Был ли распродажа акций Nvidia чрезмерной реакцией?

Выпуск модели ИИ R1 от DeepSeek вызвал распродажу акций технологических компаний на сумму 1 триллион долларов, при этом Nvidia понесла значительные убытки. Китайский стартап утверждает, что создал конкурентную модель ИИ всего за 5,6 миллиона долларов, что вызывает опасения по поводу расходов на инфраструктуру ИИ и долгосрочного спроса на Nvidia. Но оправданы ли эти страхи?
Утверждения DeepSeek о эффективности под пристальным вниманием
DeepSeek утверждает, что ее модель R1 была обучена за долю стоимости, понесенной американскими гигантами, такими как OpenAI. Однако эксперты отрасли ставят под сомнение, исключают ли указанные цифры ключевые расходы, такие как предварительное обучение, инфраструктура и зарплаты инженеров, что потенциально может приблизить реальные расходы к 500 миллионам долларов. Кроме того, существует спекуляция относительно доступа DeepSeek к ограниченным чипам Nvidia H100, что ставит под сомнение ее нарратив о стоимости.
Будущее акций Nvidia: проблемы или возможность для роста?
Несмотря на первоначальную распродажу, некоторые аналитики считают, что реакция рынка преувеличена. Парадокс Джеваса предполагает, что по мере повышения эффективности моделей ИИ общий спрос на вычислительную мощность может увеличиться. Технологические гиганты, такие как OpenAI и Meta, продолжают активно инвестировать в инфраструктуру ИИ, при этом Meta планирует $65 миллиардов на расходы на ИИ в 2025 году.
Технический прогноз: ключевые уровни для наблюдения
Nvidia начала восстанавливаться после падения в начале недели, хотя цены остаются ниже ключевых скользящих средних. Потенциальный отскок может столкнуться с сопротивлением на уровне $140.00 и $148.80, в то время как поддержка находится около $121.80. С учетом того, что спрос на ИИ продолжает расти, долгосрочная история роста Nvidia может быть еще не окончена.
Читать полную статью здесь: https://www.finextra.com/blogposting/27738/deepseek-disruption-is-the-nvidia-sell-off-an-overreaction
Disclaimer:
The information contained within this blog article is for educational purposes only and is not intended as financial or investment advice.
This information is considered accurate and correct at the date of publication. No representation or warranty is given as to the accuracy or completeness of this information.
The performance figures quoted refer to the past, and past performance is not a guarantee of future performance or a reliable guide to future performance. Changes in circumstances after the time of publication may impact the accuracy of the information.
Trading is risky. We recommend you do your own research before making any trading decisions.