- يمثل نموذج Deepseek تحديًا للتكنولوجيا الكبيرة ، مما يثير مخاوف المستثمرين بشأن تقييمات أسهم الذكاء الاصطناعى.
- تواجه مخزونات الذكاء الاصطناعى تقلبات حيث يقيم وول ستريت تحديد المواقع وسط الكفاءة والمنافسة.
- لا تزال شركات مثل ARM و Snowflake و Nvidia تستعد للاستفادة من الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي.
يتم دمج الخير والسيئ والقبيح مع دخول الذكاء الاصطناعي إلى المرحلة التالية من التطوير: المنافسة والكفاءة. كنا نعلم جميعًا أن هذا اليوم سيأتي ، ولكن ربما ليس في أقرب وقت ممكن.
نموذج Deepseek الأكثر كفاءة وأرخص يعني أن التكنولوجيا الكبيرة فجأة لها شنك في درعها. يتساءل المستثمرون عما إذا كانوا قد أفرطوا في تقييم الرقائق الزرقاء وقوة التسعير الخاصة بهم ، وخاصة فيما يتعلق بنماذج لغتهم الملكية.
ستكون رحلة متقلبة حتى يحدد وول ستريت ذلك. في الوقت الحالي ، كانت الأسهم ذات الصلة بالنيابة تغرقت بشكل عشوائي تقريبًا أو في أدنى تلميح من التباطؤ. كانت ذراع مصمم الرقائق ضحية لهذا الاتجاه مؤخرًا. وقال سانديب راو ، المحلل الكمي في شركة ETPs ، لقد أعلنت عن أرباحها يوم الأربعاء مع بعض من أفضل الأرقام التي يمكنك الحصول عليها في مخزون نموذجي. ومع ذلك ، أغلق السهم بأكثر من 7 ٪.
وقال راو “من الواضح أن هذا السهم من المفترض أن يزداد”. “يتم استخدام عنوان IP الخاص بالشركة في كل هاتف ذكي رئيسي تقريبًا في العالم. يتم استخدام برنامجها أيضًا من قبل Apple Computers. ويحتوي على ارتباط مع Nvidia ، ونسخة احتياطية لها SoftBank ، والتي تعد جزءًا من مشروع Stargate الذي يضخ 500 مليار دولار إلى 500 مليار دولار. البنية التحتية السحابية الذكاء الاصطناعي. “
كما رحب الرئيس التنفيذي لشركة ARM Rene Haas Deepseek خلال مكالمة الأرباح في 5 فبراير ، في إشارة إليها على أنها “إبداعية” وكفاءة موضع ترحيب من شأنها أن تزيد فقط الطلب على الحوسبة. وأضاف أن شركته كانت في وضع جيد للاستفادة من الكفاءة ، بما في ذلك للأجهزة الأصغر التي لا تتطلب رقائق Nvidia عالية الطاقة.
الذراع ليس وحده. كما ذكرت أسهم منظمة العفو الدولية عن أرباحها ، فإنهم يجدون أنفسهم في مأزق مماثل: شرح محرك أموال وول ستريت أنهم في وضع جيد لمواصلة ركوب الضجيج من الذكاء الاصطناعي.
من التخزين إلى المشاركة
Deepseek ليس مفتوحًا تمامًا ؛ بمعنى آخر ، لا يشارك رمزه الكامل. إنه وزن مفتوح ، مما يعني أنه يظهر ذاكرته أو عملية المعرفة. يتيح ذلك للمستخدمين ضبطها لمهام محددة ، وخفض الشريط للشركات الناشئة والشركات لدخول المساحة وإنشاء نماذج أعمال متخصصة يمكن أن تؤدي إلى القدرة على تحمل التكاليف ، وزيادة الطلب ، والنمو المتفجر.
