Trung Quốc công bố mô hình AI giá rẻ khiến thị trường toàn cầu náo loạn, Nvidia mất ngay 600 tỷ USD vốn hoá, cổ phiếu công nghệ bị bán tháo mạnh

Nhóm cổ phiếu công nghệ đồng loạt giảm mạnh sau khi start up DeepSeek của Trung Quốc đang làm dấy lên mối lo ngại về khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực AI.

Bước vào phiên giao dịch ngày 27/1, cổ phiếu Nvidia và một loạt các công ty công nghệ khác của Mỹ lao dốc, sau khi chứng khoán toàn cầu sụt giảm. Yếu tố khiến nhóm cổ phiếu công nghệ chìm trong sắc đỏ là start up DeepSeek của Trung Quốc đang làm dấy lên mối lo ngại về khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực AI và vị thế dẫn đầu của Mỹ có thể bị lung lay.

Nvidia, hãng thiết kế chip vốn được hưởng lợi lớn từ cơn sốt AI, đã giảm khoảng 17%, tương đương 600 tỷ USD vốn hoá, chạm mức thấp mới vào cuối phiên giao dịch buổi sáng. Cổ phiếu này sắp ghi nhận phiên tồi tệ nhất kể từ tháng 3/2020. Trong khi đó, Nasdaq Composite giảm 3%.

Diễn biến của cổ phiếu Nvidia đã khiến nhóm cổ phiếu lĩnh vực AI khác ở Mỹ cũng đi xuống. Micron và Arm Holdings lần lượt giảm hơn 8% và 9%. Các nhà sản xuất chip Broadcom và Advanced Micro Devices lần lượt sụt hơn 14% và 5%.

Constellation Energy và Vistra, hai trong số những công ty nổi tiếng nhất liên quan đến hoạt động xây dựng năng lượng cho AI, đã giảm mạnh khoảng hơn 12% và 19%.

Các thị trường quốc tế khác cũng chịu tác động từ thông tin mới từ start up của Trung Quốc. Các hãng chip có trụ sở ở Hà Lan là ASML và ASM International đều giảm mạnh trong phiên giao dịch vừa qua. Ở châu Á, các cổ phiếu liên quan đến chip của Nhật Bản cũng lao dốc.

Mới đây, DeepSeek đã cho ra mắt một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với mã nguồn mở, miễn phí. Công ty này cho biết mô hình AI của họ chỉ được phát triển trong 2 tháng với chi phí chưa đến 6 triệu USD. Đây là khoản tiền thấp hơn nhiều so với chi phí mà các đối thủ phương Tây sử dụng. Tuần trước, start up này đã công bố mô hình DeepSeek-R1, có khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hơn với độ chính xác cao hơn và thậm chí còn vượt trội so với GPT-4o của OpenAI.

Trong một bài đăng trên mạng xã hội, Marc Andreesen, kỹ sư phần mềm nổi tiếng của Mỹ, đã gọi sản phẩm của DeepSeek là “một trong những đột phá tuyệt vời và ấn tượng nhất” mà ông từng thấy và là “món quà diệu kỳ cho cả thế giới”. Nhà đồng sáng lập Andreessen Horowitz gần đây được biết đến nhiều hơn vì ủng hộ Tổng thống Donald Trump.

Sự tiến triển mạnh mẽ của lĩnh vực AI của Trung Quốc đã làm dấy lên mối lo ngại về chi phí mà các công ty công nghệ lớn đã đầu tư vào các mô hình AI và trung tâm dữ liệu. Đồng thời, đây cũng là một tín hiệu cảnh báo Mỹ không dẫn đầu trong lĩnh vực AI với thành tính vượt trội như nhiều người vẫn nghĩ.

“DeepSeek rõ ràng không thể tiếp cận nhiều mô hình tính toán hiện đại như các công ty lớn của Mỹ, nhưng bằng cách nào đó họ đã phát triển được một mô hình có vẻ có tính cạnh tranh cao”, Srini Pajjuri, nhà phân tích lĩnh vực chất bán dẫn tại Raymond James, cho biết trong một lưu ý vào thứ Hai.

Pajjuri cho biết DeepSeek có thể “thúc đẩy các hoạt động cấp thiết hơn nữa đối với các công ty siêu quy mô của Mỹ”, nhóm các công ty cơ sở hạ tầng điện toán lớn như Amazon và Microsoft. Cụ thể, nhà phân tích cho biết các công ty này có thể tận dụng lợi thế của mình từ việc tiếp cận các đơn vị xử lý đồ họa để tạo sự khác biệt so với các lựa chọn rẻ hơn.

Trong khi đó, GPU là là một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI lớn. Nvidia là công ty dẫn đầu thị trường về GPU.

Theo các nhà phân tích của Citi, chi phí trong mảng điện toán đã trở thành chủ đề chính được thảo luận sau tin tức về DeepSeek.

Họ cho biết, dù sự thống trị của các công ty Mỹ đối với các mô hình AI tiên tiến nhất có thể gặp rủi ro, nhưng rào cản chính đối với các đối thủ cạnh tranh là khả năng tiếp cận các chip tốt nhất. Bởi vậy, vì lý do này, các công ty AI hàng đầu có thể sẽ không từ bỏ việc sử dụng các GPU tiên tiến hơn.

Các nhà phân tích của Bernstein lại bày tỏ quan điểm nghi ngờ về việc liệu sản phẩm của DeepSeek có thực sự được xây dựng với chi phí dưới 6 triệu USD hay không. Họ đặt câu hỏi liệu con số đó đã tính đến các chi phí khác từ các nghiên cứu và thử nghiệm trước đó để đưa công nghệ đến vị trí hoàn thiện như hiện tại hay chưa.

Tham khảo CNBC