La rotation des flux depuis le secteur IA / semi-conducteurs vers d’autres secteurs est en réalité en cours depuis plusieurs semaines.

Mais la plus grande nouvelle récemment, c’est que Moon Alpha a publié Kimi K3, évalué comme étant capable de maintenir une production intelligente de tout premier plan avec des coûts d’exploitation en ressources moindres.
Cela soulève une inquiétude : si les coûts des grands modèles peuvent encore baisser, est-ce que cela entraînerait une diminution de la demande pour les centres de données et la mémoire ?
Je pense que l’arrivée de K3 et la tendance qu’elle représente ne feront qu’accélérer davantage l’adoption de l’IA, car le coût des grands modèles devient progressivement plus abordable. L’optimisation des coûts libérera davantage d’espace bénéficiaire et dégagera plus de capital, qui pourra être affecté à l’optimisation de l’UI/UX côté utilisateur et à celle de l’inférence.
L’entraînement des modèles ne représente qu’une petite partie des dépenses des centres de données ; l’essentiel, ce sont les dépenses d’inférence. Et à mesure que le prix des tokens baisse et que le niveau d’intelligence continue de s’améliorer, de plus en plus de tâches pourront être réalisées par l’IA, ce qui générera aussi de plus en plus de besoins en inférence.
Ainsi, on ne voit aucun signe de ralentissement de la demande en mémoire, et il faut encore attendre au moins deux ou trois ans avant que des acteurs chinois comme ChangXin Technology ne rattrapent leurs concurrents. Une correction de 50 % du secteur de la mémoire correspond au résultat de prises de profit de la part des positions bénéficiaires et de la liquidation forcée liée à l’effet de levier.
Je penche donc à penser que le problème n’est pas important.