Графический анализ рынка капитала после запуска DeepSeek V4: резкое падение Zhipu и MiniMax, Nvidia в панике

marsbitОпубликовано 2026-04-24Обновлено 2026-04-24

Введение

DeepSeek V4, модель искусственного интеллекта с 1 триллионом параметров, была выпущена с открытым исходным кодом по лицензии Apache 2.0. Это событие вызвало значительные изменения на финансовых рынках: акции китайских производителей чипов, таких как Cambricon и Hygon, выросли, в то время как акции компаний, разрабатывающих проприетарные модели, таких как Zhipu и MiniMax, упали. NVIDIA также испытала снижение акций из-за опасений, что китайские разработки в области ИИ могут снизить зависимость от её технологий. Модель V4 поддерживает аппаратное обеспечение местного производства, включая чипы Huawei Ascend 950PR и Cambricon Siyuan 590, что значительно улучшает производительность и снижает задержки при выводе данных по сравнению с решениями NVIDIA. Это свидетельствует о растущей конкурентоспособности китайских технологий в области ИИ и возможном сокращении зависимости от западных поставщиков. Рынок отреагировал переоценкой активов: инвестиции перемещаются в сторону открытых моделей и локальных производственных цепочек, что может изменить глобальный ландшафт искусственного интеллекта в ближайшие годы.

DeepSeek V4 наконец-то запущен. Это момент, которого ждали почти пять месяцев. Основная модель MoE с 1T параметров + версия Flash с 285B параметров, полная версия Pro с 1.6T следует сразу за ней, полностью открытый исходный код на GitHub, лицензия Apache 2.0, веса и код развертывания выпущены одновременно.

Как только модель вышла, рынок капитала дал свой ответ тремя взаимосвязанными способами.

Различные реакции рынка капитала

Цепочка поставок вычислительных мощностей на рынке A-акций почти полностью подорожала. Cambricon показал 11-дневный рост, поднявшись на 3,7% за один день, с кумулятивным ростом за месяц более 60%. Hygon Information достигло лимита роста в 10%, закрывшись на +8,4%. SMIC A-акции +4,91%, акции в Гонконге +8,81%. Акции Hua Hong в Гонконге выросли до +18%, закрывшись на +12%. ETF Cathay Pacific на科创芯片 привлек 2,4 миллиарда юаней за один день, достигнув исторического максимума.

У компаний с большими моделями в Гонконге другая картина. Zhipu (02513.HK) упала на 8,07%, с долей коротких продаж 9,9%. MiniMax (00100.HK) упала на 7,40%, с долей коротких продаж, взлетевшей до 22,87%. Это самые высокие дневные данные по коротким продажам в секторе ИИ Гонконга за последние три месяца. Обе компании являются представителями волны IPO ИИ в Гонконге во второй половине 2025 года, и в их проспектах IPO核心竞争力 (ключевая конкурентоспособность) описана одной и той же фразой: «саморазработанная большая модель-основа».

Реакция на другой стороне Тихого океана同样具体 (также конкретна). Акции Nvidia упали на 1,8% при открытии вчера, в течение дня упав до -2,6%, закрывшись без изменений. Краткий обзор рынка Bloomberg сравнил эту коррекцию с моментом V3 «DeepSeek» 27 января. Разница в том, что в январе была паническая распродажа, с потерей 600 миллиардов долларов рыночной капитализации за один день. На этот раз это больше похоже на переоценку, более мягкую по масштабу, но с четким направлением. В исследовательских отчетах институциональных покупателей появилась новая формулировка: «спрос на ИИ-выводы в Китае начинает отделяться от спроса на ИИ-выводы в Северной Америке».

Если совместить эти три рыночных реакции, получится первый вердикт, вынесенный рынком в течение 24 часов после запуска V4. После победы открытого исходного кода деньги начали перераспределяться, и ценообразование определяется уже не самой моделью, а тем, на каких картах работает модель и в какой производственной цепочке она установлена.

11 новых моделей за 30 дней, V4 подливает масла в огонь лагеря открытого исходного кода

Временное окно выпуска V4 само по себе является частью причины усиления этой реакции.

