Analyse de Guinness Global Investors : L'impact de DeepSeek sur le marché de l'IA

L'essor de DeepSeek a marqué un tournant majeur dans l’industrie de l’intelligence artificielle, provoquant des secousses sur les marchés financiers et soulevant de nombreuses interrogations quant à l'évolution du secteur. Guinness Global Investors vous propose une analyse approfondie des implications de cette avancée technologique, son impact sur les entreprises de l’IA et les stratégies d’investissement à adopter face à cette transformation.

Que s'est-il passé avec DeepSeek ?

Fin janvier, l’essor de DeepSeek, une start-up chinoise spécialisée en intelligence artificielle, a provoqué une onde de choc sur les marchés financiers. Cette annonce a effacé près d’un billion de dollars de valeur technologique aux États-Unis et fait chuter Nvidia de 600 milliards de dollars en une journée, un record historique. Bien que les actions aient partiellement rebondi, cette avancée a soulevé des interrogations sur l’avenir de l’IA et ses implications pour les investisseurs.

Fondée en 2023 par Liang Wenfeng et soutenue par le fonds High-Flyer, DeepSeek emploie 150 personnes. En décembre 2024, elle a présenté son modèle de langage V3, mais c'est en janvier 2025 qu'elle a marqué les esprits avec son modèle de raisonnement R1. Ce dernier offre des performances comparables aux modèles américains tout en étant bien moins coûteux à entraîner, ce qui remet en question l’économie des modèles d’IA et pourrait bouleverser la concurrence dans le secteur.

Source : Bloomberg; as of 31st January 2025 

Comment DeepSeek V3 a-t-il pu être moins cher que ses concurrents américains ?

DeepSeek affirme avoir conçu son modèle V3 avec seulement 2 000 puces Nvidia H800 pour un coût de 5,6 millions de dollars, bien inférieur aux modèles américains. Cette efficacité repose sur des algorithmes optimisés, une allocation stratégique des GPU et l’approche du « mélange d’experts ». Bien que certaines spéculations suggèrent un recours à plus de puissance de calcul, aucune preuve ne le confirme. De plus, ce coût concerne uniquement l’entraînement final et non l’ensemble du développement.

En janvier, DeepSeek a lancé R1, une version plus compacte et efficace de V3, réduisant encore les besoins en calcul. Son coût exact n’a pas été divulgué, mais il serait également bien inférieur à celui des modèles comparables, comme OpenAI o1. DeepSeek se distingue aussi en rendant ses modèles open-source, contrairement à OpenAI, Gemini ou Anthropic, renforçant ainsi son attractivité auprès des développeurs et chercheurs.

Quelle est l'avancée qui a permis à DeepSeek d'avoir un tel impact ?

DeepSeek a amélioré le raisonnement des modèles d’IA en utilisant l’apprentissage par renforcement, qui affine les réponses en récompensant les résultats précis et en pénalisant les erreurs. Contrairement à l’apprentissage supervisé classique, cette approche décompose les tâches en étapes intuitives, imitant le raisonnement humain. En égalant OpenAI à une fraction du coût, DeepSeek a surpris le marché, révélant que la Chine réduit rapidement son écart technologique avec les États-Unis.

Source : Guinness Global Investors, Artificial Analysis; as of 31st January 2025   

Note : Models used OpenAI (o1), Alibaba (Qwen 2.5 72B), Meta (Llama 3.1 405B), Anthropic (Claude 3.5). Tests used are HumanEval, MATH-500, MMLU, GPQA Diamond 

Quelles sont les implications pour les entreprises du secteur de l'IA ?

Pour les investisseurs, l'impact repose sur la distinction entre la formation et l'inférence. La formation désigne le processus par lequel un modèle d'IA apprend en analysant des quantités massives de données et en ajustant ses paramètres internes, tandis que l'inférence se réfère au modèle formé qui applique ces connaissances pour faire des prédictions en temps réel et dans le monde réel sur de nouvelles données non vues. Si DeepSeek permet de créer des modèles moins coûteux, la concurrence dans le domaine de la formation pourrait s'intensifier. En raison de l'énorme demande pour les dernières puces utilisées dans la formation à l'IA de pointe (principalement les GPU Nvidia), la liste d'attente peut souvent s'étendre sur de nombreux mois. Si les LLM peuvent désormais être entraînés avec moins de GPU et à moindre coût, cela pourrait permettre à un plus grand nombre d'acteurs du marché d'accéder à ces puces, ce qui conduirait à une plus grande création de modèles et peut-être même à la banalisation des LLM. C'est notamment le cas si des modèles à code source ouvert (comme DeepSeek) peuvent fournir des performances similaires sans devoir se tourner vers un mur payant à code source fermé. Il se peut que les entreprises se différencient au niveau de la couche d'application (celle qui est construite au-dessus des LLM), plutôt qu'au niveau de la technologie LLM elle-même.  

