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Comment Deepseek a créé l'opportunité d'achat d'une vie dans les actions d'IA

Comment Deepseek a créé l'opportunité d'achat d'une vie dans les actions d'IA

Le drame Deepseek plus tôt cette semaine a simplement créé une opportunité d'achat générationnelle en stocks de haut niveau

Plus tôt cette semaine, les actions d'IA ont eu leur pire journée de mémoire récente après un nouveau modèle d'IA chinois, surnommé En profondeur—Une version chinoise de Chatgpt qui est presque aussi bonne mais qui coûte 95% moins à développer – les craintes ont jugé que les entreprises n'auraient peut-être pas besoin de dépenser autant pour créer de nouveaux modèles d'IA qu'on le pensait précédemment.

Centrale d'IA Nvidia (NVDA) a chuté de plus de 15%. Une variété d'autres actions d'IA, telles que Nébile, Credo, VISTRA (Vst), Énergie de constellation (CEG), Labs Astera (Alab), Lumtum (Lite), Tiratet (FN), et Cienne (Cien) —Planc entre 20% et 40% en une seule journée.

J'avais l'impression que la bulle AI éclate.

Mais ce n'était pas le cas. Au lieu de cela, le drame Deepseek plus tôt cette semaine a simplement créé une opportunité d'achat générationnelle dans les actions d'IA de haut niveau.

Pour comprendre pourquoi, nous devons d'abord décomposer ce qui s'est passé.

L'impact du modèle rentable de Deepseek sur les actions d'IA

Les actions technologiques – et en particulier, les actions d'IA – ont été croisées après que Deepseek, une startup d'IA chinoise, a publié un nouveau modèle d'IA qui pourrait représenter un changement de paradigme perturbateur dans les modèles d'IA fondamentaux.

Le modèle Deepseek fonctionne de manière similaire à Chatgpt. C'est un chatbot avec des capacités de raisonnement complexes – et c'est très bien. L'application est rapidement devenue la plus téléchargée aux États-Unis, et les premiers utilisateurs croient globalement qu'il est aussi bon que (sinon un peu mieux que).

Mais voici le vrai kicker: Deepseek est beaucoup moins cher que Chatgpt.

Entraînement Chatppt-4 aurait coûté environ 80 millions de dollars. Google (Googl) Gemini Ultra aurait coûté près de 200 millions de dollars. Aux États-Unis, les modèles fondamentaux d'IA fondamentaux en place ont nécessité 100 millions de dollars ou plus pour s'entraîner.

Deepseek, cependant, affirme avoir formé son modèle d'IA pour moins de 6 millions de dollars – malgré presque aussi bon que (ou potentiellement mieux que) ces autres modèles d'IA de 100 millions de dollars. C'est 95% moins cher.

Le marché a paniqué sur cette percée des coûts signalée, craignant que les entreprises n'ayent pas besoin de dépenser autant pour le développement de modèles d'IA dans les années à venir. Cela pourrait signifier moins d'argent dans les infrastructures d'IA, une baisse des dépenses des entreprises soutenant cette construction et, en fin de compte, des cours des actions réduites pour ces entreprises.

Ces craintes sont déplacées. En réalité, l'inverse se produira probablement. La baisse des coûts de formation d'IA signifiera davantage de dépenses d'IA.

C'est parce que l'IA n'est pas votre produit moyen.

Si vous réduisez le prix de votre marchandise moyenne – comme les œufs – vous réduiriez le montant total d'argent que les gens dépensent sur cette marchandise. Si les prix des œufs passent de 10 $ à deux dollars, nous dépenserons tous moins en œufs. Bien sûr, certains d'entre nous achèteront plus d'œufs. Mais la demande d'œufs est assez cohérente. Cela ne changera pas de façon spectaculaire avec le prix. Si les prix des œufs baissent, le montant total que nous dépensons pour les œufs chaque semaine baissera également.

L'IA n'est pas des œufs.

L'IA est une marchandise à forte demande et à grande valeur. Lorsque vous avez un produit à haute demande et à grande valeur comme l'IA, les réductions des coûts ont tendance à être accueillies avec des augmentations de quantité et la consommation globale augmente.

