Comment Nvidia transforme les jetons d'IA en le nouvel atout stratégique mondial

Jensen Huang souhaite offrir aux ingénieurs un nouveau type d'avantage en plus de leur salaire : un budget de jetons d'IA pouvant valoir des dizaines de milliers de dollars par an.

Le PDG de NVIDIA a fait cette proposition lors de la conférence annuelle de l'entreprise sur les technologies GPU, où il a décrit les tokens, les unités de base utilisées par les systèmes d'IA pour effectuer des tâches, comme un outil de recrutement émergent dans la Silicon Valley.

Cette idée s'inscrit dans une vision plus large du monde du travail moderne, telle que la décrit Huang. Selon lui, les employés géreront bientôt de vastes équipes d'agents d'intelligence artificielle, des logiciels capables d'accomplir de manière autonome des tâches complexes et multi-étapes.

Huang a déclaré que même si NVIDIA emploie actuellement 42 000 personnes, il prévoit que ce chiffre sera bientôt dépassé par « des centaines de milliers » d’« employés numériques ». Dans ce scénario, les centres de données deviennent ce que Huang appelle des « usines à IA », des établissements qui produisent des jetons de la même manière que les usines produisent des biens.

Huang affirme que les tokens sont devenus la monnaie de base de l'industrie technologique.

« Si la puissance de calcul est comparable à une machine à imprimer de l'argent, les tokens sont la véritable monnaie de l'ère de l'IA », a-t-il déclaré. La puissance de calcul, a-t-il ajouté, fonctionne désormais comme un revenu : sans elle, impossible de générer des tokens, et sans tokens, la croissance stagne.

Nouvelles puces, chiffres plus élevés

NVIDIA a mis en avant sa nouvelle architecture de puce Grace Blackwell pour étayer cette affirmation. Selon l'entreprise, cette architecture permet de traiter 5 000 jetons par seconde, contre environ 700 pour une configuration Hopper, et offre un débit 50 fois supérieur à celui de l'ancienne plateforme Hopper.

Selon Huang, ce pari audacieux était une initiative calculée, prise alors que Hopper était encore florissant. Il a décrit Grace Blackwell comme la seule infrastructure sur laquelle les entreprises peuvent se développerdentconfiance, que ce soit dans un cloud privé ou à l'international.

Selon Huang, ces gains d'efficacité sont importants car, une fois qu'une entreprise construit un centre de données d'une puissance de l'ordre du gigawatt, sa capacité énergétique est pratiquement fixe.

« Votre charge de travail consiste en l'inférence, vos jetons sont votre marchandise, et cette puissance de calcul représente vos revenus », a-t-il déclaré. « Toutes les entreprises vont se pencher sur l'efficacité de leurs jetons. »

NVIDIA travaille déjà sur sa prochaine plateforme, appelée Vera Rubin, conçue pour l'entraînement et l'exécution en continu de grands modèles d'IA.

Huang a suggéré que les services d'IA évolueront probablement vers une tarification à plusieurs niveaux à l'avenir, avec un accès gratuit de base d'un côté et des niveaux premium coûtant jusqu'à 150 dollars par million de jetons de l'autre.

D'autres acteurs majeurs s'orientent dans la même direction. Alibaba a récemment restructuré une partie de ses activités pour créer Alibaba Token Hub Business Group, dirigé par son PDG, Eddie Wu Yongming. Cette entité a pour objectif de fédérer tous les produits d'IA d'Alibaba autour d'un but unique : concevoir, distribuer et utiliser des tokens.

Emploi, coûts et pénurie de talents

Mais ce changement n'est pas sans complications.

Une enquête récente a révélé que 98 % des dirigeants de haut niveau pensent que l'IA finira par réduire les effectifs, mais 54 % affirment que trouver des talents qualifiés reste leur principal défi.

Goldman Sachs estime que l'IA pourrait automatiser des tâches représentant 25 % du temps de travail total aux États-Unis. Joseph Briggs, économiste senior chez Goldman Sachs, reconnaît que la transition ne se fera pas sans heurts, mais souligne que l'histoire montre que les nouvelles technologies finissent toujours par créer des emplois inédits.

Pour les petites entreprises, les coûts commencent déjà à se faire sentir.

Les fondateurs de startups affirment que chaque tâche accomplie par une IA a un coût en jetons. Plusieurs grands fournisseurs d'IA ont récemment augmenté leurs prix de 5 % à 30 %.

Bruno Guicardi,dent de la société informatique CI&T, a décrit ce changement comme une évolution où les ingénieurs donnent désormais des instructions aux ordinateurs en langage clair plutôt qu'en écrivant du code.

Dans ce contexte, savoir quand et comment utiliser l'IA et tirer un réel profit de chaque jeton dépensé, c'est ce qui distingue un bon jugement d'un gaspillage d'argent.