DeepSeek : des modèles d'IA portent les "empreintes" de Nvidia Blackwell, selon un chercheur
Will DePue affirme avoir repéré une empreinte numérique de Blackwell dans des modèles d'IA de DeepSeek et de trois autres laboratoires chinois, relançant les questions autour des contrôles américains sur les puces. Selon ce chercheur, les poids publics de ces modèles contiendraient des indices sur le matériel utilisé lors de leur initialisation, sans que cela suffise à prouver une violation des règles d'exportation.
Des poids de modèles au centre de l'enquête
DePue dit avoir trouvé cette trace dans six modèles de DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax et Ant Group. Son argument repose sur les weights, ces énormes ensembles de nombres publiés par les développeurs et qui déterminent le fonctionnement d'un modèle d'IA.
"Cette preuve ne repose sur aucune information interne ni sur une fuite", a-t-il écrit sur X. Il affirme avoir testé plus de six trillions de combinaisons possibles de configuration matérielle et de random seed pour obtenir des correspondances avec des modèles publiés.
Son hypothèse est que l'initialisation laisse une trace numérique. Avant l'entraînement, le logiciel génère des valeurs de départ, et DePue soutient que la façon dont un GPU répartit ce travail peut laisser un motif reconnaissable, encore visible après l'entraînement.
Autrement dit, le modèle final garderait des indices sur la machine qui l'a initialement mis en place. Dans cette lecture, publier les poids ne donne pas seulement une idée des capacités du modèle, mais aussi d'une partie de son histoire de production.
Ce que montrent les tests revendiqués
DePue dit qu'un Blackwell B300 a reproduit bit pour bit 445 lignes entières préservées dans DeepSeek-V4-Flash, là où un Hopper H100 n'y est pas parvenu. Il rapporte aussi avoir reproduit le motif de Kimi K3 sur un GB200 loué. Le média BNC n'a pas reproduit ces résultats de manière indépendante.
Le rapport du 12 novembre d'Unemployment Labs associe DeepSeek-V4-Flash et MiniMax-M3 à des motifs compatibles avec B200/B300. DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro et Ling-3.1-flash d'Ant Group correspondent, eux, à des configurations compatibles avec GB200/GB300. La méthode ne permet pas de distinguer les modèles de puces individuels à l'intérieur de ces groupes.
Le chercheur a aussi publié un dépôt de vérification avec des lignes de poids et des scripts pour cinq modèles, dont l'ancien DeepSeek-V3. Il permet de rejouer certaines comparaisons, mais la mise à disposition du code ne vaut pas validation indépendante.
Des limites qui restent décisives
Le rapport précise qu'un AMD MI300X configuré de manière inhabituelle peut imiter ces schémas. Cette hypothèse est exclue pour V4-Flash, mais pas pour les cinq autres modèles. L'initialisation ne doit pas non plus forcément utiliser le matériel qui servira ensuite à l'entraînement.
Le document est explicite : ses résultats "n'établissent pas où les puces se trouvaient, comment l'accès a été obtenu, ni si les contrôles à l'exportation ont été violés". Un match matériel ne constitue donc ni un registre douanier ni la preuve d'un envoi vers la Chine.
Le contexte politique est antérieur à cette étude. En février, Reuters citait un haut responsable de l'administration Trump affirmant que DeepSeek avait entraîné un modèle sur Blackwell malgré les restrictions américaines, sans révéler la source de cette information.
Par ailleurs, Nvidia documente déjà l'exécution de DeepSeek-V4 sur des systèmes Blackwell et Hopper. Il s'agit là d'inférence, c'est-à-dire de l'exécution d'un modèle déjà publié pour générer des réponses, et non du matériel utilisé pour créer ses poids initiaux. DePue, lui, vise précisément cette phase de génération des poids.
