Source : Sequoia Capital
Compilation : Yuliya, PANews
Note de la rédaction : Autrefois, nos centres de données ne faisaient que stocker des fichiers pour les retrouver ; aujourd'hui, le calcul évolue vers la génération, chaque mot, chaque image, chaque vidéo est produit en temps réel et hautement personnalisé en fonction du contexte du demandeur. Dans cette vague qui balaie le monde, le partenaire de Sequoia Capital, Konstantine Buhler, et le fondateur et PDG de NVIDIA, Jensen Huang, ont mené une conversation approfondie sur les transformations majeures de la technologie informatique. Jensen Huang estime que l'automatisation n'entraîne pas le chômage, mais plutôt une amélioration globale de la demande en main-d'œuvre et une élévation des métiers eux-mêmes ; les gens ne perdront pas leur emploi à cause de l'IA, mais pourraient être remplacés par ceux qui savent bien l'utiliser.
Usines d'IA et saut générationnel du modèle de calcul : de la récupération à la génération
Konstantin : Merci beaucoup d'être venu, Jensen Huang. Nous sommes au cœur d'une révolution massive de l'IA, dont l'ampleur et la vitesse pourraient même dépasser la révolution industrielle. Vous avez déclaré que ce qui se passe actuellement est la plus grande construction d'infrastructure de l'histoire de l'humanité. Au centre de cette construction se trouvent les usines d'IA, et la société qui permet tout cela est NVIDIA. Pouvez-vous nous dire ce qu'est une usine d'IA ? Pourquoi est-ce l'investissement le plus rentable pour toutes les entreprises au cours des dix prochaines années ?
Jensen Huang : Vous pouvez comprendre l'IA de nombreuses façons. La plus familière pour le grand public est probablement l'interaction avec un chatbot via un navigateur web : vous lui donnez un indice (prompt), il vous répond par un texte. Même si vous utilisez l'IA depuis un certain temps, vous remarquerez que ses capacités ont considérablement évolué au cours des deux ou trois dernières années.
Il y a deux ans, tout le monde a entendu parler de ChatGPT. Il s'agit essentiellement d'un logiciel informatique capable de comprendre vos informations d'entrée. Il peut percevoir, comprendre l'information et la transformer pour générer autre chose. Par exemple, vous pouvez lui donner un fichier PDF et lui demander de le résumer, c'est du texte à texte ; vous pouvez aussi lui demander de générer une image à partir d'une histoire, c'est du texte à image ; ou encore lui donner une photo et lui demander de la décrire, c'est de l'image au texte. Cette capacité était appelée IA générative il y a deux ans.
Mais au-delà de la compréhension et de la génération, ce qui est plus précieux est la capacité de réflexion. La base de l'IA générative lui confère une capacité de réflexion interne, de raisonnement progressif et de résolution de problèmes. De plus, elle peut maintenant générer des instructions de contrôle pour utiliser des outils, qu'il s'agisse d'outils numériques comme les navigateurs, les tableurs, Photoshop, AutoCAD, ou à l'avenir pour contrôler des systèmes mécaniques (c'est-à-dire la robotique et les voitures autonomes).
Il y a deux ans, les gens trouvaient ChatGPT amusant, capable d'écrire des poèmes et des chansons, mais il disait parfois des absurdités ; aujourd'hui, nous avons des systèmes agents. L'IA ne se contente plus de comprendre l'information, elle est maintenant capable de raisonner et de faire un travail utile. Parce qu'elle peut faire un travail utile, l'IA crée une véritable valeur commerciale. Nous ne paierions pas un ami qui ne fait que parler, mais nous paierions quelqu'un qui fait réellement le travail. Aujourd'hui, des gens engagent l'IA à l'heure, par exemple en la payant 20 à 30 dollars de l'heure. C'est pourquoi elle est devenue le secteur logiciel à la croissance la plus rapide de l'histoire de l'humanité.
En remontant la logique en amont de l'industrie, nous devons revenir aux premiers principes. L'industrie informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui a vu ses concepts fondamentaux établis il y a environ 64 ans. À l'époque, IBM a lancé le System/360, ce qui explique également pourquoi IBM est devenue la société la plus précieuse au monde à cette époque.
Au cours des 60 dernières années, l'essence du calcul a été l'enregistrement préalable et la récupération : vous écrivez une histoire, prenez une photo, enregistrez une vidéo, sauvegardez le tout dans un fichier sur un disque dur ; quand vous en avez besoin, vous le récupérez depuis le disque dur. C'est pourquoi ces bâtiments étaient appelés centres de données. Ils ne faisaient que stocker des données, sans faire beaucoup de calculs.
