Même Bill Gates l’assure : l’irruption de l’intelligence artificielle (IA) générative constitue une rupture technologique de premier ordre, dont il n’a été témoin qu’une fois dans sa vie lors de son introduction à l’interface graphique, prélude au développement de l’ordinateur personnel au cours des années 1980.
La seconde coïncide donc avec la percée récente d’Open AI, la société à l’origine de ChatGPT.

Dans l’histoire de l'évolution technologique, peu de progrès promettent en effet de redéfinir notre monde aussi profondément que l'Intelligence Artificielle Générative. Au-delà du simple traitement de données et de la reconnaissance de motifs, l’intelligence artificielle générative représente un bond en avant vers des machines capables d'écrire, de chanter, de dessiner, d'innover, et même « d'imaginer ».
De la révolution des diagnostics de santé à la refonte des industries créatives, en passant par l'optimisation des infrastructures urbaines, les applications potentielles de l’intelligence artificielle générative touchent de très nombreux domaines pouvant influer nos vies.

Cette technologie promet non seulement de rendre les machines plus intelligentes, mais aussi de libérer la créativité humaine et d’accélérer la résolution de problématiques majeures. Compte tenu de ce potentiel transformateur, le matériel qui alimente l’intelligence artificielle générative devient, de fait, la pierre angulaire d'une métamorphose sociétale à venir.

Les prouesses techniques des cartes graphiques résident en leur capacité à entrainer et exécuter des algorithmes d’intelligence artificielle de la manière la plus efficace rapide possible.
En effet, la création d’une IA générative consiste à utiliser de larges bases de données (souvent des milliers de To de données) et d’exécuter une série de tests ou de questions en boucles dont l’objectif est d’apprendre à l’IA une tâche précise : écrire, lire, dessiner, etc…
C’est ce qu’on appelle l’entrainement. Une fois cet entrainement terminé, il nous suffit de lancer l’algorithme sur des infrastructures cloud afin de l’exécuter, c’est ce qu’on appelle l’Inference. La capacité d’un processeur graphique à exécuter plusieurs taches en parallèle en fait la meilleure architecture pour entrainer les IA.
En moyenne ces derniers sont 10 à 100 fois plus rapides qu’un CPU.

Pour les entreprises et les développeurs, la course pour capter le potentiel offert par l’IA générative a commencé. Les investissements substantiels pour développer des Modèles de Langage (LLM) et des technologies d’intelligence artificielle générative (GenAI) en témoignent. On notera par exemple le lancement prochain de Microsoft Co-Pilot, IA totalement intégrée au pack Office permettant d’accompagner les utilisateurs au quotidien et promettant une augmentation significative de productivité ou Adobe Firefly, intelligence artificielle génératives dont l’objectif est de booster la créativité des artistes.

Le marché mondial des puces d’IA génératives à l’aube d’une croissance significative ?
Le marché se focalise sur OpenAI et son produit star ChatGPT alors que l’univers de l’IA est en pleine effervescence et donne naissance à des dizaines de milliers de modèles en libre-service partagés chaque semaine. Pour les consommateurs, l'avenir de l'IA s’invente pourtant ici, dans ces nombreux modèles en architecture ouverte.

Cette ruée vers l'IA signifie que la trajectoire de croissance du marché de l’entrainement et de l’exécution des modèles d’intelligence artificielle générative est exponentielle.
En 2022, le marché mondial des puces d’entrainement et d’exécution des IA génératives était ainsi évalué à 15 milliards de dollars et devrait multiplier par 25 d’ici 2032, marquant un taux de croissance annuel composé de + 38 % sur la période !
Nous sommes donc à l’aube d'un tout nouveau marché promis à une croissance spectaculaire.

D'un point de vue commercial, la création et l’exécution de ces nombreux modèles d’IA implique de produire des dizaines de milliers d'Unités de Traitement Graphique (GPU), l'épine dorsale des calculs IA et d'apprentissage machine.
Cependant, la capacité limitée des chaînes d'approvisionnement (et notamment de la GPU DGX produit par Nvidia) signifie que nous allons vers une potentielle pénurie.
Eviter cette situation représente aujourd’hui un défi majeur considérant le rôle crucial des GPUs dans l'avancement de l’intelligence artificielle générative. Même Sam Altman, PDG d'OpenAI, le reconnaît volontiers.

Malgré ces difficultés à surmonter, les opportunités d’investissement s’avèrent considérables.
C’est ce que nous analyserons dans notre prochaine lettre, en nous intéressant plus particulièrement au match qui se dessine entre deux acteurs de taille inégale : AMD opposé à Nvidia.

A propos d'Amplegest
Créée en 2007, Amplegest est une société de gestion indépendante exerçant trois métiers pour une clientèle institutionnelle et privée : Au 29 septembre 2023, Amplegest gère 3 milliards d’euros, dont 2 milliards d’euros pour le compte de ses clients privés et 1,1 milliard d’euros en Asset Management.
Par ailleurs elle supervise 1 milliard d’euros en Family Office sous la marque Canopée et assure la commercialisation des fonds d’Octo Asset Management à hauteur de 648 millions d’euros d’encours à fin septembre.
Amplegest fait partie du Groupe Cyrus majoritairement détenu par ses managers et salariés
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