DeepSeek, une startup chinoise, se distingue par son modèle d’IA R1, rivalisant avec Open AI, grâce à des investissements matériels massifs estimés à 1,6 milliard de dollars et une flotte de 50 000 GPU. Son infrastructure autonome permet un contrôle total sur le développement, tandis que sa stratégie de recrutement met l’accent sur les talents chinois et des rémunérations compétitives. L’entreprise privilégie l’efficacité algorithmique, redéfinissant ainsi les normes du secteur, tout en nécessitant des milliards d’investissements pour rester compétitive.
DeepSeek : Une Nouvelle Force dans le Monde de l’IA
La startup chinoise DeepSeek a récemment suscité l’intérêt dans le domaine technologique grâce à son utilisation remarquablement efficace des ressources informatiques pour son modèle d’intelligence artificielle avancé, connu sous le nom de R1. Ce modèle est perçu comme un concurrent sérieux du modèle d’Open AI, même si l’entreprise affirme avoir investi seulement 6 millions de dollars et utilisé 2 048 GPU pour son développement. Toutefois, des analyses de l’industrie indiquent que l’entreprise a en réalité engagé 1,6 milliard de dollars en coûts matériels, possédant une impressionnante flotte de 50 000 GPU Nvidia Hopper, remettant ainsi en question la notion que DeepSeek ait révolutionné la formation et l’inférence de l’IA avec des ressources inférieures à celles de ses concurrents.
Une Infrastructure de Pointe et une Stratégie de Recrutement Innovante
DeepSeek bénéficie d’une infrastructure informatique étendue, comprenant environ 50 000 GPU Hopper, dont 10 000 H800 et 10 000 H100, avec des achats additionnels d’unités H20. Ces ressources sont réparties sur plusieurs sites pour des applications variées telles que la formation en IA, la recherche et la modélisation financière. L’investissement total en serveurs s’élève à environ 1,6 milliard de dollars, dont 944 millions de dollars dédiés aux coûts d’exploitation.
Ce qui distingue DeepSeek des autres startups d’IA, c’est sa capacité à gérer ses propres centres de données, contrairement à la majorité de ses concurrents qui dépendent de fournisseurs de cloud externes. Cette indépendance permet à DeepSeek de contrôler entièrement ses expériences et ses optimisations de modèles d’IA, favorisant une itération rapide sans les contraintes des systèmes externes.
Un autre aspect surprenant est la stratégie de recrutement de DeepSeek, qui se concentre exclusivement sur la Chine continentale. L’entreprise privilégie les compétences pratiques plutôt que les diplômes formels, recrutant des talents dans des institutions prestigieuses comme l’Université de Pékin. Les rémunérations offertes sont très compétitives, atteignant parfois 1,3 million de dollars pour certains chercheurs, surpassant ainsi celles d’autres grandes entreprises d’IA en Chine.
Cette concentration de talents a permis à DeepSeek de réaliser des avancées notables, telles que l’Attention Latente Multi-Tête (MLA), nécessitant des mois de développement et une utilisation intensive de GPU. En mettant l’accent sur l’efficacité et les améliorations algorithmiques plutôt que sur la simple échelle, DeepSeek redéfinit les attentes en matière de développement des modèles d’IA.
Bien que l’affirmation selon laquelle DeepSeek ait formé son dernier modèle pour seulement 6 millions de dollars ait suscité un engouement, il est essentiel de noter que ce chiffre ne prend en compte qu’une partie des coûts, notamment ceux liés au temps GPU pour la pré-formation. En réalité, DeepSeek a investi bien plus de 500 millions de dollars dans le développement de l’IA depuis sa création, ce qui souligne son agilité par rapport aux grandes entreprises souvent freinées par la bureaucratie.
La montée en puissance de DeepSeek démontre comment une entreprise d’IA bien financée et autonome peut défier les géants de l’industrie. Cependant, le discours public peut parfois être embelli par l’engouement. En fin de compte, le succès de DeepSeek repose sur des investissements stratégiques massifs, des innovations techniques et une main-d’œuvre compétitive, confirmant ainsi que pour être compétitif dans le secteur de l’IA, il est nécessaire d’investir des milliards chaque année.