L’essor de DeepSeek – une application d’IA à faible coût venue de Chine – bouleverse le marché technologique. Non seulement DeepSeek a surpassé ChatGPT en termes de téléchargements, mais il a également provoqué la chute des actions de Nvidia à un niveau record, posant un nouveau défi aux géants occidentaux de l'IA.
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| Des nouvelles sur DeepSeek sont diffusées sur un écran du Nasdaq MarketSite à New York, aux États-Unis, le 27 janvier 2025. (Source : Bloomberg) |
Développé par la startup du même nom fondée par Luong Van Phong en 2023 à Hangzhou, DeepSeek est rapidement devenu célèbre lorsqu'il a été évalué comme égal, voire supérieur, à ChatGPT, Gemini ou CoPilot.
Dès son apparition sur l'App Store, DeepSeek a immédiatement « surpassé » ChatGPT, devenant l'application d'IA la plus populaire. Bien qu'il ait été surnommé le « Pinduoduo de l'IA » grâce à sa stratégie à faible coût, DeepSeek a provoqué un énorme choc en faisant « disparaître » du jour au lendemain plus de 600 milliards de dollars de la capitalisation boursière de Nvidia - une chute record dans l'histoire de Wall Street.
Explosion du marché
Selon Nikkei Asia , la forte demande de matériel informatique a stimulé la croissance de l’IA et la reprise du marché boursier technologique. Cependant, l'apparition de DeepSeek R1 - un modèle d'IA à faible coût lancé le 20 janvier - a inquiété les investisseurs car il peut fonctionner sur des puces à faible performance tout en atteignant une puissance impressionnante.
DeepSeek R1 était évalué à seulement 2,19 $ par million de jetons, soit 96 % de moins qu'OpenAI, envoyant des ondes de choc dans la Silicon Valley et Wall Street. Bien que Nvidia ait perdu plus de 600 milliards de dollars de capitalisation boursière, la société considère toujours DeepSeek R1 comme une avancée importante en matière d'IA, une excellente application de la technique de mise à l'échelle du temps de test - qui permet d'améliorer l'inférence de l'IA sans nécessiter de modèles plus grands ou une formation longue.
La vérité sur le low cost
Nikkei Asia a déclaré que les coûts réels de formation de DeepSeek constituent toujours un grand point d'interrogation. L’entreprise affirme avoir dépensé près de 5,6 millions de dollars pour former le modèle V3 – un chiffre bien inférieur aux 100 millions de dollars dépensés pour GPT-4. Cependant, Gregory Allen, directeur du Wadhwani AI Center au Centre d'études stratégiques et internationales (CSIS), a déclaré que le coût réel pourrait être considérablement plus élevé, car le rapport ne prend en compte que la formation finale, et non la recherche et les tests qui l'ont précédée.
DeepSeek aurait utilisé 2,8 millions d'heures de GPU H800 pour 2 $/heure, obtenant des performances grâce à l'optimisation algorithmique, du framework et du matériel. Les analystes restent toutefois sceptiques. SemiAnalysis, une société bien connue d'études de marché, de conseil et d'IA sur les semi-conducteurs, estime que la société aurait exploité environ 10 000 GPU Nvidia H800 et 10 000 GPU H100, des puces interdites d'exportation vers la Chine. Certains ont également suggéré que DeepSeek aurait pu utiliser une technique de « distillation » pour réduire les coûts, mais il n’existe aucune preuve solide.
Cette technique est utilisée par les développeurs pour obtenir de meilleures performances sur de petits modèles, en utilisant les sorties de grands modèles, leur permettant d'obtenir des résultats similaires sur des tâches spécifiques à moindre coût.
Impact sur les fabricants de matériel d'IA
Les performances impressionnantes de DeepSeek inquiètent les investisseurs quant à l'avenir de l'industrie des puces IA. Nikkei Asia a commenté que si l'IA peut fonctionner efficacement sur du matériel à faible coût, la demande d'investissement dans l'infrastructure des centres de données et les puces haut de gamme pourrait diminuer, affectant des géants tels que Nvidia, Broadcom, TSMC, Samsung et SK Hynix.
Nvidia, en tant que leader du marché, affirme que DeepSeek nécessite toujours un grand nombre de GPU hautes performances, tout en exploitant les techniques de mise à l'échelle du temps de test pour optimiser l'inférence de l'IA. Cependant, Jonah Cheng, directeur des investissements de la société de capital-investissement J&J Investment et analyste chevronné des semi-conducteurs, se demande si l'investissement dans le matériel informatique est toujours une priorité absolue. Cependant, de nombreux analystes estiment toujours que pour obtenir de meilleures performances, les entreprises d’IA ne peuvent pas ignorer la mise à niveau des infrastructures.
Invalider l’interdiction d’exportation de puces d’IA américaines ?
S'adressant aux médias chinois, le fondateur Luong Van Phong a déclaré que le problème auquel la société DeepSeek est confrontée n'est pas l'argent mais l'interdiction d'exporter des puces d'IA. Le fonds d'investissement High-Flyer qu'il a fondé a commencé à stocker des puces d'IA début 2019. Le fonds disposait de 10 000 GPU A100 avant que Nvidia ne soit interdit d'exporter le produit vers la Chine en 2022.
Les États-Unis ont imposé des contrôles drastiques à l’exportation sur l’accès de la Chine aux puces d’IA avancées, à la fabrication de semi-conducteurs et aux outils de fabrication de puces afin de limiter les avancées technologiques du pays. La plupart des analystes estiment que la percée de DeepSeek n’est pas un signe d’échec des restrictions américaines.
L'expert Gregory Allen compare cette situation à celle de Huawei, lorsque la société a lancé des puces de 7 nm en 2023 malgré un accès limité à la technologie américaine, mais n'a toujours pas pu augmenter sa production.
Jeremy Chih-Cheng Chang, directeur exécutif de l’Institut pour la démocratie, la société et les technologies émergentes basé à Taipei et chercheur spécialisé dans la sécurité économique internationale, a déclaré que le « choc » DeepSeek ne ferait qu’accélérer la compétition entre les États-Unis et la Chine pour « l’hégémonie de l’IA ».
Le président américain Donald Trump a déclaré qu'il s'attendait toujours à ce que les entreprises technologiques américaines dominent le marché de l'IA, mais a également admis que DeepSeek constituait un énorme défi.
Les États-Unis sont depuis longtemps à l’avant-garde de la course au développement de l’IA. L'émergence de DeepSeek a également forcé les grandes entreprises technologiques américaines telles qu'OpenAI, Microsoft, Google, Meta... à optimiser le modèle d'exploitation et les coûts d'exploitation de leurs propres systèmes d'IA.
La crainte de prendre du retard sur la Chine pourrait être la force motrice de l’accélération du développement de l’IA par les États-Unis. Les États-Unis pourraient renforcer les restrictions sur les puces d’IA ou accroître la surveillance de la technologie à laquelle la Chine a accès, tout en stimulant les investissements nationaux dans l’IA, en renforçant les alliances technologiques et en ajustant les politiques pour maintenir son leadership.
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