NVIDIA a perdu 400 000 millions en valeur marchande. La dentelle a été donnée par China Depseek

C’est la nouvelle du jour. Et, peut-être, de la semaine. Le modèle d’intelligence artificielle (AI) Open Source Deepseek R1 provoque un tremblement de terre dans la technologie américaine. Et le fait En raison de sa nature ouverte. Cependant, son modèle commercial n’est pas la seule chose qui représente une menace pour les entreprises et les semi-conducteurs américains. La chose la plus surprenante est que l’infrastructure que Deepseek est relativement modeste.

Pour comprendre avec une certaine précision de ce dont nous parlons, nous sommes intéressés à nous rappeler que le GPU pour l’IA qui est actuellement utilisé plus fréquemment dans les centres de données est la puce NVIDIA H100. La société dirigée par Jensen Huang livre déjà les premières unités de son successeur, la plate-forme B200, qui, comme prévu, sur le papier est encore plus puissante. Cependant, les sanctions approuvées par le gouvernement américain empêchent Nvidia de vendre ces GPU à leurs clients chinois. Ici, réside en grande partie la capacité de rupture profonde

L’efficacité de Deepseek et sa nature ouverte convulsent la Silicon Valley

Les entreprises chinoises qui se consacrent au développement et à la formation des modèles d’IA n’ont pas été une autre option pour exacerber l’ingéniosité. Nous savons que beaucoup d’entre eux continuent d’acheter les GPU les plus avancés de NVIDIA par le biais d’intermédiaires et de marchés parallèles, mais peut-être qu’ils ne le font pas dans les montants dont ils ont besoin. Si nous nous en tenons à Deepseek selon Financial Times, l’infrastructure a utilisé pour former ce modèle d’agglutine 2 048 puces NVIDIA H800. Et la formation avec 671 000 millions de paramètres a coûté 5,6 millions de dollars.

Ces chiffres sont très restreints. En fait, s’ils sont vraiment fiables, et ils semblent l’être, ils mettraient un fait non rappelable sur la table: les ingénieurs Depseek auraient réussi à pointer Un modèle d’IA extrêmement compétitif avec des coûts très inférieurs à ceux de OpenAI et Google pour développer un modèle d’IA comparable. Le GPU H800 est largement responsable de cette circonstance. Et c’est parce que c’était la réponse de Nvidia aux interdictions de l’administration dirigée par Joe Biden.

Lorsque le gouvernement américain a interdit à la société de Jensen Huang de donner à ses clients chinois son GPU le plus puissant à l’époque, la puce H100, les ingénieurs NVIDIA, ont choisi de réduire leurs avantages dans le but que le ministère du Commerce leur a permis de le vendre en Chine. Le résultat a été précisément le GPU H800, qui n’est rien d’autre qu’une revue simplifiée et, par conséquent, moins puissante de la puce H100.

Tout était à nouveau compliqué le 16 novembre 2023. Et ce jour-là, le gouvernement américain a approuvé de nouvelles sanctions à la Chine qui, entre autres interdictions, ont empêché Nvidia de donner à leurs clients dans le pays de Xi Jinping Le GPU H800. Vraisemblablement, à cette époque, les ingénieurs Depseek avaient déjà entre leurs mains les puces H800 dont ils avaient besoin, bien que certains analystes défendent que, en réalité, leur infrastructure rassemble 50 000 GPU H100 achetés via des intermédiaires.

Dans l’affirmative, il est évident que la tension détenue par les États-Unis et la Chine empêcheraient DePseek de reconnaître que des milliers de jetons illégaux ont en sa possession. Quelle que soit la vérité, c’est que le prix de Nvidia, Microsoft, ASML et d’autres grandes sociétés technologiques tombent de manière très prononcée. En fait, la société dirigée par Jensen Huang a perdu 400 000 millions en valeur marchande en raison de la possibilité que Deepseek démontre que pour mettre en place un modèle d’Avant-Garde AI, il n’est pas nécessaire de recourir aux GPU les plus puissants de NVIDIA ou d’autres Compagnies. Si cela n’a vraiment été formé qu’avec 2 048 puces H800, les fondements d’Openai, de Google et d’autres sociétés se casseront. Et cette industrie donnera à l’optimisation et à l’efficacité de l’importance. Nous verrons ce qui se passe enfin.

Image | Nvidia

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