Des milliards de dollars de Big Tech sur l’intelligence artificielle sont sous le contrôle des investissements cette semaine. De plus, Deepseek en Chine a envoyé une vague de choc à travers Wall Street et Silicon Valley avec un modèle d’IA bon marché et compétitif.
Avant les résultats de Microsoft, Meta et Apple, le rallye boursier conduit à AI a perdu 1 billion de dollars après que le démarrage de l’IA basé à Hangzhou ait démontré le même modèle d’inférence AI qu’Openai et l’humanité. La version Deepseek-R1 de la semaine dernière a provoqué le NASDAQ, la moyenne de l’industrie Dow Jones et les contrats à terme S&P500 lundi matin, provoquant des ventes mondiales d’actions de haute technologie. Les actions NVIDIA (NVDA) ont chuté à 17% et ont anéanti la valeur de près de 600 milliards de dollars. Ceci est un enregistrement des sociétés américaines.
Les investisseurs ont été surpris par Deepseek, qui a publié Deepseek-V3 en décembre. Il s’agit d’un modèle indiquant que la formation et le développement de la puce H800 à faible capacité de Nvidia ne coûtaient que 5,6 millions de dollars.
Selon le document technique, Deepseek utilise un groupe de 2 050 unités de traitement graphique (GPU) de NVIDIA pour la formation. Par exemple, Meta (Meta) a formé le modèle LLAMA 3 405B en utilisant 16 000 H100 de Nvidia.
D’autres rivaux américains, tels que les géants élevés et Openai, ont annoncé des centaines de milliards avec des puces à coupe et des infrastructures d’IA. Plus tôt ce mois-ci, Mark Zuckerberg, le plus haut fonctionnaire de Meta, a déclaré que la société prévoyait de dépenser jusqu’à 65 milliards de dollars cette année sur l’infrastructure de l’IA et dépasse 1,3 million de GPU. Openai, en revanche, a annoncé une nouvelle coentreprise entre Tech Heavyweights SoftBank (SFTBY) et Oracle (ORCL), investissant 500 milliards de dollars dans la construction d’une nouvelle infrastructure d’IA américaine.
À première vue, les modèles apparemment efficaces et compétitifs de Deepseek peuvent remettre en question des milliards de dollars de Big Tech dans les infrastructures d’IA de Big Tech, mais peuvent étendre le marché de l’IA.
John Belton, directeur de portefeuille et analyste de Gabelli Funds, déclare: quartz.
Belton a déclaré dans la méthode de Deepseek pour remettre en question la question de « Great (ER) Innovation, et donc la demande des clients occidentaux », qui a une puce plus forte que Deepseek. Selon Belton, une inférence peu coûteuse peut étendre le nombre total d’adresses, il peut satisfaire le paradoxe de Jebon. C’est une idée économique que plus vous utilisez des ressources, plus vous êtes susceptible de consommer.
L’histoire continuera
