Intelligence artificielle : version capitaliste prédatrice ... contre version open source chinoise

Quand la puissance technologique US et la suprématie occidentale sont percutées de plein fouet.

Eh quand les vassaux européens effarés incapables de se libérer de leur vassalité ont l'air de découvrir l'impérialisme états-unien ... au travers de la brutalité trumpiste !

Eh sans doute par dépit et désarroi cherchent des poux d'abord à la Chine !

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Quelles sont les conséquences de DeepSeek et quelles sont les possibilités qu'il offre par rapport à la version capitaliste de l'IA ?

La plupart des lecteurs connaissent déjà la nouvelle. DeepSeek, une entreprise chinoise spécialisée dans l'IA, a publié un modèle d'IA appelé R1 dont les capacités sont comparables à celles des meilleurs modèles d'entreprises telles qu'OpenAI, Anthropic et Meta, mais qui a été formé à un coût radicalement inférieur et en utilisant des puces GPU moins performantes. DeepSeek a également rendu publics suffisamment de détails du modèle pour que d'autres puissent l'utiliser gratuitement sur leurs propres ordinateurs.

DeepSeek est une torpille qui a touché les Sept Magnifiques entreprises américaines de haute technologie sous la ligne de flottaison. DeepSeek n'a pas utilisé les puces et les logiciels les plus récents et les plus performants de Nvidia ; il n'a pas nécessité d'énormes dépenses pour entraîner son modèle d'IA, contrairement à ses rivaux américains, et il offre tout autant d'applications utiles.

DeepSeek a construit sa R1 avec des puces Nvidia plus anciennes et plus lentes, que les sanctions américaines avaient permis d'exporter vers la Chine. Le gouvernement américain et les grands noms de la technologie pensaient avoir le monopole du développement de l'IA en raison des coûts énormes liés à la fabrication de meilleures puces et de meilleurs modèles d'IA.

Mais aujourd'hui, le R1 de DeepSeek suggère que les entreprises moins riches pourront bientôt exploiter des modèles d'IA compétitifs. R1 peut être utilisé avec un budget réduit et une puissance de calcul bien moindre. En outre, R1 est tout aussi performant que ses rivaux en matière d'« inférence », le jargon de l'IA qui désigne le moment où les utilisateurs interrogent le modèle et obtiennent des réponses. Et il fonctionne sur des serveurs pour toutes sortes d'entreprises, de sorte qu'elles n'ont pas besoin de « louer » à des prix élevés auprès d'entreprises comme OpenAI.

Plus important encore, la R1 de DeepSeek est « open source », c'est-à-dire que son codage et ses méthodes de formation sont ouverts à tous, qui peuvent les copier et les développer. C'est un véritable coup dur pour les secrets « propriétaires » qu'OpenAI ou Gemini de Google enferment dans une « boîte noire » afin de maximiser leurs profits. L'analogie ici est celle des produits pharmaceutiques de marque et des produits pharmaceutiques génériques.

Le grand problème pour les entreprises américaines d'IA et leurs investisseurs est qu'il semble que la construction d'énormes centres de données pour héberger de multiples puces coûteuses ne soit pas nécessaire pour obtenir des résultats suffisamment satisfaisants. Jusqu'à présent, les entreprises américaines ont multiplié les plans de dépenses considérables et tenté de lever des fonds considérables pour y parvenir. En effet, le lundi même où la R1 de DeepSeek a fait la une des journaux, Meta a annoncé un nouvel investissement de 65 milliards de dollars, et quelques jours auparavant, le président Trump avait annoncé des subventions gouvernementales de 500 milliards de dollars aux géants de la technologie dans le cadre du projet dit « Stargate ». Ironiquement, Mark Zuckerberg, directeur général de Meta, a déclaré qu'il investissait parce que « nous voulons que les États-Unis établissent la norme mondiale en matière d'IA, et non la Chine ». Oh là là !

Aujourd'hui, les investisseurs craignent que ces dépenses soient inutiles et, plus précisément, qu'elles nuisent à la rentabilité des entreprises américaines si DeepSeek peut fournir des applications d'IA à un dixième du coût. Cinq des plus grandes valeurs technologiques axées sur l'IA - le fabricant de puces Nvidia et les « hyperscalers » Alphabet, Amazon, Microsoft et Meta Platforms - ont perdu collectivement près de 750 milliards de dollars de leur valeur boursière en une journée. DeepSeek menace les bénéfices des entreprises de centres de données et des opérateurs d'eau et d'électricité qui espèrent bénéficier de l'énorme « mise à l'échelle » des Sept Magnifiques. L'essor du marché boursier américain est fortement concentré sur les « Sept Magnifiques ».

