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#AgenceIAGénérative #Amazon #Anthropic #intelligenceartificielle Amazon défie Nvidia : Une nouvelle puce IA révolutionnaire est en préparation !: Nvidia n’a qu’à bien se tenir, Amazon se lance également dans la création de puce […] L’article Amazon défie Nvidia : Une nouvelle puce IA révolutionnaire est en préparation ! est apparu en premier sur https://lnkd.in/eRuJ_xeD .@ia

NVIDIA est à l'intelligence artificielle, ce qu'Amazon est au cloud 🚀 Avec 50% de résultat net l’an dernier (30 b$ pour un CA de 61b$) 📈, j’ai entendu plusieurs médias comparer NVIDIA à l’industrie du luxe, Hermès par exemple ✨. Pour moi, c’est bien plus à un Amazon, initialement librairie en ligne📚, devenu leader du cloud, qu’il faut le comparer. Dans la tech, les opportunités surgissent souvent des fondations déjà établies. Ces deux géants illustrent parfaitement ce phénomène 🌟, ayant su tirer parti de leurs atouts existants pour dominer de nouveaux horizons. Amazon a su voir au-delà de son cœur de métier pour transformer sa capacité excédentaire en une véritable révolution 🏭. Le lancement d'Amazon Web Services s’inscrit dans une vision stratégique, transformant un coût fixe en une incroyable machine à cash 💰. Aujourd'hui, AWS génère les 2/3 de la marge opérationnelle d’Amazon alors qu’il ne représente que 15% de son CA. Et Amazon est vu par les analystes comme une boîte tech 🔍 (mais comme un leader de la vente en ligne par le grand public 🛍️). De manière similaire, NVIDIA, connu à la base dans le monde du gaming grâce à ses GPU 🎮, a su capturer une opportunité dans l'essor de l'intelligence artificielle 🧠. Ses processeurs, initialement conçus pour améliorer l’expérience de jeu par des graphismes de très haute qualité, se sont révélés être la clé de voûte du deep learning. NVIDIA a habilement réorienté ses technologies vers l'IA, devenant ainsi l’acteur incontournable en quasi monopole mondial 🌍. Et c’est là qu’il y a une vraie différence avec le luxe 🛍️✨. Cette rentabilité vertigineuse de NVIDIA est amenée à baisser dans le temps (à quelle horizon, personne ne le sait 🕰️). Avec la montée d’une certaine concurrence 🥊 ainsi qu’un niveau d’équipement grandissant des acteurs majeurs qui entrainera une baisse relative de la demande (Meta a par exemple commandé 350K GPU H100 pour 9 b$ 💸), NVIDIA verra sa rentabilité baisser. L’industrie du luxe, par essence, y échappera. Ces exemples Amazon et NVIDIA nous enseignent une leçon précieuse : l'opportunisme 🌈, loin d'être un terme péjoratif, est une qualité essentielle dans le monde Tech. Savoir pivoter, exploiter ses forces existantes pour répondre à de nouveaux besoins n'est pas seulement une question de survie, c'est une stratégie de leadership 🛠️. NVIDIA est à l'intelligence artificielle, ce qu'Amazon est au cloud : un rappel que les grandes réussites découlent de l'aptitude à voir au-delà de l'horizon immédiat, transformant les opportunités en fondations du futur 🚀🌟. Et vous qu’en pensez vous ? NVIDIA, c’est plutôt Hermes ou Amazon ? Guillaume SOMMERER Nicolas DOZE Marc FIORENTINO BFM Business team un avis ? https://lnkd.in/eEcNd4hq

Oubliez 10X ― L’IA est maintenant à l’âge de 1 000X Nvidia a dévoilé de nouvelles puces IA qui "alimenteront la prochaine révolution industrielle" Et il est facile de comprendre pourquoi. Alors que la loi de calcul de Moore fournit une multiplication par 10 environ tous les 5 ans, la nouvelle puce Blackwell de Nvidia a généré une étonnante multiplication par 1 000 au cours des 8 dernières années. Mais qu'est ce que ça veut dire? La nouvelle puce de Nvidia aidera les modèles d’IA à atteindre 10 000 milliards de paramètres, soit bien au-dessus des 175 milliards d’OpenAI GPT-3. Imaginez à quel point les applications d’IA seront puissantes à cette époque l’année prochaine ! Ce qui est fou, c'est que ce n'est que le début. Nous ne sommes qu’au début de cette courbe et les choses sont sur le point de devenir bien plus folles au cours de la prochaine décennie.

