Nvidia souhaite réduire les coûts de l’IA grâce à l’essor des modèles de « raisonnement »

Nvidia (NVDA) les puces ont été l’un des moteurs du boom actuel de l’intelligence artificielle — et le fabricant de puces veut uniquement le faire aller plus rapidement , a déclaré le directeur général Jensen Huang.

Lors d’une apparition sur le Podcast Tech Unheard, Huang a été interrogé par l’animateur René Haas, directeur exécutif de la société de semi-conducteurs britannique Arm (BRAS), si le rythme de l’innovation en matière d’IA évolue « plus vite que vous ne l’imaginiez ».

Huang a répondu : « Non », et a ajouté que Nvidia « essaie de le rendre plus rapide ».

« Nous sommes passés à un cycle d’un an », a déclaré Huang à propos de la production de nouvelles puces par l’entreprise. « Et la raison en est que la technologie a la possibilité d’évoluer rapidement. »

Nvidia conçoit « six ou sept nouvelles puces par système », a déclaré Huang, puis utilise la « co-conception pour réinventer l’ensemble du système » et invente d’autres technologies qui lui permettent d’améliorer les performances de deux ou trois fois tout en utilisant la même quantité d’énergie et le même coût chaque année.

« C’est une autre façon de réduire le coût de l’IA de deux ou trois fois par an », a déclaré Huang. « C’est bien plus rapide que la loi de Moore. »

Au cours des prochaines années, a déclaré Huang, Nvidia souhaite réduire le coût de l’IA dans un contexte d’essor de modèles encore plus complexes. Cette évolution est déjà en cours. En septembre, OpenAI a publié un nouvelle série de modèles d’IA « raisonnement » appelés o1, qui sont « conçus pour passer plus de temps à réfléchir avant de répondre », comme le font les humains.

À l’avenir, les services d’IA tels que ChatGPT d’OpenAI, que Huang dit utiliser tous les jours, « raisonneront de manière itérative sur la réponse » et pourront effectuer des centaines ou des milliers d’inférences avant de produire un résultat.

Ce niveau de traitement complexe nécessiterait une puissance de calcul nettement supérieure à celle des modèles actuels. Malgré les exigences accrues, Huang estime que le compromis en vaut la peine.

« La qualité de la réponse est bien meilleure », a déclaré Huang. « Nous voulons réduire les coûts afin de pouvoir proposer ce nouveau type d’inférence de raisonnement avec le même niveau de coût et de réactivité que par le passé. »

Mercredi, l’action de Nvidia remontait vers son record de clôture de 135 $ en juin. Les actions du fabricant de puces étaient en baisse de 0,27 % à la mi-journée, mais ont ouvert en hausse de près de 1 % à environ 134 $ par action.