« Quatre puces de Huawei pour une de Nvidia » : le PDG de DeepSeek explique comment il a transformé la pénurie de puces en alibi stratégique

L’une des nombreuses batailles que mènent la Chine et les États-Unis est technologique, notamment celle liée à l’intelligence artificielle. Les dépenses des entreprises américaines en IA sont astronomiques, mais en Chine, l’ambition n’est pas moindre et le gouvernement veut que ce soit l’un des piliers pour que le pays devienne la première puissance mondiale à court terme.

L’une des discussions autour de l’IA chinoise par rapport à l’IA américaine concerne l’efficacité. Des modèles très performants, supérieurs dans certains cas aux américains, mais avec un prix bien inférieur et, surtout, entraînés en un temps record. Il y a des controverses à ce sujet, comme les accusations de vol de la part de géants comme Anthropic et OpenAI, mais la réalité est que si vous ne voulez pas utiliser une IA américaine, il existe des alternatives comme DeepSeek, Kimi ou Zhipu AI.

Mais, en parlant de Deepseek, le PDG de l’entreprise est clair sur le fait qu’il existe une énorme différence entre les Big Tech chinoises de l’IA et leurs homologues américaines : la capacité de calcul. Il donne un fait pour l’illustrer : quatre puces Huawei équivalent à une puce Nvidia, ce qui ouvre la porte aux États-Unis pour avoir encore plus d’arguments pour continuer à faire pression sur l’industrie technologique chinoise.

Le goulot d’étranglement, c’est le pouvoir, rien de plus

Liang Wenfeng est le PDG de DeepSeek et, comme tant d’autres à son poste ces dernières semaines, il a eu la présentation devant les investisseurs. Ce type d’événements est très intéressant car ils nous permettent d’en savoir plus sur les entreprises et leurs projets, et dans ce cas, il a été révélateur d’écouter le dirigeant de l’une des entreprises d’IA les plus importantes aujourd’hui.

Ce ne sont pas des déclarations officielles, puisqu’il s’agit de la fuite de la réunion de près de quatre heures publiée par Tencent Tech, mais parmi ses nombreuses phrases, on peut extraire des idées très intéressantes. La première est celle que nous avons évoquée : pour le patron, le principal manque est l’argent et les ressources. « Il n’y a pas de pénurie de personnel, puisqu’il s’agit essentiellement du même groupe de personnes. Le talent n’est pas le goulot d’étranglement : les ressources sont le plus gros goulot d’étranglement », explique Liang.

Le PDG a continué à souligner des preuves, affirmant que « plus de cartes, c’est toujours mieux » et que, à un prix raisonnable, ils en achètent autant qu’ils le peuvent parce que « convertir de l’argent en cartes Nvidia est définitivement mieux que de laisser cet argent à la banque ». Et les cartes Nvidia se distinguent par un fait également très intéressant : combien de cartes Huawei équivalent à une carte Nvidia.

Il assure que la relation est de quatre contre un, ou ce qui revient au même : s’ils voulaient entraîner un modèle avec 800 000 millions de paramètres actifs comme les principaux modèles américains d’IA, ils auraient besoin de 50 000 cartes Nvidia GB300 ou de 200 000 cartes Huawei 950.

Cela ne semble pas laisser Huawei dans une très bonne position, qui est celle que l’industrie chinoise et le gouvernement lui-même tentent de promouvoir, mais Liang affirme que Nvidia creuse sa propre tombe sur le marché chinois, que l’écosystème CUDA s’érode rapidement et que le supernode 950 de Huawei peut remplacer complètement les GB200 et GB300 de Nvidia en termes de performances et de prix.

Bien que le rapport de 4:1 entre les puces semble alarmant pour l’entreprise nationale, Liang n’a pas précisé la charge de travail ni si elle mesure les performances brutes, les performances d’entraînement ou l’inférence.

Les États-Unis surveillent de près

Un détail que Liang souligne est que cet écart de puissance de calcul finira par se combler à mesure que Huawei lancera des solutions et que, même s’il n’ose pas deviner quand cela se produira, c’est quelque chose qui finira par arriver. Mais bien sûr, alors que la concurrence entre les États-Unis et la Chine repose en partie sur la puissance de l’IA, les États-Unis ne sont pas du tout intéressés à réduire l’écart.

Ces derniers mois, nous avons constaté à quel point les pressions se sont poursuivies pour empêcher les entreprises chinoises d’accéder au matériel occidental essentiel au développement de l’industrie des semi-conducteurs. Les machines de lithographie extrême d’ASML en sont un exemple, et plus récemment la Maison Blanche a accusé la startup chinoise Moonshot AI d’avoir acquis des serveurs équipés de puces Nvidia auxquels elle ne devrait pas avoir accès.

Le cas de Moonshot AI a été assez populaire car il y a quelques jours nous vous parlions de cet étonnant modèle Kimi K3 qui, selon les Américains, aurait été formé en Thaïlande avec des puces Nvidia GB300 pour éviter les réglementations américaines sur les exportations. Et ils vont plus loin en arguant que Kimi K3 avait « bu » le modèle Fable d’Anthropic.

Stratégie de recherche profonde

Au-delà de la politique, et pour revenir à Liang, même si pour le moment il semble que la Chine ne soit pas à la hauteur en termes de puissance de calcul, DeepSeek a une stratégie à long terme qui a moins à voir avec le modèle le plus puissant actuellement. Comme nous le lisons dans SCMP, Liang a déclaré qu’ils fixaient les prix « pour réaliser uniquement un profit raisonnable, et non pour maximiser les revenus ».

Et c’est la clé que semble poursuivre l’entreprise, puisqu’elle maintient des prix bas pour les utilisateurs dans le but d’utiliser de plus en plus son service dans l’espoir d’augmenter la possibilité d’atteindre l’intelligence artificielle générale.

Ainsi, alors que d’autres entreprises donnent la priorité aux profits immédiats et à la conquête de parts de marché, Liang se concentre sur « l’augmentation de la probabilité d’atteindre l’AGI », car c’est cette IA qui aura une grande valeur commerciale. Et c’est ce qu’ils cherchent à exploiter.

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