Le laboratoire d’IA chinois DeepSeek serait en discussions pour lever son premier tour de financement à une valorisation rapportée de 45 milliards de dollars, d’après TechCrunch. Cette valorisation marque une hausse notable par rapport à une valorisation estimée à 20 milliards de dollars seulement quelques semaines plus tôt, après que l’attention a été attirée sur les modèles d’IA de l’entreprise pour leurs coûts d’entraînement plus faibles. Le fondateur Liang Wenfeng contrôle près de 90 % de la société.
Motivation de la levée de fonds et intérêt des investisseurs
DeepSeek a décidé de chercher des financements après que des concurrents ont tenté de recruter des chercheurs en proposant des parts de l’entreprise comme incitation. Le China Integrated Circuit Industry Investment Fund pourrait mener le tour de table, tandis que Tencent et Alibaba seraient aussi en discussions pour y participer.
Performances du modèle et tarification
Le modèle V4 de DeepSeek serait capable de rivaliser avec les meilleurs modèles d’OpenAI et d’Anthropic lors de tests de référence, selon l’entreprise. L’avantage concurrentiel s’étend aussi à la tarification : V4-Pro coûte 1,74 dollar par million de jetons d’entrée, tandis que V4-Flash coûte environ 0,14 dollar par million de jetons d’entrée — nettement inférieur aux prix des modèles US comparables.
Cette structure de coûts plus basse provient de l’architecture de DeepSeek optimisée pour le calcul, incluant une conception de type mixture-of-experts (MoE) qui n’active qu’une partie du modèle pour chaque tâche, réduisant ainsi les besoins de calcul pendant l’inférence. D’après DeepSeek, V4-Pro utilise 27 % de la puissance de calcul et 10 % de la mémoire nécessaires à V3.2.
Stratégie d’autonomie de la Chine en IA
Le tour de financement de DeepSeek intervient alors que la Chine cherche à construire une infrastructure IA plus autonome en réponse aux contrôles américains sur les exportations de puces avancées. V4 est le premier modèle de DeepSeek optimisé pour des puces chinoises, comme la série Ascend de Huawei, même si le rapport technique de l’entreprise indique que les puces chinoises gèrent l’inférence tandis que l’entraînement pourrait encore dépendre principalement du matériel Nvidia.
DeepSeek publie aussi des modèles à poids ouverts — des paramètres entraînés que d’autres peuvent utiliser, affiner et déployer — élargissant ainsi le développement de l’IA au-delà de la domination américaine. Cette stratégie met l’accent sur l’efficacité algorithmique plutôt que sur l’accès exclusif au matériel américain le plus avancé, même si l’impulsion de la Chine en IA reste partiellement dépendante du matériel Nvidia.
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