قبل Deepseek ، كانت النماذج الملكية تتطلب قوة حوسبة ضخمة ، مما يعني أن أجهزة الكمبيوتر العملاقة الباهظة الثمن والصغيرة كانت الحل المتصور للكفاءة. وقال راو إن “ديبسيك” غيرت هذه الأطروحة ، مما يشير إلى أن التحسين ليس مشكلة في الأجهزة ولكن يمكن معالجتها بالرمز. وأضاف راو أن المجتمع المفتوح المصدر كان أكثر كفاءة في نتائج القيادة ، مما يؤدي إلى صحة الحجة القائلة بأنه لا ينبغي القيام بالتعلم الآلي خلف الأبواب المغلقة.
إنها تقنية يمكن القيام بها على أفضل وجه كدقة ترفع جميع القوارب بدلاً من تلك التي يتم تخزينها من قبل عدد قليل.
ولكن فيما يتعلق بالفائزين والخاسرين ، يجب أن يكون المستثمرون مهتمين بالاختيارات والمجاملات: الشركات المكلفة ببناء البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية. يجب أن يتحول التركيز الآن إلى عناصر خط الهامش الإجمالية الخاصة بهم وحدها لتحديد ما إذا كانت سترى التأثير. وأضافت أن إنفاق Capex لا ينخفض ؛ إنه في الواقع يزداد ، لكنه يمكن أن يتحول إلى مكان آخر.
“لذلك ، هل سيذهبون إلى الفائزين الحاليين الذين رأيناها على مدار العامين الماضيين الذين لديهم هذه القوة الأسعار الضخمة التي تؤدي إلى تلك الهوامش العالية حقًا؟” قال يودر.
أم أنها ستذهب إلى شركات أشباه الموصلات التي تصنع رقائقًا متخصصة أو مقدمي أجهزة أو شركات برمجيات؟ هذا هو الاستعلام الرئيسي الذي سيحتاج المستثمرون إلى الإجابة إذا كانوا يريدون الاستمرار في الفوز في هذا المجال. من جانب JPMorgan ، أنشأ فريق أبحاث الأسهم في بنك الاستثمار في أمريكا الشمالية قائمة من الأسهم التي يعانون من زيادة الوزن فيها وأن يتوقعوا أن يتأثروا بشكل إيجابي من خلال الذكاء الاصطناعى التنافسي والفعال.
برمجة
الشركات التي يمكن أن تستخدم الكفاءة لزيادة إجمالي أسواقها القابلة للمواصلة ستكون الفائزين الجدد. هنا ، يعتقد يودر أنها ستكون شركات البرمجيات.
مزود تخزين البيانات المستند إلى مجموعة النظراء ندفة الثلج (الثلج) في وضع للاستفادة من زيادة الطلب مع تطور المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مما يزيد من متطلبات خدمات تخزين البيانات.
مزود البرمجيات المستندة إلى مجموعة النظراء Salesforce (CRM) يمكن أن يكون في طليعة الاستفادة من أرخص وبالتالي زيادة استخدام البرمجيات.
أشباه الموصلات
في مساحة أشباه الموصلات ، يقول يودر إن على المستثمر التركيز على أولئك الذين يكتسبون مقابل أولئك الذين يخسرون حصتها في السوق. بشكل عام ، من المتوقع أن يزداد الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي ، وليس الانخفاض ، على الرغم من أن هذا قد لا يكون هو الحال بالنسبة لكل صانع رقائق ، اقرأ ملاحظة JPMorgan. ضمن هذا القطاع ، يتم وضع الشركات التي تقدم دوائر متكاملة خاصة بالتطبيق “(ASICS) ، والتي تم تصنيعها من أجل بعض الوظائف بدلاً من الاستخدام العام ، بشكل جيد لاكتسابها من زيادة الاستخدام لنماذج الذكاء الاصطناعى المتزايدة. يشمل Broadcom (Avgo) و Marvell Technologies (MRVL).
