Por que o DeepSeek está afundando as ações da NVIDIA? #ÚltimasNotícias

Algumas semanas atrás, o Laboratório de Pesquisa da AI chinês Deepseek lançou seu modelo de IA de código aberto, Deepseek-R1, que chamou atenção significativa no mundo da tecnologia. De acordo com um artigo de autoria do laboratório, o modelo Deepseek-R1 supera modelos de ponta, como os modelos de Llama AI da OpenAI e a LLAMA da Meta em vários benchmarks. Isso é impressionante, dado que o modelo também é de código aberto, econômico e requer um poder computacional significativamente menor em comparação com seus rivais.

Agora, a abordagem de Deepseek parece ter desencadeado sinos de alarme no Vale do Silício, onde a maioria dos grandes gigantes da tecnologia confia mais na força bruta – acumulando um estoque maior de chips e servidores de GPU e executando longos períodos de treinamento de modelos. Acreditamos que esse desenvolvimento pode ter implicações para as ações da NVIDIA, o jogador dominante no espaço de hardware da AI. Além disso, confira nossa análise sobre: ​​como as ações da NVIDIA podem cair 50%.

As inovações da Deepseek

A Deepseek reestruturou a base dos modelos de IA, enfatizando a otimização de recursos orientada por software sobre a dependência de hardware. Embora a empresa aparentemente utilize dezenas de milhares de GPUs da NVIDIA H100 e H200 AI para treinar seus modelos, ela enfrentou restrições devido aos controles de exportação dos EUA que limitam o acesso aos chips mais recentes. Para superar isso, a DeepSeek implementou ajustes inovadores de engenharia, como esquemas de comunicação personalizados entre os chips para melhorar a eficiência da transferência de dados, as técnicas de economia de memória e os métodos de aprendizado de reforço para minimizar os requisitos de energia computacional. Essas otimizações resultam em custos drasticamente mais baixos em comparação com os modelos tradicionais de grandes idiomas. Separadamente, veja: S&P para travar mais de 40%? Parte II

Essa eficiência de custos se reflete no preço da API para o Deepseek-R1, que custa apenas US $ 0,55 por milhão de tokens de entrada e tokens de produção de US $ 2,19 por milhão-diminuindo significativamente as taxas de API da OpenAI de US $ 15 e US $ 60, respectivamente. No entanto, ainda não está claro a rapidez com que o Deepseek pode expandir seu alcance. As ambições comerciais da empresa podem enfrentar desafios devido à proibição de chips nos EUA. Mais importante, as tensões geopolíticas entre os EUA e a China poderiam criar questões de confiança para as empresas que consideram o uso de grandes modelos de idiomas criados em chinês. Esses fatores podem limitar a penetração de Deepseek nos mercados ocidentais. Separadamente, se você quiser de cabeça para baixo com um passeio mais suave do que um estoque individual, considere o portfólio de alta qualidadeAssim, que superou o S&P e registrou o retorno de 91% desde o início.

Impacto nos fabricantes de GPU como a NVIDIA

Dito isto, acreditamos que os avanços da Deepseek podem levar um momento de acerto de contas para grandes empresas de tecnologia. Os métodos com eficiência de recursos da Deepseek podem forçar uma reconsideração de estratégias de IA da força bruta que dependem de investimentos maciços em poder de computação. A NVIDIA tem sido a maior beneficiária dessa abordagem através do boom da IA, com suas GPUs consideradas como o melhor desempenho para treinamento e implantação de modelos de IA. Nos últimos dois anos, as empresas canalizaram recursos maciços para a construção de modelos de IA, impulsionando a receita da Nvidia em mais de 125% no ano fiscal de 2024 para US $ 61 bilhões, com margens líquidas quase 50%.

Se a indústria começar a se inspirar nos métodos que a DeepSeek usa em seus modelos de código aberto, poderíamos muito bem ver a demanda por energia de computação de IA se refrescar. A economia subjacente do ecossistema mais amplo de IA tem sido fraca em primeiro lugar, e a maioria dos clientes da NVIDIA provavelmente não está gerando retornos significativos em seus investimentos. Isso pode acelerar a mudança em direção a modelos de IA mais econômicos e otimizados para recursos.

Agora, o aumento das ações da NVDA nos últimos quatro anos está longe de ser consistente, com os retornos anuais sendo consideravelmente mais voláteis que o S&P 500. Os retornos para o estoque foram de 125% em 2021, -50% em 2022, 239% em 2023 e 171% em 2024. O portfólio de alta qualidade da Trefis, com uma coleção de 30 ações, é consideravelmente menos volátil. E superou confortavelmente o S&P 500 nos últimos 4 anos. Por que é que? Como um grupo, as ações do portfólio de HQ forneceram melhores retornos com menos risco versus o índice de referência; Menos de uma montanha-russa, como evidente nas métricas de desempenho do portfólio HQ. Dado o ambiente macroeconômico atual em torno de cortes de taxas e várias guerras, a NVDA poderia enfrentar uma situação semelhante à de 2022 e ter um desempenho inferior ao S&P nos próximos 12 meses – ou ele verá um salto forte?

Vemos a possibilidade de que a onda de IA de “medo de falta” nos últimos dois anos possa diminuir devido à diminuição dos ganhos incrementais de desempenho de modelos maiores e também à medida que a disponibilidade de dados de treinamento de alta qualidade se torna um gargalo . Essa mudança em direção a modelos mais eficientes pode agravar o impacto de uma desaceleração potencial para os fabricantes de GPU, como a NVIDIA.

Além disso, a NVIDIA também enfrenta concorrência de montagem da AMD, bem como de seus próprios clientes, como a Amazon, que têm se concentrado no desenvolvimento e implantação de seus próprios chips de IA. Embora a Nvidia tenha um ecossistema abrangente de software em torno de seus processadores de IA, incluindo linguagens de programação que devem ajudá -lo a bloquear melhor os clientes em seus produtos, a empresa pode enfrentar pressão. A avaliação premium da Nvidia pode não refletir completamente esses riscos. Valorizamos as ações da NVIDIA a cerca de US $ 93 por ação, aproximadamente 35% abaixo do preço de mercado atual. Veja nossa análise da avaliação da NVIDIA: cara ou barata.

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