La semaine dernière, la Bourse de Nastak – qui énumère des actions technologiques américaines – a connu une énorme chute. Il a annoncé que les Chinois Start Tipsseek avaient créé un modèle d’intelligence artificielle, qui crée la technologie AI d’Opanai et Meta, mais en partie du coût et avec une faible puissance informatique.
Concepteur de puces AI Nvidia a perdu environ 600 milliards de dollars Dans sa capitalisation boursière (la valeur totale en dollars de ses actions en attente) – la plus grande chute d’une journée d’une entreprise dans l’histoire du marché américain. Bien que le cours de l’action de NVIDIA ait récupéré certains stades, les chercheurs continuent de se poursuivre pour des projets d’infrastructure d’IA ambitieux au deuxième rang des États-Unis, y compris les puces spéciales de l’unité de traitement des graphiques de l’entreprise et les centres de données massifs tels qu’Amazon construits et exploités.
Les créateurs de Deepseek disent qu’ils ont découvert une meilleure façon de pratiquer leur IA en utilisant des domaines spéciaux, d’améliorer la façon dont les règles de l’IA sont apprises et utilisent une stratégie pour maintenir l’IA fonctionnant régulièrement sans gaspiller des ressources. Selon l’entreprise RapportCes innovations ont considérablement réduit la puissance informatique nécessaire pour créer et exécuter le modèle, donc le coût des puces et des serveurs. Cette forte réduction des coûts a déjà attiré les petits développeurs d’IA à la recherche d’alternatives bon marché aux laboratoires d’IA élevés.
À première vue, la réduction des coûts de formation d’échantillon de cette manière, le milliard de dollars, qui comprend des centres de données, des semi-conducteurs et des infrastructures cloud, sape les «courses d’armes» de l’IA. Mais comme le montre l’histoire, la technologie bon marché est souvent un carburant à usage élevé. Au lieu de réduire les dépenses en capital, des améliorations plus accessibles libérent la nouvelle vague adoptée de nouvelles adoptions, y compris les startups technologiques, mais aussi les fabricants traditionnels et les prestataires de services tels que les hôpitaux et la vente au détail.
Le PDG de Microsoft Satya Nadella est un événement.Jevans Contradiction«Pour l’IA. En raison de l’économiste anglais du 19e siècle, William Stanley Jevans, ce concept décrit comment augmenter une technologie plus efficacement qu’une diminution de la consommation. La vapeur et l’énergie électrique ont suivi cette méthode: une fois qu’ils ont changé plus efficacement et plus efficacement, ils se sont propagés à davantage d’industries, de bureaux et de maisons, et finalement augmenter l’application.
Nadella dit: La baisse des coûts de développement d’aujourd’hui pour la création de l’IA est prête à créer une expansion similaire. Cela signifie que le ciel ne tombe pas pour les grandes entreprises technologiques qui fournissent une infrastructure et des services d’IA. Principaux joueurs techniques Il devrait investir plus de 1 billion de dollars dans les infrastructures d’IA d’ici 2029Et une croissance profonde ne change pas leurs plans.
Lorsque les coûts de formation diminuent, les exigences matérielles à long terme pour les charges de travail massives d’apprentissage mécanique, le traitement des données et les logiciels spéciaux d’IA sont énormes. Bien que les prix des puces puissent baisser lorsque la formation du modèle devient plus efficace, les applications basées sur les applications basées sur l’IA, telles que les restrictions industrielles automatisées, telles que les serveurs aussi puissants, exigent des réseaux à grande vitesse et des milliards de centres de données fiables pour envoyer des flux de données massifs. La réglementation, la sécurité et la conformité compliquent encore la mise en œuvre, des solutions avancées et parfois coûteuses sont nécessaires, ce qui peut être stocké de manière responsable.
Les technologies de motivation publique qui changent les économies sont généralement réparties en deux étapes. Premièrement, pendant une longue grossesse, les entreprises bien financées expérimentent des prototypes et des processus. Ensuite, lorsque les normes sont confirmées et que les solutions qui sont prêtes à l’emploi, des entreprises plus prudentes sautent. Quant à l’électricité, dans la première phase, les usines sont reconstruites pendant de nombreuses années et acceptant de nouvelles tâches avant que l’électrification ne soit répandue; Quant à l’IA, il utilise lentement les grandes banques, les détaillants et les fabricants de technologies, fragmentées.
Il y a un siècle et demi, lorsque le processus de Bessemer a introduit l’utilisation de l’air chaud pour exploser à partir de fer en fusion et de plantes, les fabricants ont trouvé comment produire des produits en acier standardisés. Les prix de l’acier ont chuté, la consommation augmentant et les fabricants d’acier finiront par utiliser du minerai de fer, mais les coûts du secteur augmenteront.
Désormais, Deepseek et d’autres innovations sont garanties de faibles coûts, davantage d’entreprises peuvent être prêtes à adopter ou à essayer, et à augmenter la demande d’infrastructures d’IA. Le modèle sophistiqué le plus abordable encouragera les entreprises, les partants et les entrepreneurs à utiliser principalement l’IA, augmentant son adoption dans la logistique, le service client et plus encore.
Par exemple, imaginez la société de droit de 200 personnes spécialisées dans l’immobilier des entreprises. Initialement, il utilise parfois le saladgipt pour créer des rides contractuelles rapides, mais ses partenaires sont préoccupés par la qualité aléatoire et les risques sécrétoires. Après avoir vérifié le modèle se concentrant sur les contrats fournis par un vendeur renommé, la société accepte la technologie qui s’intègre directement à son système de gestion de documents. Il permet aux co -lawyers de rétrécir automatiquement des centaines de secondes, de s’appuyer sur les «recommandations de la division» de l’IA conformément aux pionniers de l’immobilier, et de restreindre la nécessité de conseils des partenaires principaux, en particulier des cas de langue vague ou de haut niveau. De plus, les données sur le climat de conception informatique empêche l’entreprise de quitter le champ de l’entreprise et augmente la sécurité.
Au fil du temps, la société ajoute des volumes d’IA pour la recherche avancée de recherche et les notes de facturation automatiques, réduit le bon ponte administrative et permet aux experts humains de se concentrer sur l’intelligence juridique stratégique. Dans d’autres domaines, la percée du contrat rapide pour explorer les outils basés sur l’IA, la facturation standardisée et une nouvelle option parmi les partenaires.
En un mot, les demandes de capital de l’IA ne remercient pas Deepseek; Ils sont très largement distribués. Nous verrons cette expansion stimulante dans les réseaux électriques, les systèmes de refroidissement, les centres de données, les tuyaux de logiciels et les infrastructures pour utiliser l’IA, y compris les robots et les voitures sans conducteur. L’infrastructure de milliards de dollars se poursuivra pendant de nombreuses années.
Victor Menaldo est professeur de sciences politiques à l’Université de Washington Écrit un livre La quatrième révolution industrielle est l’économie politique.
