Nach Verlusten bei Top-KI-Aktien beruhigt Ex-Intel-CEO Anleger: „Investoren verstehen Deepseek nicht richtig

Das neue KI-Modell von Deepseek hat einen Ausverkauf der wichtigsten KI-Aktien ausgelöst.

Der ehemalige Intel-CEO Pat Gelsinger ist aber der Meinung, dass sich die Märkte hierbei irren.

Gelsinger sagte, dass die Behauptungen von Deepseek, KI kostengünstig zu entwickeln, die Nachfrage nach Chips ankurbeln und nicht verringern wird.

Der ehemalige CEO von Intel, Pat Gelsigner, sagt, dass „die Märkte Deepseek falsch verstehen. Investoren haben einen panischen Ausverkauf von Top-KI-Aktien ausgelöst. Das war eine Reaktion auf die Befürchtung, dass Deepseek die Nachfrage nach hoch entwickelten Chips schwächen würde.

Das neue Modell R1 von Deepseek, das am Tag der Amtseinführung von Donald Trump vorgestellt wurde, hat dieses Kunststück offenbar mit schwächeren und weniger Chips geschafft, als die führenden KI-Labore in Amerika. Diese Entwicklung hat Befürchtungen geweckt, dass die Nachfrage nach Chipaktien wie Nvidia zurückgehen könnte.

Nvidia, dessen Marktkapitalisierung sich seit Beginn des ChatGPT-Booms um Billionen Dollar erhöht hat, erlitt am Montag einen Verlust von bis zu 500 Milliarden US-Dollar (etwa 479,66 Milliarden Euro). Damit ist der größte Börseneinbruch der Geschichte der USA ausgelöst worden.

Gelsinger wies am Montag auf X darauf hin, dass die Annahmen des Marktes falsch waren. Er sagte, dass die Nachfrage nicht zurückgeht, sondern dass die „dramatisch billigere“ und effizientere Nutzung von Computern – wie es bei Deepseek der Fall zu sein scheint – „den Markt dafür vergrößern wird”.

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Deepseek musste mit begrenzten Mitteln arbeiten

Die KI-Branche hat darauf bestanden, dass Modelle intelligenter werden, wenn sie mit mehr Rechenleistung in Form von Chips ausgestattet werden, die in Rechenzentren geladen werden, wo sie trainiert und gehostet werden.

Gelsingers Ansichten decken sich mit denen anderer Vertreter der KI-Branche, die der Meinung sind, dass die Marktreaktion auf Deepseeks Behauptungen über eine höhere Rechenleistung übertrieben war.