 
            DeepSeek sparked a market panic — but some think the sell-off is overblown
Analysis by Hasan Chowdhury; Jan 28, 2025, 3:00 PM GMT+7
Bài được đưa lên Internet ngày: 28/01/2025
Cổ phiếu của Nvidia đã giảm mạnh vào thứ Hai sau khi DeepSeek tung ra một mô hình cạnh tranh với sản phẩm của OpenAI nhưng có mức giá thấp hơn. Getty Images
Công ty khởi nghiệp Trung Quốc DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trong số các nhà đầu tư vào các công ty AI hàng đầu như Nvidia.
DeepSeek tuyên bố đã xây dựng AI có thể cạnh tranh với o1 của OpenAI nhưng với ít tính toán hơn.
Điều đó có thể có nghĩa là nhu cầu về chip AI sẽ thấp hơn, nhưng một số nhà phân tích và lãnh đạo AI không đồng ý.
Liệu thị trường có phản ứng thái quá không?
Đó là câu hỏi mà các nhà đầu tư công nghệ đang đặt ra sau khi họ bị đánh tơi tả vào thứ Hai khi phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc DeepSeek gây sốc cho thị trường với một mô hình chạy trên các con chip kém tiên tiến hơn và ít chip hơn — xóa sổ 1 nghìn tỷ (trillion) USD cổ phiếu.
Hàng nghìn tỷ đô la dự kiến sẽ được chi cho cơ sở hạ tầng AI, nhưng bước đột phá của DeepSeek đã thách thức giả định đó.
Tuy nhiên, một số người tin rằng sự hoảng loạn là quá sớm và lý luận của họ dựa trên tiền đề rằng AI hiệu quả hơn có thể đẩy nhanh quá trình áp dụng — đến lượt nó, làm tăng nhu cầu về chip AI do Nvidia và các công ty khác sản xuất.
Liệu đợt bán tháo vì DeepSeek có bị thổi phồng quá mức không?
Hamish Low, một nhà phân tích tại công ty nghiên cứu Enders Analysis, nói với Business Insider rằng phản ứng đối với việc bán tháo cổ phiếu chip có vẻ "hơi cường điệu" vì "việc có khả năng sử dụng tính toán hiệu quả hơn nhiều", một tuyên bố chính của bản phát hành R1 của DeepSeek, "hoàn toàn không có nghĩa là xấu đối với nhu cầu tính toán".
Một số nhà lãnh đạo công nghệ, chẳng hạn như CEO của Microsoft Satya Nadella, đã lên mạng xã hội để nêu ra quan điểm tương tự bằng cách trích dẫn Nghịch lý Jevons, ý tưởng cho rằng khi chi phí sử dụng một nguồn lực giảm, nhu cầu sẽ tăng lên — chứ không phải giảm.
Như Nadella đã nói trên X: "Nghịch lý Jevons lại xảy ra! Khi AI trở nên hiệu quả và dễ tiếp cận hơn, chúng ta sẽ thấy việc sử dụng nó tăng vọt, biến nó thành một loại hàng hóa mà chúng ta không thể có đủ".
Hoặc, như cựu CEO của Intel, Pat Gelsinger đã nói trong bài đăng trên X vào thứ Hai, "Điện toán tuân theo định luật khí".
Ông nói thêm, "Việc giảm giá đáng kể sẽ mở rộng thị trường cho nó. Thị trường đang hiểu sai, điều này sẽ khiến AI được triển khai rộng rãi hơn nhiều".
Điều đó cho thấy các nhà lãnh đạo AI muốn có hiệu quả hơn cùng với sức mạnh tính toán lớn hơn. Trong kịch bản đó, các công ty AI có thể sử dụng điện toán được giải phóng khỏi các mô hình AI hiệu quả hơn ở nơi khác, về mặt lý thuyết giúp họ mở rộng quy mô nhanh hơn vào lúc ngành công nghiệp này lên tiếng lo ngại về sự chậm lại.
"Mọi người trong không gian đều bị hạn chế về điện toán", Ethan Mollick, một giáo sư tại Wharton chuyên nghiên cứu về AI, cho biết trong bài đăng trên X vào thứ Hai. "Các mô hình hiệu quả hơn có nghĩa là những người có điện toán vẫn có thể sử dụng nó để phục vụ nhiều khách hàng và sản phẩm hơn với mức giá và tác động của năng lượng thấp hơn".
Tương tự như vậy, các nhà phân tích của Bernstein đã viết trong một lưu ý dành cho nhà đầu tư vào hôm thứ Hai rằng "phản ứng ban đầu của họ không bao gồm sự hoảng loạn". Các nhà phân tích, cũng trích dẫn nghịch lý Jevons, cho biết "bất kỳ năng lực tính toán mới nào được mở khóa đều có nhiều khả năng được hấp thụ do nhu cầu và việc sử dụng tăng lên so với việc gây ảnh hưởng đến triển vọng chi tiêu dài hạn tại thời điểm này".
Nvidia, công ty đã sụt giảm gần 18% trong đợt bán tháo thị trường vào thứ Hai, cho biết trong một tuyên bố vào thứ Hai rằng DeepSeek là một "tiến bộ AI tuyệt vời". Công ty nói thêm rằng suy luận, một kỹ thuật được DeepSeek sử dụng để phân tích thông tin mới bằng các mô hình đã được đào tạo, "yêu cầu số lượng lớn GPU Nvidia và mạng hiệu suất cao".