🚨 Amazon entre dans la course à l’IA et défie les géants 🚨 Amazon frappe fort sur deux fronts : • Les modèles d’IA, avec Nova. • Les puces, pour concurrencer NVIDIA. 1️⃣ Les modèles Nova : l’alternative à ChatGPT Amazon a dévoilé Nova, sa gamme d’IA : • Nova Micro : Idéal pour les textes rapides. • Nova Lite & Pro : Analyse texte, images, vidéos. • Nova Canvas : Génération d’images, déjà sur Shutterstock. • Nova Reel : Vidéos courtes en 3 minutes. Amazon s’attaque directement à ChatGPT (Microsoft) et Gemini (Google). 2️⃣ Les puces Trainium : un défi à NVIDIA Le projet Rainier repose sur plus de 100 000 puces Trainium. 👉 Utilisées par Anthropic (Claude) et même Apple. Pourquoi ? NVIDIA dominait seul le marché des puces pour l’IA. Amazon propose une alternative pour réduire les coûts et gagner en indépendance. Conclusion Amazon change les règles : • Nova rivalise avec Microsoft et Google. • Trainium défie NVIDIA. 🌟 Et vous, pensez-vous qu’Amazon peut bouleverser ce marché ? Partagez votre avis ci-dessous !

Une compétition acharnée est en cours entre les fabricants de puces et les entreprises technologiques pour produire des puces IA plus efficaces, plus puissantes et plus rentables. Cette compétition se caractérise par des investissements dans de nouvelles entreprises spécialisées dans les puces IA et par les efforts déployés par les entreprises pour créer leurs propres GPU afin de remettre en question le monopole de Nvidia. D'importants investissements et des collaborations stratégiques façonnent le paysage de l'industrie des puces IA. Parmi les exemples, on peut citer l'investissement de l'administration Biden dans la fabrication de semi-conducteurs, l'initiative de Nvidia visant à aider les entreprises à fabriquer des puces d'IA personnalisées, ainsi que les efforts de Sam Altman pour obtenir un financement pour une entreprise spécialisée dans la fabrication de puces d'IA. Les initiatives des leaders technologiques soulignent une tendance croissante à investir massivement dans la fabrication et la conception de puces pour répondre à la demande croissante dans le domaine du développement de l'IA. Afin de résoudre le problème de la puissance de calcul limitée, des efforts sont déployés pour augmenter la production et innover dans la conception de puces plus efficaces, spécialement adaptées aux charges de travail complexes de l'IA. Les forces en présence : Nvidia : se concentre sur les GPU avancés comme le H100 et développe la puce H200. Assiste également d'autres entreprises dans la création de puces IA personnalisées. Microsoft : vise à réduire la dépendance aux puces externes en développant sa propre puce Azure Maia 100 AI pour les services cloud. Meta : fonctionne sur des puces d'IA internes comme le MTIA et le prochain « Artemis » pour une efficacité améliorée des applications d'IA. Google : continue d'innover avec les unités de traitement tensoriel (TPU) pour accélérer les charges de travail d'apprentissage automatique. Amazon : développe des puces personnalisées comme le Trainium pour l'apprentissage automatique, améliorant ainsi les capacités d'IA des services cloud AWS. SoftBank : Grâce au projet Izanagi, prévoit d'entrer sur le marché des puces IA avec des investissements importants pour concurrencer des leaders comme Nvidia. Sam Altman d'OpenAI : recherche jusqu'à $7 000 milliards d'investissements pour une entreprise de fabrication de puces afin de développer des puces d'IA compétitives. Huawei : donne la priorité à sa puce IA, l'Ascend 910 B, en se concentrant sur le renforcement de sa position sur le marché des puces IA.

