Le PDG de Baidu, Robin Li, a déclaré lors du Sommet mondial des gouvernements à Dubaï que les investissements dans les centres de données et l’infrastructure cloud restent nécessaires, malgré les réalisations de DeepSeek dans l’optimisation des grands modèles d’IA.
« Les investissements dans l’infrastructure cloud restent cruciaux. La création de modèles surpassant les développements existants nécessite une puissance de calcul significative, » a souligné Li, s’adressant aux participants du sommet. Le terme « puissance de calcul » fait référence aux ressources matérielles permettant aux modèles d’IA de fonctionner, y compris l’entraînement des données, le traitement de l’information et la génération de prédictions.
Cette déclaration intervient dans un contexte d’attention croissante portée à la startup chinoise DeepSeek, qui a développé des modèles de langage comparables en performance aux systèmes leaders comme GPT d’OpenAI mais nécessitant significativement moins de ressources computationnelles. Cette percée a remis en question la nécessité d’investissements à grande échelle dans l’infrastructure d’IA.
Baidu, l’une des premières entreprises chinoises à lancer des produits d’IA après la sortie de ChatGPT fin 2022, a créé le grand modèle de langage Ernie, qui selon l’entreprise égale GPT-4. Cependant, le modèle a connu une distribution limitée parmi les utilisateurs.
Le changement de position de Li concernant le développement de la technologie d’IA est notable. Auparavant, il affirmait que l’émergence d’une entreprise comme OpenAI en Chine était peu probable et défendait le code source fermé comme seule voie viable pour le développement de l’IA. Cependant, lors du sommet de mardi, Li a reconnu la nature imprévisible de l’innovation, illustrée par le succès soudain de DeepSeek : « Il est impossible de prédire quand et d’où viendront les innovations. »
Li a également noté que les limitations en puissance de calcul ont stimulé les entreprises chinoises à innover dans la réduction des coûts. De plus, il a assoupli sa position sur le développement en code source fermé, reconnaissant que les approches ouvertes pourraient accélérer l’adoption des technologies d’IA.
