Intel s’associe à Naver et à KAIST pour construire un centre de recherche en intelligence artificielle
Pour défier la domination écrasante de NVIDIA dans le marché des semi-conducteurs essentiels à la création d’intelligence artificielle, une nouvelle collaboration a émergé. Le géant américain de la technologie Intel, le titan coréen de l’internet Naver et le prestigieux Institut coréen de science et technologie avancée (KAIST) ont décidé d’établir un centre de recherche en intelligence artificielle commun.
Lors de la conférence des développeurs de NVIDIA, le dévoilement de leur semi-conducteur d’intelligence artificielle de prochaine génération, Blackwell, a été marqué par une démonstration où le PDG Jensen Huang a mis en avant des robots formés en interne. Ces robots représentent l’aboutissement des technologies de NVIDIA – une fusion de graphismes informatiques, de physique et d’intelligence artificielle – décrite métaphoriquement comme « l’âme de NVIDIA ».
La confiance de NVIDIA découle non seulement de sa part de marché dominante dans les accélérateurs d’intelligence artificielle, mais aussi de l’importance de son langage de programmation de développement d’intelligence artificielle, CUDA. CUDA a été indispensable pour la création de modèles d’intelligence artificielle tels que ChatGPT jusqu’à présent.
Pendant ce temps, des entreprises technologiques géantes telles que Meta, Google et OpenAI intensifient leurs efforts pour concurrencer le leadership solitaire de NVIDIA. Intel a montré un intérêt précoce pour les entreprises coréennes, avec son PDG Pat Gelsinger reconnaissant la collaboration d’Intel avec Naver comme un acteur clé dans le secteur des services cloud en rapide expansion en Asie.
Aujourd’hui, Intel, aux côtés de KAIST et de Naver, confirme la création du centre de recherche en intelligence artificielle, qui débutera ses activités de recherche à partir de juillet. Avec pour ambition de créer un écosystème unique, le centre prévoit de combiner l’accélérateur d’intelligence artificielle d’Intel, ‘Gaudi’, avec la recherche logicielle de KAIST et les services de modèles d’intelligence artificielle de Naver.
Intel a choisi ses partenaires coréens en tenant compte de leur technologie d’intelligence artificielle supérieure, de leurs capacités de développement et du potentiel de créer un écosystème indépendant au sein de la taille appropriée du marché coréen de l’intelligence artificielle.
Questions clés et réponses:
Pourquoi NVIDIA est-elle considérée comme dominante dans le domaine de l’intelligence artificielle?
– La domination de NVIDIA dans le domaine de l’intelligence artificielle est attribuable à sa technologie GPU avancée, largement utilisée pour les applications d’apprentissage profond. Leurs GPU, combinés au langage de programmation CUDA, sont devenus la référence en matière de recherche et de mise en œuvre en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.
Quelle est l’importance de CUDA en intelligence artificielle?
– CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une plateforme de calcul parallèle et un modèle API créé par NVIDIA. Il permet aux développeurs de logiciels d’utiliser une unité de traitement graphique (GPU) compatible avec CUDA pour un traitement à usage général – une approche appelée GPGPU (calcul à usage général sur les unités de traitement graphique). CUDA est crucial pour l’intelligence artificielle car il permet d’obtenir des augmentations spectaculaires des performances de calcul en exploitant la puissance des GPU.
Quels sont les objectifs du nouveau centre de recherche en intelligence artificielle formé par Intel, Naver et KAIST?
– Le centre de recherche en intelligence artificielle vise à faire progresser les technologies d’intelligence artificielle et à créer un écosystème unique intégrant les accélérateurs d’intelligence artificielle d’Intel comme ‘Gaudi’, les capacités de recherche logicielle de KAIST et les services de modèles d’intelligence artificielle de Naver. La collaboration vise à promouvoir l’innovation et potentiellement à réduire la dépendance vis-à-vis de la technologie de NVIDIA.
Comment cette alliance stratégique envisage-t-elle de contrer la domination de NVIDIA?
– L’alliance pourrait contrer la domination de NVIDIA en développant des accélérateurs d’intelligence artificielle compétitifs et en favorisant un écosystème logiciel solide rivalisant avec CUDA et le matériel de NVIDIA. Le partenariat, en tirant parti des forces respectives d’Intel, de Naver et de KAIST, pourrait produire des solutions innovantes en intelligence artificielle et favoriser le développement de talents capables de faire progresser le domaine indépendamment des offres de NVIDIA.
Défis clés ou controverses:
– Compétition technologique: Développer une technologie d’intelligence artificielle capable de rivaliser réellement avec les offres de NVIDIA est un défi majeur. NVIDIA dispose d’un écosystème bien établi et d’une solide réputation dans l’industrie de l’intelligence artificielle.
– Création d’un écosystème: Construire un nouvel écosystème aussi complet et efficace que celui de NVIDIA sera difficile. Le taux d’adoption par les développeurs et les industries déjà habitués à la technologie de NVIDIA pourrait poser une barrière.
– Pénétration du marché: Convaincre le marché de changer ou d’adopter une nouvelle plateforme alors qu’il existe déjà un acteur dominant comme NVIDIA est un obstacle majeur.
Avantages et inconvénients:
– Avantages:
– La diversification de la technologie et la réduction de la dépendance de l’industrie à l’égard d’une seule entreprise, NVIDIA, peuvent empêcher des scénarios monopolistiques.
– La promotion de l’innovation et de la concurrence sur le marché des semi-conducteurs en intelligence artificielle pourrait conduire à des solutions plus avancées et rentables.
– La collaboration réunit différents domaines d’expertise et pourrait conduire à une approche de recherche et développement en intelligence artificielle plus intégrée et possiblement supérieure.
– Inconvénients:
– Les coûts de R&D et de production pour développer un nouvel écosystème d’intelligence artificielle sont élevés et il pourrait falloir un certain temps avant que des produits concurrentiels soient lancés sur le marché.
– L’inertie du marché peut freiner l’adoption de nouvelles technologies, notamment lorsqu’un acteur bien établi est présent.
– Les droits de propriété intellectuelle et les réglementations pourraient entraver la collaboration fluide entre les entreprises multinationales et les institutions.