DeepSeek, une entreprise chinoise spécialisée dans l’intelligence artificielle, a publié R1, son modèle de raisonnement open-source, au début du mois.
Les capacités du modèle correspondent à peu près à celles des modèles avancés d’OpenAI, d’Anthropic et d’Alphabet GOOGL/GOOG tout en ayant des coûts d’entraînement très nettement inférieurs.
Pourquoi c’est important : L’impressionnante dynamique performance/coût de R1 a suscité l’inquiétude des investisseurs quant à la nécessité des milliards de dollars de dépenses en capital que les grandes entreprises technologiques américaines ont effectuées (et les milliards supplémentaires qu’elles prévoient de dépenser) dans l’IA générative.
- Le lancement de R1 et son prix considérablement réduit (plus de 90 % inférieur au dernier modèle de raisonnement d’OpenAI) vont de pair avec notre vision plus large de la “banalisation des compléments” de l’espace des grands modèles de langage.
- Nous pensons qu'à mesure que le prix des LLM (le bien complémentaire) diminue, la valeur et l’utilisation du bien principal des vendeurs de nuages publics, l’infrastructure de nuages, augmentent. À cette fin, nous pensons qu’Amazon AMZN, Microsoft MSFT, et Google bénéficient de la réduction des prix des LLM à long terme.
Le bilan: Nous maintenons nos estimations de juste valeur pour Microsoft (490 $ par action), Amazon (200 $) et Alphabet (220 $), et nous considérons que ces entreprises sans bastille économique bénéficient d’une couche de LLM banalisée, l’augmentation des dépenses en IA créant des vents contraires pour leurs activités de cloud public.
- Bien que nous nous attendions à ce que les dépenses d’investissement des fournisseurs de cloud public restent élevées à court terme, nous considérons qu’elles sont principalement destinées à répondre à la demande d’IA générative, qui devrait prospérer avec des prix plus bas pour les LLM, par opposition aux modèles de formation de pointe.
- Parallèlement, nous nous attendons à ce que ces grandes entreprises technologiques américaines reproduisent certaines des techniques d’IA que DeepSeek a exploitées pour faire baisser le coût de R1 afin de réduire les coûts de l’entraînement et de l’inférence de leurs modèles, ce qui pourrait faire baisser leurs dépenses d’investissement à moyen et long terme.
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