Post de 💡 Renaud Varoqueaux

💡 Nvidia Révolutionne l'IA avec sa Puce "Blackwell" B200 à Plus de 30 000 Dollars 🚀 #InnovationTech #IntelligenceArtificielle #NvidiaBlackwell La dernière innovation de Nvidia dans le domaine de l'intelligence artificielle, la puce "Blackwell" B200, est annoncée avec un prix de vente oscillant entre 30 000 et 40 000 dollars. Cette révélation faite par Jensen Huang, PDG de Nvidia, à CNBC, souligne l'ambition et le positionnement haut de gamme de ce nouveau produit. Avec cette puce, Nvidia continue de pousser les limites de ce qui est possible dans le domaine de l'IA, malgré un coût d'acquisition qui place la B200 dans une catégorie de prix sans précédent. 🤖💲 La puce B200 "Blackwell" représente une avancée majeure pour les applications d'intelligence artificielle, promettant des performances de calcul hors normes. Le prix élevé reflète non seulement la sophistication technologique de la puce mais aussi son potentiel à transformer l'IA et le machine learning en offrant une puissance de traitement inégalée pour les tâches les plus complexes. 💻🌌 L'annonce de ce prix soulève des questions sur l'accessibilité de ces technologies de pointe pour les startups et les PME. Cependant, l'investissement dans une telle puce pourrait s'avérer judicieux pour les entreprises cherchant à se positionner à la frontière de l'innovation en IA, en dépit de l'importante barrière financière initiale. L'impact de la B200 sur les capacités de traitement de données et sur l'accélération de la recherche en IA pourrait bien justifier son coût pour les acteurs majeurs du secteur. 🚀💼 Cette stratégie de tarification élevée de Nvidia avec sa puce Blackwell B200 montre clairement que l'entreprise vise les segments haut de gamme du marché de l'IA, où les demandes en termes de performances et de capacités de traitement sont les plus exigeantes. La puce est destinée à devenir un élément central des infrastructures IA des grandes entreprises et des centres de recherche, contribuant ainsi à de nouvelles percées scientifiques et technologiques. 🔍✨ Alors que le coût de la puce "Blackwell" B200 pourrait limiter son adoption immédiate par un large éventail d'entreprises, son introduction marque une étape importante dans l'évolution de l'IA. Nvidia continue de démontrer son leadership et son engagement à fournir des solutions d'IA de pointe, repoussant les frontières de ce qui est technologiquement possible tout en challengeant le marché et les utilisateurs finaux à suivre le rythme de l'innovation. 🌐🔝 #TechDePointe #IA #PuissanceDeCalcul #AvancéeTechnologique

🚨 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 vient de changer le monde. Avec une puce IA 30x plus rapide et 25x moins gourmande d'énergie.  Voici tout ce qu'il faut savoir dessus, et ce que ça va changer : Le contexte :  Nvidia a lancé son premier salon, spécialisé dans l'IA : GTC. 900 conférences. Une meilleure organisation que Vivatech. Et Jensen Huang, le CEO de Nvidia, a donné une keynote. Dedans, il a annoncé Blackwell, la nouvelle puce de Nvidia. La salle n'en revenait pas.  Parce que ses capacités sont complètement hallucinantes. La base de référence, c'est H100. La puce de Nvidia sortie en 2021, déjà bien meilleure que tous les concurrents. Mais Blackwell n'est même pas comparable. - 4x plus rapide pour entraîner des IA - 30x plus rapide dans l'utilisation des IA (l'inférence) - 25x moins de consommation d'énergie Pour rappel :  La consommation d'énergie est l'enjeu principal de l'IA des prochaines années. Et Nvidia vient de la diviser par 25. Mais comment ça se fait ?  Comment Nvidia a atteint ces performances ? 1- Beaucoup d'améliorations marginales sur différentes parties techniques 2- Une spécialisation de leur puce sur l'IA générative  3- Mais surtout, des GPUs collaboratifs Au lieu d'avoir des GPUs travaillent chacun de leur côté sur des tâches parallèles, les Blackwells s'agencent ensemble pour former un énorme GPU bien plus puissant. Et ça change tout. Mais justement, ça va changer quoi dans le monde ? 1- Le développement de l'IA va (encore) s'accélérer Les capacités des modèles doublaient tous les 6 mois. Ça va aller encore plus vite. 2- La démocratisation de l'IA va (aussi) s'accélérer Utiliser de l'IA va coûter beaucoup moins cher, donc être plus rentable.  Donc même les petites entreprises vont s'y mettre, et vite. 3- Nvidia va devenir l'entreprise la plus puissante du monde Parce que toutes les entreprises vont dépendre d'elle.  On assiste à la naissance d'un monopole complet. Et le mieux, c'est que c'est pas fini. Jensen Huang a fait plusieurs autres annonces énormes. Comme des robots autonomes. Je détaillerai ça dans ma newsletter de demain. Pour ne rien manquer et la recevoir gratuitement, 3 étapes : 1- Like ce post (pour la force) 2- Dis moi en commentaire ce que tu penses de cette annonce et de Nvidia 3- Clique sur le premier lien en commentaire ! #lemecde17ans #Nvidia #revolution #IA #puce

