Liang Wenfeng, PDG de DeepSeek, estime que Nvidia perd progressivement son avantage à mesure que les systèmes d’IA nationaux chinois se rapprochent en matière de puissance de calcul, bien qu’un écart important subsiste.
Lors d’un échange avec des investisseurs, il a déclaré que pour entraîner un modèle d’IA d’une échelle équivalente aux plus grands modèles actuels, DeepSeek aurait besoin d’environ 50 000 GPU Nvidia GB300 ou d’environ 200 000 GPU Huawei Ascend 950.
Selon lui, le plus grand écart entre DeepSeek et les entreprises d’IA américaines aujourd’hui ne réside pas dans les algorithmes, mais dans les ressources de calcul (compute).
Liang a révélé que la capacité de calcul actuelle de DeepSeek ne représente que l’équivalent d’environ 20 000 GPU Nvidia H100, et que la majeure partie de ces ressources n’a été ajoutée qu’au cours des « un ou deux derniers mois ». L’entreprise développe ses infrastructures très rapidement.
Il a estimé que le système Atlas 950 SuperPoD de Huawei peut remplacer les clusters Nvidia GB200 et GB300 au niveau du système en termes de fonctionnalités et de capacités de déploiement, bien qu’il faille utiliser un plus grand nombre de GPU.
Cependant, Liang a également reconnu que pour atteindre des performances équivalentes, DeepSeek a besoin d’environ 4 nouveaux GPU Huawei Ascend 950 pour égaler 1 GPU Nvidia GB300. Il évalue le retard technologique actuel de Huawei par rapport à Nvidia à environ 2 ans sur le segment des GPU.
Selon le PDG de DeepSeek, même si le coût de déploiement de Huawei s’avérait plus élevé de 50 %, 100 % ou même 200 %, cela reste acceptable si la Chine peut maîtriser sa propre chaîne d’approvisionnement et réduire sa dépendance à l’égard des technologies américaines.
Liang a réaffirmé que la stratégie d’IA open source est une orientation clé pour DeepSeek, tout en soutenant que les laboratoires d’IA qui poursuivent un modèle consistant à « brûler de l’argent pour dominer » auront du mal à survivre à long terme.
DeepSeek investit également de manière massive dans l’annotation de données (data annotation) de haute qualité. Selon Liang, il s’agit d’un domaine dans lequel OpenAI et Anthropic ont plusieurs années d’avance et qui constitue aujourd’hui un goulot d’étranglement majeur pour le développement de modèles d’IA avancés.
Les déclarations ci-dessus proviendraient d’un échange avec des investisseurs relayé sur les réseaux sociaux. Au moment de la publication de l’article, DeepSeek n’avait pas rendu publique l’intégralité de cet échange ni confirmé officiellement l’ensemble des propos cités.
📌 Conclusion : DeepSeek reconnaît que Nvidia conserve son avance en matière de performances GPU, 1 GPU GB300 étant considéré comme équivalent à environ 4 GPU Huawei Ascend 950 et Huawei accusant un retard technologique d’environ 2 ans. Néanmoins, le PDG Liang Wenfeng soutient que l’avantage de Nvidia pourrait s’éroder si la Chine parvient à bâtir un écosystème d’IA national suffisamment vaste, en acceptant des coûts matériels plus élevés en échange de son autonomie. Il s’agit de propos cités dans l’article à partir d’un échange avec des investisseurs, qui n’ont pas fait l’objet d’une confirmation officielle par DeepSeek.
