Giá trị thị trường của Nvidia giảm gần 600 tỷ đô la trong một ngày nhưng những người ủng hộ cho biết mô hình AI rẻ hơn sẽ thúc đẩy doanh số bán chip.
Tuyên bố của một công ty Trung Quốc về bước đột phá về trí tuệ nhân tạo trị giá 5.6 triệu đô la đã xóa sổ gần 600 tỷ đô la khỏi giá trị thị trường của Nvidia vào thứ Hai, làm tan vỡ niềm tin của Phố Wall rằng các công ty công nghệ sẽ tiếp tục chi tiêu mạnh tay vào AI và giáng một đòn rõ ràng vào vị thế dẫn đầu công nghệ của Hoa Kỳ.
Tuy nhiên, nhiều người ở Thung lũng Silicon tin rằng đợt bán tháo rộng rãi này là phản ứng thái quá đối với mô hình mới nhất của DeepSeek, mà họ cho rằng có thể thúc đẩy việc áp dụng và sử dụng AI rộng rãi hơn bằng cách giảm đáng kể chi phí công nghệ, duy trì nhu cầu về chip của Nvidia.
Pat Gelsinger, người gần đây bị buộc phải rời khỏi vị trí giám đốc điều hành của Intel, là một trong những người mua cổ phiếu của đối thủ cũ Nvidia vào thứ Hai. “Phản ứng của thị trường là sai: việc giảm chi phí AI sẽ mở rộng thị trường”, ông cho biết trong bài đăng trên LinkedIn. “DeepSeek là một sản phẩm kỹ thuật đáng kinh ngạc sẽ mở đường cho việc áp dụng AI rộng rãi hơn.”
Nvidia đã trở thành công ty có giá trị nhất thế giới vào năm ngoái khi các nhà đầu tư đặt cược vào nhu cầu không ngừng của các tập đoàn công nghệ lớn đối với bộ xử lý AI mạnh mẽ của công ty này. Tổng giám đốc điều hành Jensen Huang dự đoán các trung tâm dữ liệu AI trị giá 1 nghìn tỷ đô la sẽ được xây dựng trong vài năm tới.
Nền tảng cho sự tự tin đó là khái niệm về “luật mở rộng quy mô AI”, được phổ biến bởi các nhà lãnh đạo cấp cao tại các công ty khởi nghiệp AI như OpenAI và Anthropic, cho rằng các mô hình AI trở nên thông minh hơn khi chúng được cung cấp nhiều dữ liệu và tài nguyên điện toán hơn.
Việc DeepSeek phát hành mẫu R1 có khả năng cao — cùng bài nghiên cứu giải thích công khai cách tạo ra nó — dường như đã phá vỡ sự kìm kẹp của định luật mở rộng, khi chatbot của hãng này đã nhảy vọt lên đầu bảng xếp hạng App Store của iPhone tại Hoa Kỳ vào cuối tuần. Chỉ số bán dẫn Philadelphia giảm 9.2% vào thứ Hai, mức giảm hàng ngày tồi tệ nhất kể từ tháng 3 năm 2020.
Nhà vô địch công nghệ Trung Quốc Huawei đã nổi lên là đối thủ cạnh tranh chính của Nvidia tại Trung Quốc về chip suy luận. Tờ Financial Times trước đây đã đưa tin rằng, họ đã hợp tác với các công ty AI, bao gồm DeepSeek, để điều chỉnh các mô hình được đào tạo trên GPU Nvidia nhằm chạy suy luận trên chip Ascend của mình.
“Huawei đang ngày càng tốt hơn. Một nhà đầu tư vào ngành bán dẫn ở Bắc Kinh cho biết: “Họ đang có cơ hội khi chính phủ yêu cầu các công ty công nghệ lớn mua chip của họ và sử dụng chúng để suy luận”.
Thông báo gây ra cơn co giật trên thị trường chứng khoán hôm thứ Hai liên quan đến Nvidia được đưa ra khi Hoa Kỳ có động thái khẳng định vị thế dẫn đầu của mình trong lĩnh vực AI so với Trung Quốc, và khi các công ty công nghệ lớn nhất của Hoa Kỳ chuẩn bị báo cáo thu nhập mới nhất của họ. Tổng thống Hoa Kỳ Donald Trump cho biết DeepSeek “nên là lời cảnh tỉnh cho các ngành công nghiệp của chúng ta rằng chúng ta cần tập trung cao độ vào việc cạnh tranh để giành chiến thắng”.
