DeepSeek de repente travou o Bitcoin

Em 27 de janeiro, o número de downloads do DeepSeek, um modelo de IA em grande escala que surgiu repentinamente na China, excedeu pela primeira vez o do ChatGPT. Ele liderou a lista de lojas de APP nos Estados Unidos e na China, e o servidor até travou por um tempo, despertando a atenção e relatórios dos círculos globais de tecnologia, investimento e mídia.

Por trás deste incidente, não somos apenas lembrados da possibilidade de o futuro padrão de desenvolvimento científico e tecnológico sino-americano ser reescrito. Também provocou pânico de curto prazo no mercado de capitais dos EUA. Afetada por isso, a Nvidia caiu quase 15%, desencadeando um flash crash coletivo no setor de tecnologia dos EUA.

De acordo com estatísticas incompletas, o mercado de ações dos EUA perdeu mais de US$ 1 trilhão em valor de mercado nas negociações de segunda-feira, perdendo um terço do valor total de mercado do mercado criptográfico. O mercado criptográfico, que segue de perto a tendência do mercado de ações dos EUA, também sofreu um declínio acentuado causado pelo DeepSeek. Entre eles, o Bitcoin caiu para 97777, queda de 7,1% no dia. Muitas pessoas ainda estão coçando a cabeça sobre por que o mercado de criptografia despencou tão rapidamente?

Então de onde vem o pânico do mercado? DeepSeek não se desenvolveu acumulando capital abundante e enormes placas gráficas como OpenAI, Meta ou mesmo Google. A OpenAI foi fundada há 10 anos, tem 4.500 funcionários e arrecadou US$ 6,6 bilhões em financiamento até agora. A Meta está gastando US$ 60 bilhões para desenvolver um data center de inteligência artificial quase do tamanho de Manhattan. Por outro lado, a DeepSeek foi fundada há menos de 2 anos. Inicialmente, dedicava-se à negociação quantitativa de ações A. Tem 200 funcionários e um custo de desenvolvimento inferior a 10 milhões de dólares americanos. acumular placas gráficas Nvidia GPU.

O que o DeepSeek quebra não é apenas a vantagem de custo no nível capital/técnico, mas também os conceitos e ideologias tradicionais anteriormente inerentes às pessoas. Os resultados foram surpreendentes: os custos de treinamento caíram de US$ 100 milhões para US$ 5 milhões. O número de GPUs necessárias cai de 100.000 para 2.000. Custos de API reduzidos em 95%. Funciona em GPUs para jogos, sem necessidade de hardware de data center. Mais importante ainda, eles são de código aberto. Não é mágica, apenas uma engenharia incrivelmente inteligente.
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