Взглянем на последние 30 дней. С 26 марта по 24 апреля в мире было выпущено или значительно обновлено как минимум 11 крупных моделей, оказавших заметное влияние, список охватывает почти всех основных игроков. Anthropic Opus 4.6, Google Gemini 3.1 Pro, OpenAI GPT-5.5, Mistral Large 3, Meta Llama 4, Moonlight Dark Side Kimi K2.6, Alibaba Qwen3-Next, ByteDance Doubao 2.5 Pro, Tencent Hunyuan 3.0, Kimi K2.6 Plus, и, наконец, DeepSeek V4, выпущенный в ночь на 23 апреля.

В среднем новая модель выходила каждые 2,7 дня. Это скорость, с которой даже управляющие фондами не успевают прочитать релизы. Но если посмотреть на графики китайских и гонконгских активов ИИ за эти 30 дней, только одно имя оставило устойчивый след на рынке. GPT-5.5 8 апреля поднял акции Nvidia на 4,2% за день, достигнув пика за один день. Затем DeepSeek V4 23-24 апреля привел к непрерывному росту цепочки поставок вычислительных мощностей в Китае и Гонконге.

Разница не в возможностях самих моделей. Разрыв между этими 11 моделями в рейтинге LMArena в большинстве случаев не превышает 50 баллов, находясь в узкой полосе «одного уровня». Разница заключается в наложении двух вещей.

Первая — открытый исходный код. Из первых 10 моделей только Llama 4 имеет открытый исходный код, но лицензия на веса Llama 4 содержит длинный список ограничений для коммерческого использования, сообщество разработчиков в Европе и США отреагировало прохладно, и на третий день после выхода на OpenRouter она выпала из топ-10. Лицензия V4 — Apache 2.0, веса без ограничений, коммерческое использование без ограничений, код для вывода выпущен одновременно. Это первая за последние полгода флагманская модель с открытым исходным кодом, которая одновременно оказывает давление на закрытый лагерь по трем параметрам: производительность, цена и открытость.

Вторая — время. На фоне непрерывных крупных релизов закрытого лагеря, нарратив открытого исходного кода постоянно сжимается. Opus 4.6 установил новый рекорд в задачах по коду на SWE-Bench, GPT-5.5 установил якорную точку для下沉ного рынка в 1,25 доллара за миллион токенов. Споры о том, может ли открытый исходный код догнать закрытый, продолжаются в Кремниевой долине уже два года. V4, с флагманской моделью с открытым исходным кодом и预估 месячной аудиторией (предполагаемой месячной аудиторией) в 90 миллионов, поставил эти споры на паузу.

По словам одного крупного китайского управляющего фондами на roadshow, «до V4 мы закладывали дисконт к оценке больших моделей с открытым исходным кодом, после V4 этот дисконт начал сокращаться в обратную сторону».

DeepSeek заменил таблицу ценообразования цепочки поставок вычислительных мощностей

В релизе V4 есть строка, которая раньше никогда не появлялась в официальных документах任何 китайской большой модели (ни одной китайской большой модели): «Day 0 полная поддержка Cambricon Siyuan 590 и Huawei Ascend 950PR, код развертывания выпущен одновременно с открытым исходным кодом». Вес этой строки становится понятен, только если соединить три параллельно развивавшиеся в течение последних 12 месяцев линии. Эти три линии относятся к аппаратному обеспечению, программному обеспечению и реакции Кремниевой долины.

Первая линия — на стороне чипов. Huawei Ascend 950PR был запущен в серийное производство в декабре 2025 года, с FP4 производительностью 1.56 PFLOPS, объем HBM 112GB, это первый раз, когда китайский чип ИИ по аппаратным показателям сравнялся с серией B от Nvidia. В задачах вывода MoE с параметрами 1T, как у V4, пропускная способность на одной карте увеличилась в 2,87 раза по сравнению с H20. Сопутствующий программный стек CANN 8.0 оптимизирует фреймворк вывода LLM на уровне операторов, Benchmark, опубликованный DeepSeek, показывает, что end-to-end задержка вывода V4 на суперузле Ascend (8 карт 950PR) на 35% ниже, чем в кластере H100 comparable масштаба. Данные по Cambricon Siyuan 590 еще более агрессивны, производительность одного чипа FP8 сравнима с H100, цена меньше половины.

Вторая линия — на стороне ПО. 22 апреля в основную ветку vLLM был merged PR для бэкенда Cambricon MLU, фреймворк вывода с открытым исходным кодом впервые нативно поддерживает китайские GPU не от Nvidia. DCU от Hygon Information идет другим путем через экосистему ROCm, но может полностью запустить MoE routing layer V4. Это означает, что развертывание V4 больше не «работает только на определенной китайской карте», а «можно выбирать между несколькими китайскими картами». Зависимость экосистемы от единственного поставщика нарушена, это ключевой переломный момент для production.