Vào tháng 12, DeepSeek đã phát hành mô hình V3, được cho là có thể so sánh với mô hình của OpenAI và Google, nhưng chỉ tốn một phần nhỏ ngân sách là 5.6 triệu đô la. Công ty Trung Quốc cho biết họ chỉ sử dụng 2,048 chip Nvidia, có thể mua được mà không vi phạm luật kiểm soát xuất khẩu của Hoa Kỳ vốn hạn chế khả năng tiếp cận của Trung Quốc đối với các sản phẩm mới nhất của các nhà sản xuất chip Hoa Kỳ.
Sau đó, vào tuần trước, công ty đã công bố mô hình R1 mới nhất của mình, một “mô hình suy luận” có thể so sánh với o1 của OpenAI.
Khiến các nhà đầu tư lo lắng hơn nữa, các kỹ sư của DeepSeek đã có thể mở khóa hiệu suất cao hơn bằng cách viết mã mà không cần dựa vào nền tảng phần mềm Cuda của Nvidia, vốn được coi là rất quan trọng đối với sự thống trị của nhà sản xuất chip tại Thung lũng Silicon trong lĩnh vực phát triển AI.
“DeepSeek đã cân bằng sân chơi”, Stephen Yiu, giám đốc đầu tư của Blue Whale Growth, quỹ đầu tư được tỷ phú Peter Hargreaves hậu thuẫn, cho biết. Tháng trước, quỹ này đã giảm mức độ tiếp xúc với nhóm Magnificent Seven gồm các công ty công nghệ lớn của Hoa Kỳ vì lo ngại về chi tiêu lớn cho AI.
Các công ty công nghệ lớn nhất của Hoa Kỳ “có quyền tiếp cận độc quyền với AI — giá vé vào cửa lên tới hàng nghìn tỷ đô la, nếu không, bạn sẽ không có cơ hội nào để thách thức hiện trạng”, Yiu cho biết. Ông nói thêm rằng sự ra đời của DeepSeek là “một bước tiến rất tích cực cho việc áp dụng, phát triển và thâm nhập AI”.
Những người bán khống, những người đã đặt cược rất nhiều vào mức giá cổ phiếu cao ngất ngưởng của Nvidia trong những tuần gần đây, đã rất vui mừng vào thứ Hai. Theo tính toán của nhóm dữ liệu S3 Partners, giá cổ phiếu Nvidia giảm 17% đã tạo ra 6.75 tỷ đô la lợi nhuận cho những người bán khống.
Một người bán khống quan tâm đến các công ty AI lớn cho biết: “Một thực thể Trung Quốc tung ra mã nguồn mở ngay trước khi tất cả các công ty công nghệ lớn của Mỹ công bố thu nhập“. “Họ nói với bạn rằng không có giá trị nào [trong các mô hình AI của những công ty đó], nó đã trở thành hàng hóa.”
Tuy nhiên, một số nhà phân tích đã đặt câu hỏi về việc liệu AI đột phá của DeepSeek có quá rẻ để xây dựng hay không.
Dylan Patel của công ty tư vấn chip SemiAnalysis ước tính rằng DeepSeek và công ty chị em của nó, quỹ đầu cơ High-Flyer, có quyền truy cập vào hàng chục nghìn GPU Nvidia, được sử dụng để đào tạo các thế hệ tiền nhiệm của R1.
Patel cho biết: “DeepSeek đã chi hơn 500 triệu đô la cho GPU trong suốt lịch sử hoạt động của công ty”. “Mặc dù quá trình đào tạo của họ rất hiệu quả nhưng vẫn cần phải thử nghiệm và kiểm tra đáng kể để có hiệu quả.”
G Dan Hutcheson tại TechInsights cho biết phản ứng của thị trường không phản ánh được đối tượng nào chịu ảnh hưởng nhiều nhất từ bước đột phá của DeepSeek. Ông cho biết: “Tôi không thấy đây là một đòn giáng mạnh vào Nvidia, tôi thấy đây là một vấn đề lớn hơn đối với các công ty như OpenAI đang cố gắng bán những dịch vụ này”.