🌟 Bonjour à tous, Je voulais partager avec vous un article que j'ai récemment écrit sur la stratégie de croissance de Nvidia.🚀 Nvidia a su se réinventer et devenir un acteur majeur dans le domaine de l'intelligence artificielle et des technologies de pointe. Dans cet article, j'explore comment l'entreprise a réussi à transformer son modèle économique et à innover constamment.💡 J'y aborde notamment : -📈Les choix stratégiques qui ont propulsé Nvidia vers de nouveaux sommets -🔍L'importance de l'innovation continue dans leur succès -⚖️Les défis auxquels ils font face dans un marché en constante évolution Si vous êtes intéressé par les tendances technologiques ou simplement curieux d'en savoir plus sur cette success story, je vous invite à lire l'article !📖 👉https://lnkd.in/eHYGafbA #Nvidia #Innovation #Croissance #Tech #IA

Ce Taïwanais contrôle toutes les IA depuis chez lui. 📈 Pourquoi cette domination ? Nvidia a su développer les meilleurs GPU pour le calcul intensif nécessaire au développement de modèles d’IA. En fournissant l’infrastructure matérielle indispensable pour entraîner les IA, Nvidia est devenu un pilier central. Sans leurs technologies, la progression de l’IA serait bien plus lente. 💡 Ce que cela signifie : Les plus grandes entreprises technologiques dépendent aujourd’hui de Nvidia pour leurs avancées en IA. À une époque où chaque avancée en IA change la donne, Nvidia détient les clés de cette transformation. 🔗 En 2024, comprendre Nvidia, c’est comprendre l’avenir de l’IA.

🚀NVIDIA toujours loin devant NVIDIA représente 80% du marché mondial des puces d’IA. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a fait une grande annonce lors du Convention Center de San Jose. Il a dévoilé les deux derniers modèles de sa “superpuce”, utile pour les IA génératives, le GPU Blackwell. NVIDIA atteint déjà des sommets côté bourse, elle a vu ses actions augmenter de 250% en un an et de 80% depuis début 2024. Cette annonce retentissante ne fera que davantage augmenter cette tendance. La nouveauté ? Il s’agit de la fusion de 2 GPU. Son débit bidirectionnel permet de connecter jusqu’à 576 GPU entre eux ! Les superpuces seraient 4 fois plus puissantes que les puces des générations précédentes ayant servi à entraîner des modèles d’IA déjà existants. Elles amélioreraient de 30 fois la vitesse de traitement des LLM. Elles vont grandement améliorer l’inférence et l'entraînement des IA génératives via les 1000 milliards de paramètres. Elles seraient 25 moins coûteuses et 25 fois moins énergivores.🔋 Car oui, la grande critique de l’IA aujourd’hui est sa consommation importante d’électricité.⚡ NVIDIA a pour ambition d’imposer ses GPU Blackwell dans le monde pour le data processing d’ici 2030. Des produits fonctionnant sur l’architecture Blackwell seront commercialisés d’ici la fin de l’année. Cela ouvre aussi la voie à de nouveaux cas d’usage. Lors de cette convention, Jensen Huang a aussi dévoilé le projet Gr00t. Il permettrait  aux robots humanoïdes d’apprendre à partir de démonstrations humaines. Ils seraient capable de reproduire la gestuelle humaine en observant et de réaliser des tâches quotidiennes. Enfin, le PDG de NVIDIA a aussi présenté Earth-2 Cloud, une plateforme qui permet de réaliser des prévisions sur le changement climatique via des simulations générées par super-ordinateurs d’IA. 🌥️ Seule ombre au tableau, certains investisseurs commencent à mettre en garde contre cet engouement et parlent même d'une bulle NVIDIA. #AI #technology #future #innovation #business

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.

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.

