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Intelligence artificielle : puces en stock
Pourquoi donc les hyperscalers, Microsoft en tête, achètent-ils deux fois plus de GPU, ces puces dédiées à l’IA, qu’ils n’en installent ?
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Il faut lire et suivre l’excellent Ed Zitron. C’est un bonhomme intéressant car avant de devenir journaliste et analyste indépendant, il a passé une dizaine d’années à gérer les relations publiques dans la tech. Il connait donc tous les trucs utilisés par le secteur et les fonds de capital-risque pour faire gonfler les valorisations de start-up non rentables avant leur introduction en bourse.
Nous parlons de sa dernière enquête qui démontre que le mensonge et la manipulation ont atteint un tel niveau que cela relèverait peut-être bien du pénal.
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Pourquoi Microsoft achète-t-elle deux fois plus de GPU - ces cartes graphiques utilisées pour entraîner et faire tourner les IA car autorisant le calcul parallèle - qu’elle n’en installe ? On parle tout de même d’une dépense de capital totale d’environ 60 milliards de dollars depuis 2024 dont la moitié n’a jamais été sortie de la boîte.
Pourquoi Microsoft a-t-elle affirmé ces quatre derniers trimestres ajouter 1 gigawatt de puissance de calcul dédiée à l’IA par trimestre alors qu’elle ne dispose aujourd’hui que de 2 gigawatts opérationnel dédiés à l’IA?
Pourquoi des GPU d’une valeur de plus de 100 milliards de dollars dorment-ils dans les entrepôts des hysperscalers et des neoclouds?
Serait-ce parce qu’ils n’arrivent pas à construire leurs centres de données au rythme prévu ou bien est-ce le résultat de l’évaluation à la baisse de la taille réelle de la demande solvable et de problèmes de financement de tout ce bazar ?
Les ventes de Nvidia, bien réelles, ne vont-elles pas finir par s’effondrer car il y a des limites au montant des biens de capitaux non-productifs que les hyperscalers peuvent acheter et stocker ?
Tant de questions, et quelques réponses dans ce podcast.
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Directrice de la publication : Patricia Cerinsek
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