Larry Fink affirme que l'IA a besoin de plus d'électricité. Google essaie d'en avoir moins besoin.

Alors que les investisseurs se préparent aux bénéfices d'Alphabet Inc. (NASDAQ : GOOGL) (NASDAQ : GOOG), Wall Street se concentre une fois de plus sur les dépenses en IA, la croissance du cloud et les dépenses d'investissement. Mais le PDG de BlackRock Inc. (NYSE : BLK), Larry Fink, estime que la principale contrainte du secteur ne réside plus dans les puces ou les modèles, mais dans l'électricité.

S'exprimant cette semaine, Fink a fait valoir que la course mondiale à l'IA serait finalement décidée par celui qui pourra disposer de suffisamment de puissance pour la soutenir. Il a souligné l'expansion rapide de la production nucléaire et solaire en Chine, affirmant que le pays se positionnait pour répondre aux énormes demandes en électricité de l'intelligence artificielle, tout en avertissant que les États-Unis devraient se concentrer sur l'augmentation de la capacité électrique plutôt que d'imposer des restrictions au développement des centres de données.

La puce IA de nouvelle génération signalée par Google suggère toutefois qu'il existe peut-être un autre moyen de résoudre le problème.

Le pari de Google sur l'IA ne se limite pas à des puces plus rapides

Selon un rapport de CNBC citant The Information, Google développe une puce d'IA connue en interne sous le nom de Frozen v2, conçue pour intégrer de manière permanente des parties de son modèle Gemini AI directement dans le silicium.

Contrairement aux accélérateurs d'IA classiques qui s'appuient principalement sur des logiciels pour exécuter des modèles de plus en plus grands, Frozen v2 vise à intégrer des parties du modèle dans le matériel lui-même, améliorant ainsi l'efficacité de l'inférence tout en réduisant les ressources informatiques requises pour effectuer des tâches d'IA.

L'objectif n'est pas simplement d'accélérer l'IA. Il s'agit de rendre l'IA plus efficace.

Cette distinction est importante alors que les hyperscalers s'efforcent de créer une infrastructure d'IA toujours plus grande.

La course à l'IA pourrait devenir une course au pouvoir

La Chine construit actuellement environ 100 gigawatts de capacité nucléaire et près de 100 gigawatts de production solaire, des investissements qui, selon Fink, jettent les bases des ambitions du pays en matière d'IA. Si l'électricité devient le principal goulot d'étranglement du secteur, le simple déploiement de processeurs graphiques supplémentaires ne suffira peut-être plus.

C'est là que la stratégie en matière de puces annoncée par Google devient particulièrement intéressante.

Au lieu de résoudre le problème en produisant plus d'énergie, Google semble explorer les moyens de réaliser davantage de tâches d'IA avec chaque watt d'électricité consommé. Si Frozen v2 apporte des améliorations significatives en termes de performances par watt, elle pourrait compléter, et non remplacer, les investissements massifs du secteur dans les centres de données et les infrastructures électriques.

Les bénéfices d'Alphabet se concentreront certainement sur les dépenses liées à l'IA et à la demande en matière de cloud. Mais les investisseurs voudront peut-être écouter autre chose : si l'entreprise parle autant d'efficacité de l'IA que d'échelle de l'IA.

Si Fink a raison, le prochain concours en matière d'IA ne sera pas simplement de savoir qui construit les plus grands modèles, mais aussi de savoir qui peut les faire fonctionner le plus efficacement.

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