Затраты на полупроводники для ИИ: влияние DeepSeek и будущие тренды
Полупроводниковая отрасль вновь оказалась в центре внимания инвесторов после недавнего запуска DeepSeek R1 — модели ИИ, заявляющей о прорывной эффективности в снижении затрат на обучение и вывод данных. По мере развития технологий ИИ возникает вопрос о том, насколько устойчивыми останутся расходы на полупроводники. Однако исторические тенденции показывают, что рост эффективности обычно стимулирует дальнейшее внедрение и инновации, а не снижает спрос.
Влияние DeepSeek R1: переосмысление затрат на вычисления в ИИ
Заявления DeepSeek R1 о значительном снижении затрат на обучение ИИ вызывают у инвесторов вопросы о будущем спросе на полупроводники для ИИ. Компания утверждает, что обучение её модели DeepSeek V3 обошлось примерно в $5,6 млн — значительно дешевле по сравнению с предыдущими отраслевыми показателями. Это может свидетельствовать о переходе к более экономически эффективному обучению ИИ, что потенциально повлияет на динамику расходов на полупроводники. Однако остаются нерешённые ключевые вопросы, такие как:
- Общая стоимость разработки R1, включая обучение предыдущих моделей, исследования и разработки.
- Степень зависимости DeepSeek от существующих open-source моделей, таких как Llama от Meta.
- Собственные методы оптимизации, обеспечивающие снижение затрат.
Прежде чем делать окончательные выводы, необходимо тщательно оценить все эти факторы для подтверждения устойчивости снижения затрат.
Исторические примеры: повышение эффективности стимулирует рост полупроводниковой отрасли
Исторически улучшение вычислительной эффективности приводило к ускоренному внедрению новых технологий и росту спроса на полупроводники, что соответствует экономическому принципу, известному как парадокс Джевонса — когда повышение эффективности ведёт к увеличению потребления. Ключевые примеры включают:
- Виртуализация серверов x86 (2000-е годы): увеличила спрос на процессоры, память и хранилища данных за счёт оптимизации корпоративных ресурсов.
- Распространение ARM в мобильных и IoT-устройствах: позволило массово внедрять мобильные и IoT-устройства, что привело к росту потребления полупроводников.
- Миграция в облако: замена локальных вычислительных мощностей облачными сервисами вызвала рост спроса на высокопроизводительное вычислительное оборудование и сетевые решения.
Следуя этой тенденции, повышение эффективности ИИ, вероятно, ускорит внедрение технологий вывода данных (inferencing) и увеличит спрос на высокопроизводительные решения для ИИ.
Роль специализированных ASIC в эволюции ИИ-вычислений
Помимо оптимизации моделей ИИ, дифференциация на рынке полупроводников всё больше определяется специализированными интегральными схемами (ASIC) вместо универсальных графических процессоров (GPU). Облачные провайдеры и крупные технологические компании предпочитают кастомные чипы для обучения и вывода данных, что приносит выгоду таким компаниям, как Broadcom (AVGO) и Marvell (MRVL), благодаря их преимуществам в стоимости и энергоэффективности.
Будущее спроса на полупроводники для ИИ
Хотя заявления DeepSeek о снижении затрат выглядят многообещающе, они не означают падения спроса на полупроводники. Напротив, по мере усложнения моделей ИИ потребность в передовых полупроводниках, вероятно, возрастёт. Последние тенденции в развитии ИИ, такие как World Foundational Models (WFM) от NVIDIA для физических приложений ИИ, подтверждают дальнейшее расширение потребностей в специализированных полупроводниках.
Инвестиционные выводы
Аналитики продолжают сохранять оптимизм в отношении компаний-производителей полупроводников, которые могут выиграть от стремительного развития ИИ. Такие компании, как** NVIDIA (NVDA), Broadcom (AVGO**) и Marvell (MRVL), вероятно, получат выгоду от роста спроса на высокопроизводительные чипы для ИИ.
Заключение
Вместо сокращения спроса на полупроводники повышение эффективности ИИ, скорее всего, ускорит его внедрение и приведёт к новым инновациям. По мере роста вычислительно интенсивных приложений на базе ИИ компании, ориентированные на полупроводники для ИИ, будут процветать. Инвесторам стоит рассматривать текущие изменения не как угрозу, а как катализатор устойчивого роста отрасли.