DI sistemas ir GPU optimizavimo metodus.
– Stebėkite rinkos dinamiką: Sekite naujas įmones, tokias kaip DeepSeek, kurios gali pasiūlyti ekonomiškesnes alternatyvas ateityje.
– Priimkite lanksčias strategijas: Apsvarstykite hibridinius modelius, naudodami tiek Nvidia, tiek kitų naujų GPU technologijų.
Daugiau informacijos apie GPU technologijas ir būsimus vystymus galite rasti Nvidia.
