El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, desestimó las preocupaciones de que los modelos de IA de bajo costo como Deepseek pudieran hundir la demanda de sus chips de IA.
Argumentó que los nuevos tipos de modelos de IA que generan respuestas complejas solo impulsarán la necesidad de más infraestructura informática.
Hablando en la conferencia GTC de NVIDIA en California, Huang incluso describió las preocupaciones sobre el impacto del modelo R1 de Deepseek como fuera de lugar, diciendo: "La comprensión de R1 fue completamente incorrecta. La demanda de cálculo es mucho mayor".
Nvidia espera que sus clientes continúen comprando su equipo de IA, incluso si la economía cae en una recesión.
El lanzamiento de la startup de IA china Deepseek aumentó los temores entre las compañías de chips de IA cuando introdujo un modelo de IA de alto rendimiento a precios más bajos. Algunos incluso sugirieron que el nuevo modelo podría marcar el comienzo de una nueva era de menos chips y servidores.
Sin embargo, los clientes más grandes de Nvidia reafirmaron sus planes de gastos desde entonces, aliviando algunos de los temores de la compañía.
En la conferencia GTC de la compañía el miércoles en San José, California, Jensen Huang incluso declaró que los nuevos modelos de IA podrían aumentar la demanda de infraestructura informática, desestimando los temores de que Deepseek podría afectar su negocio de chips de IA.
También espera que las empresas continúen comprando sus productos de IA, incluso si la economía estadounidense retrocede, creyendo que incluso los aranceles propuestos tendrán un pequeño impacto en su empresa.
Según Bloomberg Intelligence, incluso los operadores de centros de datos más grandes están gastando mucho más rápido de lo previsto en los recursos informáticos de IA.
Además, las acciones de Nvidia aumentan cerca del 2.5% en el comercio de Nueva York, aunque se sumergieron ligeramente en un 14%.
Huang de Nvidia argumenta que las grandes empresas necesitan invertir en mejores chips en lugar de desarrollar las más baratas y de bajo rendimiento.
Nvidia ha estado presionando para que más corporaciones inviertan en sus productos de IA; Sin embargo, todavía no está claro si sus clientes continuarán gastando en gran medida en la infraestructura de IA.
Algunos de los clientes de Nvidia ya han comenzado a desarrollar sus propios componentes, chips que podrían reemplazar a sus aceleradores de IA en los centros de datos. En asociación con Broadcom, Google ha estado trabajando en circuitos integrados específicos de aplicaciones (ASICS).
Sin embargo, Huang ha afirmado que los ASIC están diseñados pero no se usan realmente en los centros de datos y, por lo tanto, no es una gran competencia a sus propios chips, comentando: "Es un cálculo diferente".
Incluso agregó que las grandes empresas necesitan desarrollar mejores chips para obtener más ingresos en lugar de chips más baratos para reducir costos.
Huang también afirmó que vendían más chips Blackwell que los basados en tolva, argumentando que el gasto para la infraestructura de IA sigue aumentando.
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