Investir dans l’avenir de la technologie AI
Au cours des dernières années, une narration financière intrigante circulait dans la Silicon Valley. Un groupe d’investisseurs a placé d’importants paris sur des startups de puces AI, espérant qu’une de ces entreprises réussisse. Pourtant, il a été suggéré que leurs fonds auraient pu rapporter davantage s’ils avaient été alloués aux actions de Nvidia, une entreprise établie.
Prenez Graphcore, par exemple. En décembre 2018, la startup a obtenu 200 millions de dollars d’investisseurs, notamment les géants de la technologie Microsoft et Samsung, ainsi que la société de capital-risque européenne de premier plan, Atomico. Graphcore a tenté de proposer une solution alternative de puce AI aux GPUs dominants de Nvidia, avec une suite logicielle appelée Poplar pour rivaliser avec la plateforme CUDA de Nvidia. Cependant, ils ont rencontré des obstacles, reconnaissant des incertitudes persistantes.
La croissance remarquable de Nvidia
Si l’investissement initial avait été réalisé dans les actions de Nvidia à ce moment-là, les investisseurs auraient vu une augmentation stupéfiante. Les actions de Nvidia ont grimpé d’environ 3 000% depuis fin 2018, transformant les 200 millions de dollars hypothétiques en un montant astronomique de 6,2 milliards de dollars.
Un capital-risqueur expérimenté et anonyme a partagé que parier sur Nvidia était autrefois considéré comme imprudent. Cependant, les véritables passionnés de technologie de la Silicon Valley poursuivent souvent leurs convictions, peu importe le scepticisme externe.
La startup émergente Positron AI ose rivaliser
Positron AI a émergé il y a quelques mois, dirigée par le prodige adolescent et PDG Thomas Sohmers, qui a commencé son parcours technologique dans un laboratoire de recherche du MIT à l’âge de 13 ans. L’objectif actuel de Positron est l’architecture des transformateurs, l’épine dorsale des modèles GPT d’OpenAI – une base pour ChatGPT.
La société a conçu un serveur, Atlas, comportant huit puces AI spécialisées qui offriraient apparemment plus de mémoire que les GPUs de Nvidia et seraient donc mieux adaptées aux modèles transformer.
Positron se concentre également initialement sur l’inférence de modèles AI, un secteur en plein essor. Actuellement, ils prennent en charge une bibliothèque de modèles transformer disponibles sur Hugging Face, une plateforme d’intelligence artificielle open-source. L’approche matérielle de Positron implique l’utilisation de matrices de portes programmables sur le terrain (FPGAs) reprogrammables, offrant une polyvalence après la production.
En prédisant que le marché des startups de puces AI nécessite des fonds initiaux substantiels avant de tester l’adéquation au marché, Sohmers remarque que réaliser une inadéquation après les puces de première ou deuxième génération pourrait être désastreux. À ce jour, Positron a levé environ 12 millions de dollars et compte une équipe de 20 personnes, dont la moitié provient de la startup de puces AI plus établie Groq, qui a recueilli 367 millions de dollars de financement. Les ingénieurs de Groq, y compris d’anciens développeurs de Google TPU, se concentrent également sur les marchés d’inférence.
L’essor des startups AI défiants les géants de la technologie est un développement multifacette dans le secteur technologique qui offre une variété d’informations et soulève d’importantes questions. Voici quelques points cruciaux, défis et controverses entourant le sujet, ainsi que les avantages et les inconvénients :
Questions importantes et réponses :
– Pourquoi les investisseurs financent-ils des startups AI alors que des géants de la technologie comme Nvidia dominent déjà le marché ?
Les investisseurs sont attirés par les startups AI en raison de leur potentiel d’innovation, de solutions spécialisées adaptées aux besoins émergents et de la possibilité de rendements élevés si une startup devient performante.
– Quels défis les startups AI rencontrent-elles en concurrençant des géants de la technologie ?
Les startups AI luttent souvent avec des ressources financières plus limitées, des équipes plus petites et le défi d’établir la crédibilité et la confiance du marché par rapport aux géants établis qui disposent de budgets importants en R&D et de bases clients établies.
– Les startups AI peuvent-elles rivaliser efficacement avec des géants de la technologie comme Nvidia ?
Elles peuvent rivaliser efficacement en se spécialisant dans des domaines niches où elles peuvent offrir des produits ou services spécialisés répondant mieux aux besoins spécifiques du marché que les solutions plus génériques proposées par les géants de la technologie.
– Quels avantages les startups AI ont-elles dans ce paysage concurrentiel ?
Les startups AI sont souvent plus agiles et peuvent s’adapter rapidement aux nouvelles technologies et tendances du marché. Elles peuvent également encourager une culture d’innovation sans l’inertie qui pourrait être présente dans une entreprise plus grande et plus établie.
– Quels inconvénients les startups AI rencontrent-elles ?
Les startups ont généralement des ressources limitées, peuvent avoir du mal à se développer et font face à une concurrence intense des entreprises établies qui dominent le marché avec des réseaux de clients solides et des marques bien connues.
Défis clés et controverses :
– Propriété intellectuelle : Les startups doivent naviguer dans le monde complexe des brevets et de la protection de la propriété intellectuelle, ce qui peut être difficile lorsqu’elles affrontent des entreprises plus grandes avec des portefeuilles plus étendus.
– Financement et allocation des ressources : Obtenir suffisamment de capitaux pour concurrencer les géants de la technologie est un défi. Les startups doivent démontrer de la valeur aux investisseurs et consacrent souvent des ressources précieuses au marketing pour se faire remarquer.
– Acquisition de talents : Attirer des talents de premier plan peut être difficile pour les startups lorsque elles rivalisent avec les salaires, les avantages et le prestige offerts par de plus grandes entreprises technologiques.
– Adoption sur le marché : Convaincre les clients de tenter leur chance avec un produit nouveau et relativement inconnu par rapport à celui d’une marque établie et digne de confiance constitue un obstacle important.
Avantages et inconvénients :
Avantages :
– Innovation : Les startups peuvent souvent innover plus rapidement et développer de nouvelles technologies.
– Spécialisation : Elles peuvent se concentrer sur des domaines niches, offrant des solutions plus dédiées et adaptées.
– Agilité : Les petites entreprises peuvent s’adapter plus rapidement aux changements du marché et aux nouvelles opportunités.
Inconvénients :
– Ressources : Des fonds et du personnel limités peuvent entraver les efforts de recherche, de développement et de marketing.
– Accès au marché : Il peut être plus difficile pour les startups de pénétrer les marchés et d’établir des canaux de distribution.
– Taux de survie : De nombreuses startups ne survivent pas suffisamment longtemps pour devenir rentables ou perturber significativement le marché.
En conclusion, bien que les startups AI rencontrent de nombreux défis en concurrence avec les géants de la technologie, elles jouent un rôle crucial dans la stimulation de l’innovation et la repoussée des limites de ce qui est possible dans le domaine de l’AI.
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