DeepSeek a-t-il percé l'énorme bulle boursière des valeurs technologiques américaines ? L'investisseur milliardaire Ray Dalio le pense. Il a déclaré au Financial Times que « les prix ont atteint des niveaux élevés en même temps qu'il y a un risque de taux d'intérêt, et cette combinaison pourrait faire éclater la bulle... La situation actuelle du cycle est très similaire à celle que nous avons connue entre 1998 et 1999 », a déclaré M. Dalio. « En d'autres termes, il existe une nouvelle technologie majeure qui va certainement changer le monde et connaître le succès. Mais certains confondent cela avec la réussite des investissements.

Mais ce n'est peut-être pas le cas, du moins pas tout de suite. Le cours de l'action de la société Nvidia, spécialisée dans les puces d'intelligence artificielle, a certes chuté cette semaine, mais son langage de codage « propriétaire », Cuda, reste la norme de l'industrie américaine. Bien que ses actions aient chuté de près de 17 %, cela ne les ramène qu'au niveau (très, très élevé) de septembre.

Ce qui doit mettre en colère les oligarques de la technologie qui lèchent les bottes de Trump, c'est que les sanctions américaines contre les entreprises chinoises et les interdictions d'exportation de puces n'ont pas empêché la Chine de faire de nouvelles avancées dans la guerre des technologies et des puces qui l'oppose aux États-Unis. La Chine parvient à faire des bonds technologiques dans le domaine de l'IA malgré les contrôles à l'exportation introduits par l'administration Biden visant à la priver à la fois des puces les plus puissantes et des outils avancés nécessaires à leur fabrication.

Le champion technologique chinois Huawei est devenu le principal concurrent de Nvidia en Chine pour les puces « d'inférence ». Il a travaillé avec des entreprises d'IA, dont DeepSeek, pour adapter des modèles formés sur des GPU Nvidia afin d'exécuter l'inférence sur ses puces Ascend. « Huawei s'améliore. Ils ont une ouverture car le gouvernement dit aux grandes entreprises technologiques qu'elles doivent acheter leurs puces et les utiliser pour l'inférence », a déclaré un investisseur en semi-conducteurs à Pékin.

Il s'agit là d'une nouvelle preuve que l'investissement planifié par l'État dans la technologie et les compétences technologiques en Chine fonctionne bien mieux que de s'appuyer sur les géants privés de la technologie dirigés par des magnats. Comme l'a dit Ray Dallo : « Dans notre système, de manière générale, nous nous dirigeons vers une politique de type complexe industriel dans laquelle il y aura des activités mandatées et influencées par le gouvernement, parce que c'est tellement important... Le capitalisme seul - la seule motivation du profit - ne peut pas gagner cette bataille ».

Néanmoins, les titans de l'IA ne sont pas encore des titans. Ils poursuivent leur « mise à l'échelle » en investissant toujours plus de milliards dans des centres de données et des puces plus perfectionnées. La puissance des ordinateurs augmente ainsi de manière exponentielle.

Et bien sûr, il n'est pas tenu compte de ce que les économistes traditionnels aiment poliment appeler les « externalités ». Selon un rapport de Goldman Sachs, une requête ChatGPT nécessite près de 10 fois plus d'électricité qu'une recherche Google. Le chercheur Jesse Dodge a fait des calculs à l'envers sur la quantité d'énergie utilisée par les chatbots d'IA. « Une requête sur ChatGPT consomme approximativement autant d'électricité qu'une ampoule allumée pendant 20 minutes », explique-t-il. « Vous pouvez donc imaginer qu'avec des millions de personnes qui utilisent ce type d'outil chaque jour, cela représente une très grande quantité d'électricité. Plus de consommation d'électricité signifie plus de production d'énergie et, en particulier, plus d'émissions de gaz à effet de serre d'origine fossile.

Google s'est fixé pour objectif de parvenir à des émissions nettes nulles d'ici à 2030. Depuis 2007, l'entreprise affirme que ses activités sont neutres en carbone en raison des compensations carbone qu'elle achète pour compenser ses émissions. Toutefois, à partir de 2023, Google a indiqué dans son rapport sur le développement durable qu'elle ne maintenait plus la « neutralité carbone opérationnelle ». L'entreprise affirme qu'elle cherche toujours à atteindre son objectif de neutralité nette en 2030. « La véritable motivation de Google est de construire les meilleurs systèmes d'intelligence artificielle possibles », explique M. Dodge. « Ils sont prêts à y consacrer des ressources considérables, notamment pour entraîner les systèmes d'IA dans des centres de données de plus en plus grands, jusqu'à des superordinateurs, ce qui entraîne une énorme consommation d'électricité et, par conséquent, des émissions de CO2.

Et puis il y a l'eau. Alors que les États-Unis sont confrontés à des sécheresses et à des incendies de forêt, les entreprises d'IA aspirent de l'eau en profondeur pour « refroidir » leurs méga-centres de données afin de protéger les puces. Plus encore, les entreprises de la Silicon Valley prennent de plus en plus le contrôle des infrastructures d'approvisionnement en eau pour répondre à leurs besoins. Des recherches suggèrent, par exemple, qu'environ 700 000 litres d'eau auraient pu être utilisés pour refroidir les machines qui ont entraîné le ChatGPT-3 dans les centres de données de Microsoft.
 

