Investir dans l'IA

[quentin.a]

J’avais surtout vu un graph avec une oblique baissière et donc de fortes chances que ça se calme un peu sur les prochaines semaines

[guillauminvest]

Je pense que les resus seront bons, mais que l’évolution du cours viendra de la tendance des commandes, ou des Capex

[koalak]

Mais il est fou…

Nvidia battra encore le consensus et on continue l’épopée extraordinaire

+5% à l’heure ou j’écris
Et rappel, toutes les prévisions d’analyste prévoient des 160/17/180$…

Signé le mec qui a dit de vendre LVMH à 750

[walkingstreet]

Les résultats sont une chose, mais le marché jugera plus les perspectives de croissance et la guidance. Je constate que beaucoup de boîtes ayant confirmé leur résultats mais ayant raté leur communication concernant les perspectives et leur guidance se sont cassés la gueule. Le marché est également impitoyable en plus sur les gros PER…

[kaba]

Il faut savoir que NVIDIA a fait l’acquisition de Run:ai, une startup ia israélienne juste avant les bon chiffres de hier, coïncidence ?

[mickaelkel]

on a tous fait une copie

Nvidia va raté le consensus de peu, mais va latéraliser

[quentin.a]

Oui clairement les resus seront bons mais est-ce que les attentes seront assez largement battues ou non.

Si c’est juste un petit peu, ça risque de coincer

[quentin.a]

@koalak

Et rappel, toutes les prévisions d’analyste prévoient des 160/17/180$…

On disait quoi à baron tout à l’heure

Non en fait je pense que j’ai parlé sans trop réfléchir mais je pense qu’ils battront le consensus mais que le marché réagira à la Baisse à cause d’une petite connerie.

Et si je me trompe bah ça aurait été une occasion de + fermer ma gueule

Dans tous les cas je vais prendre un trade sur 3 GOOG cette aprèm et je vais verrai pour un autre trade sur NVDA ou GOOG demain

[kaba]

Wall Street : séance sans tendance, Nvidia -2,5% après stats

[kevin.leffet.compose]

Trop tard, le screenshot a été pris

[kevin.leffet.compose]

Bon bah, les estimations sont battus. On notera tout de même une décélération dans la croissance, mais bon… vu la quantité de fric brassé il ne faut pas s’en étonner.

Revenus trimestriels : 35.1 Milliards de $ / 17% de hausse par rapport au T2 / 94% de hausse par rapport au T3 2023 /

Les estimations furent de 33.17 Milliard de $ pour ce T3 2024.

Bénéfices par action GAAP : 0.78$ par action / 16% de hausse par rapport au T2 / 111% de hausse par rapport au T3 2023 /

Les estimations furent d’un bénéfice de 0.75 $ par action pour ce T3 2024.

Marge Brute T3 GAAP : 74.6%

Guidances pour le T4 2024 :

• Revenus T4 estimés à 37,5 Milliards de $, plus ou moins 2%
• Marge brute T4 estimé à 73.5%

[koalak]

@quentin.a

[guillauminvest]

@quentin.a

pense qu’ils battront le consensus mais que le marché réagira à la Baisse à cause d’une petite connerie

Bien joué ! C’est sur la Supply chain que le bat blesse La rançon du succès.

[quentin.a]

j’ai changé d’avis au dernier moment, j’ai dit qu’ils battraient au final

[quentin.a]

on va dire que lorsque le seul souci c’est les fournisseurs, on est pas trop mal

[macko]

en janvier je disais aujourd’hui +290% ytd et ce n’est sans doute pas finis pour le long terme (après quelques prises de bénéfices à court terme ce qui semble sain après ce rallye) les pelles les pioches oui mais maintenant l’heure des logiciels pour faire tourner l’IA est sans doute venue macko

23 janv.