Mais maintenant, les choses ont changé. À l'ère de l'IA, chaque fois que vous fournissez un nouveau contexte et une nouvelle requête, l'IA comprend, raisonne et génère un tout nouveau résultat en temps réel. Par exemple, mon discours actuel est généré en temps réel en fonction des différents profils des personnes présentes, plutôt que d'être lu mot à mot. C'est ce qu'on appelle l'intelligence.
À l'avenir, chaque pixel, chaque son, chaque vidéo, voire chaque publicité et chaque actualité, sera personnalisé et entièrement généré pour vous, plutôt que préenregistré puis récupéré. Cela signifie que à l'avenir, nous aurons besoin d'une grande quantité de générateurs, c'est-à-dire les grands ordinateurs que nous construisons, ce sont les usines d'IA.
Le réseau intelligent enveloppant la Terre et le générateur de l'ère numérique
Konstantin : Quelle sera l'ampleur de ce générateur ?
Jensen Huang : Actuellement, nous fournissons des informations et générons de l'intelligence pour environ 1 milliard de personnes dans le monde. Mais parce que l'IA est devenue des agents, ils peuvent travailler par eux-mêmes, et un agent peut même communiquer et collaborer avec un autre. Chez NVIDIA, il peut y avoir des centaines, voire des milliers d'agents en train de parler entre eux et de résoudre des problèmes (bien sûr, ils fonctionnent tous dans des environnements sécurisés et avec des garde-fous).
Cela signifie que à l'avenir, non seulement les humains utiliseront Internet, mais il pourrait également y avoir des centaines de milliards d'agents travaillant jour et nuit sur Internet. Les agents des entreprises, les voitures autonomes, les robots, voire les systèmes dans chaque bâtiment, dialoguent tous entre eux. Toutes les instructions, toutes les réflexions sont générées en temps réel.
C'est comme si une épaisse couche de réseau de calcul, comme un cocon, enveloppait toute la Terre. Cela semble exagéré, mais cela s'est déjà produit deux fois dans l'histoire :
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La première fois, il y a 300 ans, Siemens en Allemagne a fabriqué une machine. Vous l'allumez, et elle dégage une force puissante et invisible, l'électricité. Aujourd'hui, le réseau de production d'électricité (le réseau électrique) a enveloppé toute la Terre.
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La deuxième fois, c'était il y a 35 ans avec la naissance d'Internet aux États-Unis, qui enveloppe aujourd'hui les communications mondiales.
Maintenant, nous accueillons le troisième réseau après l'énergie et les communications : le réseau intelligent. Le business sur lequel NVIDIA survit actuellement est de fabriquer ce générateur de la nouvelle ère (Dynamo). Il y a 300 ans, le générateur convertissait le mouvement physique des atomes (eau, vent ou charbon) en électrons ; notre machine chez NVIDIA, elle, convertit les électrons (énergie électrique) en chiffres. Ces chiffres, par différentes combinaisons, deviennent du langage, des mathématiques, ou le langage des protéines et de la biologie humaine, le langage des lois physiques, des prévisions climatiques, voire le langage des mondes 3D, de la robotique et de la conduite autonome.
Ces deux machines séparées de 300 ans sont similaires : des atomes entrent, des électrons sortent ; des électrons entrent, des chiffres sortent. Ces chiffres sont ce que nous appelons les Tokens, c'est-à-dire l'intelligence. Nous produisons ces Tokens d'intelligence en masse dans les usines, c'est la signification de l'usine d'IA.
Konstantin : Nous sommes au cœur d'une vague où plusieurs révolutions convergent. De la transition énergétique, aux routeurs des réseaux de télécommunications mondiaux, jusqu'aux GPU et usines d'IA au cœur de la révolution de l'intelligence, comme le H100 ou la toute nouvelle architecture Vera Rubin. Intégrer tout ce qui est nécessaire.
Jensen Huang : Oui, notre unité de calcul s'appelle la "baie". Une baie contient 72 puces. Cette année, nous allons fabriquer environ 8 millions de ces composants. Une baie pèse 2 tonnes, vaut 4 millions de dollars et contient 1,5 million de pièces. C'est l'équipement le plus cher au monde, mais nous les produisons en masse comme des téléphones portables, et les expédions vers les centres de données du monde entier. C'est énorme, les déplacer est un vrai travail de force.
Logique d'investissement dans le gâteau à cinq étages de l'ère de l'IA
Konstantin : C'est une vision très excitante. Qu'il s'agisse de grandes entreprises ou d'individus, comment pouvons-nous participer à cette révolution ?