Nvidia lập luận vào thứ Hai rằng những cải tiến của DeepSeek sẽ mang lại lợi ích chứ không phải phá hủy hoạt động kinh doanh của họ.
Nvidia cho biết: “DeepSeek là một tiến bộ tuyệt vời của AI và là ví dụ hoàn hảo về Test Time Scaling”, ám chỉ đến các hệ thống AI tiêu thụ nhiều tài nguyên điện toán hơn sau khi người dùng đặt câu hỏi hoặc giao nhiệm vụ bằng cách “suy luận” hoặc thực hiện nhiều bước liên kết để phản hồi. . “Suy luận đòi hỏi số lượng lớn GPU Nvidia và mạng hiệu suất cao.”
Tuyên bố của Nvidia ngụ ý rằng bằng cách mở rộng ranh giới khả năng của các mô hình AI “nguồn mở”, DeepSeek đã làm tăng nhu cầu về các con chip được sử dụng để chạy chúng.
Trong khi Nvidia nổi tiếng nhất với việc cung cấp chip được sử dụng để “đào tạo” hoặc xây dựng hệ thống AI mới, thì công ty này cho biết hiện tại họ cũng tạo ra doanh thu tương đương từ chip “suy luận” hoặc xử lý yêu cầu của người dùng bằng mô hình hoàn thiện.
Huang đã lập luận trong một podcast gần đây rằng nhu cầu suy luận “sắp tăng lên một tỷ lần” do các mô hình AI mới có khả năng “suy luận” hoặc dành thời gian để lập kế hoạch trả lời cho một truy vấn phức tạp.
Jordan Jacobs, đồng sáng lập công ty đầu tư AI Radical Ventures, người cũng đã mua thêm cổ phiếu Nvidia vào thứ Hai, cho biết: “Chip Nvidia có hai công dụng: đào tạo và suy luận, và chúng ta chỉ mới ở giai đoạn đầu của câu chuyện suy luận“. “Khi chúng ta thấy thế giới đang chuyển dịch sang AI, điều này đòi hỏi phải nâng cấp đáng kể chip. Việc bán tháo có vẻ như là phản ứng thái quá và thiếu hiểu biết.”
Dmitry Shevelenko, giám đốc kinh doanh tại Perplexity, công ty khởi nghiệp về tìm kiếm AI có trụ sở tại San Francisco có nhà sản xuất chip này là một trong những nhà đầu tư của mình, cho biết: “Thị trường không nhận ra đúng mức rằng điều này rất có lợi cho Nvidia“. “Dù thế nào đi nữa, Jensen vẫn chiến thắng.”
Theo Financial Times, link gốc
‘Khoảnh khắc aha’ của DeepSeek mở đường cho việc ra mắt các mô hình AI giá rẻ cạnh tranh
Phòng thí nghiệm Trung Quốc sử dụng sáng tạo ‘học tăng cường‘ để đào tạo công nghệ mang lại bước đột phá
Phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc DeepSeek đã áp dụng các kỹ thuật tiên tiến để phát triển một mô hình AI được đào tạo với sự can thiệp hạn chế của con người, tạo ra “khoảnh khắc aha” có thể thay đổi chi phí cho các nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng tuyệt vời dựa trên công nghệ này.
Bài báo nghiên cứu được công bố về hoạt động của mô hình “lý luận” R1 của DeepSeek tiết lộ cách nhóm do tỷ phú quỹ đầu cơ Liang Wenfeng đứng đầu đã đạt được những kết quả ấn tượng bằng cách loại bỏ những điểm nghẽn trong quá trình phát triển AI.
Bài báo cho thấy DeepSeek đã áp dụng các kỹ thuật hiệu quả hơn để phát triển R1, giống như mô hình o1 đối thủ của OpenAI, tạo ra các câu trả lời chính xác bằng cách “suy nghĩ” từng bước về phản hồi của nó trong thời gian dài hơn hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn. Những đột phá của DeepSeek đến từ việc sử dụng “học tăng cường” để giảm sự tham gia của con người trong việc đưa ra phản hồi cho lời nhắc.
Công ty cũng đã xây dựng các mô hình nhỏ hơn với ít tham số hơn — số lượng biến được sử dụng để đào tạo hệ thống AI và định hình đầu ra của nó — với khả năng suy luận mạnh mẽ bằng cách điều chỉnh các mô hình lớn được đào tạo bởi các đối thủ cạnh tranh như Meta và Alibaba.
