Ex-CEO da Intel Pat Gelsinger comprou ações da NVIDIA na queda em meio à venda maciça do DeepSeek

Investing.com -- Pat Gelsinger, ex-CEO da Intel (NASDAQ:INTC), comprou ações da NVIDIA durante sua recente queda, conforme compartilhou em uma postagem no LinkedIn discutindo a situação atual do DeepSeek. A decisão de Gelsinger de comprar vem acompanhada de sua perspectiva sobre a reação do mercado ao desenvolvimento do DeepSeek, sugerindo que há três lições importantes a serem aprendidas com as últimas cinco décadas de computação.

Gelsinger primeiro apontou que a computação obedece à "lei dos gases", significando que ela preenche o espaço disponível conforme definido pelos recursos disponíveis, como capital, energia e orçamentos térmicos. Ele usou exemplos do passado, como CMOS, PCs, multicore, virtualização e mobile, para ilustrar como tornar os recursos de computação amplamente disponíveis a preços mais baixos pode expandir drasticamente o mercado. Ele expressou sua crença de que a IA será integrada a tudo no futuro, e que o custo atual da IA é muito alto para realizar esse potencial. Ele afirmou estar feliz em se beneficiar dos preços mais baixos comprando ações da NVIDIA e de IA.

Seu segundo ponto focou no papel das restrições na engenharia. Gelsinger observou que a equipe do DeepSeek enfrentou numerosas restrições, mas conseguiu entregar uma solução de classe mundial a custos 10-50 vezes menores. Ele mencionou que as leis de exportação limitaram os recursos disponíveis para a equipe, forçando-os a serem criativos. Gelsinger compartilhou uma anedota de seu passado, quando entrevistou o renomado cientista da computação Donald Knuth, que explicou como fez seu melhor trabalho quando os recursos eram mais limitados e os prazos mais exigentes.

Por último, Gelsinger enfatizou a importância da abertura no campo da IA. Ele expressou desapontamento com o crescente fechamento da pesquisa de modelos fundamentais nos últimos anos, declarando seu alinhamento com a posição de Elon Musk de que a pesquisa em IA precisa de mais abertura. Gelsinger ressaltou a necessidade de transparência nos conjuntos de dados de treinamento, algoritmos e introspecção sobre correção, ética e implicações. Ele fez referência ao sucesso de modelos abertos como Linux, Gcc, USB, Wifi e outros exemplos, argumentando que a IA é importante demais para permitir que um ecossistema fechado domine.

Gelsinger concluiu elogiando o DeepSeek como uma "incrível peça de engenharia" que promoverá uma maior adoção da IA e ajudará a remodelar a visão da indústria sobre inovação aberta.

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