Uno de los mayores impulsores del mercado de acciones tecnológicas en los últimos abriles ha sido los rápidos avances en el campo de la inteligencia industrial (IA). Estos algoritmos de próxima concepción dieron un brinco hércules de sus predecesores, prometiendo racionalizar los procesos y mejorar la productividad. Muchas grandes compañías tecnológicas han estado gastando mucho para dar un brinco en la tecnología.
Pero una nueva empresa china convocatoria Deepseek puede favor adulterado el pensamiento convencional sobre la mejor forma de entrenar modelos de IA. Como resultado, una serie de acciones de IA cayeron el lunes. Fabricante de chipas centrado en la IA Nvidia (NASDAQ: NVDA) se estrelló 17.3%, entendido en semiconductores Broadcom (NASDAQ: AVGO) se derrumbó el 16,4%, el hércules de la montón y el software Microsoft (NASDAQ: MSFT) descendió 3.8%, y la computación en la montón y la búsqueda de gigante Alfabeto (Nasdaq: Googl) (Nasdaq: Goog) cayó 2.8%, a partir de las 11:43 a.m. ET.
Deepseek de un año, Deepseek, presentó su final maniquí de IA, denominado R1, y sus habilidades captaron a muchos en el mundo tecnológico desprevenido. El rendimiento del sistema, que es similar al ChatGPT de OpenAi, ascendió rápidamente los rangos para convertirse en uno de los 10 mejores del mundo. Lo que hizo que estos resultados fueran aún más sorprendentes fue que se lograron con procesadores de concepción susodicho a un costo mucho último, según la compañía.
Deepseek logró estos notables resultados al adoptar un nuevo enfoque para capacitar a sus modelos de IA. El proceso, conocido como educación de refuerzo, o optimización basada en recompensas, parece ser más experimentado en refinar su logística para resolver problemas o intentar diferentes enfoques para alcanzar los resultados deseados.
Hasta ahora, uno de los mayores desafíos con IA es no enterarse cómo llegaron los algoritmos a una conclusión particular, convirtiéndolos en una “caja negra”. El maniquí R1 de Deepseek muestra su trabajo, eliminando así la incertidumbre.
El capitalista de aventura y conocido diletante a la tecnología, Marc Andreessen, alimentó el fuego este fin de semana cuando publicó en X (anteriormente Twitter) que “Deepseek R1 es uno de los avances más sorprendentes e impresionantes que he manido, y como código destapado, un Profundo regalo para el mundo “.
Para ser claros, los expertos dicen que el R1 de Deepseek aún sigue la capacidad de rendimiento de los modelos producidos por OpenAi y Alphabet, pero el hecho de que pudo hacerlo con un último número de chips inferiores amenazó con huir el molde existente.
Las acciones de IA y el sector tecnológico más amplio se sumergieron en las noticiario, recuperándose de las posibles implicaciones para la industria:
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NVIDIA es el unificado de oro y el proveedor líder de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) utilizadas para entrenar y ejecutar sistemas de IA. Se cree que la compañía controla hasta el 98% del mercado de GPU del centro de datos, según la firma de los analistas de semiconductores Techinsights. Si los modelos AI pueden ser entrenados en chips inferiores de último costo, Nvidia tiene mucho que perder.
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Broadcom suministra muchos de los productos de red que funcionan uno al banda del otro con chips en el centro de datos. Los circuitos integrados (ASICS) específicos de la aplicación y conmutación de la compañía (ASICS) ayudan a proveer el movimiento de los datos. Si la demanda de estos chips de adhesión tono vacía, las ventas de productos auxiliares, como los del cúmulo de Broadcom, todavía podrían sufrir.
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Microsoft ayudó a iniciar la revolución AI con su considerable inversión de $ 13 mil millones en OpenAI e integrando sus capacidades de IA en su conjunto de productos y servicios. La compañía anunció recientemente planes para pagar $ 80 mil millones en centros de datos durante el próximo año. Si hay un enfoque más rentable, los clientes podrían no estar tan dispuestos a desembolsar el mejor precio para las soluciones de Microsoft.
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Alphabet fue otra compañía que estuvo fuera de emplazamiento, gastando mucho para desarrollar modelos de IA de próxima concepción para sus clientes de Google Cloud. Al igual que Microsoft, si hay alternativas menos costosas, los resultados de Alphabet podrían sufrir.