Jensen Huang : Pour investir dans l'industrie de l'IA, vous pouvez imaginer sa structure industrielle comme un gâteau à cinq étages. Vous savez, une usine d'IA de 50 milliards de dollars peut générer une intelligence valant 300 à 400 milliards de dollars, son retour sur investissement est très impressionnant. Alors, quels sont ces cinq étages ?
Le premier étage est l'énergie (Energy) : C'est le générateur le plus basique. C'est la plus grande opportunité de croissance pour le secteur de l'énergie depuis plusieurs générations. Pour soutenir le calcul, les énergies durables (nucléaire, éolienne, solaire, hydrogène, etc.) recevront d'importants investissements. Tout ce qui peut produire de l'énergie recevra des investissements. C'est pourquoi des entreprises comme Siemens, Mitsubishi, GE Vernova, etc., excellent actuellement.
Le deuxième étage est celui des puces et des infrastructures de calcul (Chips/Computers) : Incluant les puces, les ordinateurs, les équipements réseau, les commutateurs et la photonique sur silicium, etc.
Le troisième étage est l'infrastructure (Infrastructure) : Comprenant les terrains, l'électricité, les enveloppes des bâtiments, les capitaux et l'exploitation quotidienne des centres de données. Actuellement, ces ressources sont en situation de pénurie extrême.
Le quatrième étage est celui des modèles (Models) : C'est-à-dire les grands modèles construits sur l'infrastructure cloud. C'est le domaine où l'investissement piloté par le marché est le plus concentré dans l'histoire de l'humanité. Les plus connus sont OpenAI et Anthropic. Mais souvenez-vous, l'IA peut apprendre n'importe quelle chose structurée, pas seulement le langage naturel. Nous apprenons les lois du monde physique - par exemple, je me suis assis tout à l'heure avec une totale confiance, pas parce que j'avais 47% de chances de passer à travers la chaise et de tomber, mais parce que je croyais à 100% aux lois physiques. L'IA peut également apprendre la signification des protéines, des gènes, le rôle des cellules. L'industrie du monde physique représente 80 000 milliards de dollars, c'est un domaine frontalier extrêmement important dont on parle peu actuellement.
Le cinquième étage est celui des applications (Applications) : Basées sur les technologies sous-jacentes, d'innombrables startups sont en train de remodeler les services financiers, le droit, la comptabilité, les transports, la logistique, etc. L'année dernière, les capitaux-risque ont investi 1000 milliards de dollars dans ce niveau le plus élevé, c'est l'année record de l'histoire des investissements en VC.
Cet avenir sera immense. Nous en sommes seulement aux tout premiers stades, cette année, environ 1000 milliards de dollars devraient être investis dans cet écosystème. Mais j'estime qu'à l'avenir, l'IA sera un écosystème énorme représentant environ 20 000 milliards de dollars par an. Quelle est l'importance de l'intelligence ? Qui en a besoin ? De combien avez-vous besoin ? Comprenez cela, et vous saurez où investir.
L'IA n'est pas là pour prendre votre travail, mais pour vous aider à évoluer
Konstantin : Ce n'est pas seulement une opportunité de marché de plusieurs milliers de milliards de dollars, l'explosion au niveau des infrastructures matérielles et des applications signifie également qu'elle créera un grand nombre d'emplois réels pour l'humanité.
Jensen Huang : Absolument, nous devons insister sur ce point. Aujourd'hui, chaque pays, chaque culture a une attitude différente envers l'IA. Mais je veux sincèrement conseiller à tout le monde : Méfiez-vous des scénarios des films de science-fiction hollywoodiens. N'écoutez pas ceux qui disent "Terminator arrive", "la singularité technologique est atteinte", "il y a 20% de chances que l'IA détruise l'humanité". C'est complètement absurde.
Certains vont même jusqu'à effrayer en disant "Nous ne savons pas du tout comment fonctionne l'IA, c'est trop mystérieux, peut-être qu'elle va s'en aller toute seule demain". C'est encore plus absurde. L'IA, c'est de l'informatique et des logiciels, les ingénieurs savent bien sûr comment elle fonctionne, sinon comment pourraient-ils la rendre plus sûre et plus intelligente chaque année ?
L'IA d'aujourd'hui a considérablement réduit ses hallucinations, elle génère des connaissances précises et adaptées au contexte, et si elle ne sait pas quelque chose, elle peut chercher des informations. Avant de vous répondre, elle peut même réfléchir par elle-même, comparer plusieurs options avant de vous donner la réponse. Tout comme les voitures d'aujourd'hui sont bien plus sûres qu'il y a 100 ans, le monde technologique fait de son mieux pour rendre l'IA extrêmement sûre.
