AI y el enfrentamiento inesperado en el mercado de Activos Cripto
La tendencia de fusión entre la inteligencia artificial y los Activos Cripto se está desarrollando de una manera sorprendente. Este desarrollo dramático no es la colaboración de ambos, sino el impacto en cadena de la IA sobre los mercados de capital tradicionales y los mercados de Activos Cripto.
Recientemente, el gran modelo de IA de China, DeepSeek, ha surgido inesperadamente, superando por primera vez las descargas de ChatGPT y alcanzando el primer lugar en la tienda de aplicaciones de EE. UU. Este avance ha suscitado un amplio interés en la comunidad tecnológica, de inversión y en los medios de comunicación a nivel mundial, y también ha llevado a la gente a reflexionar sobre los posibles cambios en el panorama tecnológico entre China y EE. UU.
Este evento ha generado un breve pánico en los mercados de capital de EE. UU. Como resultado, las acciones de varios gigantes tecnológicos han caído significativamente, incluyendo a Nvidia, ARM, Broadcom y TSMC. Incluso los futuros del Nasdaq 100 han caído drásticamente, con la posibilidad de establecer la mayor caída diaria reciente. Se estima que el mercado de valores de EE. UU. podría haber evaporado más de 1 billón de dólares en capitalización de mercado durante las operaciones del día.
El mercado de Activos Cripto sigue de cerca la tendencia de las acciones en EE. UU., y también ha experimentado una caída significativa. El Bitcoin cayó por debajo de 105,000 dólares, con una caída del 4.48% en 24 horas; el Ethereum cayó por debajo de 3,200 dólares, con una caída del 3.83% en 24 horas. Muchos inversores se sienten confundidos por esta repentina caída, y pueden atribuirla a una expectativa reducida de recortes de tasas por parte de la Reserva Federal u otros factores macroeconómicos.
El origen del miedo en el mercado puede provenir del singular modelo de desarrollo de DeepSeek. A diferencia de empresas como OpenAI, Meta o Google, que dependen de un gran capital y abundantes recursos de hardware, DeepSeek ha logrado resultados impresionantes en menos de dos años, con solo 200 empleados y menos de 10 millones de dólares en costos de desarrollo. Este modelo de investigación y desarrollo eficiente ha desafiado la percepción tradicional del desarrollo de la IA.
El éxito de DeepSeek no solo se manifiesta en la ventaja de costos a nivel de capital y tecnología, sino que también desafía las nociones preconcebidas de las personas. Adoptaron un nuevo enfoque, reduciendo drásticamente el costo de entrenamiento de modelos de AI a través de la optimización de algoritmos en lugar de simplemente aumentar la inversión en hardware. Este método innovador redujo el costo de entrenar un modelo de AI de alto nivel de 100 millones de dólares a 5 millones de dólares, la cantidad de GPU necesarias se redujo de 100,000 a 2,000, y el costo de la API se redujo en un 95%.
Este avance revolucionario desafía múltiples perspectivas tradicionales, incluyendo la percepción de la capacidad de innovación tecnológica de China, la posición de liderazgo de Silicon Valley en el campo de la IA, la ventaja tecnológica de OpenAI, así como la enorme inversión necesaria para el desarrollo de modelos de IA. El éxito de DeepSeek demuestra que, a través de un diseño ingenioso, se puede lograr un rendimiento de IA comparable o incluso mejor con menos recursos.
Los expertos de la industria creen que el ascenso de DeepSeek representa una victoria importante para los modelos de código abierto en comparación con los modelos de código cerrado. Esto fomentará el desarrollo próspero de toda la comunidad de código abierto y promoverá que las fuerzas de código abierto, incluida Meta, eleven aún más el nivel de la tecnología AI. Al mismo tiempo, esto también podría reducir la dependencia de las empresas de las API comerciales, proporcionando un mayor espacio de desarrollo para las aplicaciones de downstream.
Sin embargo, los expertos también señalan que la importancia de la capacidad de cálculo no disminuirá por ello. La experiencia histórica muestra que la mejora de la capacidad de cálculo es crucial para el desarrollo de la IA. En el futuro, podría haber una mayor diversificación de productos de chips de razonamiento y un ecosistema de aplicaciones de modelos de lenguaje grande más próspero.
A pesar de que el aumento de la eficiencia de la tecnología AI puede reducir la demanda de recursos de un solo modelo, la demanda general del mercado de potencia de cálculo podría, de hecho, aumentar. Este fenómeno es similar a la paradoja de Jevons durante la Revolución Industrial, donde el aumento de la eficiencia tecnológica llevó a un aumento en el consumo total de recursos. A medida que la tecnología AI se vuelve más eficiente y se difunde, su rango de aplicación se expandirá considerablemente, lo que podría llevar a un aumento adicional en la demanda general del mercado de potencia de cálculo.
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GhostChainLoyalist
· hace5h
La IA nacional ha causado problemas a Blue Star.
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AirdropATM
· hace5h
La juventud es un capital, ¿por qué preocuparse por la opinión de los demás?
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GateUser-1a2ed0b9
· hace5h
Todo es culpa de la IA.
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DEXRobinHood
· hace5h
AI炒高就 tomar a la gente por tonta 高 tomar a la gente por tonta 完又玩新的
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RugPullProphet
· hace5h
Es simplemente un hilo de capital global.
