La course à la suprématie en intelligence artificielle (IA) s’intensifie parmi les géants de la technologie, avec Google DeepMind, Microsoft et OpenAI à la pointe de l’effort. Chaque entreprise investit des ressources financières considérables dans la recherche et le développement, dans l’espoir de réaliser des avancées dans les capacités de l’IA.
Au cœur des efforts d’IA de Google se trouve Demis Hassabis, fondateur de DeepMind, qui a révélé que l’entreprise est prête à dépenser davantage que ses concurrents pour maintenir sa position de leader. Bien que les chiffres exacts restent confidentiels, Hassabis suggère que l’investissement de Google pourrait dépasser les montants élevés investis dans le secteur.
Les coûts de développement de l’IA avancée sont vertigineux. Les start-ups de l’industrie ont attiré près de 50 milliards de dollars de financement l’année dernière, mais pour des géants de la technologie comme Google et Microsoft, les enjeux sont beaucoup plus élevés. Ces titans visent l’objectif ultime de l’intelligence artificielle générale, un niveau d’intelligence artificielle qui pourrait égaler voire surpasser la cognition humaine.
Microsoft, aux côtés de OpenAI, vise apparemment à créer « Stargate », un supercalculateur de 100 milliards de dollars comprenant des millions de puces avancées pour alimenter l’IA. De même, Google et OpenAI dépendent significativement des puces pour leurs grands modèles de langage, tels que Gemini de Google et GPT-4 Turbo de OpenAI. Ces entreprises se concentrent de plus en plus sur la conception de leurs propres semi-conducteurs pour réduire leur dépendance vis-à-vis de fournisseurs tiers comme Nvidia.
Selon un rapport de l’Université de Stanford, les dépenses requises pour entraîner des modèles d’IA ont explosé. OpenAI a investi 78 millions de dollars pour entraîner GPT-4, ce qui contraste fortement avec les 4,3 millions de dollars nécessaires pour son prédécesseur, GPT-3. Gemini Ultra de Google a nécessité une somme colossale de 191 millions de dollars pour l’entraînement. Alors que les entreprises se rapprochent de l’atteinte de l’intelligence artificielle générale, ces coûts devraient croître de manière exponentielle.
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