AI+Crypto : L'ascension de DeepSeek et les turbulences du marché
Récemment, le développement de l'IA et du secteur des cryptomonnaies a connu des changements inattendus. Les avancées technologiques de l'IA ont d'abord frappé les marchés financiers traditionnels, puis ont eu un impact sur le marché des cryptomonnaies.
Le 27 janvier, le grand modèle d'IA chinois DeepSeek a dépassé ChatGPT en termes de téléchargements sur l'App Store américain, suscitant un large intérêt dans le monde de la technologie, des investissements et des médias. Cette percée suggère non seulement que la configuration technologique entre la Chine et les États-Unis pourrait changer à l'avenir, mais elle a également provoqué une brève panique sur le marché des capitaux américain.
En conséquence, les actions de plusieurs géants de la technologie ont subi une baisse significative. Les actions de Nvidia, ARM, Broadcom, TSMC et d'autres ont chuté de plus de 4 %. Les contrats à terme sur le Nasdaq 100 ont même chuté de 400 points, ce qui pourrait représenter la plus grande baisse quotidienne récente. On estime que la capitalisation boursière américaine a pu perdre plus de 1 000 milliards de dollars lors des échanges de ce jour-là, ce qui représente environ un tiers de la capitalisation totale du marché des cryptomonnaies.
Le marché des cryptomonnaies a suivi de près les tendances des actions américaines, enregistrant également une forte baisse. Le Bitcoin est tombé en dessous de 100500 dollars, avec une baisse de 4,48 % sur 24 heures ; l'Ethereum est tombé en dessous de 3200 dollars, avec une baisse de 3,83 % sur 24 heures. De nombreux investisseurs sont perplexes face à cette chute soudaine, qu'ils peuvent attribuer à un abaissement des attentes de baisse des taux de la Réserve fédérale ou à d'autres facteurs macroéconomiques.
Le succès de DeepSeek suscite une inquiétude sur le marché en raison de son modèle de développement disruptif. Contrairement aux modèles traditionnels coûteux d'OpenAI, Meta et autres, DeepSeek a réalisé des résultats impressionnants en moins de deux ans, avec 200 employés et un budget de moins de 10 millions de dollars. Cela remet en question les idées préconçues sur le développement de l'IA.
Un cadre d'une entreprise technologique a commenté sur les réseaux sociaux que l'histoire de DeepSeek illustre une innovation disruptive typique. Les entreprises traditionnelles s'efforcent d'optimiser les processus existants, tandis que les perturbateurs repensent les méthodes fondamentales. DeepSeek pose une question révolutionnaire : que se passerait-il si nous faisions cela de manière plus intelligente, au lieu d'investir dans plus de matériel ?
Actuellement, le coût d'entraînement des meilleurs modèles d'IA est élevé, nécessitant souvent plus de 100 millions de dollars de ressources de calcul. Cependant, DeepSeek a atteint des performances équivalentes ou supérieures à celles de GPT-4 et Claude avec seulement 5 millions de dollars. Ils ont considérablement réduit les besoins en mémoire et les coûts grâce à des méthodes innovantes, telles que l'utilisation de nombres à virgule flottante à 8 bits au lieu de 32 bits.
Cette innovation a permis de faire passer le coût de formation de 100 millions de dollars à 5 millions de dollars, le nombre de GPU requis étant réduit de 100 000 à 2 000, et le coût de l'API diminué de 95 %. Plus important encore, DeepSeek a choisi la voie de l'open source.
Le succès de DeepSeek remet en question plusieurs idées reçues, y compris la perception de la capacité d'innovation technologique de la Chine, la position dominante de la Silicon Valley dans le domaine de l'IA, les barrières technologiques d'OpenAI, ainsi que l'hypothèse selon laquelle le développement de l'IA doit s'appuyer sur des investissements massifs.
Une institution d'investissement américaine considère que DeepSeek représente la victoire de l'open source sur le closed source, ce qui stimulera la prospérité de l'ensemble de la communauté open source. Bien que des modèles closed source comme OpenAI aient encore leurs avantages, les progrès des modèles open source offriront plus d'espace de développement pour les applications en aval.
Les experts prédisent qu'au cours des une à deux prochaines années, il pourrait y avoir une diversification des produits de puces de raisonnement ainsi qu'un écosystème d'applications de grands modèles de langage plus riche. Bien que l'efficacité augmente, la demande globale en puissance de calcul pourrait ne pas diminuer, et pourrait même augmenter en raison de sa généralisation, un phénomène connu sous le nom de "paradoxe de Jevons".
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
11 J'aime
Récompense
11
8
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
OldLeekNewSickle
· 08-06 09:27
La distribution des jetons a encore changé de mains, qui prend les gens pour des idiots n'est pas encore certain.
Voir l'originalRépondre0
PessimisticLayer
· 08-06 06:04
Pas besoin de trop réfléchir, tout finit par chute à zéro.
Voir l'originalRépondre0
TokenStorm
· 08-03 12:23
Encore une opportunité d'arbitrage, le coefficient de risque est à fond !
Voir l'originalRépondre0
BoredApeResistance
· 08-03 12:22
condamné condamné il est temps d'acheter la dip non ?
