Le big dump hebdomadaire de 10% de Nvidia a conduit à l’effondrement des actions américaines BTC, qu’est-ce que DeepSeekOpen Source a publié cette semaine ?

Écrit par : Luke, Mars Finance

Introduction

Cette semaine, les marchés financiers mondiaux ont connu une forte secousse. Le Bitcoin, considéré comme un indicateur de risque élevé, s’est effondré sous l’impact de la baisse brutale des actions américaines, chutant à un moment donné à 7,8 millions de dollars. Le déclencheur de cette “avalanche” était la chute collective des actions technologiques américaines, avec un point focal sur NVIDIA - le géant des puces AI a vu son cours boursier chuter de 10,2% au cours de la première semaine, entraînant une diminution de sa capitalisation boursière de plus de 300 milliards de dollars, ce qui a directement entraîné une baisse de 4,7% de l’indice S&P 500 et une baisse de 5,9% de l’indice Nasdaq 100. Les fluctuations du Bitcoin ne sont que la partie visible de l’iceberg. Pour découvrir les raisons profondes de l’effondrement des actions américaines, notre attention doit se tourner vers une nouvelle variable : DeepSeek a publié cinq technologies de pointe lors de la “Semaine de l’open source”, affirmant qu’elles peuvent améliorer l’efficacité de calcul de 3 fois sur le matériel existant, suscitant des doutes sur le monopole des puces sur le marché.

Flash crash de Nvidia : le « Waterloo » de l’empire hardware

La chute brutale de NVIDIA n’est pas accidentelle, mais résulte d’une explosion concentrée de pressions multiples :

Avertissement sur les performances : L’agence prévoit que le taux de croissance des revenus des centres de données de Nvidia au premier trimestre 2025 ralentira de 75 % à 48 % et que les attentes du marché en matière de demande de matériel se refroidiront rapidement.

L’ombre de la substitution technologique : Au cours de la même semaine, la start-up chinoise de l’IA DeepSeek a organisé une « semaine de l’open source » très médiatisée et a publié cinq technologies logicielles qui prétendaient améliorer l’efficacité de la puissance de calcul de trois fois sur les GPU existants. Cela a non seulement ébranlé la logique commerciale des « puces empilables » de NVIDIA, mais a également fait sentir aux investisseurs l’odeur de « de-NVIDIA ».

Derrière cette tempête boursière, l’équilibre de la concurrence en matière de puissance de calcul de l’IA est en train de basculer - de « l’ère de la force brute » de l’empilement du matériel à « l’ère de l’astuce » de l’optimisation logicielle.

DeepSeek Open Source Week : Les cinq coups de poing du « Software-Defined Computing ».

Les cinq technologies open source de DeepSeek ne sont pas simplement une optimisation du code, mais une véritable “révolution de la puissance logicielle”, redéfinissant les relations entre calcul, communication et stockage, rendant l’entraînement et le raisonnement de l’IA moins dépendants des mises à niveau matérielles.

1. FlashMLA: utiliser le GPU comme une “chaîne de production” intelligente pour exploiter pleinement les performances

Le calcul traditionnel de l’IA est comme une cuisine manuelle, de nombreuses tâches doivent être attribuées manuellement, ce qui entraîne du gaspillage et des attentes. La solution d’optimisation de FlashMLA est plus comme une “chaîne de montage” intelligente, permettant aux tâches de texte de différentes longueurs d’être précisément planifiées sur le GPU, les tâches courtes étant traitées rapidement et les tâches longues n’étant pas gaspillées.

Point de rupture : Les performances de calcul de la carte graphique H800 ont été augmentées à 580 TFLOPS, alors que les méthodes traditionnelles ne peuvent atteindre que 220 TFLOPS.

Impact: a 60% reduction in the number of GPUs required for the same AI tasks directly affects the procurement needs of cloud computing manufacturers.

2. DeepEP: rendre la communication GPU plus similaire à une ‘autoroute 5G à haute vitesse’

Dans l’entraînement de modèles d’IA à grande échelle, le goulot d’étranglement de la puissance de calcul n’est souvent pas le calcul, mais le retard de communication. DeepEP utilise la compression FP8 + la technologie RDMA, ce qui équivaut à construire une « autoroute 5G » entre les GPU, et le flux de données est plus efficace.

Données de performance : la bande passante de communication entre nœuds est augmentée à 150 Go/s et la latence est réduite de 83 %.

Conséquence : la taille des clusters de serveurs peut être réduite de 40 %, ce qui réduit la dépendance à l’égard des périphériques réseau NVIDIA InfiniBand.

