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Roula Khalaf, Herausgeber der FT, wählt ihre Lieblingsgeschichten in diesem wöchentlichen Newsletter aus.
Erinnerst du dich, als Chinas Deepseek Zittern durch die US -amerikanische künstliche Intelligenzindustrie und die fassungslose Wall Street schickte? Das war letzten Monat. Um AI -Führungskräften und Investoren jetzt zuzuhören, denken Sie vielleicht, dass die Welt weitergegangen ist. Nvidia, der härteste Treffer, hat mehr als die Hälfte der verlorenen 630 Mrd. USD erholt.
Die Geschwindigkeit, mit der das Gleichgewicht zurückgekehrt ist noch mehr ausgeben als erwartet auf KI -Infrastruktur in diesem Jahr. Es zeigt aber auch, wie schnell der Investitionsfall für KI umgeschrieben wurde. Die Frage ist, wie viel dies eine echte Veränderung des Ausblicks widerspiegelt und wie viel nur die Branchenspin ist.
Der Fall für den Kauf des Nvidia -Aktien vorhergesagt Dass die Schulungskosten für ein hochmoderndes Großsprachmodell bald 100 Mrd. USD erreichen würden. Nach Deepseek erwartet Amodei immer noch einen enormen Sprung der Nachfrage nach AI -Chips – erst jetzt sind es aus dem völlig anderen Grund, dass sie für komplexere Aufgaben wie Argumentation und nicht die Kosten des Modelltrainings benötigt werden.
Kein Wunder, dass Anleger einen akuten Schleudertrauma und ein größeres Gefühl der Unsicherheit über die Nachhaltigkeit des KI -Booms verspüren.
Die Durchbrüche des chinesischen Unternehmens erhöhten das Risiko, dass selbst die fortschrittlichsten Großsprachmodelle schnell zu Rohstoffen werden. Dies kam genau als Modellbauer gegenüber eine weitere existenzielle Bedrohung: Das Einwerfen von Ever-Breater-Mengen an Rechenleistung in das Training erzeugt nicht mehr die Fortschritte, die es einmal getan hat.
OpenAI -Geschäftsführer Sam Altman signalisiert Die offensichtliche strategische Reaktion in einem Beitrag auf X in dieser Woche. Es wird nicht mehr eröffnet, seine großartigen Modelle als eigenständige Produkte zu veröffentlichen. Vielmehr werden sie zusammen mit ihren anderen Technologien wie „Argumentation“ in vollständigere Systeme verpackt. Von nun an, sagte er, werde die KI „nur funktionieren“, unabhängig von einer Aufgabe, die ein Benutzer darauf auswirkt.
Dies ist eine vertraute Strategie in der Tech -Branche. Der Umzug von „Up the Stack“ – Aufbau von wertvolleren Technologien für die Grundlage früherer Produkte, wie sie vermarktet werden, ist seit langem als der Weg zur Verteidigung von Preisen und Gewinnmargen. Wenn die Kosten für Komponenten, die einst einen guten Margin -Zusammenbruch lieferten, umso besser: Es bringt die Gesamtkosten und führt zu einer schnelleren Aufnahme.
Diese Verpackung von AI -Technologien hat wichtige Auswirkungen auf die Richtung der gesamten Branche. Eine davon ist, dass Unternehmen wie OpenAI für Unternehmen wie Deepseek am Ende des Marktes eine Lücke am Ende des Marktes eröffnen werden.
Jeder, der eine eigene KI-angetriebene Software bauen möchte, wird sich auf große Sprachmodelle wie Metas Lama und Deepseeks R1 wenden-Technologien, die in einer Version von Open Source veröffentlicht werden, die sie frei verfügbar und billig macht. Dies sollte den Weg für viele weitere Technologieunternehmen eröffnen, sich dem KI -Boom anzuschließen. Aber der ehemalige Google -Geschäftsführer Eric Schmidt gewarnt Diese Woche könnte es eine Herausforderung für den Westen darstellen und das chinesische Unternehmen zu einer wichtigen globalen Plattform in der KI machen.
Eine weitere Implikation ist, dass die Lieferanten der KI -Infrastruktur ihre Angebote und ihre Verkaufsgespräche schnell anpassen müssen. Die Ausgaben sind nicht mehr so stark zu großen Chipscips für das Training von immer largeren Modellen verdrängt.
Nvidia, die im Training des Trainings an Wert stieg, hat immer noch die breiteste Reihe von Silizium für KI und wird hart daran arbeiten, seine Chips für die vielen verschiedenen Arbeitsbelastungen zu optimieren, die sich im Verschiebungen des Marktes entstehen. Der Wechsel über intensives Training sollte jedoch dazu führen, dass ein breiteres Spektrum von Technologielieferanten um einen viel unterschiedlicheren Markt kämpft.
Eine dritte Implikation ist, dass die Fortsetzung des KI -Booms viel mehr von der tatsächlichen Verwendung von KI abhängt, nicht nur von den massiven Vorabausgaben, die in den Bau von Modellen und Infrastrukturen eingegangen sind. Ein Großteil der Rechenleistung, die in die Argumentation einfließt, sind eine variable Kosten, die nach Eingabe einer Eingabeaufforderung anfallen, und nicht die Art von einmaligen Fixkosten, die in die Ausbildung eingehen. Die KI -Unternehmen müssen nachweisen, dass sie Endkunden einen echten Mehrwert bieten können
Keiner dieser Kräfte ist neu in einer Branche, die bereits unter Druck stand, sich schneller bei der Vermarktung seiner Technologie zu bewegen. Aber der Deepseek -Schock hat gerade den Druck aufgebracht.
Richard.waters@ft.com
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