“Seminggu lalu, saham-saham semikonduktor seperti Nvidia (NASDAQ: NVDA), Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD), dan Micron Technology (NASDAQ: MU) anjlok setelah berita bahwa sebuah start-up China bernama DeepSeek telah menemukan cara untuk melatih model kecerdasan buatan (AI) dengan biaya hanya sebagian kecil dari pesaing Amerikanya. Investor khawatir bahwa pendekatan inovatif DeepSeek akan memicu penurunan permintaan akan pemroses grafis (GPU) dan komponen pusat data lainnya, yang merupakan kunci dalam pengembangan AI. Namun, kekhawatiran itu mungkin terlalu dibesar-besarkan. Meta Platforms (NASDAQ: META) adalah pembeli besar chip AI dari Nvidia dan AMD. Pada 29 Januari, CEO Mark Zuckerberg membuat sejumlah komentar yang seharusnya menjadi musik bagi telinga para investor yang memiliki saham hardware AI. Hedge fund China yang sukses, High-Flyer, telah menggunakan AI untuk membangun algoritma perdagangan selama bertahun-tahun. Mereka mendirikan DeepSeek sebagai entitas terpisah pada tahun 2023 untuk memanfaatkan kesuksesan perusahaan penelitian AI lainnya, yang kini sedang meroket nilainya. Ketegangan pasar saham minggu lalu dipicu oleh V3 large language model (LLM) dari DeepSeek, yang mencocokkan kinerja model terbaru GPT-4o dari perusahaan start-up AI terkemuka Amerika, OpenAI, melintasi beberapa benchmark. Pada dasarnya itu bukanlah masalah, kecuali DeepSeek mengklaim telah menghabiskan hanya $5,6 juta untuk melatih V3, sedangkan OpenAI telah membakar lebih dari $20 miliar sejak 2015 untuk mencapai tahap saat ini. Untuk membuat masalah lebih mengkhawatirkan, DeepSeek tidak memiliki akses ke GPU pusat data terbaru dari Nvidia, karena pemerintah AS melarang mereka dijual kepada perusahaan China. Itu berarti start-up tersebut harus menggunakan generasi yang lebih lama seperti H100 dan H800 yang kurang bertenaga, menunjukkan bahwa memungkinkan untuk melatih model AI terkemuka tanpa perangkat keras terbaik. Untuk menutupi kurangnya kinerja komputasi, DeepSeek berinovasi di sisi perangkat lunak dengan mengembangkan algoritma yang lebih efisien dan metode input data. Selain itu, mereka mengadopsi teknik yang disebut distilasi, yang melibatkan menggunakan model yang sukses untuk melatih model-modelnya sendiri yang lebih kecil. Hal ini secara cepat mempercepat proses pelatihan dan membutuhkan kapasitas komputasi yang jauh lebih sedikit. Investor khawatir bahwa jika perusahaan AI lain mengadopsi pendekatan DeepSeek, mereka tidak akan perlu membeli banyak GPU dari Nvidia atau AMD. Hal itu juga akan mengurangi permintaan untuk solusi memori pusat data terkemuka Micron. GPU Nvidia adalah yang paling populer di dunia untuk mengembangkan model AI. Tahun fiskal perusahaan 2025 baru saja berakhir pada 31 Januari, dan menurut panduan manajemen, pendapatannya kemungkinan lebih dari dua kali lipat menjadi rekor $128,6 miliar (hasil resmi akan dirilis pada 26 Februari). Jika kuartal-kuartal terbaru menjadi acuan, sekitar 88% dari pendapatan tersebut kemungkinan berasal dari segmen pusat data berkat penjualan GPU. Pertumbuhan luar biasa itu adalah alasan Nvidia telah menambahkan $2,5 triliun ke kapitalisasi pasar dalam dua tahun terakhir. Jika permintaan chip melambat, banyak dari nilai tersebut kemungkinan akan hilang. AMD telah menjadi pesaing yang layak bagi Nvidia di pusat data. Perusahaan berencana meluncurkan GPU MI350 baru mereka tahun ini, yang diharapkan dapat menyaingi chip Blackwell terbaru dari Nvidia yang telah menjadi standar emas untuk memproses beban kerja AI. Namun, AMD juga merupakan pemasok terkemuka chip AI untuk komputer pribadi, yang bisa menjadi segmen pertumbuhan utama di masa depan. Ketika LLM menjadi lebih murah dan lebih efisien, pada akhirnya akan mungkin menjalankannya pada chip yang lebih kecil di dalam komputer dan perangkat, mengurangi ketergantungan pada pusat data eksternal. Terakhir, Micron sering diabaikan sebagai perusahaan chip AI, tetapi perannya sangat penting dalam industri ini. HBM3E (high-bandwidth memory) untuk pusat data miliknya terbaik di