La start-up chinoise Deepseek perturbe l’industrie de l’IA

Un tremblement majeur secoue le monde de la technologie alors que la start-up chinoise Deepseek dévoile un modèle d’IA révolutionnaire développé à faible coût, envoyant des ondes de choc à travers les marchés financiers.

Innovation perturbatrice à bas prix

Deepseek frappe dur avec son nouveau modèle Deepseek-V3, un assistant intelligent qui rivalise avec les géants tels que Chatgpt. L’innovation réside moins dans ses performances que dans son coût de développement: entre 5 et 6 millions de dollars, une somme dérisoire par rapport aux investissements massifs réalisés par les géants américains. L’annonce a envoyé des ondes de choc via Wall Street, avec des chutes spectaculaires dans les actions technologiques: NVIDIA (-17%), Broadcom (-17%), Oracle (-14%) et Cisco (-5%).

Open source comme une arme de perturbation massive

La stratégie de Deepseek est claire: démocratiser l’IA en rendant son modèle accessible et modifiable sous une licence open-source. Cette approche rappelle le succès historique de Firefox et Android, qui a révolutionné leurs secteurs respectifs en réduisant les barrières à l’entrée.

Un changement de paradigme dans l’industrie

Cette percée remet en question le dogme «plus grand est meilleur» qui a dominé l’industrie de l’IA jusqu’à présent. Si le modèle de Deepseek s’avère réussir, les énormes infrastructures informatiques actuellement en construction pourraient se retrouver surdimensionnées, menaçant l’ensemble de l’écosystème semi-conducteur et cloud computing.

Implications géopolitiques majeures

L’émergence de Deepseek fait partie de la rivalité technologique sino-américaine. Basée à Hangzhou et dirigée par Liang Wenfeng, la société offre une alternative aux restrictions technologiques américaines. Cette approche frugale pourrait bénéficier non seulement à la Chine, mais aussi à d’autres régions telles que l’Europe, traditionnellement limitées dans les infrastructures d’IA.

Encore quelques zones grises

Malgré l’enthousiasme, les experts essaient l’euphorie en pointant une sous-estimation probable des coûts réels. Loués aux données au nettoyage des données, à l’équipement réseau, à l’énergie et aux ressources humaines n’auraient pas été pris en compte dans les calculs annoncés.