Nvidia позиционира новите си видеокарти от серията GeForce RTX 50 не само като чудесни решения за игри, но и като мощни ИИ-ускорители. Компанията не остана встрани от шумотевицата около китайския ИИ-модел R1 на китайския стартъп DeepSeek и онзи ден заяви, че новите ѝ видеокарти позволяват „да изпълнява езиковите модели на DeepSeek по-бързо от всичко на пазара на персонални компютри“.

В началото на тази седмица Nvidia преживя най-големия еднодневен спад на пазарната си капитализация сред американските компании в историята. Мнозина отдават това на бързото нарастване на популярността на ИИ-модела R1 на DeepSeek.

Този ИИ-модел е сравним по производителност с GPT-4o на OpenAI, но е обучен за много по-малко пари и с помощта на по-малко усъвършенстван хардуер.

Алгоритмите на DeepSeek са обучени с помощта на ИИ-ускорителите Nvidia H800, докато американските разработчици имат достъп до по-производителните H100 и H200, които се използват активно от компании като OpenAI, xAI и други. Въпреки това успехът на китайския стартъп доказва, че достъпът до най-модерните ИИ-ускорители на Nvidia не е задължителен за постигане на висока производителност в областта на изкуствения интелект.

Въпреки това в своята публикация Nvidia отбелязва, че нейните нови видеокарти GeForce RTX от серията 50 са най-добрият вариант за работа с ИИ-моделите на DeepSeek, като гарантират максимална производителност. Любопитно е, че по-рано тази седмица AMD заяви, че нейният Radeon RX 7900 XT е по-бърза от GeForce RTX 4090, но данните на Nvidia опровергават това.

Имайте предвид, че други технологични компании също се стремят да се възползват от внезапния ръст на популярността на DeepSeek. R1 вече е наличен в облака AWS и в платформата Azure на Microsoft. Успоредно с това Microsoft и OpenAI разследват възможността DeepSeek да е използвала данни от OpenAI за обучение на своите ИИ-модели, както вече беше съобщено в медиите.

Nvidia също така показа, че DeepSeek работи в нейния пакет от микросървиси NIM за лесно внедряване на ИИ.