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Nvidia cai, mas não se deixa ser morta. A gigante da pulga, como muitas outras empresas que joga no setor de semicondutores e IA, vive um momento engraçado há alguns dias, os mercados financeiros fazendo Yoyo. Em questão: a start-up chinesa Deepseek, que publicou um modelo chamado Deepseek-R1, capaz de alcançar um desempenho comparável aos do modelo O1 do OpenAI para as tarefas de matemática, código e raciocínio.
Seu ponto forte? O custo de treinamento familiar R1 foi inferior a US $ 6 milhões, segundo seus funcionários. No entanto, vamos permanecer no chão: o Deepseek obviamente precisa de GPU para executar seus modelos, qualquer que seja, independentemente do número de parâmetros ativados. Os mercados financeiros obviamente não entenderam que, portanto, a NVIDIA desapareceu na segunda -feira, caindo 17% na Bolsa de Valores de Nova York. Sua avaliação também derreteu como neve ao sol: -589 bilhões. Resultado: A Nvidia perde seu status como uma maior capitalização de mercado.
O gigante permanece sereno, a necessidade de GPUs não desaparecerá
No entanto, o Mastodon permanece confiante: “O Deepseek é um avanço notável na inteligência artificial e um excelente exemplo da técnica de teste de escala de tempo. O Trabalho Deepseek ilustra como novos modelos podem ser criados usando essa técnica, com base em modelos e infraestruturas amplamente disponíveis, de acordo com os controles de exportação.
E lembrar -se de um ponto essencial que muitas empresas e investidores parecem ter esquecido o espaço de alguns dias: A inferência requer um grande número de GPUs NVIDIA e redes de alto desempenho. Agora temos três leis de escala: treinamento prévio (pré-tutação), treinamento subsequente (pós-treinamento), que continuam e a nova escala no momento do teste (escala de tempo de teste).
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