Quel est le coût réel du développement de l’intelligence artificielle?

Dans un récent discours au Sommet mondial du gouvernement à Dubaï, Jensen Huang, le PDG de Nvidia, a exprimé des doutes quant à l’affirmation selon laquelle le développement de l’intelligence artificielle (IA) coûterait 7 billions de dollars. Tout en reconnaissant les avancées dans le domaine de l’informatique qui contribueront à la croissance de l’IA, Huang estime que le coût sera nettement inférieur aux prévisions.

Huang a souligné que l’achat de davantage d’ordinateurs n’est pas le seul facteur du développement de l’IA. Il a affirmé que l’augmentation de la vitesse et de l’efficacité des circuits intégrés, appelés puces à semi-conducteurs, joueront un rôle crucial dans la réduction des coûts. Selon Bloomberg News, Huang a déclaré : « Il faut supposer que les ordinateurs deviendront plus rapides et que par conséquent, le nombre total dont vous aurez besoin ne sera pas aussi important. »

Contrairement à un récent rapport du Wall Street Journal citant une source affirmant que Sam Altman, le PDG d’OpenAI, vise à lever 5 à 7 billions de dollars pour développer des applications d’IA, Huang est convaincu que les progrès de l’industrie dans la production de circuits intégrés plus rentables rendront les plans d’investissement d’Altman inutiles.

Il est important de noter que la perspective de Huang ne prévoit pas de diminution des dépenses totales liées à l’IA. Il prédit que les dépenses mondiales consacrées aux centres de données d’IA doubleront au cours des cinq prochaines années. Huang a expliqué : « Nous sommes au début d’une nouvelle ère… Il existe environ 1 billion de dollars de valeur de centres de données installés. Dans les quatre ou cinq prochaines années, nous aurons des centres de données de 2 billions de dollars alimentant des logiciels dans le monde entier. »

Alors que le coût du développement de l’IA reste un sujet de débat, les remarques de Huang mettent en lumière le potentiel des avancées dans les circuits intégrés pour avoir un impact significatif sur les coûts globaux de mise en œuvre des technologies d’IA.

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