NVIDIA WKN: 918422 ISIN: US67066G1040 Kürzel: NVDA Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

Nochmal nachgelegt 😂 Mercedes Aktien verhökert, damit geht eh nix

Wer hat noch Kleingeld übrig

Beste Zeit jetzt zum nachlegen. Immer wenn Panik herrscht musste da sein 🤷🏽‍♂️👍🏽

Ich denke, aktuell kann niemand abschätzen, wie sehr das deepseek Modell Nvidia beeinflusst oder ob eine vermeintliche Monopolstellung angegriffen ist, oder nicht, dazu sind zu wenig Informationen da (welche Karten wurden zum Training benutzt? Wie sehr sind illegal importierte Karten genutzt worden? Wie gut ist das deepseek Modell wirklich, auch in Objektivierbaren Vergleichstests? Lassen sich ähnliche Modelle ähnlich kostengünstig erstellen für andere Anwendungen? Etc.) Alles, was in den nächsten Tagen passiert ist ausschließlich eine emotionale Reaktion des Marktes bei dem unterschwelligen Gefühl, dass es die letzten 3 Jahre zu smooth ging und ja "etwas faul sein musste". Jeder, der hier aufgrund der Datenlage Kauf- oder Verkaufempfehlungen gibt, schwimmt mMn. Auf dünnem Eis.

Die 110 läuft an

Hä 😇

Seit wann machen Chat Bots Rechtschreibfehler? 😂 lächerlich

Aber An"" turbo Trocken 😃

So gehen wieder schnell runter

Wer lange denkt kaufen

Bei 100 vollgas nachlegen

Du Chat bot

https://www.finanztrends.de/nvidia-aktie-droht-schon-naechste-schlappe/

Dann kannste billig kaufen

Ein paar Punkte gibt es doch zu berücksichtigen. Erstmal benutzt auch DeepSeek LLMs, die grundlegende Technologie ist also identisch. Dann behaupten sie, dass sie sehr günstig trainieren konnten und nicht die aktuell Hardware in großen Mengen besitzen, weil die "guten Chips" nicht in großen Mengen nach China geliefert werden dürfen. Gleichzeitig findet man im Netz, dass sie wohl doch H100s in größeren Mengen haben, aber nicht drüber reden dürfen. Stimmt das? Haben die evtl. doch viel mehr ausgegeben als sie behaupten, weil sie nicht zugeben dürfen, dass sie aus den USA importiert haben? Ich gebe zu ich habe nicht 100% Vertrauen was China angeht. Die könnten auch massiv mehr Ressourcen einsetzen als sie zugeben und der Nachweis wäre sehr schwierig. Dem Model sieht man am Ende nicht an ob es für 6 Millionen oder 100 Millionen trainiert wurde, man kann nur mit den Kosten für existierende Modelle vergleichen und das ist hinfällig, wenn es einen Durchbruch bei der Trainingsphase gab. Weiterhin habe ich keine neueren Infos bezüglich Skalierung als dieses Paper "Scaling Laws for Neural Language Models" von Jared Kaplan et al. (2020). Hat DeepSeek hier wirklich einen Durchbruch erzielt? Es muss dazu natürlich kein Paper geben, aber es wäre ein Durchbruch. Was die Hardware-Seite und Nvidia angeht: Kann man nicht annehmen, dass selbst wenn man x-fach günstiger trainieren kann, dass man dann mit "mehr Hardware" nicht auch immer "mehr" erreichen wird? Dass Hardware also trotz extrem verbesserter Trainingsphase trotzdem immer sinnvoll ist? Letztendlich muss man sehen ob Nvidia weiterhin Hardware verkauft, denn so richtig lässt sich keiner in die Karten gucken. Selbst China kann auf Umwegen locker die neuste Hardware erhalten. 50.000 H100s erhält man zwar nicht auf dem Wochenmarkt, aber China als Nation wird da sicher Mittel und Wege finden.

die amis drücken das bestimmt gleich wieder unter 120$