Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан в очередной раз попытался развеять опасения инвесторов по поводу спроса на вычислительную мощность, вызванного внезапным ростом DeepSeek с его сверхвысокой рентабельной моделью.

В среду, 19 марта по восточному времени, Хуан Жэньсюнь заявил на ежегодном мероприятии GTC, посвященном искусственному интеллекту, компании Nvidia, что опасения по поводу модели вывода DeepSeek R1 совершенно напрасны и что в будущем такому программному обеспечению потребуется меньше чипов и более мощные серверы.

Хуан считает, что спрос на вычислительную технику остается чрезвычайно высоким. Рассуждения на основе искусственного интеллекта (ИИ) повышают требования к вычислительным ресурсам. Новые модели ИИ, способные выдавать более сложные ответы, только увеличат требования к вычислительной инфраструктуре. Он сказал:

«Понимание R1 внешним миром совершенно неверно. На самом деле, эта модель требует гораздо большей вычислительной мощности».

В своем программном выступлении на конференции GTC во вторник Хуан Жэньсюнь подчеркнул перспективу того, что спрос на вычислительные мощности не только не ослабевает, но и стремительно растет.

Во вторник Хуан повторил тезисы, которые он высказывал в последние месяцы. Он сказал:

«Необходимая (глобально) вычислительная мощность ИИ-технологий в 100 раз превышает то, что мы предполагали в это же время в прошлом году».

Хуан добавил: «В прошлом году почти весь мир совершил ошибки».

Хуан Жэньсюнь в своей речи неоднократно подчеркивал, что DeepSeek не окажет никакого влияния на NVIDIA, и высоко оценил модель DeepSeek R1, назвав ее «выдающейся инновацией» и «моделью рассуждений с открытым исходным кодом мирового класса». Он отметил, что после выпуска R1 рынок ошибочно полагал, что спрос на оборудование для искусственного интеллекта снизится. «Рынок думает, что «ИИ уже разобрался», и нам не нужно больше вычислительных ресурсов», — сказал он. «Это совершенно неверно. Все с точностью до наоборот».

Хуан Жэньсюнь считает, что «инференциальный ИИ», представленный DeepSeek R1, также требует очень высокой вычислительной мощности. Традиционная концепция заключается в том, что ИИ требуется только предварительное обучение для непосредственного выполнения рассуждений. Фактически, модели рассуждений требуют большой поддержки после обучения и вычислений в реальном времени. Он сказал: «Вывод — это очень интенсивный с точки зрения вычислений процесс. Такие модели, как DeepSeek, могут потребовать в 100 раз больше вычислительной мощности, чем традиционные модели, а будущие модели вывода потребуют еще больше».

Во вторник Хуан Жэньсюнь заявил, что DeepSeek вызвал всеобщий энтузиазм, что является хорошей новостью для Nvidia. Запуск R1 не только не ослабил позиции Nvidia на рынке, но и усилил глобальный интерес к ИИ.

Wall Street Journal отметил, что после запуска R1 в январе этого года DeepSeek быстро стал популярным за рубежом в конце месяца. DeepSeek может обеспечить производительность, сопоставимую с GPT-4o, используя лишь небольшую часть вычислительной мощности, что влияет на существующую модель разработки топовых моделей ИИ на основе дорогих графических процессоров и крупных центров обработки данных и представляет беспрецедентную угрозу для Nvidia.

Рынок обеспокоен тем, что оптимизация программного обеспечения в стиле DeepSeek и усовершенствование оборудования под руководством Nvidia могут значительно сократить расходы и привести к снижению спроса на оборудование для искусственного интеллекта. Популярность DeepSeek может означать, что индустрии искусственного интеллекта не обязательно лихорадочно накапливать дорогостоящие чипы Nvidia.

Однако с точки зрения NVIDIA, по мере повышения эффективности рассуждений NVIDIA в аппаратном и программном обеспечении затраты на развертывание модельных рассуждений и интеллектуальных агентов значительно сокращаются, тем самым достигая экономически эффективного эффекта диффузии, а фактическое потребление вместо этого увеличивается. Как сказал Хуан в своей речи во вторник: «Чем больше вы покупаете, тем больше вы экономите».

В среду Хуан также сообщил СМИ, что тарифы администрации Трампа не нанесут большого ущерба в краткосрочной перспективе. Он сказал:

«Нам предстоит разработать много ИИ... ИИ — это основа, операционная система для каждой отрасли в будущем. ... Мы очень увлечены строительством в Соединенных Штатах. Партнеры работают с нами, чтобы перенести сюда производство. В краткосрочной перспективе влияние пошлин не будет огромным».

Хуан Жэньсюнь упомянул, что Nvidia работает с TSMC, чтобы подготовить другую сторону к производству чипов в Соединенных Штатах. Nvidia и такие партнеры, как Foxconn и Wistron, работают вместе над переносом производства в Соединенные Штаты. В долгосрочной перспективе производство в Соединенных Штатах будет вполне возможным.

В среду компания Nvidia заявила, что производит свои чипы на заводе TSMC в Аризоне, США. В долгосрочной перспективе производство будет перенесено в США.