L’ancien PDG d’Intel, Pat Gelsinger, investit dans NVIDIA après la baisse du marché et test DeepSeek
Une nouvelle dynamique dans le secteur de l’IA émerge alors que les coûts de développement d’un assistant IA révolutionnaire s’avèrent surprenamment bas. Si certains craignent que cela nuise aux géants technologiques, d’autres, comme l’ancien PDG d’Intel, voient dans cette réduction une opportunité d’expansion et d’innovation. Découvrez cette vision captivante !
Point de vue contrariant La révélation que les coûts de développement de l’assistant IA de DeepSeek se sont élevés à seulement 6 millions € a choqué le marché boursier cette semaine, affectant particulièrement les entreprises fortement investies dans l’IA. NVIDIA a vu ses actions chuter, tout comme d’autres actions technologiques, en raison des craintes de diminution de la demande pour les puces de NVIDIA si les modèles d’IA peuvent être développés de manière plus rentable. Cependant, tout le monde ne partage pas cet outlook pessimiste. L’ancien PDG d’Intel, Pat Gelsinger, offre une perspective différente sur la situation, affirmant que la demande pour l’informatique haute performance dans le développement de l’IA devrait rester forte, malgré l’émergence d’alternatives moins coûteuses.
« La réaction du marché est erronée, réduire le coût de l’IA va élargir le marché, » a déclaré Gelsinger sur les réseaux sociaux. « Aujourd’hui, je suis acheteur d’actions NVIDIA et IA et je suis heureux de bénéficier de prix plus bas. »
Gelsinger soutient que la réponse à DeepSeek ignore trois leçons cruciales tirées des cinq dernières décennies de l’histoire informatique.
Premièrement, Gelsinger souligne que réduire le coût des ressources informatiques élargit le marché au lieu de le contracter. Il fait le parallèle avec les avancées technologiques précédentes telles que les PC et les appareils mobiles, où l’augmentation de l’accessibilité a conduit à une adoption généralisée. Il estime que rendre l’IA plus accessible l’intégrera dans un plus large éventail d’applications, propulsant ainsi la croissance de l’industrie.
Deuxièmement, Gelsinger met en avant l’importance des contraintes pour favoriser l’innovation. Il note que l’équipe de DeepSeek, confrontée à des restrictions à l’exportation et à des ressources limitées, a réussi à créer une solution de classe mondiale à une fraction du coût habituel. Cette ingéniosité, souligne Gelsinger, s’aligne avec les enseignements des pionniers de l’informatique, qui ont souvent réalisé leurs meilleures œuvres sous de fortes limitations.
La sagesse consiste à apprendre les leçons que nous pensions déjà connaître. DeepSeek nous rappelle trois enseignements importants de l’histoire de l’informatique :
1) L’informatique obéit à la loi des gaz. La rendre dramatiquement moins chère élargira le marché pour cela. Les marchés se trompent, cela fera de l’IA…– Pat Gelsinger (@PGelsinger) 27 janvier 2025
Troisièmement, Gelsinger plaide pour l’ouverture dans le développement de l’IA. Il exprime ses inquiétudes face à la tendance vers des modèles d’IA propriétaires, affirmant que les écosystèmes ouverts aboutissent systématiquement à de meilleurs résultats. « L’ouverture gagne toujours quand elle a une vraie chance, » a-t-il évoqué. L’ancien patron d’Intel croit que l’approche ouverte de DeepSeek est un rappel de la valeur de l’innovation partagée dans le domaine de l’IA.
Mais la grande révélation est survenue lorsqu’il a déclaré que les ingénieurs de sa startup, Gloo, utilisent R1 aujourd’hui. « Ils auraient pu utiliser o1 – eh bien, ils ne peuvent accéder qu’à o1, via les APIs. »
Un des principaux atouts du modèle d’IA de DeepSeek est sa capacité à fonctionner sur des appareils locaux, y compris des ordinateurs personnels et des téléphones mobiles, contrairement aux derniers modèles de ChatGPT, qui sont exclusivement basés sur le cloud. L’option de déploiement local offre aux utilisateurs un meilleur contrôle sur leurs données et réduit la dépendance à la connectivité internet.
Cependant, l’entraînement initial de tels modèles d’IA avancés nécessite toujours une puissance de calcul substantielle. Malgré les innovations de DeepSeek en matière d’efficacité des modèles, de grandes entreprises d’IA comme Anthropic et OpenAI disposent de ressources informatiques significatives leur permettant de faire évoluer davantage leurs modèles et d’augmenter le nombre de paramètres tout en tirant parti de leur infrastructure.
En d’autres termes, tandis que certaines entreprises comme DeepSeek se concentrent sur l’efficacité et faire plus avec moins, d’autres exploitent leurs vastes ressources pour repousser les limites de la taille et de la complexité des modèles. Les deux approches ont leurs mérites et contribuent à l’avancement de la technologie de l’IA.