Peut-être Palantir Technologies +138 % sur un an à étudier mais qui semble avoir un avenir prometteur
suis actuellement actionnaire de Palantir

[kaba]

Sujet intéressant de Bloomberg.com

L’IA veut plus de données. Plus de puces. Plus de biens immobiliers. Plus d’énergie. Plus d’eau. Plus de tout

Les entreprises, les investisseurs et la société se préparent à un choc de demande dû à l’intelligence artificielle.

Par Lynn Doan

13 décembre 2024 à 12h00 UTC+1

Sauvegarder

Cela semble assez simple : demandez quelque chose à ChatGPT et il répond. Mais levez le rideau et vous découvrirez que chaque invite ChatGPT et chaque tâche Microsoft Copilot consomment d’énormes ressources. Des millions d’êtres humains qui conçoivent, corrigent et forment des modèles. Assez de térawattheures d’électricité pour alimenter des pays. Des mégacampus de centres de données dans le monde entier. Des réseaux de lignes électriques et des câbles Internet. De l’eau, des terres, des métaux et des minéraux. L’intelligence artificielle a besoin de tout cela, et elle en aura besoin de plus.

Les chercheurs ont estimé qu’une seule requête ChatGPT nécessite près de 10 fois plus d’électricité pour être traitée qu’une recherche Google traditionnelle. Votre moteur de recherche habituel explore le Web à la recherche de contenu classé dans un index massif. Mais les derniers produits d’IA s’appuient sur ce que l’on appelle des modèles de langage volumineux, ou LLM, qui sont alimentés par des milliards de mots de texte, des œuvres complètes de William Shakespeare aux dernières prévisions de la Réserve fédérale. Les modèles détectent des schémas et des associations et développent des milliards et des milliards de soi-disant paramètres qui les aident à imiter le comportement humain. À l’aide de ces modèles, ChatGPT et d’autres outils similaires créent de nouveaux contenus, d’où le terme d’IA générative.

L’IA, qui nécessite beaucoup de ressources, fera des gagnants et des perdants. Ceux qui en auront le plus auront les systèmes d’IA les plus avancés. Cela conduit à des conflits sur des matières premières de plus en plus rares, ainsi que sur l’accès aux puces. Cela incite les entreprises technologiques à rechercher des moyens plus efficaces de développer l’IA. Elles injectent des milliards de dollars dans des solutions énergétiques alternatives comme la fusion nucléaire, qui ont passé des années, voire des décennies, à s’essouffler sans investissements importants ni percées technologiques. Dans le même temps, les exigences de l’IA ajoutent à la pression pour continuer à brûler des combustibles fossiles pour alimenter le réseau électrique, alors même que le monde est en passe de dépasser les objectifs cruciaux en matière d’émissions dans la lutte contre le changement climatique.

Lire la suite : Les 62 milliards de dollars dépensés par les géants de la technologie dans le domaine de l’intelligence artificielle alimentent des paris risqués à la pelle et à la pioche

Bien que le développement de l’IA représente une formidable opportunité pour les investisseurs, les entreprises et les sociétés, il n’est pas sans danger. Nombreux sont ceux qui ont évoqué les dangers et les biais potentiels de tels systèmes. Wall Street, quant à elle, en a assez d’attendre que la technologie se traduise par des profits significatifs. Même l’accent mis sur l’efficacité pourrait se transformer en nuage noir pour quiconque surinvestit dans les infrastructures. Voici un examen plus approfondi de tout ce dont le secteur de l’IA a besoin pour faire fonctionner ses modèles.

1 000 térawattheures supplémentaires d’électricité

L’intelligence artificielle vit et fonctionne en grande partie dans des centres de données qui bourdonnent de cartes mères, de puces et de périphériques de stockage. La demande en électricité de ces centres dépasse désormais l’offre disponible dans de nombreuses régions du monde. Aux États-Unis, les centres de données devraient consommer 8 % de l’électricité totale d’ici 2030, soit près du triple de la part de 2022, lorsque la frénésie de l’IA a décollé, selon Goldman Sachs Group Inc. , qui a décrit cette situation comme « le type de croissance de l’électricité qui n’a pas été observée depuis une génération ». Des augmentations similaires de la demande sont prévues en Suède et au Royaume-Uni. D’ici 2034, la consommation énergétique mondiale annuelle des centres de données devrait dépasser 1 580 térawattheures, soit à peu près la consommation de toute l’Inde, contre environ 500 aujourd’hui.