Source : MSCI, Bloomberg; as of 31st January 2025

* Artificial Intelligence Basket is a selection of stocks that Guinness Global Investors believe is most exposed to the AI theme. 

Des coûts de formation plus faibles et des modèles plus efficaces pourraient accélérer le passage de la formation à l'inférence, un processus déjà en cours. L'inférence est largement considérée comme ayant un marché total accessible beaucoup plus important à long terme, car elle comprend une gamme plus large de cas d'utilisation. Cela concerne par exemple la pose de questions simples à un LLM ou la capacité donnée aux véhicules autonomes de traiter les données en temps réel. Les LLM moins gourmands en énergie pourront fonctionner sur un plus grand nombre d'appareils dits « périphériques » (appareils qui traitent les données près de la source, comme les téléphones, les voitures ou les accessoires portables) et faciliteront le passage à l'inférence. En conséquence, nous pourrions assister à un déplacement de la création de valeur des « facilitateurs d'IA » (ceux qui fournissent l'infrastructure fondamentale de l'IA) vers les « intégrateurs d'IA » (ceux qui fournissent des logiciels, des applications et des services construits au-dessus de cette infrastructure). Le graphique ci-dessus montre les performances de ces deux groupes en janvier et, en particulier, la forte divergence après l'annonce de DeepSeek. Si la réaction initiale du marché suggère que les intégrateurs pourraient bénéficier de modèles moins coûteux et plus efficaces, il est clair qu'il existe encore un large éventail d'opportunités à de nombreux stades de la chaîne de valeur de l'IA.

Comment cela affecte-t-il les dépenses en matière d'IA ?  

Malgré l’annonce de DeepSeek, les grandes entreprises poursuivent leurs investissements massifs en IA. Microsoft prévoit 80 milliards de dollars en capex pour 2025, Meta entre 60 et 65 milliards, et Oracle, Softbank et OpenAI envisagent jusqu’à 500 milliards via le projet Stargate. Ces dépenses couvrent à la fois l’achat de GPU et l’infrastructure des centres de données.

Si l’entraînement et l’inférence deviennent plus efficaces, certains anticipent une réduction des dépenses globales. Cependant, une forte augmentation de l’inférence pourrait largement compenser une éventuelle baisse de la formation. Ce point de vue est renforcé par les déclarations des dirigeants, dont Mark Zuckerberg et Satya Nadella, qui insistent sur l'importance stratégique des investissements en infrastructure IA.

Bien que DeepSeek marque une avancée dans l’optimisation des modèles, ce processus est déjà en cours. OpenAI, par exemple, a réduit les coûts de formation de ses modèles successifs, et les progrès algorithmiques accélèrent l’efficacité des LLM. Malgré cette optimisation, les hyperscalers continuent d’accroître leurs dépenses, ce qui suggère que les investissements en IA resteront soutenus à long terme, même si certaines rationalisations sont à prévoir.

Source : Bloomberg; as of 31st January 2025  

Note : Data takes consensus estimates until the end of January 2025. Expectations have shifted at time of writing given earnings reports in early February  

Qu'est-ce que cela signifie pour l'IA à long terme ?

Sources : Chartr, PageViews Analysis, SemiAnalysis as of 31st January 2025 

Les implications à long terme du modèle DeepSeek sont loin d'être certaines et, compte tenu du rythme des développements de l'IA, elles se manifesteront probablement de manière imprévisible. Cela a permis aux pessimistes comme aux optimistes de s'appuyer sur les nouvelles concernant DeepSeek pour étayer leurs positions. Pour ceux qui pensaient que le thème de l'intelligence artificielle était surestimé, les nouvelles du marché de janvier ont renforcé leur point de vue. À l'inverse, beaucoup ont cherché à renforcer la thèse haussière en citant le paradoxe de Jevons, selon lequel une efficacité accrue dans l'utilisation des ressources peut conduire à une augmentation de la consommation globale (et non à une réduction), car la baisse des coûts entraînera une augmentation des cas d'utilisation et donc de la demande globale. En ce qui concerne le calcul, l'argument est que des modèles d'IA plus efficaces conduiront à un coût d'utilisation moins élevé, et donc que davantage d'organisations pourront utiliser l'IA (en grande partie par le biais de l'inférence), ce qui conduira à une courbe d'adoption plus abrupte. Depuis l'avènement du microprocesseur, il y a plus de 50 ans, la demande en calcul n'a jamais fait défaut. Des machines plus puissantes (et donc un calcul plus abondant) ont toujours été utilisées pour innover et profiter au consommateur final dans un large éventail de cas d'utilisation. Le graphique ci-dessus montre la popularité croissante du paradoxe de Jevons, et cela pourrait continuer à être vrai.

