La compétition en IA passe du simple affrontement de modèles à un jeu de répartition des capitaux ; celui qui fera la première erreur de calcul sera éliminé en premier.

BlockBeatNews

Selon le suivi de 1M AI News, un article d’analyse publié par Axios affirme que la course à l’IA ressemble de moins en moins à une compétition entre modèles et de plus en plus à un exercice de répartition du capital. L’achat de puissance de calcul doit être verrouillé à l’avance pour un à deux ans : en acheter trop, on finit en faillite ; en acheter trop peu, les clients s’en vont. La citation exacte du PDG d’Anthropic, Dario Amodei, dans le Dwarkesh Podcast, est la suivante : « S’il faut acheter en visant une croissance de 10x par an, en réalité on n’obtient que 5x, ou alors on prend un an de retard. “Au monde, aucun outil de couverture ne peut empêcher la faillite.” ». Et si le coût unitaire de la puissance de calcul baisse bien, la consommation, elle, augmente encore plus vite : les dépenses totales continuent de grimper, ce qui correspond au paradoxe de Jevons classique.

L’article souligne que, pour l’instant, personne n’a répondu correctement à cette question. Anthropic a choisi la retenue : plutôt que de suracheter, la société préfère limiter le débit et perdre des clients, en évitant les périodes de pointe côté utilisateurs pour ses tâches d’entraînement ; OpenAI, elle, a choisi l’agressivité, en investissant massivement dans la puissance de calcul. Les deux stratégies ont chacune leur coût : chez Anthropic, les utilisateurs payants se heurtent fréquemment aux limitations de débit et aux interruptions ; Dylan Patel, de l’institut d’analyse de semi-conducteurs SemiAnalysis, avertit qu’elle pourrait être contrainte de se tourner vers une puissance de calcul de qualité plus faible. De son côté, la discipline budgétaire d’OpenAI se reflète déjà sur le marché secondaire : les investisseurs se détournent d’OpenAI au profit d’Anthropic. Les géants du cloud à très grande échelle prévoient, cette année, des dépenses d’investissement dans l’IA qui se rapprochent de 700 milliards de dollars, et même à ce niveau record, l’offre de puissance de calcul de l’ensemble du secteur ne peut toujours pas suivre la demande. Plus on s’approche d’une introduction en bourse (IPO), plus il devient difficile de dissimuler la réponse à cette question.

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