Deepseek est étonnamment bon marché, le modèle d'IA défie les géants de l'industrie. La startup chinoise prétend avoir formé son puissant réseau de neurones Deepseek V3 pour seulement 6 millions de dollars, utilisant seulement 2048 GPU, un contraste frappant avec les coûts nettement plus élevés des concurrents. Ce chiffre apparemment bas, cependant, omet des dépenses substantielles telles que la recherche, le raffinement, le traitement des données et les infrastructures.
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L'architecture innovante de Deepseek V3 contribue à son efficacité. Les technologies clés incluent la prédiction multi-token (MTP), qui prédit plusieurs mots simultanément; Mélange d'experts (MOE), employant 256 réseaux de neurones pour une formation accélérée; et l'attention latente multi-tête (MLA), en se concentrant sur des éléments de phrase cruciaux pour une meilleure précision.
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Contrairement aux chiffres médiatiques de Deepseek, la semianalyse révèle une infrastructure informatique massive impliquant environ 50 000 GPU Nvidia Hopper, évaluées à environ 1,6 milliard de dollars, avec des coûts opérationnels atteignant 944 millions de dollars. Cet investissement substantiel, associé à des salaires élevés pour ses chercheurs (dépassant 1,3 million de dollars par an), contredit la demande de coût de formation initiale de 6 millions de dollars.
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La structure unique de Deepseek - une filiale de High Flyer, un fonds spéculatif chinois, possédant ses centres de données et opérant indépendamment - fournit l'agilité et le contrôle. Cette approche autofinancée contraste avec les concurrents dépendants du nuage. L'investissement total de la société dans le développement de l'IA dépasse 500 millions de dollars.
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Alors que le succès de Deepseek présente le potentiel de sociétés d'IA indépendantes bien financées, son récit "adapté à un budget" est une simplification excessive. La réalité souligne des investissements importants, des percées technologiques et une équipe hautement qualifiée en tant que véritables moteurs de ses réalisations. Cependant, même avec ces investissements substantiels, ses coûts sont toujours pâles par rapport aux concurrents, avec 5 millions de dollars dépensés sur R1 contre les 100 millions de dollars de Chatgpt pour Chatgpt4O. La différence de coût significative reste un différenciateur clé.
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