Mise sous tension

Consommation totale d’énergie, en térawattheures

Source : Rapports d’entreprise

Les centres de données exploités par Google, filiale d’ Alphabet Inc., ont consommé plus de 24 térawattheures d’électricité au cours de l’exercice 2023, soit une augmentation de plus de 31 % par rapport à 2021. La consommation globale de Microsoft Corp. est restée à peu près la même, soit une augmentation de 70 % par rapport à deux ans plus tôt. Les plus grandes entreprises technologiques du monde sont de plus en plus conscientes que l’électricité pourrait être le maillon le plus perturbateur de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, et elles se démènent pour sécuriser leurs approvisionnements à long terme. En mai, Microsoft et la branche énergie verte de Brookfield Asset Management Ltd. ont signé le plus gros accord d’achat d’énergie propre d’entreprise.

En octobre, NextEra Energy Inc. , le plus grand producteur mondial d’énergie solaire et éolienne , a annoncé avoir conclu des accords pour le développement potentiel d’une capacité remarquable de 10,5 gigawatts d’énergie renouvelable et de stockage d’ici 2030 avec seulement deux entreprises du Fortune 50. Signe des affrontements à venir, il ne s’agit même pas d’entreprises technologiques. Le boom a créé « une prime encore plus importante pour d’autres industries en dehors des centres de données qui tentent de verrouiller la production d’énergie renouvelable à faible coût », a déclaré aux investisseurs John Ketchum, PDG de NextEra . « Tous les navires montent avec la marée ici. »

Tous les combustibles fossiles possibles et bien plus encore

Le charbon, l’une des sources d’énergie les plus carbonées au monde, est encore utilisé pour produire environ un tiers de l’électricité. Le gaz naturel, qui est également à l’origine d’émissions de gaz à effet de serre, fournit 20 % de l’électricité. Les parcs éoliens et solaires ont gagné du terrain ces dernières années, mais en l’absence de batteries géantes capables d’équilibrer l’approvisionnement des centres de données, la nature intermittente des énergies renouvelables pose problème pour ces centres, car ils dépendent d’un flux constant d’électricité.

Une technique dont Google est le pionnier est apparue comme une solution : utiliser des logiciels pour rechercher de l’électricité propre dans les régions du monde où le soleil et le vent sont en excès sur le réseau, puis y intensifier les opérations des centres de données. Autrement, la seule source d’énergie fiable et sans émissions à l’heure actuelle est sans doute le nucléaire. C’est ce qui explique pourquoi Microsoft a conclu un accord en septembre qui permettra la réouverture d’un réacteur de la centrale nucléaire de Three Mile Island en Pennsylvanie, site d’une célèbre fusion partielle en 1979. Environ un mois plus tard, Amazon.com Inc. a signé trois accords pour développer des réacteurs nucléaires à petite échelle , et Google a investi et s’est engagé à acheter de l’électricité à une entreprise développant également des réacteurs modulaires. « Je veux dire, mon Dieu, des réacteurs nucléaires. Vous vous moquez de moi ? », a déclaré le président d’Oracle Corp. Larry Ellison aux analystes lors d’une réunion en septembre. « Cela semble complètement inventé, mais ce n’est pas le cas. … Est-ce qu’une chose pareille s’est déjà produite auparavant ? »

Une capacité de réseau cent fois supérieure

Les lignes électriques et les sous-stations sont les maillons les moins reconnus de la chaîne de l’IA. Tous les nouveaux centres de données devront être connectés à un réseau déjà ancien, sous tension et vulnérable en cas de mauvais temps (notez l’ouragan Helene). Lors d’un événement organisé par Bloomberg Intelligence en avril, Brian Venturo , cofondateur du fournisseur de services cloud CoreWeave Inc., a déclaré que des entreprises comme la sienne développent des centres de données géants qui mettront le réseau à rude épreuve . Imaginez qu’une sous-station dans une zone industrielle fournisse 30 mégawatts, et qu’un centre de données dans cette zone ait besoin d’environ 5 mégawatts.

