L'utilisation par Deepseek du matériel commercial standard (COTS) améliore considérablement sa rentabilité de plusieurs manières clés:
1. Réduction des coûts d'infrastructure: En tirant parti du matériel COTS, Deepseek évite le besoin de systèmes spécialisés coûteux généralement requis pour le développement d'IA haute performance. Cette approche réduit les dépenses d'infrastructure, ce qui rend les capacités avancées d'IA plus accessibles aux petites entreprises et réduisant les obstacles financiers à l'entrée sur le marché de l'IA [1] [3].
2. Utilisation optimisée des ressources: la stratégie de Deepseek consiste à optimiser les logiciels pour extraire la valeur maximale des ressources existantes. Des techniques telles que l'architecture du mélange des experts (MOE) permettent au modèle d'activer uniquement les paramètres nécessaires pour des tâches spécifiques, de minimiser les déchets de calcul et de réduire le besoin de GPU haut de gamme [3] [10]. Cette approche ciblée réduit non seulement les coûts, mais prolonge également la durée de vie matérielle et réduit la consommation d'énergie.
3. Processus de formation rationalisé: Deepseek contourne les étapes de formation traditionnelles, telles que la phase de tir fin supervisée (SFS), en mettant en œuvre un pipeline direct de la pré-formation à l'apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine (RLHF). Ce processus rationalisé réduit à la fois le temps de formation et les ressources de calcul nécessaires pour le développement du modèle, contribuant davantage à la rentabilité [1] [3].
4. Distillation des connaissances: Deepseek distille avec succès les connaissances des modèles plus grands à des modèles plus petits sans dégradation significative des performances. Par exemple, il a comprimé un modèle de paramètre 671b en 70b, en maintenant des performances presque identiques. Cette efficacité de la taille du modèle permet un déploiement sur un matériel moins puissant, en s'alignant avec la stratégie COTS et en réduisant les coûts opérationnels [1] [3].
Cependant, il existe également des rapports suggérant que l'investissement matériel réel de Deepseek pourrait être plus substantiel que prévu initialement, les estimations indiquant une dépense importante sur les GPU [4]. Malgré cela, l'approche de l'entreprise pour tirer parti du matériel rentable et l'optimisation de l'efficacité des logiciels reste un facteur clé dans sa rentabilité par rapport aux concurrents comme OpenAI [2] [3].
Dans l'ensemble, l'utilisation du matériel COTS par Deepseek, combinée à des optimisations de logiciels innovantes, la positionne comme un leader dans le développement rentable de l'IA, offrant des avantages financiers et stratégiques dans le paysage de l'IA [2] [3].
Citations:
[1] https://fabrix.ai/blog/deepseek-revolutioning-ai-development-through-cost-effective-novation/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-cocomparison-ai-trategies-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-lie-by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deepseek-incurred-1-6-billion-in-hardware-costs-and-has-a-fleet-of-50000-nvidia-hopper-gpus/articleshow/117894640.cms
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6ejz/seeking_advice_on_costeffective_hardware_for/
[6] https://cloudfabrix.com/blog/deepseek-revolutioning-ai-development-through-cost-effective-novation/
[7] https://www.capacitymedia.com/article/behind-the-eepseek-hype-costs-safety-risks-andsorship-plated
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_misconections_of_training_costs_for_deepseek/
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/catalyst-deepseek-the-novation-behind-its-cost-efficiency-1arbdoshtq8/p.html