Altman plaide pour une utilisation centralisée de la mémoire

Sam Altman, PDG d'OpenAI, a déclaré à John Collison, dans le podcast Cheeky Pint, que la RAM est mieux utilisée dans les centres de données que dans les ordinateurs personnels. Il affirme que les ordinateurs personnels n'utilisent qu'environ 5 % de leur mémoire à un moment donné, ce qui suggère que la centralisation de la mémoire pourrait améliorer son utilisation à l'échelle mondiale.

Les critiques mettent en avant les avantages de l'informatique locale

Les détracteurs de la position d'Altman soutiennent que la RAM sert à bien plus que l'IA, notamment au montage vidéo et au jeu vidéo. Ils font remarquer que l'exécution de l'IA en local offre des avantages comme la confidentialité des données et l'accès hors ligne, ce qui peut refléter des besoins réels des utilisateurs plutôt qu'une utilisation inefficace des ressources.

Le rôle d'OpenAI dans la demande en mémoire

La position d'Altman a attiré l'attention parce qu'OpenAI contribue elle-même à la demande mondiale en mémoire, à travers ses partenariats avec des fabricants. Cela crée un paradoxe : les particuliers subissent les effets de cette demande, tandis qu'Altman suggère que la mémoire serait mieux utilisée ailleurs.

Les ambitions d'OpenAI dans l'infrastructure de l'IA

En plus de plaider pour une informatique centralisée, Altman expose l'objectif d'OpenAI de contrôler l'ensemble de la chaîne industrielle de l'IA. Cela comprend le développement de ses propres puces et l'utilisation de l'IA pour construire des infrastructures, des panneaux solaires aux centres de données, dans une boucle industrielle autosuffisante.

Objectifs de réduction du coût de la puissance de calcul

Altman vise à réduire le coût d'un gigawatt de puissance de calcul, qui est d'environ 70 milliards de dollars sur cinq ans, à 20 milliards. Cela souligne l'importance des infrastructures et de l'énergie dans le développement de l'IA, ainsi que de nouvelles méthodes visant à améliorer l'efficacité du calcul.

Les investissements d'OpenAI dans la recherche computationnelle

OpenAI dépense désormais des sommes jadis jugées excessives pour la recherche computationnelle, comme 10 millions de dollars consacrés à des travaux mathématiques liés aux équations de Navier-Stokes. Cela reflète l'ampleur croissante du calcul à la demande et le passage d'une utilisation limitée des ressources à une utilisation extensive.