Jensen Huang, CEO von NVIDIA, wies Bedenken ab, dass kostengünstige KI-Modelle wie Deepseek die Nachfrage nach KI-Chips aufnehmen könnten.
Er argumentierte, dass neue KI -Modelltypen, die komplexe Antworten generieren, nur die Notwendigkeit einer weiteren Computerinfrastruktur vorantreiben werden.
Auf der GTC -Konferenz von NVIDIA in Kalifornien in Kalifornien beschrieb Bedenken hinsichtlich des R1 -Modells von Deepseek als falsch platziert und sagte: "Das Verständnis von R1 war völlig falsch. Die Berechnungsnachfrage ist viel höher."
Nvidia erwartet, dass seine Kunden ihre KI -Ausrüstung weiter kaufen, auch wenn die Wirtschaft in eine Rezession fällt
Der Start des chinesischen KI-Startups Deepseek hat bei AI-Chip-Unternehmen die Befürchtungen geweckt, als es ein leistungsstarkes KI-Modell zu niedrigeren Preisen einführte. Einige schlugen sogar vor, dass das neue Modell eine neue Ära von weniger Chips und Servern einleiten könnte.
Die größten Kunden von Nvidia bestätigten jedoch seitdem ihre Ausgabenpläne und lindern einige der Befürchtungen des Unternehmens.
Auf der GTC -Konferenz des Unternehmens am Mittwoch in San Jose, Kalifornien, erklärte Jensen Huang sogar, dass neue KI -Modelle die Nachfrage nach Computerinfrastruktur erhöhen könnten, und die Befürchtungen abzulehnen, dass Deepseek das KI -Chip -Geschäft beeinflussen könnte.
Er geht auch davon aus, dass Unternehmen ihre KI -Produkte weiterhin kaufen werden, auch wenn die US -Wirtschaft zurückgeht und der Ansicht, dass selbst die vorgeschlagenen Zölle einen geringen Einfluss auf ihr Unternehmen haben werden.
Laut Bloomberg Intelligence geben selbst die größten Rechenzentrumsbetreiber viel schneller aus als auf AI -Computerressourcen erwartet.
Darüber hinaus sind die Aktien von Nvidia im Handel mit New York um fast 2,5% gestiegen, obwohl sie leicht um 14% gesunken sind.
Huang von Nvidia argumentiert, dass große Firmen in bessere Chips investieren müssen, anstatt billigere, leistungsstarke zu entwickeln.
Nvidia hat darauf gedrängt, dass mehr Unternehmen in seine KI -Produkte investieren. Es ist jedoch noch unklar, ob seine Kunden weiterhin weitgehend für die KI -Infrastruktur ausgeben werden.
Einige der Kunden von Nvidia haben bereits begonnen, ihre eigenen Komponenten zu entwickeln, Chips, die seine KI -Beschleuniger in Rechenzentren ersetzen könnten. In Zusammenarbeit mit Broadcom hat Google an anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreisen (ASICs) gearbeitet.
Huang hat jedoch behauptet, dass ASICs in Rechenzentren, aber nicht tatsächlich verwendet werden, und daher nicht viel Konkurrenz für seine eigenen Chips und kommentierte: "Es ist ein anderer Kalkül."
Er fügte sogar hinzu, dass große Unternehmen bessere Chips entwickeln müssen, um mehr Einnahmen als günstigere Chips zu erzielen, um die Kosten zu senken.
Huang behauptete auch, dass sie mehr Blackwell-Chips als Hopper-basierte verkauft haben und argumentieren, dass die Ausgaben für die KI-Infrastruktur immer noch steigen.
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