ในระหว่างการให้สัมภาษณ์กับ DataDirect Networks ทาง Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA เผยว่าตลาดกำลัง ‘เข้าใจผิด’ กับความก้าวหน้าของ DeepSeek และผลกระทบเชิงลบของเทคโนโลยีดังกล่าวต่อธุรกิจชิปเซมิคอนดักเตอร์
Jensen ยอมรับว่าการเปิดตัวโมเดล DeepSeek-R1 เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น แต่การตื่นตระหนกในตลาดเป็นความกังวลที่มากเกินไป
“การที่ตลาดตอบสนองในทำนองว่า ‘AI จบแล้ว เราไม่จำเป็นต้องใช้กำลังประมวลผลอีกต่อไป’ เป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับความจริงอย่างสิ้นเชิง” Jensen กล่าว
จากมุมมองของ Jensen เขาเห็นว่าการมาของ DeepSeek-R1 จะส่งผลดีกับอุตสาหกรรม AI จากการทำให้เทคโนโลยีถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายมากยิ่งขึ้น เพราะ DeepSeek พิสูจน์ให้เห็นถึงความเป็นไปได้ใหม่ในการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพกว่าที่หลายคนเคยคาดคิดไว้
“นั่นจะทำให้ AI ถูกนำมาใช้ในอัตราที่เร็วยิ่งขึ้น” Jensen กล่าวเสริม
Jensen สะท้อนถึงความกังวลที่เป็นความเข้าใจผิดในมุมของนักลงทุนว่า การพัฒนา AI ไม่ได้หยุดแค่ช่วง ‘Pre-Training’ (ระยะการฝึก AI ให้มีความรู้ความเข้าใจขั้นพื้นฐาน) แต่อีกช่วงสำคัญในการสร้าง AI ที่สามารถแก้ไขปัญหาจากความรู้พื้นฐานที่เรียนมาก่อนหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพนั่นคือ ‘Post-Training’ หรือขั้นตอนที่จะทำให้ AI พัฒนาความเชี่ยวชาญเฉพาะทางเพื่อการใช้งานในโลกจริง ซึ่งขั้นตอน Post-Training ก็เป็นช่วงที่ต้องใช้กำลังประมวลผลมหาศาล
แนวคิดที่เป็นความเข้าใจผิดของนักลงทุนส่วนใหญ่คือการที่หลายคนมักจะมองว่าโมเดล AI ใหม่ๆ เป็นนวัตกรรมที่ครบจบอย่างสมบูรณ์แล้ว แต่ความจริง Post-Training เป็นช่วงสำคัญในการสร้าง AI ที่ให้ประโยชน์อย่างแท้จริง
ย้อนกลับไปเมื่อปลายเดือนมกราคม มูลค่าตลาดของ NVIDIA สูญหายไปเกือบ 6 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งถือเป็นการสูญเสียมูลค่าของบริษัทสหรัฐฯ มากที่สุดเป็นประวัติการณ์
อย่างไรก็ดี ณ ราคาปิดของวันศุกร์ที่ผ่านมา (21 กุมภาพันธ์) อยู่ที่ราว 134 ดอลลาร์สหรัฐต่อหุ้น สะท้อนให้เห็นการฟื้นตัวที่เริ่มกลับมาของ NVIDIA
ภาพ: NurPhoto / Getty Images
อ้างอิง:
