Nvidia's Jensen Huang loue OpenClaw AI intelligent : la popularité en 3 semaines dépasse celle de Linux en 30 ans d'accumulation

IT之家 6 mars – La media technologique Wccftech a publié hier (le 5 mars) un article indiquant qu’au cours d’une réunion avec Morgan Stanley, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré que l’IA agentique (Agentic AI) était à un tournant historique majeur.

Jensen Huang a fortement loué le logiciel open source OpenClaw, le qualifiant de « la publication de logiciel la plus importante de notre époque », et a souligné que le système d’exploitation Linux a mis environ 30 ans pour atteindre son niveau de popularité actuel, tandis qu’OpenClaw a dépassé cela en seulement 3 semaines, devenant ainsi le logiciel open source le plus téléchargé de l’histoire.

Jensen Huang compare de manière vivante l’industrie de l’IA à un « gâteau à 5 couches » (comprenant l’énergie, les puces et l’infrastructure de calcul, les centres de données cloud, les modèles d’IA et enfin la couche d’application), où la couche d’application offre le plus grand rendement pour les grands fournisseurs de cloud et les laboratoires de pointe. Des intelligences artificielles comme OpenClaw, dans des environnements hautement personnalisés, peuvent reproduire avec précision et remplacer la charge de travail humaine.

IT之家 cite dans l’article que la popularité d’OpenClaw ne réside pas dans la complexité de sa mise en œuvre sous-jacente, mais dans sa capacité à prouver au monde que l’IA peut directement changer la vie des consommateurs, en simplifiant considérablement les tâches répétitives fastidieuses.

Jensen Huang explique que l’agent n’a besoin que d’une série d’instructions pour exécuter des tâches qui nécessitaient auparavant beaucoup de temps et de connaissances spécialisées (comme la recherche en ligne en masse, la génération d’images et l’analyse complexe). Cela a entraîné une augmentation d’environ 1000 fois de la consommation de jetons, créant directement un « vide de puissance de calcul » : tant que l’IA agentique continue de s’immiscer dans le travail humain, le déploiement matériel existant, quelle que soit sa taille, sera limité par la puissance de calcul.

Pour faire face à ce problème de déséquilibre en puissance de calcul, Nvidia ajuste le centre de ses efforts de recherche et développement sur l’architecture de ses puces. Les architectures Hopper et Blackwell, précédemment axées principalement sur les charges de travail d’entraînement de l’IA, seront bientôt remplacées par l’architecture Vera Rubin, qui résoudra ce problème en augmentant considérablement la mémoire embarquée et en utilisant des plateformes telles que l’ICMS pour surmonter cette limite.