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Le marché des GPU — ultra indispensable dans l’IA Générative — traverse une période de transformation radicale. Après que des milliards aient été investis dans l’infrastructure GPU, les prix en chute libre poussent certains acteurs à revoir leurs stratégies. Que signifie ce revirement pour l’avenir des technologies IA et leurs acteurs ?
Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 a fait basculer l’industrie de l’intelligence artificielle, dopée par les capacités des GPU 1 Nvidia de la série A100. Avec l’arrivée des processeurs H100 en mars 2023, la donne a changé. Les grands acteurs de l’IA générative se sont empressés de se doter de ces nouveaux GPU, trois fois plus performantes pour un prix doublé. Investissements colossaux, promesses de croissance sans précédent, valorisation impensable du principal fournisseur NVIDIA, tout cela ne pouvait pas durer.
Résultat des courses, baisse continue des prix, et projections pour 2024 en berne, rendant toute tentative d’investissement dans de nouvelles infrastructures H100 largement non rentable. Les acteurs qui ont réservé ces GPU à long terme, parfois jusqu’à cinq ans, pourraient se retrouver avec des actifs dépréciés et difficilement rentabilisables.
Et comme un problème n’arrive jamais tout seul, l’accessibilité des modèles open source ouvre la voie à une adoption massive et bon marché de modèles préentrainés par des acteurs plus modestes, qu’ils soient des startups ou même des développeurs indépendants. Si on ajoute à ça la sortie de solutions concurrentes, le marché des GPU continue d’évoluer rapidement. Moins de besoins pour les modèles de fondation (les fameux LLMs) et plus de demandes pour de la personnalisation de modèles existants.
À voir si ces évolutions marquent le début d’une ouverture plus large à la technologie ou si l’IA restera l’apanage de quelques grands groupes capables de dominer cette course à l’infrastructure ?
- Les GPU sont les puces présentes dans les cartes graphiques de PC de gamers. Ces puces possèdent des caractéristiques hyper adaptées pour les modèles d’IA générative, ce qui en fait un composant central dans l’infrastructure matérielle des grands acteurs du marché. ↩︎