Trong khi đó, Dan Ives, một nhà phân tích của Wedbush, đã sử dụng một lưu ý để nhắc nhở các nhà đầu tư về trường hợp của Nvidia. Ông viết rằng trong khi việc tung ra một mô hình cạnh tranh cho người tiêu dùng là một chuyện, thì "cơ sở hạ tầng AI rộng hơn" của Nvidia liên quan đến robot, chẳng hạn, "là một trò chơi hoàn toàn khác".
Các nhà phát triển mô hình AI cũng đã rất rõ ràng về ý định mua thêm phần cứng AI trong tương lai gần. Tuần trước, cả OpenAI và Meta đều công bố kế hoạch lớn nhằm tăng mạnh đầu tư vào chip AI và cơ sở hạ tầng liên quan.
Nhà sản xuất ChatGPT đã công bố sáng kiến trị giá 500 tỷ USD mang tên Stargate nhằm mục đích đó, trong khi Giám đốc điều hành Meta Mark Zuckerberg cho biết công ty của ông sẽ tăng chi tiêu vốn cho AI trong năm nay lên 65 tỷ USD.
Tổng hợp lại, những sáng kiến này báo hiệu sự sẵn sàng nghiêm túc từ những công ty AI hàng đầu tại Thung lũng Silicon trong việc tiếp tục chi tiêu cho các sản phẩm do các công ty đang ở thế yếu trong đợt bán tháo thị trường do DeepSeek gây ra.
Tín hiệu bi quan
Tuy nhiên, đối với những người theo dõi khác trong ngành, vẫn còn một lý do đáng lo ngại đằng sau đợt bán tháo thị trường vào thứ Hai.
Javier Correonero, một nhà phân tích vốn chủ sở hữu tại Morningstar, nói với BI rằng các nhà đầu tư sẽ nhận thức được rằng nếu tuyên bố của DeepSeek là đúng, thì có lý do để đặt câu hỏi liệu các công ty công nghệ lớn như OpenAI, Meta và các công ty khác có cần phải chi hàng tỷ đô la để đảm bảo thêm chip hay không.
"Theo quan điểm của tôi, trong ngắn hạn-trung hạn, điều này có thể là tiêu cực vì có thể bây giờ các công ty công nghệ lớn đang thực hiện tất cả các chi phí vốn sẽ bắt đầu tập trung nhiều hơn vào việc tối ưu hóa toàn bộ cơ sở hạ tầng AI hiện có của họ thay vì tiếp tục mua thêm", ông nói.
Low của Enders Analysis đã đưa ra quan điểm tương tự, nói với BI rằng "DeepSeek có thể chỉ đóng vai trò là điểm kích hoạt ở đây cho sự lo lắng rộng rãi hơn của các nhà đầu tư xung quanh lợi nhuận từ chi phí vốn AI của Big Tech và sự gia tăng liên tục của Nvidia".
Đối với những người khác, đợt bán tháo vì DeepSeek nên được coi là một đợt điều chỉnh hơn là bong bóng.
"Câu chuyện cơ bản thúc đẩy hiệu suất vốn chủ sở hữu trong hai năm qua, rằng AI sẽ thay đổi thế giới một cách sâu sắc, vẫn còn rất phù hợp", George Lagarias, nhà kinh tế trưởng tại Forvis Mazars cho biết. "Điều duy nhất đã thay đổi là một số bọt khí đang được loại bỏ khỏi định giá và kỳ vọng thu nhập, đặc biệt là xung quanh Nvidia".
Trong khi đó, các nhà đầu tư sẽ tiếp tục choáng váng vì hậu quả của đợt bán tháo thị trường vào hôm thứ Hai trong khi các nhà lãnh đạo Thung lũng Silicon giải thích cách DeepSeek đạt được rất nhiều thành tựu như vậy với dường như rất ít chi phí.
Tác giả: admin
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
 Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc với vài ví dụ/minh họa (Few-Shot Prompting)
        Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc với vài ví dụ/minh họa (Few-Shot Prompting)
     Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc không có ví dụ/minh họa (Zero-Shot Prompting)
        Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc không có ví dụ/minh họa (Zero-Shot Prompting)
     Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc
        Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc
     Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Ví dụ về lời nhắc
        Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Ví dụ về lời nhắc
     Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Mẹo chung cho việc thiết kế lời nhắc
        Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Mẹo chung cho việc thiết kế lời nhắc
     Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Các thành phần của lời nhắc
        Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Các thành phần của lời nhắc
     Tài nguyên Giáo dục Mở trong kỷ nguyên AI
        Tài nguyên Giáo dục Mở trong kỷ nguyên AI
     50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
        50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
     Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
        Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
     Các bài trình chiếu trong năm 2024
        Các bài trình chiếu trong năm 2024
     Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
        Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
     Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
        Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
     Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
        Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
     Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
        Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
     Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
        Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
     Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
        Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
     Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
        Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
     ORCID - Quy trình làm việc
        ORCID - Quy trình làm việc
     Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
        Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
     Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
        Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
     Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
        Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
     Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
        Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
     ‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
        ‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
     Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
        Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
     ‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
        ‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
     ‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
        ‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
     Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu
        Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu