الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang يعالج مباشرة بيع الأسهم Deepseek ، قائلاً إن المستثمرين أخطأوا في ذلك

• وقال جنسن هوانغ ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia ، إن المستثمرين أساءوا تفسير تقدم Deepseek.
• تم بناء نماذج اللغة الكبيرة في Deepseek مع رقائق أضعف ، والأسواق الهزلية في يناير.
• أكد هوانغ على أهمية تدريب الذكاء الاصطناعى في مقابلة مسبقة المسجلة صدرت يوم الخميس.

قال جنسن هوانغ ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia في حدث افتراضي تم بثه يوم الخميس ، قال جنسن هوانغ ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia في حدث افتراضي تم بثه يوم الخميس ، قال الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang في حدث افتراضي تم بثه يوم الخميس إن المستثمرين قد أزالوا الرسالة الخاطئة من تقدم Deepseek في AI.

أصدرت شركة Deepseek ، وهي شركة صينية من الذكاء الاصطناعي المملوك لصندوق التحوط ، نموذجًا تنافسيًا مفتوح المصدر يدعى R1 في يناير. وقالت الشركة إن نموذج اللغة الكبير الذي يقوم عليه R1 تم بناؤه مع رقائق أضعف وجزء صغير من تمويل نماذج الذكاء الاصطناعى السائد والغرب.

كان رد فعل المستثمرين على هذا الخبر من خلال بيع أسهم Nvidia ، مما أدى إلى خسارة بقيمة 600 مليار دولار في القيمة السوقية. فقد هوانغ نفسه مؤقتًا ما يقرب من 20 ٪ من صافي ثروته في التوجيه. وقد استعاد السهم منذ ذلك الحين الكثير من قيمته المفقودة.

وقال هوانغ في مقابلة مسجّلها يوم الخميس ، والتي أنتجها شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA شريك NVIDIA وجزء من منصة البرمجيات الجديدة في DDN.

أثار المستثمرون تساؤلات حول ما إذا كانت هناك حاجة إلى تريليونات في الإنفاق على البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى ، إذا كانت هناك حاجة إلى قوة حوسبة أقل لتدريب النماذج. وقال جنسن إن الصناعة لا تزال بحاجة إلى قوة حوسبة لأساليب ما بعد التدريب ، والتي تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعى باستخلاص الاستنتاجات أو إجراء تنبؤات بعد التدريب.

مع نمو أساليب ما بعد التدريب وتنويعها ، ستنمو الحاجة إلى طاقة الحوسبة التي توفرها رقائق Nvidia أيضًا.

وقال في حدث يوم الخميس “من وجهة نظر المستثمر ، كان هناك نموذج عقلي مفاده أن العالم كان تدريبًا مسبقًا ثم الاستدلال. وكان الاستدلال: أنت تسأل منظمة العفو الدولية سؤالاً ، وحصلت على الفور على إجابة”. “لا أعرف من هو خطأه ، ولكن من الواضح أن هذا النموذج خطأ ،”

لا يزال التدريب المسبق مهمًا ، على الرغم من أن ما بعد التدريب هو “الجزء الأكثر أهمية في الذكاء. هذا هو المكان الذي تتعلم فيه حل المشكلات”.

وقال إن ابتكارات ديبسيك تنشط عالم الذكاء الاصطناعي.

وقال هوانغ: “إنه أمر مثير للغاية. الطاقة في جميع أنحاء العالم نتيجة لتصبح R1 مفتوحة المصدر-لا يصدق”.

خاطب المتحدثون باسم NVIDIA رد فعل السوق ببيانات مكتوبة بتأثير مماثل ، على الرغم من أن Huang لم يدل بعد على هذا الموضوع حتى حدث الخميس.

كان هوانغ يدافع عن القلق المتزايد من أن تحجيم النموذج في ورطة لعدة أشهر. حتى قبل أن تدفع ديبسيك إلى الوعي العام في يناير ، تقارير أن التحسينات النموذجية في Openai كانت تباطؤ الشكوك المدمرة بأن طفرة الذكاء الاصطناعى قد لا تفي بوعده – وبالتالي فإن Nvidia لن تستمر في الاستفادة من نفس المعدل.

في نوفمبر ، أكد هوانغ أن التحجيم على قيد الحياة وبصحة جيدة ؛ لقد تحول ببساطة من التدريب إلى الاستدلال. قال هوانغ أيضًا يوم الخميس إن أساليب ما بعد التدريب “مكثفة حقًا” ، وستستمر النماذج في التحسن مع أساليب التفكير الجديدة.

قد تكون تعليقات Huang Deepseek بمثابة معاينة لأول مكالمة الأرباح في NVIDIA لعام 2025 ، المقرر عقدها في 26 فبراير. أصبح Deepseek موضوعًا شائعًا للمناقشة حول مكالمات الأرباح للشركات عبر طيف التكنولوجيا ، من Airbnb إلى Palantir.

تم طرح منافس Nvidia AMD السؤال في وقت سابق من هذا الشهر ، والرئيس التنفيذي ليزا سو قال ديبسيك يقود الابتكار وهو “جيد لتبني الذكاء الاصطناعي”.