Những bước phát triển này đã tạo nên làn sóng chấn động khắp Thung lũng Silicon, khi R1 vượt trội hơn một số nhiệm vụ so với các mô hình mới phát hành của OpenAI, Anthropic và Meta, nhưng chỉ tốn một phần nhỏ chi phí để phát triển.
Vào thứ Ba, OpenAI cho biết họ đã tìm thấy bằng chứng cho thấy DeepSeek đã lợi dụng công nghệ của mình, sử dụng kết quả từ các mô hình của mình để đào tạo các LLM với chi phí thấp hơn, một hoạt động phổ biến trong giới học thuật và các công ty khởi nghiệp ít được tài trợ.
Bất chấp những tranh cãi, các chuyên gia cho biết DeepSeek đã chứng minh được sự đổi mới thực sự. Các nhà nghiên cứu AI cũng khen ngợi thiện chí của công ty trong việc công bố báo cáo kỹ thuật chi tiết nêu rõ cách xây dựng mô hình lý luận của mình.
Neil Lawrence, giáo sư về máy học tại DeepMind thuộc Đại học Cambridge, cho biết: “Tôi nghĩ đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm về loại đổi mới mà chúng ta có thể mong đợi trong các mô hình này“. “Lịch sử cho thấy các công ty lớn phải vật lộn để đổi mới khi mở rộng quy mô và những gì chúng ta thấy từ nhiều công ty lớn này là sự thay thế đầu tư vào điện toán cho công việc trí óc khó khăn.”
Các mô hình ngôn ngữ lớn được xây dựng theo hai giai đoạn. Phương pháp đầu tiên được gọi là “tiền đào tạo”, trong đó các nhà phát triển sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ giúp mô hình dự đoán từ tiếp theo trong câu. Giai đoạn thứ hai được gọi là “hậu đào tạo”, trong đó các nhà phát triển dạy mô hình làm theo các hướng dẫn, chẳng hạn như giải bài toán hoặc lập trình.
Một cách để chatbot tạo ra nhiều phản hồi hữu ích hơn được gọi là “học tăng cường từ phản hồi của con người” (RLHF), một kỹ thuật tiên phong của OpenAI để cải thiện ChatGPT. RLHF hoạt động bằng cách chú thích các phản hồi của mô hình AI đối với các lời nhắc và chọn ra những phản hồi tốt nhất. Bước này thường tốn nhiều công sức, chi phí và thời gian, thường đòi hỏi một đội ngũ nhỏ người dán nhãn dữ liệu. Đổi mới lớn của DeepSeek là tự động hóa bước cuối cùng này bằng một kỹ thuật gọi là học tăng cường (RL), trong đó mô hình AI được thưởng khi thực hiện đúng việc.
DeepSeek đầu tiên phát triển một mô hình dự đoán văn bản mạnh mẽ có tên là V3. Sau đó, nó sử dụng RL để “thưởng” cho mô hình, chẳng hạn như giơ ngón tay cái lên vì đã đưa ra câu trả lời đúng.
Công ty Trung Quốc nhận thấy rằng bằng cách thực hiện quy trình này đủ nhiều lần, mô hình có thể tự động giải quyết vấn đề mà không cần sự giám sát của con người. Kỹ thuật này cũng được Google DeepMind sử dụng để xây dựng AlphaGo, hệ thống AI đã đánh bại người chơi cờ vây cổ xưa và khởi đầu cho sự bùng nổ hiện nay trong các kỹ thuật điện toán học sâu gần một thập kỷ trước.
DeepSeek cho biết họ phát hiện ra mô hình có cái mà công ty gọi là “khoảnh khắc aha” khi nó đánh giá lại câu trả lời và điều chỉnh thời gian xử lý để giải quyết các câu hỏi khác nhau.
Những người sáng tạo ra DeepSeek đã viết trong bài nghiên cứu của họ rằng: “Khoảnh khắc aha” đóng vai trò như lời nhắc nhở mạnh mẽ về tiềm năng của [RL] trong việc mở ra những cấp độ thông minh mới trong các hệ thống nhân tạo, mở đường cho các mô hình tự chủ và thích ứng hơn trong tương lai”.
