Coûts croissants de l'IA, est-ce réellement une activité rentable ?
L'IA est actuellement une tendance majeure, avec des millions d'utilisateurs accédant à ChatGPT chaque jour. Compte tenu de cette forte demande, il n'est pas surprenant que ChatGPT engendre d'importants coûts opérationnels. On estime que le fonctionnement de ChatGPT coûte à OpenAI environ 700 000 dollars chaque jour, soit 36 centimes par requête. Malgré un intérêt croissant de la part des entreprises et des particuliers, exploiter un chatbot OpenAI dans un modèle commercial de base gratuit pourrait rendre difficile la génération de profits. Ces dépenses sont aggravées par le besoin pour les entreprises d'IA, y compris Microsoft, d'acheter des GPU en grandes quantités auprès de fabricants comme NVIDIA. Pour soutenir ses entreprises commerciales, on estime qu'OpenAI pourrait nécessiter 30 000 GPU NVIDIA supplémentaires cette année, par rapport aux 10 000-15 000 GPU actuellement utilisés.
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La technologie de pointe à venir de Nvidia !
Hier, Nvidia a annoncé la sortie de son super chip GH200, conçu pour répondre à la demande croissante d'exécution de grands modèles d'IA et aux coûts associés. Le GH200 dispose du même GPU que la puce IA haut de gamme actuelle de Nvidia, le H100, mais offre une capacité de mémoire triple. Cette amélioration est cruciale pour les applications d'IA génératives, telles que ChatGPT, qui nécessitent une puissance de calcul considérable. Le coût de fonctionnement de tels modèles est significatif, d'autant plus qu'avec les puces H100 de Nvidia, certains modèles doivent être distribués sur plusieurs GPU. Le GH200 vise à relever ce défi, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, soulignant sa conception pour l'extension des centres de données mondiaux. La puce devrait être disponible au deuxième trimestre 2024, et bien que le prix reste non divulgué, la ligne H100 actuelle est vendue autour de 40 000 dollars.
Part de marché de Nvidia
Microsoft et Nvidia ont collaboré à la construction de nouveaux superordinateurs, même si Microsoft envisage apparemment de fabriquer ses propres puces IA. Cependant, la quasi-monopole de Nvidia sur le marché des GPU adaptés à l'IA, avec une part de marché estimée à 80%, pourrait être confronté à des défis. Les fournisseurs de cloud, dont AWS, Azure et Google, utilisent principalement les GPU Tensor Core H100 de Nvidia, mais ils travaillent également à l'ajout de leurs propres services. La dominance de Nvidia est également menacée par des concurrents comme AMD, qui prévoit d'augmenter la production de son GPU IA plus tard cette année. De plus, des géants technologiques comme Google et Amazon se lancent dans la conception de puces IA personnalisées. Le paysage concurrentiel suggère que, bien que Nvidia reste le joueur dominant, l'espace matériel de l'IA évolue rapidement, avec de nouvelles entreprises explorant également cet espace.
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