Contexte et méthodologie
Une équipe d’analyse forensique a étudié les poids publiés de six modèles d’IA chinois (DeepSeek‑V4‑Flash, DeepSeek‑V4‑Pro, Kimi K3, Kimi K3.1‑Pro, MiniMax‑M3 et Ling‑3.1‑flash). En récupérant les valeurs initiales des paramètres, les chercheurs ont recherché les combinaisons de seed et de disposition de threads capables de reproduire ces valeurs sur les architectures NVIDIA connues. Le processus s’appuie sur le générateur de nombres pseudo‑aléatoires Philox, intégré à PyTorch via cuRAND, et exploite le nombre de threads (2 048 par unité de calcul) pour identifier le nombre de SM (streaming multiprocessors) utilisés lors de l’initialisation.
Résultats des empreintes matérielles
Les six modèles affichent des empreintes compatibles avec les GPU de la génération Blackwell. Deux modèles (DeepSeek‑V4‑Flash et MiniMax‑M3) correspondent aux puces B200/B300, dotées de 148 SM. Les quatre autres correspondent aux puces GB200/GB300, qui possèdent 152 SM. Cette distinction repose sur des motifs numériques observés dans les poids, qui ne peuvent être reproduits que par ces configurations de threads.
Les analyses chronologiques montrent une transition nette : les modèles antérieurs (DeepSeek‑V3, Moonshot K2.5, MiniMax M2.7, Ling‑3.0‑flash) portent la signature Hopper, alors que les versions publiées à partir d’avril 2026 (DeepSeek‑V4) ou juillet 2026 (Moonshot K3) portent la signature Blackwell. Aucun modèle des laboratoires Alibaba, Zhipu, Tencent, Xiaomi ou StepFun n’a présenté de trace Blackwell, restant sur Hopper.
La robustesse statistique des correspondances est évaluée à l’aide de sigma. Sur un espace de recherche d’environ 6 trillions de combinaisons seed‑layout, la meilleure correspondance atteint 1 385 sigma, la plus faible 20 sigma, bien au‑delà du seuil de 8 sigma attendu pour un hasard.
Implications techniques et économiques
En extrapolant la taille des modèles et le nombre de tokens d’entraînement, les chercheurs estiment que chaque run a nécessité entre 500 et 3 000 GPU Blackwell pendant deux à trois mois. Le coût unitaire d’un GPU Blackwell, estimé à 70 000 $, conduit à des dépenses de 150 à 200 M$ par cluster, et à plus d’un demi‑milliard de dollars pour l’ensemble des cinq runs étudiés. Ces chiffres excluent les phases de pré‑entraînement et les éventuels clusters supplémentaires, suggérant un investissement total potentiellement de plusieurs milliards de dollars.
Le fait que les modèles utilisent des GPU soumis à licence d’exportation vers la Chine indique un contournement probable des contrôles américains, même si l’enquête ne précise pas où les puces ont été physiquement installées.
Limites de l’analyse
La méthode repose exclusivement sur les poids publiés ; elle ne peut pas confirmer la localisation physique des GPU ni la conformité juridique des exportations. Les alternatives AMD, également soumises à restrictions, ont été exclues pour DeepSeek‑V4‑Flash et jugées improbables pour les autres modèles, mais aucune preuve directe n’a été fournie. De plus, la présence d’une petite portion de code Blackwell dans le modèle Kimi K2.7‑Code montre que des mélanges de générations matérielles sont possibles, ce qui complique l’interprétation stricte des empreintes.