« Je veux dire, mon Dieu, des réacteurs nucléaires. Tu te moques de moi ? »

Le reste est destiné à d’autres bureaux et usines. Aujourd’hui, des entreprises comme CoreWeave disent : « Je veux 500 » », explique Venturo. « Il faut construire de nouvelles lignes de transmission. Il faut construire de nouvelles sous-stations. » Et il faudra des transformateurs dans ces sous-stations, qui devront peut-être être commandés des années à l’avance.

Et ce n’est que pour 500 mégawatts. Sam Altman, cofondateur et PDG d’OpenAI, parle de centres de données qui pourraient nécessiter 5 000 mégawatts. Construire un système électrique capable de supporter une telle charge en un seul endroit en peu de temps est « fonctionnellement impossible », déclare Joe Dominguez, PDG de Constellation Energy Corp. Constellation est le propriétaire de la centrale nucléaire de Three Mile Island qui remet en marche un réacteur pour alimenter Microsoft en électricité. Dominguez affirme que les constructeurs de centres de données doivent penser à la colocalisation autour de ressources énergétiques géantes déjà existantes, comme ses centrales nucléaires. Construisez un mégacampus à côté de quelques réacteurs nucléaires, entourez-les de ressources énergétiques renouvelables et de batteries, connectez-les tous ensemble avec de nouveaux câbles et des commandes de transfert de charge, et vous pouvez créer un réseau autonome.

Des milliards de litres d’eau par jour

Chaque watt d’électricité injecté dans un serveur génère de la chaleur. Des températures trop élevées peuvent détruire les équipements et ralentir les systèmes. À l’heure actuelle, certains des moyens les plus efficaces en termes d’énergie et de coûts pour refroidir l’air dans les centres reposent sur l’eau. Bluefield Research a estimé que les centres de données consomment plus d’un milliard de litres d’eau par jour, y compris l’eau utilisée pour la production d’énergie. Cela suffit à alimenter 3,3 millions de personnes pendant une journée. Une étude de 2023 a estimé qu’une conversation avec ChatGPT composée d’environ 10 à 50 questions et réponses nécessite une bouteille d’eau standard de 500 ml. On estime que l’entraînement d’un seul modèle d’IA antérieur derrière ChatGPT aurait consommé près de 780 000 litres d’eau. Pire encore : une grande partie de l’eau est de qualité potable, afin d’éviter les problèmes environnementaux et les pannes d’équipement.

L’informatique est un travail qui donne soif

Consommation d’eau des centres de données mondiaux en gallons par jour

Source : Bluefield Research

À West Des Moines, dans l’Iowa , un réseau de centres de données Microsoft utilisé par OpenAI a fait du géant technologique le plus gros consommateur d’eau de la région, consommant plus que la ville elle-même, selon les données du district des eaux. (Le district a déclaré que l’entreprise enquêtait également sur une fuite qui a considérablement augmenté sa consommation.) À Talavera de la Reina , une petite ville nichée au milieu des champs d’orge et de blé espagnols, Meta Platforms Inc. s’est heurtée aux habitants au sujet d’un projet de construction d’un centre qui utilisera environ 665 millions de litres (176 millions de gallons) d’eau par an.