3. DeepGEMM : une « cuisinière à gaz multifonctionnelle » pour l’informatique basée sur l’IA

DeepGEMM a optimisé la méthode de calcul matriciel, ce qui équivaut à installer une “cuisinière à gaz intelligente” sur le GPU, capable d’ajuster dynamiquement la puissance en fonction des différentes tâches.

Amélioration de l’efficacité : la vitesse de calcul est multipliée par 2,3 avec une précision FP8, la consommation d’énergie est réduite de 55%.

Impact sur l’industrie : Nvidia Tensor Core peut être remplacé dans certains scénarios, et certaines entreprises ont remplacé les commandes d’A100 par des combinaisons H800 + DeepGEMM.

4. Système de fichiers 3FS : le “stockage intelligent” des données AI

Le stockage des données est la clé de l’entraînement de l’IA, et le système de fichiers 3FS est comme un « centre d’entrepôt automatisé », qui peut récupérer d’énormes quantités de données en un instant, plutôt que de trouver manuellement des fichiers comme les méthodes traditionnelles.

Débit : vitesse de lecture et d’écriture de 6,6 To/s, soit 12 fois plus rapide que le système de fichiers Lustre.

Impact: 70% reduction in training data preprocessing time, 35% reduction in GPU investment demand.

5. L’effet boule de neige de l’écosystème open source

La stratégie open source de DeepSeek est comme une boule de neige, elle grossit de plus en plus. Les données de GitHub montrent que le nombre de téléchargements hebdomadaires de ses dépôts open source a dépassé 1,2 million, dont 30 % proviennent de développeurs européens et américains. Cela signifie que les développeurs du monde entier adoptent rapidement ces solutions d’optimisation, affaiblissant encore davantage le contrôle de NVIDIA sur l’écosystème logiciel.

De “puces de pile” à “creuser le code” : la reconfiguration du paysage de l’IA industrielle

Au cours des dernières années, la logique de la puissance de calcul de l’IA a été que « le processus de silicium est tout », mais la semaine Open Source de DeepSeek a montré que l’optimisation de la couche logicielle peut être améliorée de manière exponentielle sans mise à niveau du matériel. Cela a conduit à un changement dans la logique d’évaluation de l’ensemble de l’industrie de l’IA.

Dilemme de Nvidia : la société a investi plus de 12 milliards de dollars dans le développement de l’architecture GPU Blackwell, mais l’écosystème fermé de CUDA est devenu un problème de “verrouillage des clients”, entraînant une augmentation spectaculaire des dépenses d’optimisation logicielle de 15% à 40% dans le budget IA de Meta, Microsoft, etc. pour 2025.

La montée en puissance de nouvelles forces : La valorisation de la société mère de DeepSeek a grimpé de 300 % en trois mois pour atteindre 72 milliards de dollars, dépassant celle de Stability AI.

Choix des développeurs mondiaux : Selon les statistiques de GitHub, la proportion de projets d’IA utilisant le composant DeepSeek a atteint 27 %, dépassant PyTorch Lightning.

Nvidia est trop gros pour tomber? Comment le marché boursier américain digère-t-il cette nouvelle négative?

Le plongeon de Nvidia n’est pas seulement une tourmente dans l’industrie de l’IA, mais aussi lié à la stabilité de l’ensemble du marché boursier américain. En tant que leader de la capitalisation boursière du marché boursier technologique, chaque forte fluctuation de Nvidia déclenche une réaction en chaîne sur le marché. Alors, comment les actions américaines devraient-elles digérer cette tendance baissière ?

À court terme, le marché pourrait connaître une période de sortie de fonds de couverture et de repli des actions technologiques, en particulier une réévaluation des valorisations de l’industrie de l’IA.

À moyen et long terme, NVIDIA reste un pilier important de l’industrie de l’IA, et bien que l’optimisation logicielle remette en question la logique des mises à niveau matérielles, les GPU sont toujours au cœur de l’entraînement et de l’inférence des grands modèles. Tant que le marché reprend confiance, on s’attend toujours à ce que Nvidia retrouve sa stabilité.

La reprise du marché du bitcoin pourrait dépendre de la stabilisation des actions américaines. Une fois que la pression vendeuse sur les valeurs technologiques s’atténuera, que l’appétit pour le risque du marché se redressera et que la liquidité reviendra, le bitcoin, en tant qu’« or numérique », devrait connaître un rebond.

Le monde futur de l’IA n’est plus seulement une compétition matérielle, mais une ère de puissance de calcul définie par logiciel. De nos jours, les entreprises qui peuvent utiliser le code pour « transformer des pierres en or » iront plus loin que celles qui sont obsédées par la construction de marteaux plus gros.

L’Open Source Week de DeepSeek n’est que le début, un nouveau paysage informatique basé sur l’IA qui est en train de remodeler tranquillement le monde.