Lewis Tunstall, một nhà nghiên cứu tại Hugging Face, một công ty nghiên cứu AI, cho biết: “Có vẻ như bí quyết để làm cho điều này thành công là chỉ cần có một mô hình được đào tạo trước rất, rất mạnh và sau đó chỉ cần có rất, rất tốt cơ sở hạ tầng để thực hiện quá trình học tăng cường này trên quy mô lớn.”
Trong khi OpenAI và Google đang đầu tư hàng tỷ đô la để xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn, DeepSeek cũng đã xây dựng các mô hình nhỏ hơn có thể chạy trên điện thoại hoặc trình duyệt web bằng cách “chắt lọc” khả năng suy luận của các mô hình lớn hơn.
DeepSeek đã sử dụng mô hình R1 để tạo ra một tập hợp tương đối nhỏ gồm 800,000 điểm dữ liệu và sau đó điều chỉnh các mô hình do các đối thủ cạnh tranh như Qwen của Alibaba và Llama của Meta tạo ra bằng cách sử dụng dữ liệu do AI tạo ra đó.
DeepSeek nhận thấy các mô hình tinh chỉnh này đặc biệt mạnh về tiêu chuẩn lý luận, trong một số trường hợp còn vượt trội hơn các mô hình chủ lực như Claude của Anthropic. Tunstall cho biết: “Về cơ bản, nó có thể giải quyết được hầu hết các bài toán mà tôi đã làm ở trường đại học”.
Sự phát triển này có thể là một lợi ích cho các nhà phát triển ứng dụng, những người có phương pháp xây dựng sản phẩm hiệu quả và tiết kiệm. Theo Lennart Heim, một nhà nghiên cứu tại Rand, một nhóm nghiên cứu, việc dạy các mô hình AI lý luận trong quá trình “suy luận” – khi mô hình đang tạo ra câu trả lời – hiệu quả hơn nhiều so với quá trình đào tạo trước, đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán. .
Ông nói thêm rằng mô hình mới này có thể cho phép các đối thủ cạnh tranh xây dựng các mô hình cạnh tranh với ít sức mạnh tính toán và tiền bạc hơn nhiều. Tuy nhiên, nếu không có tiền để sản xuất chip, “họ không thể triển khai chúng ở cùng quy mô”, Heim cho biết.
DeepSeek không cho biết họ đã chi bao nhiêu để xây dựng R1, nhưng tuyên bố họ đã đào tạo mô hình V3, nền tảng mà R1 dựa trên, chỉ với 5.6 triệu đô la. Heim cho biết số tiền này không bao gồm các chi phí khác, chẳng hạn như chi phí mua hàng nghìn đơn vị xử lý đồ họa để đào tạo mô hình hoặc tiền lương, thử nghiệm, đào tạo và triển khai.
Trong khi DeepSeek là phòng thí nghiệm đầu tiên sử dụng các kỹ thuật đặc biệt của mình, các phòng thí nghiệm AI khác cũng dự kiến sẽ làm theo, trong đó Hugging Face hiện đang nghiên cứu để sao chép R1. Các công ty AI của Hoa Kỳ cũng đang nghiên cứu sử dụng khả năng của các mô hình lớn, hiện đại của họ vào các mô hình nhỏ hơn, linh hoạt hơn. Năm ngoái, Google đã ra mắt Gemma, một mẫu máy nhẹ hơn dựa trên mẫu Gemini.
Thomas Wolf, đồng sáng lập kiêm giám đốc khoa học tại Hugging Face, cho biết: “Công thức tạo ra trí thông minh khá đơn giản“, đồng thời nói thêm rằng những người khác trong lĩnh vực này cũng hiểu rõ các kỹ thuật của DeepSeek. “Và đó là lý do tại sao tôi mong đợi nhiều đội sẽ làm lại điều này.”
Theo Financial Times, link gốc
DeepSeek mang lại cho Apple hy vọng trở thành ‘người chiến thắng’ về AI
Lỗi ảnh hưởng đến triển vọng nâng cấp nhanh nhưng iPhone được coi là nền tảng LLM lớn nhất dành cho người tiêu dùng.
Khi sự hoảng loạn về DeepSeek của Trung Quốc khiến cổ phiếu công nghệ và năng lượng toàn cầu mất khoảng 1 nghìn tỷ đô la vào thứ Hai, Apple là một trong số ít công ty ở Thung lũng Silicon chứng kiến cổ phiếu tăng giá.