L'industrie des puces pour l'intelligence artificielle (IA) est dominée par Nvidia, qui a récemment atteint une capitalisation de 2.900 milliards de dollars, faisant de cette entreprise américaine la troisième plus valorisée au monde. Sous la direction de Jensen Huang, Nvidia a vu le cours de son action grimper de près de 450 % depuis janvier 2023, avec un chiffre d'affaires de 22,6 milliards de dollars pour le dernier trimestre de 2023. La suprématie de Nvidia dans le domaine des puces pour l'IA est notable, contrôlant entre 70 % et 95 % de ce marché. Cette hégémonie est soutenue par Cuda, une plateforme logicielle propriétaire développée depuis 2007, qui est décrite par Jensen Huang comme le système d'exploitation de l'IA. Cuda permet aux clients de Nvidia de développer et d'adapter rapidement leurs propres modèles d'IA, renforçant ainsi la dépendance à son écosystème. Malgré cette domination, des initiatives d'alternatives à Cuda émergent, avec des contributions de grandes entités telles que OpenAI, Meta, Google, Intel et AMD. Ces efforts visent à créer des plateformes permettant de contourner le monopole de Nvidia et de proposer des solutions plus ouvertes et collaboratives. En parallèle, face à une pénurie de puces Nvidia et à leurs prix élevés, diverses entreprises, tant américaines qu'européennes ou taïwanaises, aspirent à rivaliser avec la firme de Jensen Huang. Des start-ups innovantes comme Cerebras et Groq en Californie travaillent sur des architectures alternatives qui promettent des puces plus rapides, moins coûteuses et moins énergivores. Cerebras, par exemple, se concentre sur le développement de puces de grande taille pour diminuer les temps de latence. Ces diverses tentatives de concurrence montrent un marché dynamique où l'efficacité, la disponibilité et le coût des puces sont devenus des axes de développement cruciaux pour les acteurs cherchant à s'imposer face à la domination de Nvidia. Ces développements sont essentiels dans un secteur en pleine expansion, marqué par une forte demande des investisseurs et un intérêt croissant de la Big Tech pour ces technologies de pointe.

Nvidia surévalué ou “Winner takes it all” ? +2.200% depuis 5 ans, fois 5 en 1 an. Plus de 2.000 milliards de capitalisation. Alors cette valorisation est-elle déraisonnable ? Petit rappel : Chat GPT est lancé le 20 novembre 2022 ! A partir de ce moment-là tout le monde veut de l’intelligence artificielle. Et là on se rend compte que les processeurs classiques qui ont été développés pour les clients de l’époque, ne sont pas utilisables pour le développement de l’IA. Seul Nvidia a développé des GPU (graphics processing unit) qui permettent ce développement. Une autre manière de faire les calculs. Nvidia se retrouve donc seul à des années lumières des autres fabricants de cartes graphiques. La concurrence : AMD a lancé sa première puce dédiée à l’IA. Sam Altman (le patron de Open AI, ChatGPT) mène une croisade pour lever  des milliers de milliards pour concurrencer Nvidia ou en tout cas pour développer la production de puces. Mais pour l’instant Nvidia garde une avance qui le met à l’abri pour de nombreuses années. Selon les estimations le marché devrait être multiplié par 10 en 4 ans. (45 milliards en 2023 contre 400 milliards en 2027). Si le leader et seul en course aujourd’hui garde sa part de marché son CA va donc être multiplié par 10 d’ici 4 ans, moment où le marché sera sans doute mûr. Alors quid de la valorisation de Nvidia ? Le CA du dernier trimestre est de 22,1 milliards, le bénéfice net est de 12,29 milliards. Dans 4 ans cela signifierait 221 milliards de CA et 123 milliards de résultat net. On le multiplie par 4 cela donne 492 milliards de USD de résultat net en 2027. La valorisation aujourd’hui est donc d’un peu plus de 4 fois les résultats estimés en 2027. Pas cher ! Pour multiplier par 10 son résultat en 4 ans il faut faire environ 80% de progression par an ou 16% par trimestre. En 2023 Nvidia a augmenté son résultat entre +45% et +200%, chaque trimestre ou 1000% sur un an. Donc beaucoup plus mais il faut tenir le rythme. En conclusion : on peut prendre le pari que Nvidia sera la plus grosse capitalisation au monde dans quelques semaines (attention à Microsoft et ses 3.000 milliards de capitalisation). Mais on peut surveiller les progressions de ses bénéfices et de son CA pour se rassurer.