AI et le marché des Cryptoactifs : une confrontation inattendue
La tendance de la fusion entre l'intelligence artificielle et les cryptoactifs se déploie de manière inattendue. Ce développement dramatique n'est pas une synergie entre les deux, mais plutôt un impact en chaîne de l'IA sur les marchés des capitaux traditionnels et des cryptoactifs.
Récemment, le grand modèle d'IA chinois DeepSeek a fait irruption, dépassant pour la première fois ChatGPT en termes de téléchargements et se classant au premier rang des applications aux États-Unis. Cette percée a suscité un large intérêt dans le monde de la technologie, de l'investissement et des médias, amenant également les gens à réfléchir aux changements possibles dans le paysage technologique entre la Chine et les États-Unis.
Cet événement a provoqué une brève panique sur le marché des capitaux américain. En conséquence, les actions de plusieurs géants de la technologie, notamment Nvidia, ARM, Broadcom et TSMC, ont connu une baisse significative. Même les contrats à terme du Nasdaq 100 ont fortement chuté, avec la possibilité d'enregistrer la plus grande baisse quotidienne récente. On estime que la valeur boursière américaine pourrait avoir disparu de plus de 1 000 milliards de dollars lors des transactions de ce jour.
Le marché des cryptoactifs suit les tendances des actions américaines et a également enregistré une baisse significative. Le Bitcoin est tombé en dessous de 105 000 $, avec une baisse de 4,48 % sur 24 heures ; l'Ethereum est tombé en dessous de 3 200 $, avec une baisse de 3,83 % sur 24 heures. De nombreux investisseurs sont perplexes face à cette chute soudaine, pouvant l'attribuer à une attente réduite de baisse des taux par la Réserve fédérale ou à d'autres facteurs macroéconomiques.
La source de la panique sur le marché pourrait provenir du modèle de développement unique de DeepSeek. Contrairement à des entreprises comme OpenAI, Meta ou Google qui s'appuient sur des capitaux considérables et de nombreuses ressources matérielles, DeepSeek a réalisé des résultats impressionnants en moins de deux ans, avec 200 employés et moins de 10 millions de dollars de coûts de développement. Ce modèle de R&D efficace remet en question la perception traditionnelle du développement de l'IA.
Le succès de DeepSeek ne se limite pas à ses avantages en termes de coûts sur les plans du capital et de la technologie, il remet également en question les conceptions préconçues des gens. Ils ont adopté une nouvelle approche en optimisant les algorithmes plutôt qu'en augmentant simplement les investissements matériels, ce qui a considérablement réduit le coût de formation des modèles d'IA. Cette méthode innovante a fait passer le coût de formation des modèles d'IA de premier plan de 100 millions de dollars à 5 millions de dollars, le nombre de GPU requis est passé de 100 000 à 2 000, et les coûts des API ont diminué de 95 %.
Cette avancée révolutionnaire remet en question plusieurs idées traditionnelles, y compris la perception de la capacité d'innovation technologique de la Chine, la position de leader de la Silicon Valley dans le domaine de l'IA, l'avantage technologique d'OpenAI, ainsi que les investissements colossaux nécessaires au développement de modèles d'IA. Le succès de DeepSeek démontre qu'avec une conception d'ingénierie astucieuse, il est possible d'atteindre des performances d'IA comparables ou même meilleures avec moins de ressources.
Les experts de l'industrie estiment que l'essor de DeepSeek représente une victoire importante des modèles open source par rapport aux modèles propriétaires. Cela favorisera la prospérité et le développement de l'ensemble de la communauté open source, et encouragera des forces open source, y compris Meta, à améliorer davantage le niveau de la technologie AI. En même temps, cela pourrait également réduire la dépendance des entreprises aux API commerciales, offrant ainsi un plus grand espace de développement pour les applications en aval.
Cependant, les experts soulignent également que l'importance de la puissance de calcul ne diminuera pas pour autant. L'expérience historique montre que l'amélioration de la capacité de calcul est essentielle au développement de l'IA. À l'avenir, il pourrait y avoir des produits de puces de raisonnement plus diversifiés et un écosystème d'applications de modèles de langage large plus prospère.
Bien que l'amélioration de l'efficacité des technologies d'IA puisse réduire les besoins en ressources d'un modèle individuel, la demande globale du marché en puissance de calcul pourrait en revanche augmenter. Ce phénomène est similaire au paradoxe de Jevons durant la révolution industrielle, où l'amélioration de l'efficacité technologique a en réalité entraîné une augmentation de la consommation globale de ressources. À mesure que les technologies d'IA deviennent plus efficaces et répandues, leur champ d'application s'élargira considérablement, ce qui pourrait entraîner une augmentation supplémentaire de la demande globale du marché en puissance de calcul.
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GhostChainLoyalist
· Il y a 5h
L'IA nationale a causé des problèmes à Blue Star.
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AirdropATM
· Il y a 5h
La jeunesse est un atout, pourquoi se soucier de l'avis des autres.
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GateUser-1a2ed0b9
· Il y a 5h
Tout est la faute de l'IA.
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DEXRobinHood
· Il y a 5h
L'IA fait monter les prix pour prendre les gens pour des idiots, puis on joue à nouveau avec du nouveau.
