Ce qui semblait être un pas ferme vers l’indépendance technologique dans l’intelligence artificielle chinoise a fini par revenir au point de départ. Deepseek, l’une des entreprises les plus actives du secteur, Il a essayé de former son modèle R2 avec des puces Huawei nationales. La pièce, cependant, n’est pas sortie comme prévu et l’entreprise a décidé de recourir à nouveau à Nvidia, dont l’écosystème continue de marquer le modèle dans la formation des modèles avancés.
Du pari local pour retourner au coffre-fort
Depuis que le boom de l’IA est devenu la priorité nationale, Pékin a motivé sa technologie pour réduire la dépendance du matériel étranger. Les restrictions d’exportation imposées par les États-Unis pour la vente de puces à haute performance pour l’IA ont accéléré la recherche d’alternatives, et Huawei a conduit une partie de cet effort avec son Ascendance, y compris la version 910c.
Depseek a décidé de rejoindre ce mouvement, pariant sur un infrastructure basée sur des puces locales pour former R2. Cependant, selon le Financial Times, les résultats n’étaient pas attendus: les problèmes de stabilité, les vitesses d’interconnexion plus faibles et l’absence d’un véritable équivalent à CUDA, la plate-forme de programmation qui est pratiquement l’épine dorsale du développement dans le développement du GPU NVIDIA.
Un retard coûteux
La conséquence directe a été un retard important. Il Le modèle R2 était prévu pour maimais le manque de performance et l’inefficacité de l’environnement de développement ont forcé reporter son lancement. Maintenant, DePseek migre l’ensemble du processus de formation matérielle NVIDIAcherchant à récupérer le temps perdu et à atteindre les niveaux de qualité et de vitesse qu’ils n’ont pas atteints avec la solution locale.
Pour l’instant, Le choix passe par le H20Nvidia IA Chips spécialement conçue pour respecter les limites imposées par les États-Unis sur le marché chinois. Ces modèles permettent de maintenir la compatibilité avec l’écosystème CUDA Et, bien que des coupes concernant les versions internationales les plus puissantes, ils offrent un environnement beaucoup plus stable et productif que les alternatives nationales actuelles.
L’ombre des avertissements officiels
Nvidia n’est pas exempté de controverse. Des rapports récents indiquent que les autorités chinoises ont recommandé aux sociétés nationales d’éviter l’utilisation de puces vertes d’équipe en raison de prétendues fonctions de suivi des «portes arrière» et de l’emplacement. Bien que ces avertissements n’aient pas arrêté Deepseek, oui Ils ont mis sur la table la tension entre la nécessité de performances immédiates et de sécurité à long terme.
Un panorama inégal pour l’IA en Chine
Le cas de Deepseek n’est pas isolé. L’écart technologique entre les solutions locales et ceux de NVIDIA reste large, en particulier dans les logiciels et l’optimisation. Alors que Huawei et d’autres fabricants continuent d’améliorer leurs conceptions, l’absence d’un écosystème équivalent à Cuda et les différences de performance font que, Pour le moment, la dépendance de Nvidia reste presque obligée pour les projets de pointeur.
Deepseek prévoit d’avoir le R2 prêt dans les semaines à venirdéjà avec une formation sur le matériel Nvidia. Il sera nécessaire de voir si le changement de cours permet au modèle de répondre aux attentes et si, en parallèle, les fabricants chinois parviennent à raccourcir les distances en ce qui concerne les solutions étrangères.
Pour l’instant, la réalité est claire: former des modèles d’IA au plus haut niveau, même les entreprises les plus déterminées à parier sur l’extrémité locale de l’écosystème qui offre la plus grande combinaison de stabilité, de vitesse et d’outils … et qui reste celle de Nvidia.
