Директор по стратегии Tencent, Джеймс Митчелл, высказал мнение о том, что достижения стартапа DeepSeek в области искусственного интеллекта могут кардинально изменить подход к использованию графических процессоров. Несмотря на огромные инвестиции, которые американские компании выделяют на графические процессоры для ИИ, Митчелл считает, что новые разработки DeepSeek могут снизить эту зависимость.

В своем недавнем выступлении Митчелл отметил, что одним из основных направлений использования графических процессоров NVIDIA в Tencent было обучение больших языковых моделей (LLM). В ответ на успехи DeepSeek, компания выпустила свою модель Hunyuan Turbo S всего через месяц после того, как стартап привлек внимание инвесторов. Hunyuan Turbo S, по словам Митчелла, способна обрабатывать запросы быстрее, чем конкуренты, что подчеркивает стремление Tencent оставаться на передовой в сфере ИИ.

DeepSeek добилась значительных успехов в оптимизации процесса разработки ИИ, что позволило значительно сократить затраты. Компания использовала передовые методы программной инженерии, чтобы получить доступ к ключевым возможностям графических процессоров, обходя традиционные пути, такие как использование NVIDIA CUDA. Это изменение подхода позволило DeepSeek создать эффективные модели, которые не требуют столь же значительных ресурсов, как раньше.

Митчелл подчеркнул, что ранее считалось, что каждое новое поколение LLM требует значительно большего количества графических процессоров. Появление DeepSeek изменило восприятие этого вопроса среди китайских компаний. Теперь они могут добиваться высокой производительности на уже имеющихся GPU, не прибегая к добавлению новых чипов в прежних объемах.

Сложная ситуация с закупками новейших графических процессоров NVIDIA также влияет на стратегию китайских компаний. Из-за ограничений на импорт новых чипов, такие как Blackwell и Hopper, компании вынуждены полагаться на более старые модели или создавать большие кластеры из доступных GPU. Это обстоятельство подстегивает разработку альтернативных решений, таких как чипы Huawei Ascend AI.

Tencent утверждает, что ее модель Turbo S превосходит разработки DeepSeek в ряде аспектов, включая математические вычисления и логические рассуждения. На фоне этих достижений, интерес китайских фирм к сотрудничеству с Huawei продолжает расти, особенно в условиях ограниченного доступа к новейшим технологиям.

Вместе с тем следует помнить, что акции NVIDIA остаются под давлением. После январской распродажи, когда компания потеряла почти 600 миллиардов долларов капитализации, ее акции не смогли восстановиться до прежних уровней. Инвесторы ожидают дополнительных сигналов о спросе на продукцию NVIDIA, в то время как конкуренция на рынке ИИ продолжает нарастать.

Tencent, с рыночной капитализацией в 601 миллиард долларов, не собирается останавливаться на достигнутом. Стратегия компании включает активное развитие собственных технологий и адаптацию к изменяющимся условиям рынка, что может привести к дальнейшим изменениям в индустрии ИИ.