DeepSeek réduit les prix de l’API jusqu’à 75 % pendant les heures creuses

DeepSeek a introduit des tarifs réduits pour les heures creuses à l’intention des développeurs utilisant ses modèles d’IA pour construire leurs produits.

Pour le tableau des tarifs sur son site web, l'utilisation de l'API pour le modèle R1 verra ses coûts baisser de 75 %, tandis que le modèle V3 sera 50 % moins cher pendant cette période.

La startup d’IA basée à Hangzhou répond à la demande croissante des utilisateurs et des développeurs, qui adoptent rapidement sa technologie.

DeepSeek bouleverse le marché de l’IA avec des baisses de prix agressives

Les modèles d’IA abordables de DeepSeek ont provoqué une forte vente à découvert sur les marchés boursiers mondiaux le mois dernier, les investisseurs craignant qu’ils n’affectent les leaders existants du marché de l’IA.

Selon l’entreprise basée à Hangzhou, entre 16 h 30 et 00 h 30 GMT, le coût d’utilisation de son API – qui permet aux développeurs d’intégrer ses modèles d’IA dans leurs applications et produits web – serait réduit de jusqu’à 75 %. Cette mesure pourrait exercer une pression sur les concurrents en Chine et à l’étranger pour qu’ils baissent leurs prix.

Bien que DeepSeek qualifie cette période d’« heures creuses » car elle s’étend de 00 h 30 à 08 h 30 heure de Pékin, elle coïncide avec les heures de jour en Europe et aux États-Unis, où les modèles d’IA puissants et peu coûteux de l’entreprise ont récemment déclenché une vente à découvert des actions technologiques.

Les dernières réductions de prix de DeepSeek, annoncées mercredi, marquent une autre mesure audacieuse de perturbation dans l’industrie de l’IA en Chine et dans le monde. Selon des sources familières avec l’entreprise, DeepSeek accélère désormais le lancement d’un successeur à son modèle R1, qui a fait ses débuts en janvier.

Des concurrents comme Tencent Holdings Ltd. et Perplexity AI ont commencé à utiliser les modèles de DeepSeek, rejoignant les entités étatiques à travers la Chine, y compris les départements du gouvernement de Hong Kong.

Mardi, DeepSeek a rouvert les recharges de crédits pour accéder à son API mais a averti que la capacité serait limitée pendant les heures de pointe de la journée.

DeepSeek déclenche une guerre des prix de l’IA avec son modèle à faible coût

Depuis son lancement le 20 janvier, le chatbot de raisonnement de DeepSeek a remis en question les hypothèses conventionnelles sur le coût de développement des modèles d’IA avancés. Salué comme un rival potentiel de OpenAI, il offre des performances élevées à une fraction du coût.

Le succès du modèle a alimenté une hausse des actions technologiques et internet chinoises, les investisseurs anticipant de nouveaux gains malgré les restrictions commerciales en cours sur les puces imposées par Washington.

L’engagement de l’entreprise envers le développement open source et ses prix agressifs ont d’abord déclenché une guerre des prix de l’IA domestique en mai dernier avec la sortie de son modèle V2, le prédécesseur de l’IA alimentant son assistant largement utilisé.

Depuis le lancement de son assistant IA par DeepSeek le mois dernier, OpenAI, le créateur de ChatGPT, a réduit ses prix, tandis que Gemini de Google a introduit des niveaux d’accès réduits.

DeepSeek réduit les coûts de l’IA tout en rivalisant avec les géants de l’industrie

DeepSeek a développé l’un des systèmes d’IA les plus puissants au monde tout en utilisant nettement moins de ressources que ses concurrents. Contrairement aux principales entreprises d’IA qui s’appuient sur des supercalculateurs dotés de plus de 16 000 GPU, DeepSeek a obtenu des résultats similaires avec seulement 2 000 GPU, réduisant ses coûts de calcul brut à 6 millions de dollars – environ un dixième de ce que Meta a dépensé pour son dernier modèle d’IA.

L’entreprise a atteint cette efficacité grâce à un mélange de techniques innovantes. L’une de ses tactiques principales était la technique de « mélange d’experts », qui divise le système d’IA en plusieurs réseaux neuronaux spécialisés, chacun se concentrant sur une compétence spécifique, telle que la poésie, la programmation, la physique ou la biologie. 

Au lieu de diffuser toutes les données à travers un seul grand modèle, ces petits systèmes d’experts fonctionnaient indépendamment tandis qu’un réseau « généraliste » coordonnait leur interactivité. Cela a considérablement réduit le coût de calcul et évité les transferts de données coûteux entre les GPU.

La startup chinoise d’IA a ensuite optimisé davantage son propre entraînement d’IA par une réduction de la précision numérique. Au lieu de stocker les nombres dans le format de mémoire 16 bits habituel, l’entreprise les a compressés dans une mémoire 8 bits, divisant par deux ses besoins de stockage. Bien que cela ait légèrement réduit la précision des calculs individuels, ce compromis a eu peu d’effet sur les performances globales du modèle.

Les calculs finaux de l’entreprise étaient au format 32 bits, ce qui lui a permis de maintenir l’efficacité tout en conservant la précision là où cela comptait.

DeepSeek avait également l’avantage d’écrire des logiciels d’équipe très efficaces qui utilisaient au mieux le GPU. Bien que de nombreux laboratoires d’IA embauchent des ingénieurs qualifiés, peu ont réussi à déployer ces techniques d’économie de coûts à grande échelle. Bien que quelques grandes entreprises d’IA puissent avoir mis en œuvre d’autres variantes de ces méthodes, la démonstration de DeepSeek montre le potentiel de la façon dont l’IA de bout en bout peut être développée avec nettement moins de ressources que ce qui était auparavant considéré comme possible.

Avec sa publication open source, DeepSeek a jeté les bases d’un développement de l’IA moins cher et a potentiellement changé le cours de l’industrie en rendant ses méthodes connues du reste du monde de la recherche en IA.

Son succès étaye l’idée selon laquelle seules les entreprises disposant de budgets de milliards de dollars peuvent rivaliser pour créer les systèmes d’IA les plus sophistiqués.