Jensen Huang, PDG de Nvidia, affirme que les investissements dans l’IA seront rentables grâce à ces trois sources
À Wall Street, tout le monde veut savoir si les investissements massifs dans l’IA seront réellement rentables.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a fait de son mieux lors de la conférence téléphonique sur les résultats de mercredi, mais il n’a pas pu dissiper entièrement ces doutes.
Les prévisions de chiffre d’affaires de la société pour le troisième trimestre n’ont pas aidé. Elles ont manqué les chiffres dits « murmurés », qui représentent les attentes les plus optimistes. Cela a laissé l’action Nvidia en baisse de 7 % après la clôture.
Les analystes ont assailli le PDG de questions sur le retour sur investissement de l’IA. Sa réponse a été multiple : « les personnes qui investissent dans l’infrastructure Nvidia obtiennent immédiatement un retour sur investissement ».
Bien que les plus gros clients de Nvidia n’aient pas encore pu se targuer d’un retour sur investissement significatif de plusieurs milliards de dollars investis dans l’IA, Huang a examiné en détail plusieurs domaines d’où il voit des bénéfices provenir.
Les GPU accélèrent tout
« Le calcul accéléré accélère bien sûr les applications. Il permet également de réaliser des calculs à une échelle beaucoup plus grande, par exemple des simulations scientifiques ou le traitement de bases de données », a déclaré Huang.
Le « calcul accéléré » est le terme utilisé par Huang pour désigner le type de calcul rendu possible par les processeurs graphiques Nvidia. On parle également de calcul parallèle, où les puces effectuent plusieurs tâches simultanément au lieu de les effectuer en séquence. C’est le fondement de l’IA générative et Huang soutient que presque tous les emplois informatiques existants vont dans cette direction pour une raison majeure.
« Il n’est pas rare de voir quelqu’un économiser 90 % de ses coûts informatiques » lorsqu’il passe au calcul accéléré, a déclaré Huang. La raison, a-t-il poursuivi, est que « vous venez d’accélérer une application de 50 fois. On s’attendrait à ce que le coût informatique diminue de manière assez significative ».
Ciblage des consommateurs
Les moteurs de recommandation, comme ceux qui vous indiquent ce qu’il faut diffuser ensuite, et le ciblage des publicités numériques, sont deux tâches modernes de traitement de données qui se convertissent rapidement en calcul accéléré, a déclaré Huang.
Des recommandations moins chères, plus précises et des publicités mieux ciblées pourraient générer davantage de revenus pour les entreprises qui adoptent ces technologies. Meta, par exemple, a dynamisé ses bénéfices ces dernières années en utilisant l’IA pour améliorer les recommandations de contenu et le ciblage des publicités.
Sophia Velastegui, capital-risqueuse et ancienne responsable de l’IA chez Microsoft, a déclaré à Insider qu’il n’était peut-être pas facile d’identifier le retour sur investissement de l’IA, car il est intégré dans les fonctions quotidiennes d’Internet.
« Il est possible que vous ne puissiez pas dire : « Hé, cette croissance est due spécifiquement à l’IA générative », a déclaré Velastegui. Elle a ajouté que les entreprises pourraient ne pas être désireuses de révéler les détails de leurs gains en matière d’IA pour des raisons de concurrence.
La vague du cloud de l’IA
Le troisième pilier du retour sur investissement de l’IA selon Huang, du moins pour les fournisseurs de cloud, est la frénésie de développement des startups dans les applications d’IA génératives.
Les plus grands fournisseurs de cloud computing, dont Amazon et Microsoft, sont des clients majeurs de Nvidia. Lorsqu’ils achètent des GPU, ils les placent dans des centres de données et sont payés relativement rapidement pour la location de cette nouvelle capacité de calcul d’IA.
« Tout ce que vous créez sera loué, car de nombreuses entreprises sont fondées pour créer une IA générative et donc votre capacité est immédiatement louée, et le retour sur investissement est vraiment bon », a déclaré Huang.
En effet, Nvidia a propulsé une multitude de fournisseurs de cloud nouveaux ou réinventés qui achètent des puces presque exclusivement auprès de Nvidia et se spécialisent dans les dernières et meilleures technologies de calcul d’IA.
Il sera difficile de dissiper les inquiétudes des investisseurs dans ce domaine, car Huang n’est pas le dirigeant dont ils ont besoin pour entendre le message. Et ce qu’ils ont entendu de la part d’autres dirigeants technologiques de premier plan et de clients importants de Nvidia, c’est un appel à la patience.
Méta dépensé 8,5 milliards de dollars au deuxième trimestre sur l’infrastructure informatique pour l’IA et le métavers. L’entreprise prévoit de dépenser entre 37 et 40 milliards de dollars cette année, bien que le PDG Mark Zuckerberg ait déclaré aux investisseurs en juillet de ne pas s’attendre à ce que rendements immédiats.