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StakeHouseDirector
· hace5h
¡Vaya! Todo a la baja, se rompió la gran defensa.
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GasFeeLady
· hace5h
hmm... solo observando cómo las tarifas de gas se disparan mientras todos están vendiendo por pánico... típica sobrerreacción del mercado, la verdad
DeepSeek supera a ChatGPT y provoca Gran caída en las acciones de EE. UU. El mercado de Activos Cripto sigue la caída.
AI y el enfrentamiento inesperado en el mercado de Activos Cripto
La tendencia de fusión entre la inteligencia artificial y los Activos Cripto se está desarrollando de una manera sorprendente. Este desarrollo dramático no es la colaboración de ambos, sino el impacto en cadena de la IA sobre los mercados de capital tradicionales y los mercados de Activos Cripto.
Recientemente, el gran modelo de IA de China, DeepSeek, ha surgido inesperadamente, superando por primera vez las descargas de ChatGPT y alcanzando el primer lugar en la tienda de aplicaciones de EE. UU. Este avance ha suscitado un amplio interés en la comunidad tecnológica, de inversión y en los medios de comunicación a nivel mundial, y también ha llevado a la gente a reflexionar sobre los posibles cambios en el panorama tecnológico entre China y EE. UU.
Este evento ha generado un breve pánico en los mercados de capital de EE. UU. Como resultado, las acciones de varios gigantes tecnológicos han caído significativamente, incluyendo a Nvidia, ARM, Broadcom y TSMC. Incluso los futuros del Nasdaq 100 han caído drásticamente, con la posibilidad de establecer la mayor caída diaria reciente. Se estima que el mercado de valores de EE. UU. podría haber evaporado más de 1 billón de dólares en capitalización de mercado durante las operaciones del día.
El mercado de Activos Cripto sigue de cerca la tendencia de las acciones en EE. UU., y también ha experimentado una caída significativa. El Bitcoin cayó por debajo de 105,000 dólares, con una caída del 4.48% en 24 horas; el Ethereum cayó por debajo de 3,200 dólares, con una caída del 3.83% en 24 horas. Muchos inversores se sienten confundidos por esta repentina caída, y pueden atribuirla a una expectativa reducida de recortes de tasas por parte de la Reserva Federal u otros factores macroeconómicos.
El origen del miedo en el mercado puede provenir del singular modelo de desarrollo de DeepSeek. A diferencia de empresas como OpenAI, Meta o Google, que dependen de un gran capital y abundantes recursos de hardware, DeepSeek ha logrado resultados impresionantes en menos de dos años, con solo 200 empleados y menos de 10 millones de dólares en costos de desarrollo. Este modelo de investigación y desarrollo eficiente ha desafiado la percepción tradicional del desarrollo de la IA.
El éxito de DeepSeek no solo se manifiesta en la ventaja de costos a nivel de capital y tecnología, sino que también desafía las nociones preconcebidas de las personas. Adoptaron un nuevo enfoque, reduciendo drásticamente el costo de entrenamiento de modelos de AI a través de la optimización de algoritmos en lugar de simplemente aumentar la inversión en hardware. Este método innovador redujo el costo de entrenar un modelo de AI de alto nivel de 100 millones de dólares a 5 millones de dólares, la cantidad de GPU necesarias se redujo de 100,000 a 2,000, y el costo de la API se redujo en un 95%.
Este avance revolucionario desafía múltiples perspectivas tradicionales, incluyendo la percepción de la capacidad de innovación tecnológica de China, la posición de liderazgo de Silicon Valley en el campo de la IA, la ventaja tecnológica de OpenAI, así como la enorme inversión necesaria para el desarrollo de modelos de IA. El éxito de DeepSeek demuestra que, a través de un diseño ingenioso, se puede lograr un rendimiento de IA comparable o incluso mejor con menos recursos.
Los expertos de la industria creen que el ascenso de DeepSeek representa una victoria importante para los modelos de código abierto en comparación con los modelos de código cerrado. Esto fomentará el desarrollo próspero de toda la comunidad de código abierto y promoverá que las fuerzas de código abierto, incluida Meta, eleven aún más el nivel de la tecnología AI. Al mismo tiempo, esto también podría reducir la dependencia de las empresas de las API comerciales, proporcionando un mayor espacio de desarrollo para las aplicaciones de downstream.
Sin embargo, los expertos también señalan que la importancia de la capacidad de cálculo no disminuirá por ello. La experiencia histórica muestra que la mejora de la capacidad de cálculo es crucial para el desarrollo de la IA. En el futuro, podría haber una mayor diversificación de productos de chips de razonamiento y un ecosistema de aplicaciones de modelos de lenguaje grande más próspero.
A pesar de que el aumento de la eficiencia de la tecnología AI puede reducir la demanda de recursos de un solo modelo, la demanda general del mercado de potencia de cálculo podría, de hecho, aumentar. Este fenómeno es similar a la paradoja de Jevons durante la Revolución Industrial, donde el aumento de la eficiencia tecnológica llevó a un aumento en el consumo total de recursos. A medida que la tecnología AI se vuelve más eficiente y se difunde, su rango de aplicación se expandirá considerablemente, lo que podría llevar a un aumento adicional en la demanda general del mercado de potencia de cálculo.