Deux fois plus de bande passante Internet

Les grands modèles de langage qui sous-tendent l’IA générative apprennent en assimilant d’énormes quantités de données sur Internet, et les utilisateurs d’outils d’IA ne feront qu’accroître la demande. John Stankey, PDG d’AT&T Inc., a déclaré en mai que la demande sans fil du réseau avait déjà augmenté de 30 % par an et ne ralentirait pas avec l’augmentation de l’utilisation de l’IA. « Si vous voulez continuer à voir l’utilisation augmenter de 30 à 35 % par an, vous devez construire de plus grandes autoroutes pour y faire face », a-t-il déclaré.

« Le marché évolue beaucoup plus vite que les chaînes d’approvisionnement »

Au cours des cinq dernières années, la croissance du trafic réseau chez Verizon Communications Inc. a plus que doublé grâce au visionnage et au streaming de vidéos, a déclaré Sowmyanarayan Sampath, PDG de Verizon Consumer Group, dans une interview à peu près à la même période. Au cours des cinq prochaines années, prédit-il, la croissance doublera encore grâce aux messages et aux données alimentées dans les modèles d’IA. L’IA, a-t-il déclaré, « est la prochaine machine de croissance pour nous ». Les entreprises technologiques sont tellement désireuses de verrouiller les réseaux de fibre optique immédiatement que l’entreprise de télécommunications Lumen Technologies Inc. a annoncé en août qu’elle avait obtenu 5 milliards de dollars (et était en pourparlers pour obtenir 7 milliards de dollars supplémentaires) dans de nouvelles activités liées à la demande de connectivité induite par l’IA.

Des biens immobiliers pour des milliers de centres de données

À l’échelle mondiale, plus de 7 000 centres de données sont déjà construits ou en cours de développement, contre 3 600 en 2015. Et cela ne suffira probablement pas encore. La demande de services de centres de données avait déjà connu une croissance spectaculaire avant ChatGPT, principalement parce que les entreprises déplacent de plus en plus leurs traitements de données hors site et se tournent vers des services cloud à distance. Et chaque grand pays veut ses propres centres d’IA, ce qui déclenche une course mondiale aux infrastructures.

Les centres de données nécessitent des terrains. Pour référence : le fonds d’investissement immobilier Equinix Inc., spécialisé dans les centres de données, a acheté 200 acres pour un campus de plusieurs centaines de mégawatts. Une autre société a récemment signé un contrat de développement de bail sur 2 000 acres pour un campus de la taille d’un gigawatt. Trouver un terrain qui réponde parfaitement aux besoins énergétiques d’un centre de données est difficile, ce qui conduit à des guerres d’enchères. Ces complexes ont également besoin de matériaux de construction et d’équipes pour tout installer. Le matériel est en rupture de stock et il y a une pénurie de main-d’œuvre. Pendant ce temps, Venturo, du fournisseur de services cloud CoreWeave, affirme que certains de ses clients souhaitent qu’il consacre des campus entiers à leur activité. « Le marché évolue beaucoup plus vite que ce pour quoi les chaînes d’approvisionnement qui ont historiquement soutenu une activité très physique ont été conçues », explique Venturo.

Des chips, des chips, des chips

Les processeurs graphiques, ou GPU, sont les outils indispensables à la formation des modèles d’IA. Ils sont conçus pour gérer des milliers de tâches simultanément, un concept connu sous le nom de parallélisme. Un centre de données peut utiliser des centaines, voire des milliers de ces processeurs, chacun coûtant plus cher qu’une voiture familiale. Pratiquement toutes les grandes entreprises technologiques n’ont pas eu ce type de puce lorsque l’essor de l’IA générative a commencé. Microsoft et Google ont été parmi celles qui ont cité le faible inventaire de GPU lors des précédentes conférences téléphoniques sur les résultats comme un défi.

