Teprve před dvěma lety vyvolaly modely GPT-3.5 společnosti OpenAI závody ve zbrojení v oblasti umělé inteligence a od té doby je tempo inovací ohromující. Nejlepší inovace však často přicházejí z levé strany. Například čínská laboratoř AI s názvem DeepSeek tento týden dominovala titulkům novin kvůli svým nejnovějším velkým jazykovým modelům (LLM), které nabízejí výrazný skok v efektivitě ve srovnání s těmi, které jsou v současné době v čele odvětví.

Někteří investoři se obávají, že tato vyšší efektivita sníží poptávku po výpočetní kapacitě, což by mohla být špatná zpráva pro společnost Nvidia (NVDA), protože je předním dodavatelem grafických procesorů (GPU) pro datová centra AI. Tyto obavy způsobily, že se akcie Nvidie v pondělí propadly o 17 %.

Pro odvětví výroby čipů to však nejsou jen špatné zprávy. Nedávné pokroky společnosti DeepSeek by ve skutečnosti mohly vytvořit významné příležitosti v oblasti hardwaru pro umělou inteligenci. Vybrat vítěze a poražené však nyní nebude snadné, a proto by nákup fondu iShares Semiconductor ETF (SOXX) mohl být nejlepším (nebo alespoň bezpečnějším) způsobem, jak hrát na další fázi revoluce v oblasti AI.

Co je DeepSeek?

Společnost DeepSeek byla oficiálně založena v roce 2023 předním čínským hedgeovým fondem High-Flyer, který již několik let využívá AI k vytváření obchodních algoritmů. Vyčleněním společnosti DeepSeek vytvořili majitelé fondu High-Flyer nový tok hodnot ze všeho humbuku kolem AI. DeepSeek čelí vážné nevýhodě: Americká vláda zakázala prodej nejnovějších (a nejpokročilejších) grafických procesorů Nvidia pro datová centra čínským firmám, aby američtí vývojáři, jako je OpenAI, měli náskok před konkurencí. DeepSeek musel používat starší čipy, jako jsou H100 a H800 od Nvidie, které byly navrženy se sníženým výkonem speciálně pro čínský trh.

To donutilo tým DeepSeek k inovacím. Zatímco americké společnosti zabývající se umělou inteligencí utrácely desítky miliard dolarů za budování nových datových center, aby mohly trénovat stále větší LLM, čínský start-up se zaměřil na optimalizaci softwarové stránky a vytvoření efektivnější architektury LLM, aby ze své omezené výpočetní kapacity vytěžil více.

Vsadil na techniku zvanou destilace, která spočívá v tom, že vezme úspěšný model, jako je GPT-4o společnosti OpenAI, a použije ho k částečnému tréninku vlastního menšího modelu. To umožnilo společnosti DeepSeek rychle urychlit svůj pokrok s využitím zlomku výpočetního výkonu ve srovnání se začátkem od nuly.

Přesuneme se do dnešní doby: Společnost DeepSeek tvrdí, že jeden ze svých nejnovějších modelů (nazvaný V3) postavila za pouhých 5,6 milionu dolarů a v několika klíčových výkonnostních ukazatelích konkuruje předním modelům v oboru. Jeho neuvěřitelná efektivita znamená, že si společnost může účtovat pouhých 0,14 dolaru za 1 milion vstupních tokenů, což je o 94 % levnější než současná sazba OpenAI, která činí 2,50 dolaru za 1 milion vstupních tokenů. Modely společnosti DeepSeek jsou navíc zcela otevřené, takže vývojáři nejsou uzavřeni do uzavřeného ekosystému jako v případě OpenAI.

Společnost DeepSeek však nechytila blesk do láhve. Kai-Fu Lee, který dříve řídil operace společnosti Alphabet (Google) v Číně, založil start-up AI s názvem 01.ai, který vyvinul pokročilý LLM a účtuje si pouhých 0,10 USD za 1 milion tokenů. Jinými slovy, na obzoru je rozsáhlé zvýšení efektivity celého odvětví, které snižuje náklady pro všechny a staví OpenAI a některé její kolegy do vážných problémů.

Proč se akcie společnosti Nvidia propadly a kam se bude ubírat odvětví čipů?

V loňském roce vydal generální ředitel společnosti Nvidia Jensen Huang prognózu, podle níž provozovatelé datových center utratí v příštích čtyřech letech 1 bilion dolarů za modernizaci své infrastruktury, aby uspokojili poptávku vývojářů AI. Pokud se americkým firmám podaří dosáhnout stejné efektivity jako čínským start-upům, jako je DeepSeek, poptávka po grafických procesorech pro datová centra by mohla prudce klesnout, protože v budoucnu jednoduše nebudou potřebovat tolik výpočetního výkonu.

Pravdou však je, že poptávka po GPU se nakonec vždycky zpomalí, a proto Huang nedávno nastínil plán, podle kterého by Nvidia měla ovládnout nové příležitosti v oblasti umělé inteligence v hodnotě mnoha bilionů dolarů, jako je robotika a autonomní vozidla. Takže i když efektivita LLM vyvolá v krátkodobém horizontu trvalou korekci akcií Nvidie, neznamená to, že neuvěřitelná jízda společnosti je u konce.

Vysoce efektivní LLM navíc mohou připravit půdu pro umělou inteligenci v zařízeních , což povede k mnohem rychlejšímu uživatelskému zážitku. Společnosti jako Advanced Micro Devices (AMD) a Micron Technology (MU) jsou již nyní špičkovými dodavateli čipů AI pro osobní počítače a chytré telefony. Uvědomujeme si, že mnoho pracovních rolí AI se v budoucnu přesune z datových center do těchto zařízení, takže tím cyklus poptávky po čipech AI celkově nekončí.