Puissance de calcul est roi ! Jen-Hsun Huang parle de la manière dont l'IA redéfinit la chaîne de valeur mondiale, quand les Bots seront généralisés, et si l'IA peut accélérer le rapatriement de l'industrie manufacturière aux États-Unis ?
Dans cet article, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, explique comment l’IA va mener la nouvelle révolution industrielle, remodeler les industries et changer le marché du travail du futur. (Synopsis : Jensen Huang rejette la blockchain ? Le site officiel de Nvidia Inception exclut explicitement les applications pour les « startups crypto ») (supplément de fond : Huang Jenxun crie « pas de crypto-monnaie » ! Nvidia a soudainement crié d’arrêter la coopération d’Arbitrum, pourquoi son attitude a-t-elle pris un grand tournant ? Jensen Huang, cofondateur et PDG de Huida NVIDIA, a récemment partagé son point de vue sur le développement de l’intelligence artificielle (IA) dans une récente interview avec le forum Hillen Valley Forum. Il positionne l’IA comme une nouvelle révolution industrielle et nous donne une image grandiose de la façon dont l’IA va remodeler tous les domaines de la vie dans l’économie du 21e siècle et comment la société humaine réagira à ce changement. L’usine d’IA : une source de sagesse pour une nouvelle ère Huang Jenxun a d’abord expliqué ce qu’est une « usine d’IA ». Il a souligné que l’IA n’est pas seulement une nouvelle technologie, elle est construite d’une manière très différente des logiciels du passé et peut effectuer des tâches que les logiciels du passé ne pouvaient pas faire. De plus, le modèle de production de l’IA a changé : « Dans le passé, les logiciels étaient produits par du code d’entrée humaine », a déclaré Huang, « Aujourd’hui, nous avons une nouvelle industrie, les logiciels sont produits par des machines ». Ces machines, de grands superordinateurs, fonctionnent grâce à l’électricité et produisent des jetons, qui peuvent être recombinés en diverses formes de sagesse telles que des nombres, des mots, des structures protéiques, des images, des vidéos, des modèles tridimensionnels, etc. « Je l’appelle une usine d’IA parce qu’elle ne fait qu’une seule chose chaque jour : produire des jetons. » Les jetons intelligents produits par ces usines d’IA pénétreront dans divers domaines, notamment les soins de santé, les services financiers, l’ingénierie, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, et surtout le domaine de l’éducation pour lequel Huang est très optimiste. Il estime que, tout comme l’électricité a joué un rôle dans la révolution industrielle du passé, l’intelligence produite par les usines d’IA reviendra également révolutionner toutes les industries existantes. Par exemple, l’entreprise automobile du futur ne se contentera pas de fabriquer des voitures physiques, mais mettra également en place des usines d’IA pour produire les jetons qui pilotent ces voitures. « Dans dix ans, chaque constructeur automobile produira également des jetons qui rouleront dans ces voitures. » Ce changement préfigure l’avenir où toute entreprise qui fabrique des produits physiques pourrait avoir besoin d’une usine d’IA pour produire les « cerveaux » dont elle a besoin pour fabriquer ses produits. L’impact immédiat de cela sur le marché est que la demande de puissance de calcul, d’énergie et d’infrastructure connexe augmentera, et que des entreprises comme NVIDIA qui fournissent la technologie sous-jacente continueront d’être au sommet de la vague. L’évolution de l’IA et l’avenir de « l’IA physique » Jensen Huang a passé en revue le développement de l’IA moderne, en le divisant en plusieurs étapes. Il y a environ 12 ~ 14 ans, la percée de la vision par ordinateur représentée par AlexNet a ouvert une vague d'"IA perceptuelle », permettant aux machines de comprendre la signification de l’image, du son, des vibrations, de la température et d’autres informations. Puis, il y a environ cinq ans, « l’IA générative » a été mise en évidence, et les modèles d’IA ont appris à comprendre l’information et à la transformer, par exemple en traduisant de l’anglais vers le français ou en générant des images à partir d’invites textuelles, comme un traducteur à usage général. À l’heure actuelle, nous sommes à l’ère de « l’IA raisonnante ». Ce type d’IA peut non seulement comprendre et générer, mais aussi résoudre des problèmes et identifier des situations invisibles. Ils utilisent des capacités de raisonnement semblables à celles de l’homme pour décomposer progressivement les problèmes et appliquer des règles et des principes appris pour les résoudre. « Nous l’appelons IA proxy, et c’est proactif. » Huang a expliqué que ces robots numériques peuvent comprendre des tâches, apprendre, utiliser des outils tels que des ordinateurs et des navigateurs, et effectuer des tâches pour des humains, comme l’accès aux systèmes SAP pour les problèmes de chaîne