Появление китайской нейросети DeepSeek вызвало тектонические сдвиги на фондовом рынке, спровоцировав крупнейшее однодневное падение акций Nvidia на 17%. В новом выпуске подкаста Forward Guidance финансовый аналитик и основатель Rose AI Алекс Кэмпбелл (Alex Campbell) разбирает, почему страхи инвесторов перед «дешевым ИИ» могут быть преждевременными и как технологический прорыв Китая меняет расстановку сил между Кремниевой долиной и Востоком.
🚀 Феномен DeepSeek: почему рынок впал в панику 0:39
В конце января 2025 года рынок столкнулся с новостью, которая заставила инвесторов переосмыслить всю экономику искусственного интеллекта . Китайский стартап DeepSeek выпустил модель с открытым исходным кодом, которая по своим возможностям в математике и программировании не уступает флагманским разработкам OpenAI и Anthropic .
Однако главным потрясением стала эффективность: по заявлениям разработчиков, обучение модели обошлось примерно в 30 раз дешевле, чем аналогичные процессы у американских гиперскейлеров . Алекс Кэмпбелл выделяет два ключевых технологических фактора этого успеха:
- Оптимизация памяти: Из-за санкций на чипы (невозможность легально получить H100 в Китае) разработчикам пришлось сфокусироваться на максимально эффективном использовании доступных ресурсов .
- Архитектура Mixture of Experts (MoE): Вместо обучения одной гигантской «монолитной» модели, DeepSeek использует систему из множества узкоспециализированных «экспертов». В модели DeepSeek их около 200, в то время как в GPT-4o, по оценкам гостя, их от 4 до 8 .
По мнению Алекса Кэмпбелла, первоначальная реакция рынка — «спрос на чипы Nvidia упадет, так как обучение стало дешевле» — является ошибочной . Он указывает на то, что DeepSeek перенесла вычислительную нагрузку с этапа обучения на этап инференса (использования) через механизм Chain of Thought (цепочка рассуждений) . Это означает, что для работы модели в реальном времени требуется еще больше мощностей и оперативной памяти, чем раньше .
📉 Парадокс Джевонса и будущее Nvidia 6:00
Алекс Кэмпбелл считает, что текущая ситуация на рынке ИИ напоминает не «пузырь доткомов», а его противоположность . Во время интернет-бума компании строили избыточные мощности (оптоволоконные сети), для которых не было потребителей. Сейчас же наблюдается острый дефицит вычислительных мощностей при колоссальном спросе .
Гость аргументирует свою позицию через «Парадокс Джевонса»:
- Снижение стоимости ресурса (в данном случае — стоимости «единицы интеллекта») ведет не к падению спроса, а к его взрывному росту .
- Открытость моделей DeepSeek позволяет компаниям и частным лицам запускать ИИ локально, не передавая данные в OpenAI.
- Это стимулирует спрос на локальное «железо» и серверные мощности для дообучения (forking) моделей под конкретные задачи .
«Я не настроен по-медвежьи в отношении Nvidia», — утверждает Кэмпбелл. По его словам, GPU остаются критическим ресурсом, а децентрализация ИИ только расширяет рынок сбыта .
🇨🇳 Геополитический прорыв: как Китай обошел «западную цензуру» 7:54
Одной из самых острых тем дискуссии стала критика западного подхода к безопасности ИИ. Алекс Кэмпбелл ввел термин «вирус разума» (mind virus) для описания культа «безопасности ИИ» (AI Safety) в Кремниевой долине .
Его основные тезисы:
- Западные разработчики были парализованы страхом перед «экзистенциальными рисками», что привело к фактической пятилетней заморозке развития открытого ПО (Open Source) в США .
- Пока в Беркли обсуждали, как ИИ может уничтожить мир, китайские инженеры просто копировали лучшие идеи и оптимизировали их .
- DeepSeek доказала, что санкции на чипы не остановили Китай, а заставили его стать умнее в архитектурных решениях .
Ирония ситуации, по мнению гостя, заключается в том, что для работы с «американскими» идеями (например, моделями Llama от Meta) пользователям теперь иногда проще обращаться к китайским платформам, которые быстрее внедряют инновации без лишних бюрократических барьеров .
🍎 Победители и проигравшие: ставка на Apple и серебро 9:51
В контексте новых реалий Кэмпбелл выделяет неожиданных бенефициаров:
- Apple: Компания обладает архитектурой объединенной памяти (Unified Memory Architecture), где GPU и RAM находятся на одном чипе . Это делает Mac Mini и MacBook лучшими устройствами по соотношению «цена/качество» для локального запуска моделей типа DeepSeek . Кэмпбелл прогнозирует рост спроса на инфраструктуру Apple именно как на вычислительные узлы для ИИ .
- Энергетика и серебро: Использование тяжелых моделей Chain of Thought требует колоссального количества электричества . Алекс Кэмпбелл активно продвигает инвестиционный тезис о росте цен на серебро, так как оно критически важно для солнечной энергетики, которая будет питать дата-центры будущего .
- Microsoft и OpenAI: Находятся под ударом, так как их закрытая «стена» (walled garden) начинает трещать под натиском бесплатных и эффективных открытых моделей .
💰 Макроэкономика ИИ: безработица или дефляционный шок? 33:15
Обсуждая влияние ИИ на экономику, Кэмпбелл использует классическую модель «мои расходы — это твои доходы» . Он выражает опасение, что ИИ может усилить неравенство: если доходы переместятся от среднего класса к владельцам ИИ-гигантов (у которых высокая норма сбережений), общее потребление в экономике может упасть, что негативно скажется на росте ВВП .
Основные прогнозы Кэмпбелла по рынку труда:
- ИИ не заменит человека на 100% из-за проблемы энтропии и физического мира (машины ломаются, Zoom лагает, пароли теряются) .
- Рабочие места «средних» бухгалтеров, кодеров и юристов находятся под угрозой, но это освободит людей для более творческой и сложной деятельности .
- Идея безусловного базового дохода (ББД/UBI) кажется гостю преждевременной и математически невозможной без десятикратного роста ВВП .
🏛️ «Критикуй модель»: совет инвесторам 50:00
В завершение беседы Алекс Кэмпбелл призывает слушателей не просто читать новости, а «пачкать руки», работая с моделями лично . Он рекомендует скачивать легковесные модели через инструменты типа Ollama и пытаться «сломать» их, чтобы понять логику их работы и скрытые предвзятости (например, отношение китайских моделей к вопросу Тайваня) .
По мнению Кэмпбелла, понимание когнитивных различий между моделями (Claude для текстов, DeepSeek для математики) станет важнейшим навыком для принятия инвестиционных решений в ближайшие 18 месяцев .