Voir l'originalRépondre0
quiet_lurker
· 08-03 12:20
Les actions américaines pleurent dans le marché
Voir l'originalRépondre0
Blockwatcher9000
· 08-03 12:18
Est-ce que cette chute mérite d'être appelée big dump ?
Voir l'originalRépondre0
DEXRobinHood
· 08-03 12:17
Ouh là, les géants de la technologie sont en pleine big dump, le bull run doit être condamné.
L'émergence de DeepSeek provoque des turbulences sur le marché : le modèle d'innovation AI impacte le marché des Cryptoactifs.
AI+Crypto : L'ascension de DeepSeek et les turbulences du marché
Récemment, le développement de l'IA et du secteur des cryptomonnaies a connu des changements inattendus. Les avancées technologiques de l'IA ont d'abord frappé les marchés financiers traditionnels, puis ont eu un impact sur le marché des cryptomonnaies.
Le 27 janvier, le grand modèle d'IA chinois DeepSeek a dépassé ChatGPT en termes de téléchargements sur l'App Store américain, suscitant un large intérêt dans le monde de la technologie, des investissements et des médias. Cette percée suggère non seulement que la configuration technologique entre la Chine et les États-Unis pourrait changer à l'avenir, mais elle a également provoqué une brève panique sur le marché des capitaux américain.
En conséquence, les actions de plusieurs géants de la technologie ont subi une baisse significative. Les actions de Nvidia, ARM, Broadcom, TSMC et d'autres ont chuté de plus de 4 %. Les contrats à terme sur le Nasdaq 100 ont même chuté de 400 points, ce qui pourrait représenter la plus grande baisse quotidienne récente. On estime que la capitalisation boursière américaine a pu perdre plus de 1 000 milliards de dollars lors des échanges de ce jour-là, ce qui représente environ un tiers de la capitalisation totale du marché des cryptomonnaies.
Le marché des cryptomonnaies a suivi de près les tendances des actions américaines, enregistrant également une forte baisse. Le Bitcoin est tombé en dessous de 100500 dollars, avec une baisse de 4,48 % sur 24 heures ; l'Ethereum est tombé en dessous de 3200 dollars, avec une baisse de 3,83 % sur 24 heures. De nombreux investisseurs sont perplexes face à cette chute soudaine, qu'ils peuvent attribuer à un abaissement des attentes de baisse des taux de la Réserve fédérale ou à d'autres facteurs macroéconomiques.
Le succès de DeepSeek suscite une inquiétude sur le marché en raison de son modèle de développement disruptif. Contrairement aux modèles traditionnels coûteux d'OpenAI, Meta et autres, DeepSeek a réalisé des résultats impressionnants en moins de deux ans, avec 200 employés et un budget de moins de 10 millions de dollars. Cela remet en question les idées préconçues sur le développement de l'IA.
Un cadre d'une entreprise technologique a commenté sur les réseaux sociaux que l'histoire de DeepSeek illustre une innovation disruptive typique. Les entreprises traditionnelles s'efforcent d'optimiser les processus existants, tandis que les perturbateurs repensent les méthodes fondamentales. DeepSeek pose une question révolutionnaire : que se passerait-il si nous faisions cela de manière plus intelligente, au lieu d'investir dans plus de matériel ?
Actuellement, le coût d'entraînement des meilleurs modèles d'IA est élevé, nécessitant souvent plus de 100 millions de dollars de ressources de calcul. Cependant, DeepSeek a atteint des performances équivalentes ou supérieures à celles de GPT-4 et Claude avec seulement 5 millions de dollars. Ils ont considérablement réduit les besoins en mémoire et les coûts grâce à des méthodes innovantes, telles que l'utilisation de nombres à virgule flottante à 8 bits au lieu de 32 bits.
Cette innovation a permis de faire passer le coût de formation de 100 millions de dollars à 5 millions de dollars, le nombre de GPU requis étant réduit de 100 000 à 2 000, et le coût de l'API diminué de 95 %. Plus important encore, DeepSeek a choisi la voie de l'open source.
Le succès de DeepSeek remet en question plusieurs idées reçues, y compris la perception de la capacité d'innovation technologique de la Chine, la position dominante de la Silicon Valley dans le domaine de l'IA, les barrières technologiques d'OpenAI, ainsi que l'hypothèse selon laquelle le développement de l'IA doit s'appuyer sur des investissements massifs.
Une institution d'investissement américaine considère que DeepSeek représente la victoire de l'open source sur le closed source, ce qui stimulera la prospérité de l'ensemble de la communauté open source. Bien que des modèles closed source comme OpenAI aient encore leurs avantages, les progrès des modèles open source offriront plus d'espace de développement pour les applications en aval.
Les experts prédisent qu'au cours des une à deux prochaines années, il pourrait y avoir une diversification des produits de puces de raisonnement ainsi qu'un écosystème d'applications de grands modèles de langage plus riche. Bien que l'efficacité augmente, la demande globale en puissance de calcul pourrait ne pas diminuer, et pourrait même augmenter en raison de sa généralisation, un phénomène connu sous le nom de "paradoxe de Jevons".