Les actions du secteur des puces électroniques ont progressé

Indice PHLX du secteur des semi-conducteurs

Source : Bloomberg

Nvidia Corp. a augmenté les enjeux pour tout le monde en passant à des introductions annuelles de nouvelles technologies. Cela a mis à rude épreuve une chaîne d’approvisionnement déjà tendue. La société a déclaré en novembre que son nouveau produit Blackwell était de nouveau sur la bonne voie et en avance sur les prévisions concernant la quantité qu’il sortira. Mais, surtout, il faudra plusieurs trimestres avant qu’elle n’en ait assez pour répondre à toute la demande.

Silicium, acier, quartz et cuivre

Beaucoup des éléments ci-dessus nécessitent des métaux et des minéraux. Prenons l’exemple du silicium , la base des puces, des circuits et des processeurs. La Chine est le plus grand producteur de silicium brut et de matériaux de silicium raffiné, ce qui suscite des inquiétudes alors que les tensions entre la nation asiatique et les États-Unis et leurs alliés augmentent. La dernière alerte concernant la chaîne d’approvisionnement s’est produite en Caroline du Nord. En octobre, l’ouragan Helene, en plus de tuer des dizaines de personnes et d’en bloquer d’autres dans l’est des États-Unis, a perturbé les opérations de deux mines de l’État qui produisent ensemble environ les quatre cinquièmes du quartz de la plus haute qualité. Il est utilisé pour créer des creusets dans lesquels le silicium est chauffé, fondu et reformé en une structure monocristalline qui constitue une base idéale pour la fabrication de semi-conducteurs.

Le cuivre est précieux

Prix ​​du contrat à terme de trois mois pour le cuivre LME par tonne métrique

Source : Bloomberg

Les semi-conducteurs contiennent de l’or, de l’argent, de l’aluminium et de l’étain. Ces métaux sont présents en quantité suffisante pour faire tourner les usines. Mais deux métaux obscurs sont apparus comme des goulots d’étranglement potentiels : le gallium et le germanium. En décembre, la Chine a annoncé l’interdiction des exportations de ces métaux vers les États-Unis, dans le cadre d’une guerre technologique qui s’intensifie. Le cuivre est présent dans tous les domaines, y compris les puces, les centres de données, les équipements électriques et les unités de refroidissement, ce qui ouvre potentiellement la voie à un conflit entre les exigences de l’IA, des énergies renouvelables et du transport électrique. Et puis il y a l’acier, qui est essentiel à la construction de centres de données et d’infrastructures telles que les câbles.

Plus de gens que vous ne le pensez

On a beaucoup parlé des emplois que l’IA pourrait supprimer. En février, la société fintech suédoise Klarna Bank AB a fait sensation en annonçant que son assistant IA effectuait l’équivalent du travail de 700 agents du service client à temps plein. Les sociétés de recherche et d’analyse mondiales ont prévenu que l’emploi dans des secteurs tels que la finance, le droit et le service client serait durement touché. Le Fonds monétaire international a estimé que l’IA pourrait remplacer, ou augmenter, près de 40 % des emplois dans le monde.

Mais les entreprises d’IA elles-mêmes emploient aujourd’hui directement des millions de personnes . Parmi les travailleurs de l’IA, on trouve des informaticiens, des architectes de données, des chercheurs, des mathématiciens, des ingénieurs logiciels, des concepteurs de puces, des gestionnaires de produits et de programmes et des avocats spécialisés dans la conformité. Sans parler des armées d’analystes, de spécialistes du marketing et de vendeurs en interne. Début novembre, Salesforce Inc. a annoncé son intention d’embaucher plus de 1 000 travailleurs pour vendre son nouveau produit d’IA générative.

Dans la plupart de ces professions, les pénuries de talents sont apparues dans le contexte de la ruée vers l’IA. Les investisseurs technologiques et les start-ups spécialisées dans l’IA ont déploré le manque de candidats qualifiés et expérimentés. L’expression « AI-vies » (littéralement « les entreprises de l’IA »), qui fait référence à l’Ivy League, est apparue dans la Silicon Valley pour désigner quelques entreprises (parmi lesquelles Alphabet, Microsoft et OpenAI) qui ont formé les talents que tout le monde veut débaucher. D’autres encore ont été recrutés à l’étranger, dans des pays comme l’Inde, pour créer et nettoyer les bases de données de haute qualité nécessaires à la formation des systèmes d’IA.