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RugPullProphet
· Il y a 5h
C'est vraiment comme une corde pour le capital mondial.
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StakeHouseDirector
· Il y a 5h
Ouais, je prévois une baisse de tout, la grande défense est brisée.
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GasFeeLady
· Il y a 5h
hmm... juste en train de regarder les frais de gas monter pendant que tout le monde vend par panique... réaction excessive du marché typique tbh
DeepSeek surpasse ChatGPT et provoque un big dump des actions américaines, le marché des cryptoactifs suit la chute.
AI et le marché des Cryptoactifs : une confrontation inattendue
La tendance de la fusion entre l'intelligence artificielle et les cryptoactifs se déploie de manière inattendue. Ce développement dramatique n'est pas une synergie entre les deux, mais plutôt un impact en chaîne de l'IA sur les marchés des capitaux traditionnels et des cryptoactifs.
Récemment, le grand modèle d'IA chinois DeepSeek a fait irruption, dépassant pour la première fois ChatGPT en termes de téléchargements et se classant au premier rang des applications aux États-Unis. Cette percée a suscité un large intérêt dans le monde de la technologie, de l'investissement et des médias, amenant également les gens à réfléchir aux changements possibles dans le paysage technologique entre la Chine et les États-Unis.
Cet événement a provoqué une brève panique sur le marché des capitaux américain. En conséquence, les actions de plusieurs géants de la technologie, notamment Nvidia, ARM, Broadcom et TSMC, ont connu une baisse significative. Même les contrats à terme du Nasdaq 100 ont fortement chuté, avec la possibilité d'enregistrer la plus grande baisse quotidienne récente. On estime que la valeur boursière américaine pourrait avoir disparu de plus de 1 000 milliards de dollars lors des transactions de ce jour.
Le marché des cryptoactifs suit les tendances des actions américaines et a également enregistré une baisse significative. Le Bitcoin est tombé en dessous de 105 000 $, avec une baisse de 4,48 % sur 24 heures ; l'Ethereum est tombé en dessous de 3 200 $, avec une baisse de 3,83 % sur 24 heures. De nombreux investisseurs sont perplexes face à cette chute soudaine, pouvant l'attribuer à une attente réduite de baisse des taux par la Réserve fédérale ou à d'autres facteurs macroéconomiques.
La source de la panique sur le marché pourrait provenir du modèle de développement unique de DeepSeek. Contrairement à des entreprises comme OpenAI, Meta ou Google qui s'appuient sur des capitaux considérables et de nombreuses ressources matérielles, DeepSeek a réalisé des résultats impressionnants en moins de deux ans, avec 200 employés et moins de 10 millions de dollars de coûts de développement. Ce modèle de R&D efficace remet en question la perception traditionnelle du développement de l'IA.
Le succès de DeepSeek ne se limite pas à ses avantages en termes de coûts sur les plans du capital et de la technologie, il remet également en question les conceptions préconçues des gens. Ils ont adopté une nouvelle approche en optimisant les algorithmes plutôt qu'en augmentant simplement les investissements matériels, ce qui a considérablement réduit le coût de formation des modèles d'IA. Cette méthode innovante a fait passer le coût de formation des modèles d'IA de premier plan de 100 millions de dollars à 5 millions de dollars, le nombre de GPU requis est passé de 100 000 à 2 000, et les coûts des API ont diminué de 95 %.
Cette avancée révolutionnaire remet en question plusieurs idées traditionnelles, y compris la perception de la capacité d'innovation technologique de la Chine, la position de leader de la Silicon Valley dans le domaine de l'IA, l'avantage technologique d'OpenAI, ainsi que les investissements colossaux nécessaires au développement de modèles d'IA. Le succès de DeepSeek démontre qu'avec une conception d'ingénierie astucieuse, il est possible d'atteindre des performances d'IA comparables ou même meilleures avec moins de ressources.
Les experts de l'industrie estiment que l'essor de DeepSeek représente une victoire importante des modèles open source par rapport aux modèles propriétaires. Cela favorisera la prospérité et le développement de l'ensemble de la communauté open source, et encouragera des forces open source, y compris Meta, à améliorer davantage le niveau de la technologie AI. En même temps, cela pourrait également réduire la dépendance des entreprises aux API commerciales, offrant ainsi un plus grand espace de développement pour les applications en aval.
Cependant, les experts soulignent également que l'importance de la puissance de calcul ne diminuera pas pour autant. L'expérience historique montre que l'amélioration de la capacité de calcul est essentielle au développement de l'IA. À l'avenir, il pourrait y avoir des produits de puces de raisonnement plus diversifiés et un écosystème d'applications de modèles de langage large plus prospère.
Bien que l'amélioration de l'efficacité des technologies d'IA puisse réduire les besoins en ressources d'un modèle individuel, la demande globale du marché en puissance de calcul pourrait en revanche augmenter. Ce phénomène est similaire au paradoxe de Jevons durant la révolution industrielle, où l'amélioration de l'efficacité technologique a en réalité entraîné une augmentation de la consommation globale de ressources. À mesure que les technologies d'IA deviennent plus efficaces et répandues, leur champ d'application s'élargira considérablement, ce qui pourrait entraîner une augmentation supplémentaire de la demande globale du marché en puissance de calcul.