d’approvisionnement ou à Workday pour les ressources humaines. Il prévoit que les futurs PDG géreront à la fois la main-d’œuvre physique et numérique, et que les départements informatiques pourraient devenir des « ressources humaines » qui agissent sur l’IA. La prochaine vague est celle de l’IA physique. Cela nécessite que l’IA comprenne les lois de la physique, telles que la friction, l’inertie, la causalité et le bon sens dans le monde réel. Par exemple, un objet ne passe pas à travers une table, et une balle roulant sur la table restera sur le sol au lieu de disparaître dans une autre dimension. L’IA dotée de ces capacités de raisonnement physique, une fois placée dans des robots physiques, a donné naissance à la « robotique ». Huang estime que cela est essentiel pour l’avenir de l’industrie manufacturière aux États-Unis et dans le monde. « Lorsque nous construisons de nouvelles usines à travers les États-Unis, nous voulons tirer parti des dernières technologies. Espérons qu’au cours de la prochaine décennie, ces usines et usines de nouvelle génération deviendront hautement robotisées, ce qui nous aidera à faire face à la grave pénurie mondiale de main-d’œuvre. Cette vision implique une énorme opportunité de marché pour l’industrie de la robotique, la technologie des capteurs et le développement de logiciels connexes. La course mondiale à l’IA et la réponse des États-Unis Face à la course mondiale à l’IA, Huang a donné son point de vue sur la façon dont le gouvernement américain devrait réagir. Il a souligné qu’il est important de comprendre la nature de la course, qui est un « jeu infini » plutôt qu’un jeu avec une limite de temps fixe. Les 33 ans d’histoire de NVIDIA, couvrant la révolution du PC, la révolution Internet, la révolution mobile et la révolution actuelle de l’IA, sont l’incarnation d’une pensée à long terme. Il analyse les clés du succès à partir de trois aspects de l’IA : Technique : Le capital intellectuel est essentiel. Huang prévient que 50 % des chercheurs en IA dans le monde sont d’origine chinoise, et que ce facteur doit être pris en compte dans les considérations stratégiques. Cela signifie que l’attraction des talents, le développement et la coopération internationale seront essentiels. Au niveau de l’usine d’IA : l’énergie est au cœur de l’action. Les usines d’IA fonctionnent en convertissant l’électricité en jetons numériques, tout comme la révolution industrielle du passé a converti l’énergie en produits physiques ou en électricité elle-même. Par conséquent, un approvisionnement énergétique adéquat et rentable est la base du développement des usines d’IA. Au niveau de l’infrastructure et des applications : Huang a souligné que les gagnants de la dernière révolution industrielle n’étaient pas les pays qui ont inventé la technologie, mais les pays qui l’ont appliquée le plus rapidement, et les États-Unis étaient un modèle. Donc, pour l’IA, il s’agit d’applications positives, pas de peur. Il s’agit notamment d’améliorer les compétences de la main-d’œuvre pour lui permettre d’appliquer l’IA et d’encourager l’adoption des technologies d’IA par tous les secteurs de la société. Les opinions de Huang fournissent sans aucun doute des orientations claires aux décideurs politiques et aux investisseurs du marché. Dans la course à l’IA, il ne suffit pas de se concentrer sur la recherche et le développement technologiques, la politique énergétique, la stratégie en matière de talents, et la promotion de l’adoption industrielle sera tout aussi importante, sinon plus cruciale. La réaction à court terme du marché peut se traduire par une attention accrue portée aux actions du secteur de l’énergie, des concepts d’infrastructure d’IA et du secteur des technologies de l’éducation. L’impact réel de l’IA sur le marché du travail : transformer et non remplacer En réponse aux inquiétudes selon lesquelles l’IA pourrait conduire à un chômage de masse, Huang a offert une vision plus nuancée : « De nouveaux emplois seront créés, certains emplois disparaîtront, mais chaque emploi sera changé. » Il a souligné que le problème ne devait pas être poussé à l’extrême, mais qu’il devait être analysé sur la base de principes de base. Au niveau de la technologie de base, le développement de l’IA lui-même a créé de nouveaux emplois. Huang a cité San Francisco comme exemple pour souligner que la ville a été revitalisée par l’IA. « L’IA crée un nouveau type de travail parce que la façon dont les logiciels sont développés a changé. Les logiciels qui étaient auparavant codés par des humains et exécutés sur des processeurs sont maintenant des logiciels construits par l’apprentissage automatique et fonctionnant sur des GPU. Cela signifie que chaque couche, des outils, compilateurs et méthodologies à la collecte de données, à la gestion et à la sécurité de l’IA, donne naissance à de nouvelles technologies et à de nouveaux emplois. ...