kelasnya dalam hal kapasitas dan efisiensi energi, itulah mengapa Nvidia menggunakannya di dalam GPU Blackwell terbarunya. Memori menyimpan informasi dalam keadaan siap, yang memungkinkan GPU untuk menerimanya secara instan saat diperlukan, dan karena beban kerja AI begitu intens data, itu adalah bagian penting dari teka-teki perangkat keras. Meta Platforms menghabiskan $39,2 miliar pada chip dan infrastruktur pusat data selama 2024, dan mereka berencana untuk menghabiskan hingga $65 miliar tahun ini. Investasi tersebut membantu perusahaan untuk lebih memajukan Llama LLMs mereka, yang merupakan model open-source paling populer di dunia, dengan 600 juta unduhan. Llama 4 dijadwalkan diluncurkan tahun ini, dan CEO Mark Zuckerberg berpikir bisa menjadi yang paling canggih di industri, melampaui bahkan model tertutup terbaik. Pada 29 Januari, Meta mengadakan panggilan konferensi dengan analis tentang kuartal keempat tahun 2024 mereka. Ketika Zuckerberg ditanya tentang dampak potensial dari DeepSeek, dia mengatakan mungkin masih terlalu dini untuk menentukan apa artinya untuk investasi modal ke chip dan pusat data. Namun, dia mengatakan bahkan jika itu mengakibatkan lebih sedikit kebutuhan kapasitas untuk beban kerja pelatihan AI, itu tidak berarti perusahaan akan membutuhkan lebih sedikit chip. Sebaliknya, dia berpikir kapasitas bisa beralih dari pelatihan ke inferensi, yang merupakan proses di mana model AI memproses masukan dari pengguna dan membentuk respons. Banyak pengembang beralih dari melatih model dengan menggunakan data tak terbatas, dan fokus pada kemampuan \”berpikir\” sebagai gantinya. Ini disebut sebagai penskalaan waktu uji, dan melibatkan model membutuhkan waktu tambahan untuk \”berpikir\” sebelum menghasilkan output, yang menghasilkan respons berkualitas lebih tinggi. Berpikir membutuhkan lebih banyak komputasi inferensi, jadi Zuckerberg berpikir perusahaan masih akan memerlukan infrastruktur pusat data terbaik untuk menjaga keunggulan atas kompetisi. Selain itu, sebagian besar produk perangkat lunak AI belum mencapai adopsi massal, dan Zuckerberg mengakui bahwa melayani banyak pengguna juga akan memerlukan kapasitas pusat data tambahan dari waktu ke waktu. Jadi, meskipun sulit untuk menempatkan angka yang tepat tentang bagaimana inovasi DeepSeek akan mengubah permintaan chip, komentar Zuckerberg menunjukkan bahwa tidak ada alasan bagi investor saham Nvidia, AMD, dan Micron untuk panik. Sebenarnya, bahkan ada kasus bullish untuk saham-saham tersebut dalam jangka panjang. Pernah merasa seperti Anda melewatkan kesempatan untuk membeli saham-saham paling sukses? Maka Anda akan ingin mendengar ini. Pada kesempatan langka, tim analis ahli kami mengeluarkan rekomendasi saham “Double Down” untuk perusahaan yang mereka pikir akan segera meledak. Jika Anda khawatir telah melewatkan kesempatan untuk berinvestasi, sekarang adalah waktu terbaik untuk membeli sebelum terlambat. Dan angka-angka membuktikan: Nvidia: jika Anda menginvestasikan $1.000 saat kami menggandakan pada tahun 2009, Anda akan memiliki $307.661!* Apple: jika Anda menginvestasikan $1.000 saat kami menggandakan pada tahun 2008, Anda akan memiliki $44.088!* Netflix: jika Anda menginvestasikan $1.000 saat kami menggandakan pada tahun 2004, Anda akan memiliki $536.525!* Saat ini, kami sedang mengeluarkan peringatan “Double Down” untuk tiga perusahaan luar biasa, dan mungkin tidak akan ada kesempatan lain seperti ini dalam waktu dekat. Pelajari lebih lanjut » *Pengembalian Stock Advisor per 3 Februari 2025 Randi Zuckerberg, mantan direktur pengembangan pasar dan juru bicara Facebook serta saudari CEO Meta Platforms Mark Zuckerberg, adalah anggota dewan The Motley Fool. Anthony Di Pizio tidak memiliki posisi dalam saham yang disebutkan. The Motley Fool memiliki posisi di dan merekomendasikan Advanced Micro Devices, Meta Platforms, dan Nvidia. The Motley Fool memiliki kebijakan pengungkapan. Mark Zuckerberg Baru Saja Memberikan Berita Luar Biasa bagi Investor Saham Nvidia, AMD, dan Micron awalnya diterbitkan oleh The Motley Fool”