Việc ra mắt các tính năng trí tuệ nhân tạo được Apple mong đợi từ lâu trong ba tháng qua đã bị chậm trễ và gặp phải nhiều lỗi, làm dấy lên hy vọng trên Phố Wall rằng chúng sẽ giúp thúc đẩy doanh số bán iPhone ngay lập tức.
Nhưng một số nhà đầu tư và nhà phân tích tin rằng bước đột phá về AI chi phí thấp của DeepSeek chứng minh chiến lược của Apple là đúng đắn và mang đến cho Apple cơ hội bắt kịp đối thủ Google nhanh hơn.
Mô hình của DeepSeek có thể chỉ ra một tương lai mà các hệ thống AI tinh vi sẽ đủ nhỏ và hiệu quả để chạy trên điện thoại thông minh, thay vì đòi hỏi phải đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng điện toán đám mây.
Không giống như Meta, Microsoft và Google, cho đến nay Apple vẫn tránh chi hàng tỷ đô la vào các trung tâm dữ liệu chỉ dành cho AI. Thay vào đó, nó cung cấp ChatGPT nếu trợ lý Siri tích hợp trên iPhone không thể xử lý được truy vấn. Apple cho biết họ có thể hợp tác với Google hoặc các nhà sản xuất mô hình ngôn ngữ lớn khác trong tương lai, vì họ tập trung nỗ lực AI của mình vào các hệ thống có thể chạy cục bộ trên iPhone.
“Chúng tôi tin rằng [Apple] có thể nổi lên như một người chiến thắng tương đối trong cuộc tranh luận này“, các nhà phân tích tại Morgan Stanley đã viết trong một lưu ý gửi cho khách hàng vào thứ Ba. “Trong một thế giới mà các chương trình LLM dành cho người tiêu dùng trở thành hàng hóa, các nền tảng phân phối trở thành tài sản quan trọng và Apple sở hữu nền tảng phân phối công nghệ dành cho người tiêu dùng có giá trị nhất hiện nay.” Apple không đưa ra bình luận nào.
Nhà sản xuất iPhone đang cần một số tin tức tốt về AI khi chuẩn bị công bố kết quả kinh doanh quý vào ngày hôm qua.
Bản cập nhật Apple Intelligence tuần này đã xóa một trong những tính năng chính sau khi các nhà xuất bản và đài truyền hình phản ứng dữ dội vì tính năng tóm tắt tin tức tự động hiển thị thông tin sai lệch hoặc gây hiểu lầm cho người dùng iPhone. Apple cho biết họ có kế hoạch khôi phục tính năng tóm tắt bằng AI cho các ứng dụng tin tức sau khi thực hiện “những cải tiến”.
Sai lầm này có nguy cơ làm suy yếu lập luận của giám đốc điều hành Tim Cook rằng ông cảm thấy thoải mái khi không phải là người đầu tiên cung cấp các sản phẩm AI mới nhất cho người tiêu dùng, thay vào đó, ông thích tập trung vào việc trở thành người giỏi nhất.
Việc triển khai chậm chạp của Apple Intelligence chỉ làm gia tăng khoảng cách giữa công ty trị giá 3,500 tỷ đô la này và các đối thủ công nghệ lớn. Các mẫu Gemini của Google hiện đã được tích hợp vào điện thoại thông minh của đối thủ cạnh tranh hàng đầu của Apple là Samsung, hãng vừa ra mắt điện thoại thông minh AI mới nhất của mình là S25 trong tháng này.
Các nhà phân tích cảnh báo rằng việc ra mắt Apple Intelligence cho đến nay vẫn chưa mang lại bất kỳ sự gia tăng nào về doanh số bán iPhone như mong đợi, trong khi các tính năng AI khác, chẳng hạn như tạo hình ảnh và công cụ viết, cũng đang gặp khó khăn trong việc thu hút khách hàng.
Cổ phiếu của Apple đã tăng 34% trong khoảng thời gian từ khi công bố tính năng AI vào tháng 6 đến mức đỉnh cao nhất mọi thời đại là 259 đô la vào ngày 26 tháng 12, do sự lạc quan rằng Apple, người đến sau trong lĩnh vực AI, có thể sử dụng lượng khách hàng trung thành của iPhone để bắt kịp. Tuy nhiên, khi niềm tin suy yếu, cổ phiếu đã giảm khoảng 9% kể từ mức đỉnh điểm vào tháng 12, trong bối cảnh lo ngại về kế hoạch áp thuế quan của chính quyền Trump.
