IA et le marché des cryptoactifs : développement inattendu

Récemment, les tendances de développement de l'IA et des cryptoactifs prennent une forme inattendue. L'IA semble avoir un impact profond sur les marchés de capitaux traditionnels et les marchés de cryptoactifs, révélant sa puissance d'une manière "cataclysmique".

Le 27 janvier, le grand modèle d'IA chinois DeepSeek a émergé avec force, sa quantité de téléchargements dépassant pour la première fois ChatGPT, atteignant la première place du classement de l'App Store américain. Cet événement a suscité un large intérêt au sein des communautés technologique, d'investissement et médiatique à travers le monde.

Ce phénomène amène non seulement à réfléchir à la possibilité d'une réécriture de la configuration du développement technologique entre la Chine et les États-Unis, mais a également provoqué une brève panique sur le marché boursier américain. En conséquence, les actions de plusieurs géants de la technologie ont connu des baisses significatives, y compris celles de NVIDIA, ARM, Broadcom et TSMC. Les contrats à terme sur le Nasdaq 100 ont élargi leur perte à 400 points, ce qui pourrait constituer la plus forte baisse quotidienne récente. On estime que la capitalisation boursière américaine pourrait avoir perdu plus de 1 000 milliards de dollars lors des transactions de lundi, ce qui équivaut à un tiers de la capitalisation totale du marché des cryptoactifs.

Le marché des cryptoactifs a suivi de près l'évolution des actions américaines et a également connu une forte baisse. Le bitcoin est tombé en dessous de 100500 dollars, avec une baisse de 4,48 % sur 24 heures ; l'éthereum est tombé en dessous de 3200 dollars, avec une baisse de 3,83 % sur 24 heures. De nombreux investisseurs sont perplexes face à cette chute rapide et pourraient l'attribuer à une réduction des attentes de baisse des taux de la Réserve fédérale ou à d'autres facteurs macroéconomiques.

La source de la panique sur le marché réside dans la manière dont DeepSeek a émergé. Contrairement à des entreprises comme OpenAI, Meta ou Google qui se développent grâce à des capitaux solides et une grande quantité de ressources matérielles, DeepSeek a réalisé des résultats impressionnants en seulement deux ans, avec seulement 200 employés et moins de 10 millions de dollars de coûts de développement. Ce modèle de développement à haute efficacité et à faible coût remet en question les idées traditionnelles et suscite une nouvelle réflexion dans l'industrie sur les voies de développement de l'IA.

Le succès de DeepSeek ne se manifeste pas seulement par des avantages en termes de coûts sur les plans capital et technologique, mais remet également en question les idées préconçues et les idéologies que les gens ont depuis longtemps. Il prouve qu'il est possible d'obtenir des résultats exceptionnels par des méthodes plus intelligentes, plutôt qu'en investissant simplement dans plus de matériel.

Cette méthode innovante réduit considérablement les coûts de formation des modèles d'IA et les besoins matériels. En repensant les méthodes de base, DeepSeek a réduit le coût de formation de 100 millions de dollars à 5 millions de dollars, le nombre de GPU nécessaires est passé de 100 000 à 2 000, et le coût de l'API a diminué de 95%. Plus important encore, leurs modèles peuvent fonctionner sur des GPU de jeux ordinaires, sans nécessiter de matériel de centre de données spécialisé.

Le succès de DeepSeek a bouleversé plusieurs idées traditionnelles, y compris la perception de la capacité d'innovation technologique de la Chine, la position dominante de la Silicon Valley dans le domaine de l'IA, les barrières technologiques d'OpenAI, ainsi que les investissements considérables nécessaires au développement de modèles d'IA de premier plan. Cette avancée révolutionnaire remet en question les voies technologiques existantes et ouvre de nouvelles possibilités pour le développement futur de l'IA.

Bien que le succès de DeepSeek soit remarquable, des experts de l'industrie soulignent que cela pourrait marquer une victoire des modèles open source par rapport aux modèles fermés. Les contributions de la communauté open source devraient rapidement propulser le développement de l'ensemble du secteur. Cependant, certains estiment que les méthodes traditionnelles d'investissement en ressources de calcul à grande échelle pourraient connaître à nouveau un saut qualitatif à un certain moment dans le futur.

L'innovation de DeepSeek apporte de nouvelles opportunités à l'écosystème des applications IA. Elle réduit la nécessité d'utiliser des API commerciales, offrant ainsi un plus grand espace pour le déploiement privé et le réglage autonome. Dans les années à venir, nous pourrions être témoins d'une diversification des produits de puces de raisonnement et d'un écosystème d'applications de modèles de langage à grande échelle plus prospère.

Bien que l'efficacité ait augmenté, la demande globale en capacité de calcul ne devrait pas diminuer. Ce phénomène est similaire au paradoxe de Jevons pendant la révolution industrielle : l'amélioration de l'efficacité technologique a plutôt entraîné une augmentation de la consommation globale des ressources. À mesure que la technologie de l'IA devient plus répandue et plus facile à utiliser, son champ d'application pourrait s'élargir considérablement, ce qui pourrait continuer à stimuler la demande globale du marché en ressources de calcul.