Présentation de DeepSeek
DeepSeek, une startup chinoise développant des modèles de langage compétitifs avec ceux d'entreprises américaines comme OpenAI et Anthropic, prévoit d'entrer dans le secteur des semi-conducteurs. Selon Reuters, DeepSeek travaille sur ce projet depuis environ un an, en rencontrant des partenaires potentiels dans le domaine du matériel et en embauchant des ingénieurs.
Contexte technique
L'objectif de DeepSeek est de réduire sa dépendance à l'égard de Huawei et de Nvidia, en se concentrant sur les puces de centre de données pour l'inférence, et non pour la formation. Nvidia est le fabricant de puces pour la plupart des entreprises d'IA en Amérique du Nord et en Europe, mais une interdiction d'exportation des États-Unis l'a empêchée d'obtenir une présence similaire en Chine. Huawei contrôle environ la moitié du marché des puces de centre de données en Chine.
Fonctionnement et architecture
Les contrôles à l'exportation de puces aux États-Unis sont une raison majeure pour laquelle DeepSeek se lance dans la fabrication de ses propres puces. D'autres entreprises américaines d'IA, comme OpenAI et Anthropic, prévoient également de concevoir leurs propres puces. Par exemple, OpenAI et Broadcom ont annoncé conjointement Jalapeño, la première puce conçue pour l'inférence à grande échelle. Cela permet à OpenAI de réduire sa dépendance à l'égard de Nvidia et d'avoir un contrôle similaire à celui d'Apple sur l'ensemble de la pile technologique pour ses produits.
Implications et limites
La fabrication de puces par DeepSeek et d'autres entreprises d'IA peut avoir des implications importantes pour le marché. En contrôlant la fabrication de leurs propres puces, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité et réduire leur dépendance à l'égard de fournisseurs tiers. Cependant, cela peut également augmenter les coûts et les complexités pour les entreprises, en particulier si elles n'ont pas d'expérience dans la fabrication de puces. De plus, la concurrence pour l'accès aux centres de données et aux ressources de calcul peut devenir de plus en plus intense à mesure que les entreprises d'IA évoluent et mettent à l'échelle leurs modèles et services.