Tuần trước, các nhà phân tích tại Jefferies đã hạ dự báo trước báo cáo thu nhập của Apple, dự kiến công ty này sẽ không đạt được mục tiêu tăng trưởng trong quý này một phần do “việc áp dụng và thương mại hóa AI chậm hơn“, cũng như áp lực cạnh tranh liên tục ở Trung Quốc. Các nhà phân tích của Bank of America cũng hạ ước tính doanh số bán iPhone vì lý do tương tự.
Họ nhắc lại lời cảnh báo của nhà phân tích chuỗi cung ứng của Apple, Ming-Chi Kuo, người đã viết trong tháng này rằng không có bằng chứng nào cho thấy Apple Intelligence thúc đẩy nhu cầu về iPhone, đồng thời cảnh báo về “sự lạc quan quá mức của thị trường” về khả năng các tính năng này có thể chuyển thành doanh số bán phần cứng.
Gene Munster, đối tác quản lý tại Deepwater Asset Management, cho biết Apple Intelligence đánh dấu một “khởi đầu sai lầm” hiếm hoi của công ty.
Ông cho biết: “Tôi nghĩ họ buộc phải hành động nhanh hơn bình thường“, sau khi thành công đột phá của ChatGPT của OpenAI đã châm ngòi cho cuộc chạy đua của các tập đoàn công nghệ lớn nhất nhằm tận dụng lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng.
Tóm tắt tin tức là một phần của bộ tính năng AI ban đầu được giới thiệu vào tháng 10, tiếp theo là sự tích hợp rất được mong đợi giữa Siri với ChatGPT vào tháng 12, khi Apple Intelligence cũng ra mắt tại Vương quốc Anh.
Tuy nhiên, theo công ty nghiên cứu thị trường IDC, bất chấp nỗ lực tiếp thị AI mạnh mẽ của Apple, doanh số iPhone vẫn giảm 4.1% so với cùng kỳ năm ngoái trong quý quan trọng mang tên tháng 12. Nhìn chung, IDC cho biết lượng lô hàng điện thoại thông minh toàn cầu đã tăng 2.4 %.
Apple đã thực hiện một cách tiếp cận chậm chạp đối với việc ra mắt AI và vẫn chưa cung cấp Apple Intelligence bằng các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh và các biến thể địa phương, làm giảm sức hấp dẫn của iPhone mới ở nhiều nơi trên thế giới. Công ty đang phải đối mặt với nhiều rào cản tại thị trường lớn thứ hai là Trung Quốc, nơi các mô hình và quan hệ đối tác tiềm năng phải vượt qua sự giám sát của cơ quan quản lý.
Nhưng các kỹ thuật phát triển AI do DeepSeek giới thiệu mang đến cho Apple cơ hội lấy lại vị thế đã mất nhanh hơn. Công ty khởi nghiệp Trung Quốc này có thể đào tạo một hệ thống AI tiên tiến chỉ với một phần nhỏ nguồn lực của OpenAI, Google và Anthropic, cũng như đưa ra phản hồi cho các yêu cầu phức tạp hiệu quả hơn nhiều so với các mô hình lớn hơn của Hoa Kỳ.
Vì DeepSeek đã công bố nhiều chi tiết về cách thức hoạt động của mô hình và phát hành theo giấy phép “nguồn mở”, Apple cũng có thể điều chỉnh nó để ra mắt các tính năng AI tại Trung Quốc.
Ben Bajarin, nhà phân tích tại Creative Strategies, cho biết: “Mọi người đang nhận ra thực tế rằng bạn có thể làm được rất nhiều việc trên [điện thoại thông minh]”.
Tuy nhiên, Bajarin cho biết Apple vẫn còn chặng đường dài phía trước để thuyết phục người tiêu dùng rằng các tính năng AI của hãng rất hữu ích. “Hiện tại, điều này chỉ nhằm đặt nền tảng để tiếp tục xây dựng”, ông nói. “Họ vẫn đang hoàn thiện nội dung này theo thời gian thực.”
Theo Financial Times, link gốc