Jevons Paradox et la poussée de dépenses de l'IA

Ce n'est pas une idée nouvelle. C'est un principe économique appelé «Jevons Paradox».

Récriminé par l'économiste britannique du XIXe siècle, William Stanley Jevons, Jevons Paradox déclare que les améliorations de l'efficacité de l'utilisation des ressources tendent à augmenter – plutôt que de diminuer – la consommation globale de cette ressource car une plus grande efficacité réduit le coût de l'utilisation de la ressource, ce qui peut conduire à une demande accrue pour cela.

Cela s'est produit avec l'utilisation du charbon dans les moteurs à vapeur. Améliorations de l'efficacité du moteur à vapeur a réduit la consommation de charbon par unité de production. Cependant, ces améliorations ont également rendu la technologie de charbon plus attrayante économiquement, conduisant à une adoption plus large et a finalement augmenté la consommation globale de charbon.

C'est arrivé avec Internet. Au fur et à mesure que les ordinateurs devenaient plus petits et moins chers – et que l'accès à Internet est devenu essentiellement gratuit – à peu près tout le monde a acheté un ordinateur et branché sur Internet 24/7.

Et nous pensons que cela se produit avec l'IA en ce moment. Au fur et à mesure que la formation des modèles d'IA et les coûts d'inférence sont réduits, davantage d'entreprises et de personnes construiront des modèles d'IA, ouvrant le chemin de l'IA pour devenir une ubiquité mondiale.

Cela signifie plus – pas moins – les dépenses de l'IA.

Plus de modèles d'IA signifient plus de puces d'IA. Plus de puces AI signifient plus de calcul AI. Plus de calcul de l'IA signifie plus d'énergie d'IA. Tout cela signifie plus de dépenses d'IA.

Nous ne sommes pas seuls à penser de cette façon aux développements Deepseek.

Fournisseur d'équipement semi-conducteur géant ASML (ASML) ont déclaré des bénéfices mardi. Lors de sa conférence téléphonique trimestrielle avec des analystes, ASML Management a déclaré que les coûts déverrouillés par Deepseek ouvriraient simplement la porte pour plus de modèles d'IA à créer, ce qui conduira à plus de puces d'IA, et plus de demande pour l'équipement semi-conducteur nécessaire pour fabriquer ces puces .

Ils voient la percée Deepseek augmenter le boom des dépenses de l'IA.

Microsoft (MSFT) et Méta (Méta) semblent d'accord.

Ils ont tous deux déclaré des revenus mercredi. Lors de leurs conférences téléphoniques trimestrielles, Microsoft et Meta Execs ont déclaré que la percée Deepseek ne changerait pas ses plans de dépenses en IA. Les deux sociétés ont doublé leurs plans de dépenser des dizaines de milliards de dollars en 2025 pour créer de nouvelles infrastructures d'IA.

Entreprise de semi-conducteurs Kla Corp. (Klac) a dit à peu près la même chose lors de ses résultats trimestriels cette semaine. Il estime que l'augmentation de l'efficacité de calcul déverrouillée par Deepseek permettra une plus grande adoption de l'IA en raison de la demande «clairement élastique» pour l'IA. Un autre acteur important dans le monde de l'infrastructure d'IA – Celestica (CLS) – a fait écho à des pensées similaires. Un calcul plus efficace signifie plus d'applications, ce qui signifie plus de demande pour les choses qui créent ces applications.

Le dernier mot

Le monde de la technologie a parlé. Les percées de Deepseek en calcul des calculs seront un positif net pour l'industrie de l'IA.

Cela, bien sûr, signifie l'énorme baisse que nous avons vue dans les actions d'IA cette semaine est rien de plus qu'une opportunité d'achat d'or.

Nous devrions profiter tout de suite de cette occasion.

Pour nous aider à trouver peut-être certaines des meilleures actions d'IA à acheter sur cette baisse, nous regardons vers l'homme le plus riche du monde – Elon Musk – et sa grande entreprise d'IA, Xai.

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