Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, s’adresse directement à la vente des actions Deepseek, disant que les investisseurs se sont trompés
Les investisseurs ont retiré le mauvais message des progrès de Deepseek dans l’IA, a déclaré Jensen Huang, PDG de Nvidia, lors d’un événement virtuel diffusé jeudi.
Deepseek, une entreprise d’IA chinoise détenue par le hedge fund High-Flyer a publié un modèle de raisonnement compétitif et open-source nommé R1 en janvier. L’entreprise a déclaré que le modèle de grande langue sous-tend le R1 a été construit avec des puces plus faibles et une fraction du financement des modèles d’IA prédominants et de fabrication occidentale.
Les investisseurs ont réagi à cette nouvelle en vendant des actions Nvidia, entraînant une perte de 600 milliards de dollars de capitalisation boursière. Huang lui-même a temporairement perdu près de 20% de sa valeur nette dans la déroute. Le stock a depuis récupéré une grande partie de sa valeur perdue.
La réponse dramatique du marché découle de l’interprétation erronée des investisseurs, a déclaré Huang dans l’interview préenregistrée de jeudi, qui a été produite par le partenaire NVIDIA DDN et une partie d’un événement lançant la nouvelle plate-forme logicielle de DDN, Inifinia.
Les investisseurs ont soulevé des questions quant à savoir si des milliers de billions de dépenses en infrastructure d’IA par de grandes entreprises technologiques sont nécessaires, si moins de puissance de calcul est nécessaire pour former des modèles. Jensen a déclaré que l’industrie a encore besoin de pouvoir informatique pour les méthodes post-formation, qui permettent aux modèles d’IA de tirer des conclusions ou de faire des prédictions après la formation.
À mesure que les méthodes de post-formation se développent et se diversifient, la nécessité de la puissance de calcul que les puces Nvidia fournissent augmentera également, a-t-il poursuivi.
« Du point de vue des investisseurs, il y avait un modèle mental selon lequel le monde était pré-formation et ensuite l’inférence. Et l’inférence était: vous posez une question à une IA, et vous avez instantanément obtenu une réponse », a-t-il déclaré lors de l’événement de jeudi. « Je ne sais pas de qui c’est la faute, mais évidemment ce paradigme est faux », «
La pré-formation est toujours importante, bien que le post-entraînement soit la « partie la plus importante de l’intelligence. C’est là que vous apprenez à résoudre des problèmes », a déclaré Huang.
Les innovations de Deepseek dynamisent le monde de l’IA, a-t-il déclaré.
« C’est tellement incroyablement excitant. L’énergie du monde entier à la suite de R1 devenant open source – incroyable », a déclaré Huang.
Les porte-parole de NVIDIA ont abordé la réaction du marché avec des déclarations écrites à un effet similaire, bien que Huang n’ait pas encore fait des commentaires publics sur le sujet jusqu’à l’événement de jeudi.
Huang défend contre la préoccupation croissante que la mise à l’échelle du modèle est en difficulté depuis des mois. Même avant que Deepseek n’entre dans la conscience du public en janvier, les rapports selon lesquels les améliorations des modèles à Openai ralentissaient les soupçons existants que le boom de l’IA pourrait ne pas tenir sa promesse – et Nvidia ne continuerait donc pas à encaisser au même rythme.
En novembre, Huang a souligné que la mise à l’échelle est bien vivante; Il est simplement passé de la formation à l’inférence. Huang a également déclaré jeudi que les méthodes post-entraînement sont « vraiment assez intenses » et que les modèles continueront de s’améliorer avec de nouvelles méthodes de raisonnement.
Les commentaires Deepseek de Huang peuvent servir d’aperçu pour le premier appel de résultats de Nvidia de 2025, prévu pour le 26 février. Deepseek est devenu un sujet de discussion populaire sur les appels de gains pour les entreprises de tout le spectre technologique, d’Airbnb à Palantir.
Le rival de Nvidia a été posé la question plus tôt ce mois-ci, et PDG Lisa Su a déclaré que Deepseek stimule l’innovation qui est « bonne pour l’adoption de l’IA ».
