Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a rejeté les inquiétudes que des modèles d'IA à faible coût comme Deepseek pourraient couler la demande pour ses puces d'IA.
Il a fait valoir que de nouveaux types de modèles d'IA qui génèrent des réponses complexes ne feront que le besoin d'infrastructures informatiques.
S'exprimant lors de la conférence du GTC de NVIDIA en Californie, Huang a même décrit les préoccupations concernant l'impact du modèle R1 de Deepseek comme déplacé, disant: «La compréhension de R1 était complètement erronée. La demande de calcul est beaucoup plus élevée.»
Nvidia s'attend à ce que ses clients continuent d'acheter leur équipement d'IA même si l'économie tombe dans une récession
Le lancement de la startup d'IA chinois Deepseek a fait part les craintes des sociétés de puces d'IA lorsqu'elle a introduit un modèle d'IA hautement performant à des prix inférieurs. Certains ont même suggéré que le nouveau modèle pourrait inaugurer une nouvelle ère de moins de puces et de serveurs.
Cependant, les plus grands clients de Nvidia ont réaffirmé leurs plans de dépenses depuis lors, atténuant certaines des craintes de l'entreprise.
Lors de la conférence du GTC de l'entreprise mercredi à San Jose, en Californie, Jensen Huang a même déclaré que de nouveaux modèles d'IA pourraient augmenter la demande d'infrastructures informatiques, rejetant les craintes que Deepseek puisse affecter son activité de puce AI.
Il s'attend également à ce que les entreprises continuent d'acheter leurs produits d'IA, même si l'économie américaine recule, estimant que même les tarifs proposés auront un petit impact sur leur entreprise.
Selon Bloomberg Intelligence, même les plus grands opérateurs de centres de données dépensent beaucoup plus rapidement que prévu sur les ressources informatiques de l'IA.
De plus, les actions de Nvidia sont en hausse de près de 2,5% dans le commerce de New York, bien qu'elles aient légèrement baissé de 14%.
Huang de Nvidia soutient que les grandes entreprises doivent investir dans de meilleures puces plutôt que de développer des puces moins chères et peu performantes.
NVIDIA a poussé à plus de sociétés d'investir dans ses produits d'IA; Cependant, il n'est pas encore clair si ses clients continueront de dépenser en grande partie pour l'infrastructure d'IA.
Certains clients de Nvidia ont déjà commencé à développer leurs propres composants, Chips qui pourraient remplacer ses accélérateurs d'IA dans les centres de données. En partenariat avec Broadcom, Google a travaillé sur des circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC).
Cependant, Huang a affirmé que les ASIC étaient conçus mais pas réellement utilisés dans les centres de données et, par conséquent, pas beaucoup de concurrence à ses propres jetons, commentant: «C'est un calcul différent».
Il a même ajouté que les grandes entreprises doivent développer de meilleures puces pour gagner plus de revenus plutôt que des puces moins chères pour réduire les coûts.
Huang a également affirmé avoir vendu plus de puces Blackwell que celles basées sur Hopper, faisant valoir que les dépenses pour l'infrastructure d'IA augmentent.
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