# Tsinghua Articles associés

Le Centre d'actualités HTX fournit les derniers articles et analyses approfondies sur "Tsinghua", couvrant les tendances du marché, les mises à jour des projets, les développements technologiques et les politiques réglementaires dans l'industrie crypto.

L'explosion des usines de jetons IA, les enseignants et étudiants de l'Université Tsinghua lèvent 10 milliards en six mois

Qui produit l’« eau, l’électricité et le charbon » de l’ère de l’IA ? La société chinoise Qujing Technology, fondée par des professeurs et anciens élèves de l’Université Tsinghua, se spécialise dans la création d’« usines à jetons IA » de haute qualité. En se concentrant sur l’inférence des modèles d’IA plutôt que sur leur entraînement, l’entreprise vise à produire des tokens de manière stable, efficace et à faible coût pour les applications commerciales réelles. Grâce à des technologies innovantes comme la « coordination hétérogène système entier » et le « calcul par la mémoire », Qujing a développé une plateforme ATaaS (Token as a Service) pour optimiser chaque étape de la production. Cette approche porte ses fruits : en six mois, la start-up a levé plus de 10 milliards de yuans et a multiplié par 30 sa production de tokens de haute qualité. Ses revenus mensuels de juin 2026 ont déjà dépassé ceux de toute l’année 2025. Face à l’explosion de la demande en tokens (plus de 140 000 milliards par jour en Chine), Qujing propose deux modèles : une production directe de tokens pour des clients majeurs, et une co-exploitation d’usines à tokens pour des partenaires tels que des centres de calcul. L’ambition est de devenir un acteur clé de l’écosystème de l’IA, en facilitant la transition de la vente de puissance de calcul à celle de tokens de haute qualité, essentiels à l’économie numérique future.

marsbit07/13 03:47

L'explosion des usines de jetons IA, les enseignants et étudiants de l'Université Tsinghua lèvent 10 milliards en six mois

marsbit07/13 03:47

Gu Yuxian, récipiendaire du Prix d'Excellence de Tsinghua, rejoint DeepSeek

Le lauréat 2025 de la bourse d'excellence pour doctorants de l'université Tsinghua, Yuxian Gu, a officiellement rejoint DeepSeek. Ce docteur en informatique, également récipiendaire de bourses Apple et Ant, est un chercheur prolifique dont les travaux portent sur l'efficacité des grands modèles de langage (LLM). Ses recherches couvrent la sélection des données de pré-entraînement (PDS), la distillation des connaissances pour la compression de modèles (MiniLLM, MiniPLM) et les architectures de modèles efficaces (Jet-Nemotron). Son modèle MiniLLM, une méthode de distillation de connaissances, est déjà utilisé par Google, Alibaba et NVIDIA. Récemment, en tant qu'auteur de DeepSeek V4, il a contribué au développement du modèle hybride Jet-Nemotron, qui rivalise avec les modèles SOTA tout en offrant une efficacité de génération considérablement accélérée. Avec près de 5000 citations sur Google Scholar et de multiples publications dans des conférences de premier plan (NeurIPS, ICLR, ACL), son expertise en optimisation de LLM constitue un atout majeur pour DeepSeek.

marsbit07/06 02:10

Gu Yuxian, récipiendaire du Prix d'Excellence de Tsinghua, rejoint DeepSeek

marsbit07/06 02:10

L'entrée en fonction de Huang Renxun à Tsinghua fait le buzz, mais Musk était déjà là il y a dix ans ?

L'article évoque la récente intégration de Jensen Huang, fondateur de Nvidia, au comité consultatif de l'École d'économie et de gestion de l'Université Tsinghua, une institution prestigieuse fondée en 2000 sous l'impulsion de l'ancien Premier ministre Zhu Rongji. Ce comité, actuellement présidé par Tim Cook d'Apple, réunit des dirigeants mondiaux de la technologie, de la finance et de l'industrie, tels qu'Elon Musk (depuis 2015), Satya Nadella et Mark Zuckerberg. L'analyse souligne que l'admission de Huang, contrairement à celle de Musk il y a dix ans, intervient après une période de relations sino-américaines tendues et de sanctions visant Nvidia. Son arrivée coïncide avec une détente politique, un besoin pour Nvidia de renforcer ses liens en Chine face à la montée des puces locales, et une vacance récente au sein du comité. L'article présente également Huang comme une figure très engagée dans les milieux universitaires, détenant plusieurs doctorats honorifiques et sièges dans des comités consultatifs d'établissements prestigieux comme Harvard et Stanford. En résumé, cette nomination est perçue comme le reflet d'une décennie d'évolutions géopolitiques, de transformations du marché et de réalignements stratégiques, soulignant l'importance cruciale du marché chinois pour Nvidia et son dirigeant.

marsbit05/29 02:54

L'entrée en fonction de Huang Renxun à Tsinghua fait le buzz, mais Musk était déjà là il y a dix ans ?

marsbit05/29 02:54

La prédiction de Tsinghua il y a 2 ans devient un consensus mondial : Meta et deux autres grands acteurs de l'IA parviennent à la même conclusion

Résumé : Il y a deux ans, une équipe de recherche chinoise de l’Université Tsinghua et de Mindverse AI a proposé la « loi de densité » des grands modèles de langage (LLM), prédisant que les paramètres requis pour atteindre un niveau d’intelligence donné diminuent de moitié tous les 3,5 mois. Début avril 2026, Meta et METR ont publié indépendamment des résultats confirmant cette prédiction : Meta avec son modèle Muse Spark (efficacité d’entraînement multipliée par 10 en un an), et METR avec un doublement des capacités d’IA tous les 88,6 jours. Leurs courbes, bien que mesurant des métriques différentes (calcul d’entraînement, longueur de tâche, paramètres), alignent parfaitement avec la loi de densité. Cette validation multi-source renforce la crédibilité de la loi et implique des conséquences majeures : chute accélérée des coûts, intelligence embarquée puissante proche, et changement de stratégie industrielle vers l’efficacité plutôt que la taille. La Chine a ici pris une avance théorique et pratique significative.

marsbit04/13 12:21

La prédiction de Tsinghua il y a 2 ans devient un consensus mondial : Meta et deux autres grands acteurs de l'IA parviennent à la même conclusion

marsbit04/13 12:21

活动图片

Catégories populairesright-arrow

Tags tendancesright-arrow

Analyse de marchéright-arrow