Tu travailles dans le monde de l'IA et tu n'as pas 30k€ 💸 pour t'offrir la dernière puce Nvidia ? Tu n'es pas la seule personne à chercher une alternative 🔎 👇👇👇👇👇👇 Pour les grands groupes, le but est souvent d'éviter de payer la taxe Nvidia pour les nombreux entrainements de modèle dont ils ont besoin : 🔦 - Meta veut créer la deuxième génération de puce parfaitement intégrée à PyTorch : https://lnkd.in/ebJzsdY6 😎 - Google est déjà à sa 5ème version de puce AI : le TPU. Celle-ci serait potentiellement aussi bonne que le fleuron (jusque là) de Nvidia : le H100. https://lnkd.in/eCB4G5dS. Le TPU serait aussi plus fiable que les offres cloud GPU grand public : https://lnkd.in/eW-HpJ24 De nombreuses startups essayent eux aussi de récupérer une part du gâteau sur les ventes de matériel pour l'IA : 🧞♀️- TinyGrad - Ils fabriquent un serveur deep learning basé sur les carte AMD, avec un objectif "cost-cutting" : https://tinygrad.org 🧠 - TensTorrent - Une approche différente, des cartes optimisées IA en visant l'interconnection par le réseau : https://lnkd.in/ebs7Cs5X 🚤 - Groq - Une puce NLP avec très peu de mémoire mais celle-ci est extrêmement rapide, ils sont souvent référencés pour les usages LLM avec des besoins de latence faible : https://lnkd.in/eDuZ65C6 🌶 - Intel Habana - Intel essaye aussi d'obtenir des parts de marché avec sa nouvelle gamme de puce datacenter Gaudi 2. https://lnkd.in/eNY7AYsx Enfin, il y a aussi des patches pour tirer plus du matériel consumer grade de Nvidia : 🛰 - Tinygrad, que l'on a mentionné juste avant, a réussi à trouver comment ré-activer des features "pro" sur des cartes nvidia "grand public" : https://lnkd.in/eTVxQ3PT References supplémentaires 📚 : - TinyCorp : their twitter, interesting to understand what is blocking in using something different than Nvidia : https://lnkd.in/ez3scBsi - P2P does not exist on 4090 : https://lnkd.in/eTVxQ3PT - An example of in-depth guide to build your optimally priced AI workstation : https://lnkd.in/eah6xsJs

Bonsoir, Le géant de l'IA Nvidia dévoile une - superpuce - beaucoup plus performante. Le groupe américain a présenté lundi lors d'une conférence pour les développeurs ses nouvelles - superpuces -, ingrédients de l'IA générative qui seront 25 fois plus performantes en matière d'efficacité énergétique. C'est Jensen Huang, le patron du groupe, lors d'une conférence. Les GPU (Graphics Processing unit) disposent d'une capacité de calcul très supérieure à celle des microprocesseurs classiques (CPU). Ses rivaux, comme Intel et AMD restent encore à la peine pour faire jeu égal avec la puissance et l'efficacité de son produit vedette, le H100, sorti en 2023. Apple, Microsoft tentent de développer des puces IA, mais ils sont pour l'instant, contraints d'utiliser les produits de Nvidia pour pouvoir tenir leurs promesses en matière d'intelligence artificielle. L'action de Nvidia est propulsée vers les sommets boursiers, avec environ + 250% sur un an, et même +80% depuis début 2024. Mais Nvidia ne compte pas en rester là et a annoncé lundi la sortie d'un processeur encore plus puissant, accompagné d'un logiciel ad hoc, sur une plateforme baptisée - Blackwell -. En hommage à David Blackwell, premier universitaire noir entré à l'Académie nationale des sciences. Les GPU Blackwell doivent fournir pour l'IA des -superpuces - quatre fois plus rapides que celles de la génération précédente ayant servi à entraîner les modèles d'IA existants - le taux de progression de l'informatique est démentiel -. Encore des innovations dans le domaine de l'IA, le projet GrOOt ; des robots équipés de GrOOt seront conçus pour comprendre ce que disent les gens et pour imiter leurs mouvements, pour apprendre de leur propre expérience sur la façon d'interagir avec le monde, explique Nvidia. Nvidia coopère avec Apple pour équiper d'IA le casque de réalité virtuelle de la firme à la pomme, Vision Pro, commercialisé depuis début février. Cette collaboration intervient au moment où Apple est sous pression pour prouver qu'il n'est pas devancé par Amazon, Google, Meta et OpenAI en matière d'IA. De plus, Nvidia a dévoilé Earth-2 Cloud, une plateforme de prévisions du changement climatique en utilisant des simulations générées par de super-ordinateurs avec IA. 💻 🧠 📱

