Le modèle R1 de DeepSeek bouleverse le paysage d’investissement pour l’IA

Le paysage de l’intelligence artificielle (IA) a été récemment bouleversé par le lancement du modèle de raisonnement open-source R1 de DeepSeek, qui a rapidement gagné la faveur des développeurs et des chercheurs. Les débuts du modèle R1 ont entraîné une réaction importante du marché, notamment une forte baisse des valeurs technologiques, en particulier des fournisseurs de matériel et d’infrastructure d’IA comme Nvidia.

Le timing est remarquable, non seulement en raison de l’ascension rapide de R1, mais aussi de l’annonce du projet Stargate, un investissement massif du gouvernement américain dans les centres de données d’IA, qui a eu lieu à peu près au même moment. Ensemble, ces événements soulignent l’incertitude profonde qui entoure les investissements dans l’IA et les modèles commerciaux qui domineront.

Le modèle R1 de DeepSeek et la pression sur les logiciels open-source

Le modèle R1 de DeepSeek est annoncé comme un rival redoutable pour les logiciels propriétaires tels que GPT-4 d’OpenAI et Gemini de Google. Contrairement à ces modèles, R1 est open-source, ce qui signifie que tout le monde peut l’utiliser, le modifier et le développer. Cela a ravivé les débats sur la question de savoir si les systèmes d’IA open-source ou closed-source finiront par s’imposer. Si les modèles open-source démocratisent les capacités d’IA, ils posent également des problèmes aux entreprises qui cherchent à rentabiliser leurs investissements. Si les entreprises peuvent simplement prendre un modèle existant, l’affiner et publier leurs propres versions, le retour sur investissement du développement de logiciels d’IA propriétaires devient plus obscur.

Cette question est au cœur des récentes accusations d’OpenAI selon lesquelles DeepSeek aurait utilisé des techniques telles que la distillation pour entraîner son modèle sur les résultats d’OpenAI, ce qui pourrait constituer une violation des conditions d’utilisation des services d’OpenAI. Ce litige met en évidence une tension majeure dans le développement de l’IA : sans droits de propriété intellectuelle plus clairs sur les résultats générés par l’IA, les entreprises pourraient avoir du mal à justifier leurs dépenses massives en matière de recherche et développement.

Réaction du marché et position de Nvidia

La sortie de R1 a entraîné une chute brutale du cours de l’action de Nvidia, réduisant à néant des centaines de milliards de dollars de valeur boursière. Nvidia a été le fournisseur dominant de matériel d’IA, avec ses GPU H100 et H800 qui alimentent l’entraînement et l’inférence des modèles les plus avancés. La prétendue capacité de DeepSeek à développer une IA très performante pour une fraction du coût de ses rivaux américains soulève la question de savoir si les opérations d’IA resteront tributaires de puces coûteuses et puissantes ou si l’optimisation des logiciels peut réduire les coûts de manière spectaculaire.

Par ailleurs, les investissements importants dans l’infrastructure de l’IA, tels que le projet Stargate, suggèrent que certains investisseurs voient encore un potentiel à long terme dans l’IA malgré la volatilité. Toutefois, le contraste frappant entre les coûts de formation potentiellement faibles de DeepSeek et les dépenses d’un milliard de dollars dans les centres de données soulève des préoccupations immédiates quant à savoir si ces investissements seront rentables ou si de nouvelles approches les rendront obsolètes.

Les doutes sur les affirmations de DeepSeek

Bien que DeepSeek affirme avoir formé son modèle R1 avec un budget relativement modeste, il existe des doutes importants quant à l’exactitude de ces affirmations. Une analyse indépendante suggère que DeepSeek pourrait avoir dépensé beaucoup plus que ce qu’elle a révélé publiquement, les estimations indiquant que l’entreprise exploite une vaste infrastructure d’IA avec des dizaines de milliers de GPU très puissants. Si cela s’avérait exact, cela signifierait que l’affirmation de DeepSeek selon laquelle le développement de l’IA est plus rentable est trompeuse. En outre, le fait que DeepSeek s’appuie sur des modèles d’IA existants peut compromettre la viabilité à long terme de son approche si l’entreprise se heurte aux réglementations sur la propriété intellectuelle.