Plus de (bonnes) données que le monde pourrait en avoir

Les modèles d’IA générative ont besoin de données de haute qualité, tout comme les êtres humains ont besoin de nourriture. Les grands modèles linguistiques sont « formés » en ingérant du texte décomposé en petites unités appelées tokens. À partir de ce texte, les LLM identifient des modèles qui aident à prédire, dans un processus répété encore et encore, le texte qui devrait suivre un autre ensemble de textes. Les meilleurs LLM du monde ont été formés à partir de plus d’un trillion de tokens chacun. Pour mettre cela en contexte, considérez que 2 048 tokens équivalent à environ 1 500 mots. Les estimations du nombre exact de tokens de données textuelles cumulatives existant dans le monde sont très diverses, allant de quelques billions à des milliers de billions.

Article publié dans le numéro de décembre/janvier de Bloomberg Markets . Illustration : Carolina Moscoso pour Bloomberg Markets

Étonnamment, cette abondance de données pourrait ne pas suffire à faire progresser le développement de l’IA aussi rapidement que certains l’espèrent. Certains des développeurs de modèles d’IA les plus puissants au monde, comme OpenAI, ont déjà de plus en plus de mal à trouver de nouvelles sources inexploitées de données d’entraînement de haute qualité, créées par l’homme, pour faire progresser leurs modèles.

Les données dans les langues autres que l’anglais sont limitées et encore moins celles qui ne sont pas axées sur les communautés occidentales ou blanches. Ce manque de diversité menace de donner naissance à des produits d’IA qui présentent des préjugés à l’encontre des minorités, des femmes et d’autres populations sous-représentées. Une analyse de Bloomberg réalisée cette année , par exemple, a révélé que le modèle d’IA sous-jacent à ChatGPT présente des préjugés à l’encontre de certains groupes raciaux basés uniquement sur les noms lors du classement des CV. OpenAI affirme que les résultats peuvent ne pas refléter la manière dont ses clients utilisent ses modèles et qu’elle s’efforce d’identifier les préjudices potentiels.

« Un grand modèle linguistique n’est bon que si la qualité et la quantité des données sur lesquelles il est formé le permettent. »

Les producteurs de données et de contenu, des organisations médiatiques aux institutions financières, commencent à prendre conscience que leurs informations sont de plus en plus précieuses pour les développeurs d’IA. Les acteurs et les écrivains d’Hollywood se sont mis en grève en 2023 pour protéger leur art de la technologie. Le New York Times ainsi que les grandes maisons de disques poursuivent en justice les sociétés d’IA pour avoir entraîné leurs données sur des œuvres protégées par le droit d’auteur. Les sociétés d’IA affirment que l’entraînement sur des matériaux accessibles au public est une utilisation équitable légalement autorisée.

Lors d’un récent appel avec des investisseurs , la PDG de S&P Global Inc., Martina Cheung, a résumé la situation ainsi : « Un grand modèle linguistique n’est bon que si la qualité et la quantité des données sur lesquelles il est formé sont bonnes, et nous disposons de nombreuses données de haute qualité. » Rien que l’année dernière, OpenAI a conclu des accords pour utiliser le contenu de News Corp. , Condé Nast, Hearst, Reddit , l’éditeur du magazine People Dotdash Meredith et Axel Springer.