Третья линия исходит из Кремниевой долины. 15 апреля аналитик на телеконференции TSMC спросил Дженсена Хуанга о прогрессе китайских локальных вычислительных мощностей, его слова были холодны и конкретны: «Если они действительно смогут заставить LLM обойтись без CUDA, для нас это будет катастрофа (a disaster)». Девять дней спустя DeepSeek дал ответ公告 (объявлением) о Day 0.

Четыре иероглифа «国产替代» (локальная замена) за последние три года были заезжены до потери смысла. Но после утра 24 апреля这件事第一次有了可以被资本市场定价的具体数据 (это впервые получило конкретные данные, которые могут быть оценены рынком капитала). Пропускная способность на карте, end-to-end задержка вывода, стоимость вывода, пригодный для коммерческого использования код развертывания — все это незаметно pushed这场漫长的话术战 (затянутую войну слов) до порога production.

Логика 11-дневного роста акций Cambricon скрыта здесь. Это больше не «акция-концепт китайского GPU», а «поставщик инфраструктуры для вывода DeepSeek V4». Та же логика объясняет рост акций Hua Hong в Гонконге на 12% — она производит по 7nm эквивалентной технологии для 950PR. Каждый токен V4, работающий на китайском Ascend, означает, что мощности, которые изначально должны были流向 Nvidia и TSMC, частично остаются в дельте Жемчужной реки.

А следующий шаг早已铺好 (уже давно подготовлен). В дорожной карте Huawei, 950DT (training версия) планируется к поставке в четвертом квартале 2026 года, с соответствующей целью «полное обучение V5 или модели comparable масштаба в кластере на 10 тысяч карт». Если этот путь окажется работоспособным, ров (moat) CUDA в training-сегменте китайских больших моделей понизится с «необходимого» до «опционального».

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакие три основные реакции рынка капитала последовали за выпуском DeepSeek V4?

A1. Рост акций китайских производителей вычислительных мощностей, таких как Cambricon (+60% за месяц) и Haiguang Information (+8.4%). 2. Падение акций компаний, занимающихся большими моделями, таких как Zhipu (-8.07%) и MiniMax (-7.40%). 3. Корректировка акций NVIDIA, которая открылась падением на 1.8%, что отражает опасения по поводу снижения зависимости Китая от американских AI-решений.

QПочему выпуск DeepSeek V4 оказал такое значительное влияние на рынок?

AПотому что V4 — это первая высокопроизводительная открытая модель с 1T параметров, выпущенная под лицензией Apache 2.0, что обеспечивает беспрепятственное коммерческое использование. Это создало давление на закрытые модели по производительности, цене и открытости, изменив ожидания рынка относительно будущего открытого и закрытого ИИ.

QКакое значение имеет адаптация DeepSeek V4 для китайских чипов, таких как Huawei Ascend 950PR и Cambricon Siyuan 590?

AАдаптация V4 для китайских чипов с первого дня (Day 0) означает, что модель может эффективно работать на отечественном оборудовании, снижая зависимость от NVIDIA. Это предоставляет конкретные данные о производительности (например, +2.87x пропускной способности против H20) и делает китайские чипы реальной альтернативой для развертывания AI, что положительно влияет на их акции.

QКак выпуск V4 повлиял на глобальную конкуренцию в области ИИ, согласно статье?

AV4 приостановил двухлетние дебаты о том, могут ли открытые модели догнать закрытые, представив конкурентоспособную по производительности открытую альтернативу. Это также ускорило «отсоединение» спроса на AI-инференс в Китае от североамериканского, что заставило рынок переоценить зависимость от таких компаний, как NVIDIA.

QКакие будущие разработки упоминаются в статье в контексте китайских AI-чипов?

AВ дорожной карте Huawei упоминается чип 950DT (обучающая версия), запланированный к выпуску в четвертом квартале 2026 года. Его цель — обеспечить полное обучение моделей масштаба V5 или аналогичных на кластерах из 10 000 чипов, что может further снизить зависимость Китая от CUDA и NVIDIA в обучении моделей.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit47 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit47 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist47 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist47 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit52 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit52 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.8k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.4k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片