L’avenir des investissements dans l’IA : qu’est-ce qui l’emportera ?

Le développement rapide de l’IA laisse les investisseurs aux prises avec des incertitudes sur plusieurs fronts :

• Matériel ou logiciel. Si des entreprises comme DeepSeek parviennent à former des modèles plus efficacement, la demande de puces de pointe diminuera-t-elle ? Ou bien les modèles fondamentaux nécessiteront-ils toujours une puissance de traitement de pointe ?
• Open-source ou closed-source. Si les modèles open-source peuvent rivaliser avec les logiciels propriétaires, les systèmes d’IA fermés continueront-ils à attirer des capitaux ? Les mesures réglementaires favoriseront-elles une approche plutôt qu’une autre ?
• Stratégies de monétisation. Les entreprises d’IA peuvent-elles générer des revenus durables ou les concurrents à bas prix vont-ils éroder leur pouvoir de fixation des prix ?

Face à tant d’incertitudes, une chose est claire : les décideurs politiques doivent éviter d’imposer des réglementations lourdes qui exacerbent cette incertitude en gonflant le coût de construction des centres de données et en restreignant l’accès aux sources d’énergie. La mise en place d’un processus d’autorisation rationalisé et prévisible et la réduction des obstacles réglementaires inutiles aideront les investisseurs à naviguer dans le paysage évolutif de l’IA. Les gouvernements du monde entier s’empressent de réglementer l’IA, mais dans un paysage aussi fluide, les réglementations excessives risquent de mal répartir les ressources.

Le succès de DeepSeek soulève également des questions sur l’efficacité des contrôles gouvernementaux à l’exportation des puces d’IA avancées. Au lieu d’imposer de nouvelles réglementations inefficaces en matière d’IA, le Congrès américain devrait s’attacher à clarifier les droits de propriété intellectuelle sur les modèles d’IA. Si les entreprises ne peuvent pas récupérer leurs investissements en raison de la multiplication des copies, l’innovation pourrait ralentir. Dans le même temps, des lois sur la propriété intellectuelle trop restrictives pourraient décourager l’investissement et le progrès.

Laisser les investisseurs prendre des risques

Plutôt que de limiter les investissements par des réglementations lourdes, les décideurs politiques devraient se concentrer sur la rationalisation des permis pour les centres de données d’IA et s’assurer que l’infrastructure énergétique peut soutenir l’expansion des opérations d’IA. La poursuite des investissements permettra aux forces du marché de déterminer les modèles et les stratégies commerciales qui réussissent. Cela signifie qu’il faut :

• soutenir les investisseurs prêts à prendre des risques dans l’infrastructure de l’IA et le développement de modèles ;
• veiller à ce que les règles en matière de propriété intellectuelle soient claires et applicables sans étouffer l’innovation ;
• et réduire les délais d’obtention des permis ainsi que l’incertitude réglementaire pour permettre au développement de l’IA de se dérouler efficacement.

Le modèle R1 de DeepSeek représente un point d’inflexion majeur dans le domaine de l’IA. Il a révélé les vulnérabilités du marché, alimenté les débats sur les droits de propriété intellectuelle et ajouté de l’incertitude à un paysage d’investissement déjà complexe. Plutôt que de se précipiter pour réglementer, les gouvernements devraient s’efforcer de favoriser la concurrence et de laisser les meilleures idées s’imposer. Si l’histoire nous a montré quelque chose, c’est que les meilleures innovations émergent souvent lorsque les preneurs de risques ont la liberté d’expérimenter.

Une contribution de James Broughel pour Forbes US, traduite par Flora Lucas

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