ميكرون من المتوقع أن يستفيد (MU) كمزود لشرائح الذاكرة والتخزين مع تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من المخاوف حول مدى ضرورة نفيديا (NVDA) سوف تكون الرقائق باهظة الثمن والمتقدمة ، زيادة الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي يعني أيضًا زيادة الطلب على وحدات معالجة الرسومات.
الإنترنت وفرط الفصح
الأسماء الكبيرة الرائدة مثل Alphabet و Amazon و Meta تجلس في هذه الفئة. لا يقتصر الأمر على مطوري نماذج الذكاء الاصطناعى ، ولكنهم أيضًا من الإنفاق الذي يحدد إلى حد كبير مكان الأموال للبنية التحتية والبرامج. هنا ، ستخلق الكفاءة نظامًا بيئيًا أرخص وأوسع نطاقًا لمنظمة العفو الدولية على الإنترنت ، وسوف تدفع مشاركة التطورات الكبار للاعبين الكبار أيضًا ، وقراءة ملاحظة JPMorgan ، التي تنفق 2025 Capex لـ Amazon بمبلغ 97 مليار دولار ، Meta بمبلغ 65 مليار دولار و Google بمبلغ 62 مليار دولار.
منذ ميتا نموذج Llama هو أيضًا وزن مفتوح ، من المتوقع أن يكون مستفيدًا رئيسيًا من نماذج اللغة مثل Deepseek ، حيث يمكن دمج كفاءتها في النظام البيئي لـ Meta.
“في أرباح الربع الربع ، كرر Meta فوائد LLMs مفتوحة المصدر ، وأشار إلى أنه يمكن تقليل التكاليف ، وفي ضوء Deepseek – أكدت أهمية وجود معيار أمريكي للمصدر المفتوح الذي يمتد عالميًا”.
أمازون هو أيضا لا الابتعاد عن النماذج الأكثر فعالية. لقد أضافت منصة الحاسوب السحابية ، Amazon Web Services (AWS) ، Deepseek بالفعل إلى منصات AI ، مما يجعلها متاحة للاستخدام في بعض المناطق. في حين أنه يمكن أن يتنافس مباشرة مع خيارات أكثر تكلفة وقوة تسعير التأثير ، يعتقد JPMorgan أن الخسائر يمكن أن تكون متوازنة مع زيادة الطلب.
الأبجدية المكان في هذا التحول ليس واضحا. يعتقد JPMorgan أنه نظرًا لأن عملاق البحث يعتمد اعتمادًا كبيرًا على الجوزاء ، الذكاء الاصطناعي الخاص به ، فهناك مساحة أقل للمناورة هنا. ومع ذلك ، يمكن لـ Google استخدام دروس من الكفاءة لمساعدتها على تطوير طريقها الخاص لبناء نماذجها. بالإضافة إلى ذلك ، لديها ستة تطبيقات جديدة تقوم بتطويرها و 2 مليار مستخدم يمكنه توزيعها عليها.
لا يعتقد بول مارينو ، CRO من صناديق الاستثمار المتداولة في المواضيع ، أن المؤسسات وفرط الفصح على نطاق واسع ستنتقل إلى نموذج حقيقي مفتوح المصدر فقط. لذلك عندما تحتفظ العديد من الشركات بالتزامات مع Capex ، فهذا يعني أنها لم تخدش السطح للنمو المطلوب ، وهذا يشمل التوسع في AICECANCE AI ، والتي هي نماذج يمكنها اتخاذ القرارات والعمل عليها.
الأجهزة
بمجرد أن يتم تدريب النماذج وبناءها ، فإن الجزء الرئيسي هو استخدامها في عملية الاستدلال ، حيث يطبق النموذج قدراته على توفير النتائج. مع مرور الطلب ، يتم تعيين شركات الأجهزة المشاركة في هذه العملية للاستفادة. وتشمل هذه ديل (ديل) سيسكو (CSCO) ، و NetApp (NTAP).