Comment le marché a-t-il réagi à DeepSeek ? Qui sont les gagnants et les perdants ?

Source : Bloomberg, MSCI, Guinness Global Investors 

Le graphique ci-dessus montre les performances du MSCI World de janvier à l'annonce de DeepSeek (en vert), la réaction du marché le jour de la publication du modèle R1 (en bleu) et les performances de janvier (en rouge). Comme le montre le graphique, les actions ont généralement bien performé jusqu'à la publication du modèle DeepSeek R1 en janvier, enregistrant des gains généralisés et des rendements positifs dans tous les secteurs. Cependant, à l'annonce de DeepSeek, les performances ont été beaucoup plus variées. Les secteurs tels que l'informatique, l'industrie, les services publics et l'énergie, qui comprennent de nombreux facilitateurs de l'IA, ont été les plus touchés, les investisseurs ayant évalué les implications de la baisse des coûts de formation sur les entreprises impliquées dans la construction de centres de données.

Source : Guinness Global Investors, Bloomberg  

Quelle a été la réaction des facilitateurs ?

Source : Guinness Global Investors

Le 27 janvier, Nvidia a subi une perte record de 600 milliards de dollars en une journée, entraînant des interrogations sur l'impact de la baisse des coûts de formation sur la demande future en GPU. Toutefois, les engagements des hyperscalers à maintenir leurs investissements pour 2025 rendent peu probable une annulation massive des commandes à court terme. À moyen terme, l’émergence de modèles plus efficaces pourrait réduire la dépendance aux GPU d’IA massifs, mais aussi intensifier la concurrence et stimuler la demande en inférence. Nvidia, leader sur ce segment (40 % de ses revenus), reste bien positionnée, et son PDG Jensen Huang a souligné l’essor de l’inférence comme un moteur clé. Nous restons optimistes quant à ses performances futures et avons ajusté notre position pour sécuriser une partie des gains accumulés depuis 2023.

KLA, fabricant d’équipements semi-conducteurs, a également chuté (-6,3 %) en raison des craintes sur la demande en puces avancées, mais a terminé le mois en forte hausse (+17,2 %) grâce à des résultats solides. Schneider Electric (-9,7 %) et ABB (-5,4 %) ont subi un impact ponctuel lié à leur exposition aux centres de données, mais restent bien positionnés pour profiter de leur expansion continue.

Quelle a été la réaction des intégrateurs ?

Source: Company Data, Guinness Global Investors  

Contrairement aux facilitateurs, les intégrateurs d’IA ont réagi positivement à l’annonce de DeepSeek. Salesforce (+4 %), Meta (+1,9 %), Adobe (+0,7 %) et Apple (+3,2 %) ont bénéficié des perspectives d'une IA plus accessible, favorisant la valeur ajoutée des solutions intégrées. Meta, bien qu’investissant massivement dans l’IA, est considérée comme un intégrateur, utilisant l’IA pour renforcer ses services et générer des revenus publicitaires.

Si ces réactions divergent, elles ne préjugent pas de l’évolution future du marché. L’IA reste en phase d’expansion, et nous voyons des opportunités à tous les niveaux de la chaîne de valeur.

Sommes-nous dans une bulle de l'IA ?

Source: Guinness Global Investors, Goldman Sachs, Bloomberg  

L’analyse des ratios cours/bénéfices (P/E) montre que les valorisations des « Magnificent 7 » restent bien inférieures à celles des bulles passées. Le P/E médian à 24 mois est de 25,9x, contre 53,2x pour la bulle tech de 2000. Malgré l’exposition du Guinness Global Innovators Fund à l’IA, celle-ci n’a pas augmenté récemment, illustrant une approche équilibrée et diversifiée.

Nous continuons à suivre de près l’évolution rapide du secteur et à ajuster nos positions en fonction des opportunités et des risques à long terme.

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