L'entraînement des modèles d'IA consomme 6 000 fois plus d'énergie qu'une ville européenne. En outre, si les minéraux tels que le lithium et le cobalt sont le plus souvent associés aux batteries du secteur automobile, ils sont également essentiels pour les batteries utilisées dans les centres de données. Le processus d'extraction implique souvent une utilisation importante d'eau et peut entraîner une pollution, ce qui compromet la sécurité de l'eau.

Sam Altman, ancien héros à but non lucratif de l'Open AI, mais qui cherche désormais à maximiser les profits de Microsoft, affirme que oui, il y a malheureusement des « compromis » à court terme, mais qu'ils sont nécessaires pour atteindre ce que l'on appelle l'AGI ; et l'AGI nous aidera alors à résoudre tous ces problèmes, de sorte que le compromis des « externalités » en vaut la peine.

L'AGI ? Qu'est-ce que l'AGI ? L'intelligence artificielle généralisée (AGI) est le Saint-Graal des développeurs d'IA. Cela signifie que les modèles d'IA deviendraient « superintelligents », bien au-delà de l'intelligence humaine. Lorsque ce but sera atteint, promet M. Altman, l'IA ne sera pas seulement capable de faire le travail d'un seul employé, elle sera capable de faire le travail de tous les employés : « L'IA pourra faire le travail d'une organisation. Ce serait le summum de la maximisation de la rentabilité en supprimant les travailleurs dans les entreprises (même les entreprises d'IA ?), les machines d'IA prenant en charge l'exploitation, le développement et la commercialisation de tout. C'est le rêve apocalyptique du capital (mais un cauchemar pour le travail : pas d'emploi, pas de revenu).
C'est pourquoi Altman et les autres magnats de l'IA ne cesseront pas d'agrandir leurs centres de données et de développer des puces encore plus perfectionnées simplement parce que DeepSeek a mis à mal leurs modèles actuels. Le cabinet d'études Rosenblatt a prévu la réaction des géants de la technologie : « En général, nous nous attendons à ce que l'accent soit mis sur l'amélioration des capacités, en accélérant le rythme vers l'intelligence artificielle générale, plutôt que sur la réduction des dépenses. Rien ne doit arrêter l'objectif d'une IA super-intelligente.

Certains considèrent la course à l'AGI comme une menace pour l'humanité elle-même. Stuart Russell, professeur d'informatique à l'université de Californie à Berkeley, a déclaré : « Même les PDG qui s'engagent dans la course ont déclaré que le vainqueur a une probabilité significative de provoquer l'extinction de l'humanité dans le processus, parce que nous n'avons aucune idée de la manière de contrôler des systèmes plus intelligents que nous », a-t-il déclaré. « En d'autres termes, la course à l'AGI est une course au bord de la falaise.

Peut-être, mais je continue à douter que l'« intelligence » humaine puisse être remplacée par l'intelligence des machines, principalement parce qu'elles sont différentes. Les machines ne peuvent pas penser à des changements potentiels et qualitatifs. Les nouvelles connaissances proviennent de ces transformations (humaines), et non de l'extension des connaissances existantes (machines). Seule l'intelligence humaine est sociale et peut voir le potentiel de changement, en particulier le changement social, qui conduit à une vie meilleure pour l'humanité et la nature.

L'émergence de DeepSeek a montré que l'IA peut être développée à un niveau qui peut aider l'humanité et ses besoins sociaux. Elle est gratuite, ouverte et disponible pour le plus petit utilisateur et le plus petit développeur. Elle n'a pas été développée dans un but lucratif ou pour faire du profit. Comme l'a dit un commentateur, « je veux que l'IA fasse ma lessive » : « Je veux que l'IA fasse ma lessive et ma vaisselle pour que je puisse faire de l'art et écrire, pas que l'IA fasse mon art et mon écriture pour que je puisse faire ma lessive et ma vaisselle ». Les managers introduisent l'IA pour « faciliter les problèmes de gestion au détriment des choses pour lesquelles beaucoup de gens pensent que l'IA ne devrait pas être utilisée, comme le travail créatif..... Si l'on veut que l'IA fonctionne, il faut qu'elle vienne de la base, sinon elle sera inutile pour la grande majorité des personnes sur le lieu de travail ».

Plutôt que de développer l'IA pour faire des profits, réduire les emplois et les moyens de subsistance des humains, l'IA, dans le cadre d'une propriété et d'une planification communes, pourrait réduire le nombre d'heures de travail humain pour tous et libérer les humains du labeur pour qu'ils se concentrent sur le travail créatif que seule l'intelligence humaine est capable de réaliser. N'oubliez pas que le « Saint Graal » était une fiction victorienne et, plus tard, une fiction de Dan Brown.

* Économiste 

Traduit avec DeepL.com (version gratuite)