Alors, concentrez votre attention sur ce qui est certain. Je suis très sûr d'une chose : vous ne perdrez probablement pas votre emploi à cause de l'IA, mais vous perdrez certainement votre emploi face à celui qui utilise l'IA.
Puisqu'il s'agit d'une technologie qui peut donner des super-pouvoirs aux humains, alors allez l'utiliser rapidement ! Que ce soit pour dire aux personnes que vous aimez, à vos enfants, à votre entreprise ou à votre pays : il faut absolument adopter l'IA.
Konstantin : Mais en ce qui concerne le travail, les gens sont vraiment anxieux.
Jensen Huang : Cela m'énerve dès que j'entends quelqu'un semer la panique sur les questions d'emploi. Cette année, nous avons investi 1000 milliards de dollars dans cet écosystème, l'énergie, les puces, les infrastructures, les modèles, les applications, tous créent bien plus d'emplois qu'auparavant.
Certains demanderont : qu'en est-il des emplois traditionnels ? Il y a une erreur de perception courante ici : ils confondent "Emploi (Job)" et "Tâche (Task)".
Par exemple, moi, je suis PDG. Mes "tâches" quotidiennes consistent principalement à taper et parler. Aujourd'hui, l'IA tape et parle bien mieux que moi, c'est de niveau super-humain, mais en tant que PDG, je suis maintenant plus occupé qu'avant.
Je vais vous donner un exemple plus profond. Il y a environ 12 ans, un éminent scientifique en informatique a mis en garde le public, disant que la vision par ordinateur pour lire les images médicales ne se fatigue jamais, ne manque aucun détail, et a déjà atteint un niveau super-humain. Il a déclaré que la première profession à être éliminée par l'IA serait "radiologue", conseillant à tous de ne plus étudier cette spécialité.
Son jugement technique était parfaitement correct. Aujourd'hui, tous les systèmes de radiologie intègrent la vision par ordinateur, tous les radiologues utilisent l'IA pour les aider dans leur travail. Mais quel est le résultat ? La demande mondiale de radiologues a en fait augmenté !
Pourquoi ? Parce que l'objectif du radiologue n'est pas de regarder des images, mais de diagnostiquer des maladies avec les cliniciens. Grâce à l'automatisation, leur efficacité a considérablement augmenté, les hôpitaux peuvent recevoir plus de patients en attente, la radiologie est devenue plus rentable. Les hôpitaux, voyant leurs profits augmenter et le nombre de patients augmenter, ont en fait embauché plus de radiologues ! Ceux qui ont suivi l'avertissement et n'ont pas étudié la radiologie ont manqué une opportunité.
De même, récemment, certains disent que l'IA peut écrire du code, que 90% de la programmation logicielle a disparu, et que nous n'avons plus besoin d'ingénieurs logiciels. Mais la réalité est que nous embauchons maintenant plus d'ingénieurs logiciels que jamais auparavant ! Parce que l'objectif de l'ingénieur logiciel est de résoudre des problèmes et d'innover, pas de rivaliser en vitesse de frappe. Écrire du code n'est qu'une tâche, résoudre des problèmes est le cœur du métier.
L'IA non seulement ne détruira pas les emplois, mais augmentera la valeur de votre travail. Si aujourd'hui je suis un plombier, je travaille peut-être juste selon des plans ; mais demain, avec le soutien de l'IA, je pourrais également être un designer de cuisine. Si je suis un vendeur de meubles ou un menuisier, par le passé, vous ne m'attendiez qu'à clouer du bois, mais avec l'IA, je peux directement vous fournir une conception complète d'intérieur, rendant votre maison magnifique. Mes compétences professionnelles sont élevées à un niveau supérieur !
C'est pourquoi je pense que le discours actuel selon lequel l'IA conduira au chômage humain est totalement erroné, il ne sert qu'à effrayer les autres pour en tirer profit soi-même. Tout au long de ma carrière, la technologie informatique est devenue de plus en plus complexe, auparavant, ceux qui maîtrisaient le langage de programmation C++ ne représentaient que 2% de la population (peut-être un peu plus dans le milieu de la Silicon Valley ici présent). Aujourd'hui, grâce à l'IA, tant que vous comprenez le langage humain, vous pouvez programmer. Pour la première fois, nous comblons réellement le fossé technologique, et nous devons amener tout le monde vers cette nouvelle ère.
