Choc DeepSeek : Nvidia perd 17 % en une séance

2025-01-27 · Éditeur : Nvidia · Domaine : Intelligence Artificielle

Une semaine après la sortie de DeepSeek R1, les marchés doutent du besoin de dépenses massives en puces : Nvidia recule d'environ 17 % et perd près de 589 Md USD de capitalisation, un record historique pour une seule séance.

Ce qui change

  • Nvidia recule d'environ 17 % le 27 janvier 2025 et perd près de 589 Md USD de valeur boursière.
  • C'est la plus forte perte de capitalisation jamais enregistrée en une séance par une entreprise cotée.
  • Le Nasdaq cède environ 3 % ; fabricants de puces et fournisseurs d'énergie reculent aussi.
  • Déclencheur : un modèle chinois ouvert, R1, proche des meilleurs modèles américains pour un coût d'entraînement annoncé très inférieur.
  • Le marché découvre que l'efficacité algorithmique peut remettre en cause l'hypothèse du « toujours plus de calcul ».

Le lundi 27 janvier 2025, une semaine après la publication de DeepSeek R1 (voir la fiche « DeepSeek R1 » du 20 janvier 2025), les marchés prennent la mesure de l'annonce. Le modèle de raisonnement chinois, publié avec ses poids sous licence MIT, rivalise avec o1 d'OpenAI, et DeepSeek affirme avoir entraîné son modèle de base V3 pour environ 5,6 M USD de calcul sur des puces H800, bridées pour l'export. L'application DeepSeek prend dans le même temps la tête de l'App Store américain. ### Ce qui s'est passé - Nvidia clôture en baisse d'environ 17 % et perd près de 589 Md USD de capitalisation, la plus forte perte en une séance de l'histoire boursière américaine. - Le Nasdaq recule d'environ 3 %. Broadcom, ASML, les fournisseurs de centres de données et d'électricité suivent le mouvement. - Nvidia réagit en saluant « an excellent AI advancement » (une excellente avancée de l'IA) et rappelle que l'inférence des modèles de raisonnement demandera toujours beaucoup de puces. ### Pourquoi c'est un tournant La séance révèle la fragilité d'une hypothèse centrale du marché : la performance des modèles progresserait surtout avec la quantité de calcul achetée. DeepSeek montre qu'un laboratoire soumis aux restrictions d'export peut s'approcher de l'état de l'art grâce à l'efficacité algorithmique (mélange d'experts, apprentissage par renforcement). Le débat sur le paradoxe de Jevons s'installe : une IA moins chère pourrait au contraire faire exploser la demande. ### Réserves Le chiffre de 5,6 M USD ne couvre que le calcul du dernier entraînement de V3, pas la recherche, les essais ni le parc de GPU de l'entreprise. Plusieurs analystes l'ont jugé trompeur s'il est comparé aux budgets complets des laboratoires américains. Le choc boursier a été en partie effacé les jours suivants. ### À retenir Le « moment DeepSeek » marque l'entrée des modèles ouverts chinois dans la course de tête et rappelle que la valeur de l'IA ne se résume pas au volume de puces achetées.

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Tags : IA, Calcul, Marchés, DeepSeek, NVIDIA, Open Source