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Puissance de calcul est roi ! Jen-Hsun Huang parle de la manière dont l'IA redéfinit la chaîne de valeur mondiale, quand les Bots seront généralisés, et si l'IA peut accélérer le rapatriement de l'industrie manufacturière aux États-Unis ?
Dans cet article, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, explique comment l’IA va mener la nouvelle révolution industrielle, remodeler les industries et changer le marché du travail du futur. (Synopsis : Jensen Huang rejette la blockchain ? Le site officiel de Nvidia Inception exclut explicitement les applications pour les « startups crypto ») (supplément de fond : Huang Jenxun crie « pas de crypto-monnaie » ! Nvidia a soudainement crié d’arrêter la coopération d’Arbitrum, pourquoi son attitude a-t-elle pris un grand tournant ? Jensen Huang, cofondateur et PDG de Huida NVIDIA, a récemment partagé son point de vue sur le développement de l’intelligence artificielle (IA) dans une récente interview avec le forum Hillen Valley Forum. Il positionne l’IA comme une nouvelle révolution industrielle et nous donne une image grandiose de la façon dont l’IA va remodeler tous les domaines de la vie dans l’économie du 21e siècle et comment la société humaine réagira à ce changement. L’usine d’IA : une source de sagesse pour une nouvelle ère Huang Jenxun a d’abord expliqué ce qu’est une « usine d’IA ». Il a souligné que l’IA n’est pas seulement une nouvelle technologie, elle est construite d’une manière très différente des logiciels du passé et peut effectuer des tâches que les logiciels du passé ne pouvaient pas faire. De plus, le modèle de production de l’IA a changé : « Dans le passé, les logiciels étaient produits par du code d’entrée humaine », a déclaré Huang, « Aujourd’hui, nous avons une nouvelle industrie, les logiciels sont produits par des machines ». Ces machines, de grands superordinateurs, fonctionnent grâce à l’électricité et produisent des jetons, qui peuvent être recombinés en diverses formes de sagesse telles que des nombres, des mots, des structures protéiques, des images, des vidéos, des modèles tridimensionnels, etc. « Je l’appelle une usine d’IA parce qu’elle ne fait qu’une seule chose chaque jour : produire des jetons. » Les jetons intelligents produits par ces usines d’IA pénétreront dans divers domaines, notamment les soins de santé, les services financiers, l’ingénierie, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, et surtout le domaine de l’éducation pour lequel Huang est très optimiste. Il estime que, tout comme l’électricité a joué un rôle dans la révolution industrielle du passé, l’intelligence produite par les usines d’IA reviendra également révolutionner toutes les industries existantes. Par exemple, l’entreprise automobile du futur ne se contentera pas de fabriquer des voitures physiques, mais mettra également en place des usines d’IA pour produire les jetons qui pilotent ces voitures. « Dans dix ans, chaque constructeur automobile produira également des jetons qui rouleront dans ces voitures. » Ce changement préfigure l’avenir où toute entreprise qui fabrique des produits physiques pourrait avoir besoin d’une usine d’IA pour produire les « cerveaux » dont elle a besoin pour fabriquer ses produits. L’impact immédiat de cela sur le marché est que la demande de puissance de calcul, d’énergie et d’infrastructure connexe augmentera, et que des entreprises comme NVIDIA qui fournissent la technologie sous-jacente continueront d’être au sommet de la vague. L’évolution de l’IA et l’avenir de « l’IA physique » Jensen Huang a passé en revue le développement de l’IA moderne, en le divisant en plusieurs étapes. Il y a environ 12 ~ 14 ans, la percée de la vision par ordinateur représentée par AlexNet a ouvert une vague d'"IA perceptuelle », permettant aux machines de comprendre la signification de l’image, du son, des vibrations, de la température et d’autres informations. Puis, il y a environ cinq ans, « l’IA générative » a été mise en évidence, et les modèles d’IA ont appris à comprendre l’information et à la transformer, par exemple en traduisant de l’anglais vers le français ou en générant des images à partir d’invites textuelles, comme un traducteur à usage général. À l’heure actuelle, nous sommes à l’ère de « l’IA raisonnante ». Ce type d’IA peut non seulement comprendre et générer, mais aussi résoudre des problèmes et identifier des situations invisibles. Ils utilisent des capacités de raisonnement semblables à celles de l’homme pour décomposer progressivement les problèmes et appliquer des règles et des principes appris pour les résoudre. « Nous l’appelons IA proxy, et c’est proactif. » Huang a expliqué que ces robots numériques peuvent comprendre des tâches, apprendre, utiliser des outils tels que des ordinateurs et des navigateurs, et effectuer des tâches pour des humains, comme l’accès aux systèmes SAP pour les