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Les entreprises technologiques expérimentent des modèles d’entraînement sur des ensembles de données « synthétiques », des contenus créés par l’IA elle-même. En théorie, cela aide les entreprises d’IA à répondre à leur besoin inépuisable de données tout en évitant les problèmes juridiques, éthiques et de confidentialité liés à l’extraction d’informations sur le Web. Mais certains chercheurs ont averti que les modèles d’IA pourraient « s’effondrer » s’ils sont entraînés sur du contenu généré par l’IA plutôt que par des humains. Un article de 2023 sur ce que l’on appelle l’effondrement des modèles a montré que les images d’IA représentant des humains étaient de plus en plus déformées après que le modèle se soit entraîné sur « même de petites quantités de leur propre création ».

Ou peut-être moins de tout que de la peur. Ou de l’espoir

Les investisseurs, les opérateurs de centres de données, les sociétés énergétiques et d’autres entreprises investissent collectivement des centaines de milliards de dollars dans différentes parties de la chaîne d’approvisionnement qui alimente l’IA. Chaque grande banque et chaque financier privé se positionne pour une part des dépenses estimées à 1 000 milliards de dollars en infrastructures d’IA. Les dépenses d’investissement d’Alphabet, d’Amazon , de Meta et de Microsoft devraient dépasser collectivement les 200 milliards de dollars en 2024. L’indice S&P 500 du secteur des services publics a gagné 22 % au cours de l’année écoulée, et la société d’investissement immobilier spécialisée dans les centres de données Equinix a presque doublé sa capitalisation boursière depuis fin 2022. Les actions de Nvidia ont bondi de près de 700 % au cours des deux dernières années, faisant de l’entreprise l’une des plus précieuses de la planète.

Et pourtant, personne ne sait si l’IA va continuer à prospérer. Certains analystes de Wall Street commencent à prédire la fin de cette frénésie. Les investisseurs commencent à se demander si les dépenses colossales des géants de la technologie vont un jour déboucher sur la machine à profits qu’ils avaient imaginée. La plus grande menace qui pèse sur les centaines de milliards de dollars investis dans l’IA est sans doute l’obsession des développeurs de modèles les plus avancés au monde et de leurs fournisseurs pour l’efficacité.

Gary Dickerson , PDG du fabricant d’équipements pour puces électroniques Applied Materials Inc. , a déclaré aux investisseurs en novembre que certaines entreprises d’IA visaient une « amélioration par 100 » de l’efficacité informatique d’ici cinq ans. D’autres visent des gains par 10 000 en 15 ans, a-t-il déclaré. L’efficacité, a déclaré Dickerson, « émerge comme une force motrice unificatrice pour l’industrie ». — Avec Dina Bass, Mark Burton , Mark Chediak , Katherine Chiglinsky , Jackie Davalos , Stephanie Davidson , Jennifer Duggan , Brian Eckhouse , Seth Fiegerman , Shirin Ghaffary , Evan Gorelick , Ian King , Christina Kyriasoglou , Jane Lanhee Lee, Yoolim Lee , Naureen Malik , Rachel Metz , Saritha Rai , Josh Saul , Olivia Solon et Will Wade

Doan est rédacteur en chef chez Bloomberg News à New York et couvre les domaines de la technologie et de la cybersécurité.

[jonah33]

Donc en gros, le développement de l’IA est ultra gourmand en ressource.
Et on continue à nous, petit particulier français, de vendre notre voiture thermique pour acheter un cheval, d’arrêter de chauffer nos maisons, le tout à coût de millions d’€ d’aides publiques car nous allons sauver la planète…
Et bien je vais continuer à prendre mon diesel pour aller chercher mon pain à 1km

Par contre, point positif, faut être actionnaire dans l’energie, à priori ils en ont besoin.

[kaba]

De toute façon, tout les efforts que feront les français pour réduire les émissions de carbone représenterai seulement 1% du volume mondiale.
Les énergies nucléaires vont avoir le vent en poupe, l’acheminement électrique, les systèmes de refroidissement pour les puces, les centrales hydroélectriques.

[anquietas]

@MoningBot peux tu résumer l’article de Kaba ci dessus en quelques lignes, et préciser quelles sont les sociétés impliquées dans la gestion de l’énergie demandée par l’IA ?