🚨 Je viens de publier un nouvel article ! NVIDIA Nim : libérer la puissance de l'IA sur nos plateformes ! NVIDIA a présenté NVIDIA Nim, une solution qui permet d'exécuter des models IA sur nos propres infrastructures ou sur nos postes ! mais pas que : - Utiliser en ligne (ou en déployé) de nombreux modèles LLM opensource comme llama3, mistral, Nemotron (Nvidia) - Ainsi que des modèles pharmeucitiques, de prédiction méteo, ou encore dédiés au jeu video ... Découvrez comment NVIDIA Nim peut aider vos entreprises à exploiter pleinement le potentiel des LLMs. ➡️ Suivez ce lien pour lire mon article :

Nvidia, l'électronicien américain, se distingue par des résultats trimestriels éblouissants, avec une hausse de 262 % de son chiffre d'affaires, atteignant 26 milliards de dollars. Cette performance spectaculaire marque une croissance de plus de trois fois ses ventes comparativement à l'année précédente. Le bénéfice net de l'entreprise s'élève à 15 milliards de dollars, révélant une marge bénéficiaire impressionnante de plus de 57 %. Jensen Huang, le fondateur d’origine taïwanaise, prédit que cette croissance se poursuivra en 2024 et au-delà, propulsant la valorisation boursière de Nvidia à plus de 2 300 milliards de dollars, surpassant des géants comme Google ou Amazon. Historiquement, l’industrie informatique a vu des leaders comme IBM dans les années 1960-1980 et Microsoft avec Intel entre 1980 et 2000, suivi de Google et Apple dans l’ère d’Internet et du mobile. Aujourd'hui, l'ère de l'intelligence artificielle semble être dominée par le duopole OpenAI et Nvidia. La part de marché de Nvidia, qui dépasse les 80 % selon les analystes de la banque Citi, devrait se maintenir au-dessus de 60 % en 2030, malgré le fait que les puces sont produites par le taïwanais TSMC et non par Nvidia lui-même. Les concurrents de Nvidia, tels qu'AMD, Intel et Qualcomm, ainsi que de grands clients comme Google, Microsoft, Meta ou Apple, développent leurs propres systèmes. Toutefois, l'avantage de Nvidia réside dans son environnement logiciel, CUDA, développé sur vingt ans. Ce système est tellement intégré et efficace qu'il rend difficile pour les clients de changer de fournisseur, une stratégie similaire à celle employée par Google, Microsoft ou Apple avec leurs propres systèmes. Pour combler leur retard, la plupart des concurrents se tournent vers des solutions open source comme Triton, créé par le Français Philippe Tillet durant son doctorat à Harvard et maintenant employé par OpenAI. Cependant, changer la donne prendra du temps et nécessitera une évolution significative dans les cycles technologiques à venir.