Giới Thiệu DeepSeek-R1: Áp lực mới cho Nvidia?
Sự ra mắt của DeepSeek-R1, mô hình AI nguồn mở từ phòng nghiên cứu Trung Quốc DeepSeek, đã gây xôn xao trong giới công nghệ. Theo nghiên cứu của DeepSeek, R1 vượt trội hơn các mô hình hàng đầu như o1 của OpenAI và Llama của Meta trên nhiều tiêu chí.
Điều đáng chú ý là DeepSeek-R1 không chỉ mạnh mẽ mà còn tiết kiệm chi phí và ít tốn tài nguyên tính toán hơn so với các đối thủ. Liệu đây có phải là dấu chấm hết cho chiến lược 'dùng sức mạnh phần cứng đè bẹp' của các ông lớn Silicon Valley, và điều này sẽ ảnh hưởng đến cổ phiếu Nvidia như thế nào?
Chúng ta sẽ đi sâu vào phân tích những đổi mới của DeepSeek, tác động tiềm tàng đến thị trường GPU và những rủi ro mà Nvidia có thể phải đối mặt.
“DeepSeek đang tái định hình thị trường AI bằng cách tối ưu hóa phần mềm thay vì 'đốt tiền' vào phần cứng.
Trefis Team
Đột Phá Sức mạnh đến từ tối ưu hóa phần mềm
DeepSeek đã tái cấu trúc nền tảng của các mô hình AI, tập trung vào tối ưu hóa tài nguyên bằng phần mềm thay vì phụ thuộc quá nhiều vào phần cứng. Mặc dù DeepSeek sử dụng hàng chục nghìn GPU H100 và H200 của Nvidia để huấn luyện mô hình, họ đã phải đối mặt với những hạn chế do lệnh cấm xuất khẩu chip của Hoa Kỳ.
Để vượt qua điều này, DeepSeek đã triển khai các cải tiến kỹ thuật sáng tạo, chẳng hạn như lược đồ giao tiếp tùy chỉnh giữa các chip để cải thiện hiệu quả truyền dữ liệu, các kỹ thuật tiết kiệm bộ nhớ và các phương pháp học tăng cường để giảm thiểu yêu cầu về sức mạnh tính toán. Những tối ưu hóa này giúp giảm đáng kể chi phí so với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống.
Khám Phá Thêm
Tìm hiểu sâu hơn về tác động của DeepSeek và tương lai của thị trường AI.
Tác Động Nvidia trước thử thách
Những tiến bộ của DeepSeek có thể thúc đẩy một sự thay đổi trong cách các công ty công nghệ lớn tiếp cận AI. Phương pháp tiết kiệm tài nguyên của DeepSeek có thể buộc họ phải xem xét lại các chiến lược 'lấy thịt đè người' dựa trên đầu tư lớn vào sức mạnh tính toán. Nvidia là người hưởng lợi lớn nhất từ cách tiếp cận này trong suốt thời kỳ bùng nổ AI, với GPU của họ được coi là hoạt động tốt nhất để đào tạo và triển khai các mô hình AI.
Tuy nhiên, nếu ngành công nghiệp bắt đầu lấy cảm hứng từ các phương pháp mà DeepSeek sử dụng trong các mô hình nguồn mở của mình, chúng ta có thể thấy nhu cầu về sức mạnh tính toán AI hạ nhiệt. Điều này sẽ tác động đáng kể đến doanh thu và lợi nhuận của Nvidia.
Ngoài ra, Nvidia còn phải đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng từ các đối thủ như AMD, cũng như từ chính khách hàng của mình như Amazon, những người đang tập trung vào việc phát triển và triển khai chip AI của riêng họ. Mặc dù Nvidia có một hệ sinh thái phần mềm toàn diện xung quanh bộ xử lý AI của mình, bao gồm các ngôn ngữ lập trình giúp họ giữ chân khách hàng tốt hơn, nhưng công ty có thể phải đối mặt với áp lực lớn.
“Liệu Nvidia có thể duy trì vị thế thống trị trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt và sự thay đổi trong chiến lược phát triển AI?
Rủi Ro Định giá Nvidia có quá cao?
Định giá cao cấp của Nvidia có thể không phản ánh đầy đủ những rủi ro này. Chúng tôi định giá cổ phiếu Nvidia ở mức khoảng 93 đô la mỗi cổ phiếu, thấp hơn khoảng 35% so với giá thị trường hiện tại. Sự tăng trưởng chóng mặt của cổ phiếu NVDA trong bốn năm qua không phải lúc nào cũng ổn định, với lợi nhuận hàng năm biến động hơn nhiều so với S&P 500.
Liệu NVDA có phải đối mặt với tình huống tương tự như năm 2022 và hoạt động kém hơn S&P trong 12 tháng tới hay sẽ chứng kiến một bước nhảy vọt mạnh mẽ? Chúng tôi thấy một khả năng là làn sóng AI do 'hội chứng sợ bỏ lỡ' thúc đẩy trong hai năm qua có thể giảm bớt do hiệu suất tăng dần từ các mô hình lớn hơn và do sự sẵn có của dữ liệu đào tạo chất lượng cao trở thành một nút thắt.
Sự thay đổi hướng tới các mô hình hiệu quả hơn có thể làm tăng thêm tác động của sự chậm lại tiềm tàng đối với các nhà sản xuất GPU như Nvidia. Do đó, nhà đầu tư cần thận trọng và xem xét kỹ lưỡng trước khi đưa ra quyết định đầu tư vào cổ phiếu NVDA.