La comparaison entre OpenAI et des concurrents comme DeepSeek en termes de dépenses, d’énergie et de capacité de calcul peut s’expliquer par plusieurs facteurs qui reflètent les priorités et les approches technologiques distinctes. Voici quelques éléments qui pourraient jouer :
- Philosophie de développement
• Qualité vs efficacité : OpenAI a mis un fort accent sur la généralisation et la performance du modèle. Cela implique des architectures plus complexes, entraînées sur des ensembles de données massifs et diversifiés, ce qui peut nécessiter davantage de calculs.
• Priorité à l’innovation fondamentale : OpenAI a investi beaucoup dans la recherche de pointe et dans des modèles comme GPT qui sont généralistes et très adaptables, ce qui demande de gros efforts pour maximiser leur polyvalence. - Infrastructure et coûts énergétiques
• Infrastructure américaine : Les coûts énergétiques et technologiques aux États-Unis sont généralement plus élevés qu’en Chine, où l’énergie et les composants matériels (comme les puces) peuvent être moins chers.
• Ressources cloud massives : OpenAI utilise des infrastructures très développées, comme Azure de Microsoft, pour soutenir son travail, ce qui peut être plus coûteux que des solutions internes développées par des entreprises chinoises. - Différence d’objectif
• Approche locale vs globale : DeepSeek semble viser un public chinois avec une portée plus locale, ce qui peut réduire les besoins de généralisation linguistique et culturelle. OpenAI, de son côté, cible un public mondial, ce qui demande une capacité à comprendre des langues, des contextes et des nuances culturelles variées.
• Échelle des modèles : Les modèles d’OpenAI sont souvent plus grands (en nombre de paramètres), ce qui augmente considérablement les coûts en énergie et en calcul. - Différences de régulation et d’accès
• Accès à la data : La Chine dispose d’un accès massif à des données locales en raison de sa réglementation, ce qui peut simplifier l’entraînement des modèles et limiter les coûts. OpenAI doit souvent s’assurer que ses données respectent des normes plus strictes en termes de confidentialité, d’éthique et de diversité. - Efficacité des algorithmes
• OpenAI pousse l’état de l’art, ce qui peut parfois être moins optimisé sur le plan énergétique que des modèles plus restreints ou ciblés. DeepSeek pourrait s’appuyer sur des techniques plus efficientes mais moins ambitieuses en termes de généralisation.
En résumé, il s’agit d’un choix stratégique : OpenAI vise une intelligence artificielle très générale, capable de performances uniformes dans de nombreux contextes, mais cela a un coût plus élevé. DeepSeek peut avoir choisi d’optimiser pour des niches spécifiques avec une philosophie plus pragmatique et adaptée à un contexte local. Cela ne veut pas dire qu’un modèle est meilleur qu’un autre, mais que leurs priorités diffèrent.
