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Pourquoi la percée profonde est une bonne nouvelle pour les actions de l'IA

Pourquoi la percée profonde est une bonne nouvelle pour les actions de l'IA

Deepseek est un énorme positif pour toutes les actions de l'IA – et Apparent joue en particulier

Aie… C'est peut-être, en un mot, la meilleure façon de décrire la récente action des prix dans les actions d'IA. Et tout a été stimulé par le lancement de En profondeur, Le propre modèle d'IA puissant de la Chine.

Selon Ben Reitzes, responsable de la recherche technologique chez Melius, Deepseek réalise un meilleur apprentissage et une utilisation plus efficace de la mémoire, comme l'a noté CBS News. Mais peut-être le vrai kicker? C'est aussi beaucoup moins cher que le chatppt. Cette révélation a incité les craintes à Wall Street que les entreprises n'auront pas besoin de dépenser autant d'argent pour développer une IA de nouvelle génération comme précédemment.

En conséquence, un fabricant de puces AI Nvidia (NVDA) s'est écrasé jusqu'à 15%. Vertiv (VRT), un fournisseur d'équipement de centre de données, a obtenu un coup d'accès, plongeant plus de 25%. VISTRA (Vst) et Oklo (Oklo) – Deux sociétés d'énergie nucléaire espérant alimenter le boom du centre de données de l'IA – chacune a chuté de 20%.

Ce fut une journée terrible pour les actions d'IA.

Mais que se passe-t-il si je vous disais que toute cette vente d'inspiration profonde est en fait une opportunité d'achat fantastique?

Parce que c'est exactement ce que nous croyons.

Deepseek: un changement de paradigme potentiel

Deepseek de la Chine représente potentiellement un changement de paradigme perturbateur dans le monde des modèles d'IA fondamentaux.

Bien sûr, le modèle fonctionne un peu comme le chatppt. Mais comme le dit Giuseppe Settte de la réflexivité, il «n'activait que les parties les plus pertinentes de leur modèle pour chaque requête». Cela signifie que Deepseek est plus efficace que ses titulaires.

Mais la Pièce de Résistance? Deepseek est beaucoup moins cher que le chatppt.

En ce qui concerne les modèles d'IA, il y a deux coûts principaux – la formation et l'inférence; Ou combien ils coûtent pour se développer et combien ils coûtent régulièrement. Et semble-t-il, Deepseek a des coûts de formation et d'inférence significativement inférieurs que les modèles d'IA fondamentaux en place.

En effet, cela a coûté environ 80 millions de dollars pour former le chatppt-4. Les Gemini Ultra de Google ont coûté près de 200 millions de dollars. Aux États-Unis, des modèles fondamentaux d'IA ont pris plus de 100 millions de dollars pour s'entraîner.

Mais Deepseek affirme qu'il a coûté moins de 6 millions de dollars pour former son propre modèle d'IA, ce qui est peut-être même meilleur que ces autres IA à gros budget.

Pendant ce temps, Deepseek possède également environ 95% de coûts d'inférence inférieurs à Chatgpt. Son modèle de raisonnement – R1 – facture actuellement environ 0,55 $ par million de jetons d'entrée. (Un jeton est un personnage dans une requête, c'est-à-dire une lettre, une marque de ponctuation, etc.) Maintenant, Chatgpt charge sur une base mensuelle, donc ce n'est pas exactement une comparaison de pommes-pommes. Mais une ventilation de Bernstein a révélé que le titulaire facture autour de 15 $ par million de jetons d'entrée.

Le point étant: Deepseek aurait considérablement plus faible les coûts de formation et d'inférence que les modèles fondamentaux en place.

Comprendre l'effondrement initial du marché

Maintenant, Pourquoi est-ce important pour le marché?

Cette percée des coûts rapportée suggère que les entreprises dépenseront moins d'argent pour développer de nouveaux modèles d'IA au cours des prochaines années. Cela signifie moins d'argent dans la construction de l'infrastructure d'IA, moins d'argent pour les entreprises soutenant cette construction – et baissez également les cours des actions pour ces entreprises.

Un principe de base de la thèse de taureau AI-Stock a été que les entreprises et les gouvernements dépenseront collectivement des centaines de milliards de dollars par an pour développer toutes les infrastructures nécessaires pour soutenir le développement du modèle d'IA.

Ce principe de base reposait sur l'hypothèse critique (et, jusqu'à présent, incontestée) que les modèles d'IA nécessitent une tonne de temps, d'argent, de ressources et de pouvoir de calcul pour la construction.

Deepseek remet en question cette hypothèse.

Si les affirmations de l'entreprise sont vraies, les entreprises américaines pourraient reproduire les mêmes tactiques et méthodes utilisées pour créer Deepseek – parce que le modèle est open-source – pour réduire considérablement leurs propres coûts de formation et d'inférence. Dans ce monde, les entreprises et les gouvernements devraient dépenser beaucoup moins que prévu au cours des prochaines années pour créer de nouveaux modèles d'IA.

Bien sûr, cela signifie que le boom des infrastructures d'IA prévu peut être beaucoup plus petit que prévu. Par exemple, au lieu des entreprises et des gouvernements dépensant collectivement des centaines de milliards par an sur la construction de l'infrastructure d'IA en 2030, peut-être qu'ils dépensent… disons… 100 milliards de dollars par an.

C'est la grande peur qui conduit les stocks d'IA plus bas.

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