Le laboratoire d’IA chinois DeepSeek serait en discussions pour lever son premier tour de financement, avec une valorisation annoncée de 45 milliards de dollars, d’après TechCrunch. Cette valorisation marque une hausse importante par rapport à une estimation de 20 milliards de dollars seulement quelques semaines plus tôt, après l’attention portée aux 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 rechercher des financements après que des concurrents aient tenté de recruter des chercheurs en proposant des parts de l’entreprise comme incitation. Le China Integrated Circuit Industry Investment Fund pourrait diriger le tour de table, tandis que Tencent et Alibaba seraient également en discussions pour y participer.
Performances des modèles 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 à la tarification : V4-Pro coûte 1,74 dollar par million de tokens d’entrée, tandis que V4-Flash coûte environ 0,14 dollar par million de tokens d’entrée — nettement inférieur aux prix des modèles américains comparables.
Cette structure de coûts plus faible s’explique par l’architecture de DeepSeek, optimisée pour le calcul, incluant un design à 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 requise par V3.2.
Stratégie d’autonomie de la Chine en matière d’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 open-weight — 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 la poussée de la Chine en matière d’IA reste en partie dépendante du matériel Nvidia.
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