problèmes de chaîne d’approvisionnement ou à Workday pour les ressources humaines. Il prévoit que les futurs PDG géreront à la fois la main-d’œuvre physique et numérique, et que les départements informatiques pourraient devenir des « ressources humaines » qui agissent sur l’IA. La prochaine vague est celle de l’IA physique. Cela nécessite que l’IA comprenne les lois de la physique, telles que la friction, l’inertie, la causalité et le bon sens dans le monde réel. Par exemple, un objet ne passe pas à travers une table, et une balle roulant sur la table restera sur le sol au lieu de disparaître dans une autre dimension. L’IA dotée de ces capacités de raisonnement physique, une fois placée dans des robots physiques, a donné naissance à la « robotique ». Huang estime que cela est essentiel pour l’avenir de l’industrie manufacturière aux États-Unis et dans le monde. « Lorsque nous construisons de nouvelles usines à travers les États-Unis, nous voulons tirer parti des dernières technologies. Espérons qu’au cours de la prochaine décennie, ces usines et usines de nouvelle génération deviendront hautement robotisées, ce qui nous aidera à faire face à la grave pénurie mondiale de main-d’œuvre. Cette vision implique une énorme opportunité de marché pour l’industrie de la robotique, la technologie des capteurs et le développement de logiciels connexes. La course mondiale à l’IA et la réponse des États-Unis Face à la course mondiale à l’IA, Huang a donné son point de vue sur la façon dont le gouvernement américain devrait réagir. Il a souligné qu’il est important de comprendre la nature de la course, qui est un « jeu infini » plutôt qu’un jeu avec une limite de temps fixe. Les 33 ans d’histoire de NVIDIA, couvrant la révolution du PC, la révolution Internet, la révolution mobile et la révolution actuelle de l’IA, sont l’incarnation d’une pensée à long terme. Il analyse les clés du succès à partir de trois aspects de l’IA : Technique : Le capital intellectuel est essentiel. Huang prévient que 50 % des chercheurs en IA dans le monde sont d’origine chinoise, et que ce facteur doit être pris en compte dans les considérations stratégiques. Cela signifie que l’attraction des talents, le développement et la coopération internationale seront essentiels. Au niveau de l’usine d’IA : l’énergie est au cœur de l’action. Les usines d’IA fonctionnent en convertissant l’électricité en jetons numériques, tout comme la révolution industrielle du passé a converti l’énergie en produits physiques ou en électricité elle-même. Par conséquent, un approvisionnement énergétique adéquat et rentable est la base du développement des usines d’IA. Au niveau de l’infrastructure et des applications : Huang a souligné que les gagnants de la dernière révolution industrielle n’étaient pas les pays qui ont inventé la technologie, mais les pays qui l’ont appliquée le plus rapidement, et les États-Unis étaient un modèle. Donc, pour l’IA, il s’agit d’applications positives, pas de peur. Il s’agit notamment d’améliorer les compétences de la main-d’œuvre pour lui permettre d’appliquer l’IA et d’encourager l’adoption des technologies d’IA par tous les secteurs de la société. Les opinions de Huang fournissent sans aucun doute des orientations claires aux décideurs politiques et aux investisseurs du marché. Dans la course à l’IA, il ne suffit pas de se concentrer sur la recherche et le développement technologiques, la politique énergétique, la stratégie en matière de talents, et la promotion de l’adoption industrielle sera tout aussi importante, sinon plus cruciale. La réaction à court terme du marché peut se traduire par une attention accrue portée aux actions du secteur de l’énergie, des concepts d’infrastructure d’IA et du secteur des technologies de l’éducation. L’impact réel de l’IA sur le marché du travail : transformer et non remplacer En réponse aux inquiétudes selon lesquelles l’IA pourrait conduire à un chômage de masse, Huang a offert une vision plus nuancée : « De nouveaux emplois seront créés, certains emplois disparaîtront, mais chaque emploi sera changé. » Il a souligné que le problème ne devait pas être poussé à l’extrême, mais qu’il devait être analysé sur la base de principes de base. Au niveau de la technologie de base, le développement de l’IA lui-même a créé de nouveaux emplois. Huang a cité San Francisco comme exemple pour souligner que la ville a été revitalisée par l’IA. « L’IA crée un nouveau type de travail parce que la façon dont les logiciels sont développés a changé. Les logiciels qui étaient auparavant codés par des humains et exécutés sur des processeurs sont maintenant des logiciels construits par l’apprentissage automatique et fonctionnant sur des GPU. Cela signifie que chaque couche, des outils, compilateurs et méthodologies à la collecte de données, à la gestion et à la sécurité de l’IA, donne naissance à de nouvelles technologies et à de nouveaux emplois. ...