Un jour après que la société chinoise Deepseek a éliminé plus de 800 000 millions de dollars de la capitalisation boursière des géants américains de puces d'intelligence artificielle, on pourrait penser qu'Andrew Feldman, directeur exécutif de la dernière génération Cherry Company, il serait enfermé dans une salle de guerre humide planifier comment sauver son entreprise. Au lieu de cela, il célèbre.
« Nous sommes un peu heureux », a-t-il dit À Forbes . «Ce sont des jours merveilleux. Nous ne pouvons pas répondre aux téléphones assez rapidement pour le moment.
Cela semble contradictoire pour une startup de puces AI, mais Feldman dit que son entreprise, qui est attendue des puces et des budgets plus élevés équivaut au meilleur. Après que DePseek a lancé deux modèles open source ces dernières semaines qui étaient presque aussi bons que la meilleure technologie américaine (mais ils étaient beaucoup moins chers à former et à opérer, ce qui a provoqué une panique généralisée sur la suprématie de l'IA des États-Unis) , parie que l'utilisation de l'IA exploitera.
« Chaque fois que nous améliorons les performances des systèmes informatiques et les réduisons à un coût inférieur, le marché est devenu plus grand, pas plus petit », a déclaré Feldman. « Toujours ».
Il est si optimiste car le cerveau, qu'il est actuellement évalué à 4 milliards de dollars, fabrique des puces spécialement conçues pour rendre l'utilisation de l'IA plus efficace. Ce processus est appelé «inférence»: fondamentalement, l'acte d'exécuter un modèle d'IA et de lui permettre de «penser» et de raisonner en tant qu'humain, au lieu du travail d'introduction de données dans le modèle pour lui apprendre à faire ce raisonnement pour commencer avec. L'inférence est ce qui se passe chaque fois que vous demandez à Chatgpt d'écrire un e-mail ou de résoudre un problème de codage.
Et en ce qui concerne l'inférence, le domaine de Nvidia est moins grave, ce qui a permis à plusieurs petites entreprises émergentes de se produire. Les couples de cerveau dans l'industrie des chips pour les entreprises émergentes À Forbes qui sont également enthousiasmés par le changement que DePseek a causé. « DePseek a changé le script de l'IA pour l'open source et l'inférence », a déclaré Rodrigo Liang, PDG de Sambanova de 5,1 milliards de dollars. Sunny Madra, directrice des opérations de GROQ de 2,8 milliards de dollars, raconté Forbes qui a connu une augmentation des abonnements et l'utilisation de ses puces après avoir ajouté le modèle Deepseek à sa plate-forme GroqCloud, où vous louez un accès à votre alimentation informatique. « C'est vraiment bon pour les gens qui se concentrent sur l'inférence », a-t-il déclaré. « C'est une réaction qui attendait depuis longtemps que l'inférence devienne beaucoup plus importante que la formation », a déclaré Robert Wachen, co-fondateur de Sethed, une entreprise de scène initiale qui a levé une série A de 120 millions de dollars en juin en Juin .
« Nous ne savons pas s'il y avait 6 millions ou 60 millions, mais ce n'était pas 600 millions. »
Rodrigo Liang, directeur exécutif de Sambanova
Les déclarations de Deepseek – qui a formé V3, un modèle linguistique de 671 milliards de paramètres lancée fin décembre, en deux mois pour seulement 5,58 millions de dollars, des commandes d'amplitudes inférieures à 100 millions de dollars qu'Openai a dépensés pour son modèle (bien que plus grand) GPT- 4— Sont très interrogés. Beaucoup dans l'industrie estiment que DePseek a utilisé plus d'argent et de pouvoir informatique que la société ne l'a montré, et le PDG de Scale, Alexandr Wang, a déclaré que la société avait environ 50 000 H100, les puces de dernière génération de Nvidia interdites en Chine. Mais l'impact du prix inverse a de toute façon impressionné les rivaux américains. « Nous ne savons pas s'il y avait 6 millions de dollars ou 60 millions de dollars, mais ce n'était pas 600 millions de dollars », a déclaré Liang de Sambanova.
Deepseek a montré non seulement qu'un modèle plus économique peut être formé, mais investir davantage dans l'inférence produirait de meilleurs résultats. La semaine dernière, DePseek a publié l'open source de R1, un modèle de raisonnement similaire au modèle Openai O1, mais qui est une utilisation gratuite (tandis qu'OpenAI facture 200 dollars par mois). Et R1, comme tous les modèles de raisonnement, utilise plus de puissance d'inférence comme « pense » dans les multiples étapes des consultations. L'existence de modèles avec une plus grande intensité d'inférence, combinée à plus de personnes qui utilisent l'IA parce qu'elle est moins chère, est une bonne nouvelle pour le cerveau et leur similaire.
La réaction est égoïste pour ce groupe d'entreprises qui se disputent les nvidia détrône, qui vaut désormais 2,93 milliards de dollars, même après une baisse du marché de 17% lundi qui a éliminé près de 600 000 millions de dollars de valeur. La chute a été « un procès sur le fait que la plupart des activités de Nvidia étaient liées à ces grandes entreprises achetant de nombreux racks GPU pour la pré-entrée », pour ne pas faire des inférences, a déclaré Liang.
Mais le PDG Jensen Huang est un formidable concurrent. Il fait la promotion de la capacité d'inférence de l'entreprise depuis des mois, et toutes les sociétés de puces émergentes lui ont dit À Forbes Que la chute des actions de Nvidia a été une réaction exagérée. Après la baisse des actions, la société a répondu par une déclaration dans laquelle elle a promu ses propres capacités d'inférence. « L'inférence nécessite une quantité importante de GPU NVIDIA et de réseaux de haute performance », a indiqué la société dans un communiqué Forbes .
Pendant ce temps, les Great Vanguard Laboratories de l'IA, comme Openai, Anthropic ou Google Deepmind, qui ont dépensé des milliards dans les GPU Nvidia, n'ont pas gaspillé leur argent. Deepseek a montré à l'industrie comment optimiser au-delà de ce qui avait été fait auparavant, ce qui signifie seulement un plus grand et meilleur pour tout le monde. « Si vous avez un processus de formation plus efficace, vous prenez le même calcul et entraînez un modèle plus large », a déclaré Evan Conrad, co-fondatrice du magasin GPU de la société de calcul de San Francisco Forbes .
En plus des exploits techniques que la Silicon Valley imitera sûrement, le succès de Deepseek a connu d'autres répercussions pour les petites sociétés de puces trouvées dans l'ombre de Nvidia. « Pour ceux d'entre nous qui sont les moins favorisés, cela devrait nous exciter », a déclaré Feldman.
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