Deepseek est étonnamment bon marché, le modèle d'IA défie les géants de l'industrie. La société prétend avoir formé son puissant réseau de neurones Deepseek V3 pour seulement 6 millions de dollars, utilisant seulement 2048 GPU, un contraste frappant avec les dépenses des concurrents. Cependant, ce chiffre est trompeur.
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L'architecture innovante de Deepseek V3 contribue à son efficacité. Les technologies clés incluent la prédiction multi-token (MTP), qui prédit plusieurs mots simultanément; Mélange d'experts (MOE), employant 256 réseaux de neurones pour un traitement amélioré; et l'attention latente multi-tête (MLA), en se concentrant sur des éléments de phrase cruciaux pour une meilleure précision.
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Contrairement à son coût médiatique, la semianalyse révèle que Deepseek exploite une infrastructure massive d'environ 50 000 GPU NVIDIA, d'une valeur d'environ 1,6 milliard de dollars, avec des coûts opérationnels près de 944 millions de dollars. Cet investissement substantiel, associé à des salaires élevés pour ses chercheurs (dépassant 1,3 million de dollars par an), dépasse considérablement la réclamation initiale de 6 millions de dollars.
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Le succès de Deepseek provient de sa structure unique: une filiale de High Flyer, un fonds spéculatif chinois, il possède ses centres de données, favorisant l'innovation rapide et l'optimisation. Sa nature autofinancée améliore l'agilité. Bien que le récit "favorable à un budget" soit exagéré, l'investissement global de Deepseek dépassant 500 millions de dollars représente toujours une approche relativement maigre.
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Le contraste avec les concurrents est frappant. Le modèle R1 de Deepseek a coûté 5 millions de dollars, par rapport aux 100 millions de dollars de Chatgpt4o. L'exemple de Deepseek présente un chemin vers la compétitivité, mais son succès est indéniablement enraciné dans des investissements substantiels et des progrès technologiques, et et non seulement ses coûts de formation prétendument bas. Malgré la réclamation gonflée, elle sape toujours considérablement les concurrents.
