L'université Tsinghua et Qingcheng.AI dévoilent 'Chitu', un framework IA pour réduire la dépendance à Nvidia, en particulier pour l'inférence des LLM. Il offre des performances supérieures et une compatibilité avec les puces chinoises, stimulant l'autosuffisance technologique du pays.
Nvidia fait face à des défis croissants dans le domaine de l'IA, notamment la transition vers l'inférence et la concurrence accrue. L'entreprise se concentre sur le 'reasoning', l'informatique quantique et les CPU pour PC afin de maintenir sa domination.
L'ascension fulgurante de Nvidia dans l'IA, alimentée par des investissements stratégiques dans des startups innovantes. De l'essor de ChatGPT à l'expansion de son portefeuille, découvrez comment Nvidia façonne l'avenir de l'intelligence artificielle.
Nvidia se prépare à une innovation intensifiée, avec des mises à jour de puces plus rapides et une focalisation sur l'inférence de raisonnement. L'architecture Blackwell et les plans pour Vera Rubin témoignent de cette accélération, promettant une croissance soutenue et un leadership renforcé dans le domaine de l'IA.
Les analystes prévoient une résurgence de Nvidia, alimentée par l'IA, alors que la conférence GTC approche. La récente baisse est considérée comme une opportunité d'achat, avec des annonces attendues sur l'optique co-packagée, Blackwell Ultra (GB300), la mise à l'échelle de l'inférence, et l'écosystème logiciel.
NVIDIA progresse dans le rendu neuronal RTX, s'associant à Microsoft pour DirectX. Cela stimule le jeu, l'IA et la valeur de l'action, dépassant les attentes du marché grâce à une croissance et une innovation exceptionnelles. Le rendu neuronal transforme les graphismes, offrant un réalisme et des performances améliorés, avec des implications au-delà du jeu.
Un haut responsable des Émirats arabes unis cherche à obtenir l'approbation des États-Unis pour l'achat de puces d'intelligence artificielle Nvidia, naviguant dans un contexte de restrictions à l'exportation et d'ambitions technologiques croissantes.
L'action de NVIDIA chute, non pas à cause de problèmes financiers, mais en raison d'un changement de paradigme dans l'IA. Des entreprises comme DeepSeek et Cerebras Systems remettent en question la domination de NVIDIA avec des approches innovantes axées sur le raisonnement et le 'software-defined hardware'.
L'inférence, phase d'utilisation des modèles d'IA, gagne en importance, ouvrant la porte à la concurrence pour Nvidia, dominant dans l'entraînement.
Cerebras Systems étend son infrastructure de centres de données et s'associe à Hugging Face et AlphaSense pour défier Nvidia sur le marché de l'inférence IA haute vitesse. L'entreprise vise une capacité de traitement de plus de 40 millions de tokens par seconde, en se concentrant sur la rapidité et la rentabilité.
