La chose la plus importante aujourd'hui, c'est la conférence GTC de Nvidia, c'est presque une version IA de l'histoire de l'humanité.

La chose la plus importante aujourd'hui, c'est la conférence GTC de Nvidia, une véritable histoire de l'humanité version IA.

Huang Renxun n'est pas encore monté sur scène, mais déjà les fuites d'informations suffiraient à écrire un livre.

Wanwán a résumé trois grands points d'intérêt, allons-y, amis gros ventre, suivez-moi.

1）Le coût de calcul de l'IA réduit d'un dixième

La génération précédente, Blackwell, était déjà impressionnante, n'est-ce pas ? La nouvelle génération de puces Vera Rubin va bientôt entrer en production.

En quoi Vera Rubin est-elle impressionnante ? En deux mots : bon marché.

Pour exécuter le même modèle d'IA, le nombre de puces est réduit à un quart, le coût de calcul en inférence chute de 90 %. Une réduction de 90 %, mes amis. AWS, Microsoft, Google, les trois grands fournisseurs de cloud, montent directement dans le premier train.

2）Groq, acheté pour 20 milliards de dollars l'année dernière, livre aujourd'hui

Huang Renxun a dit lors de la réunion de résultats que Groq serait intégré dans l'écosystème Nvidia comme architecture d'extension, tout comme Mellanox a complété la capacité réseau.

Le LPU de Groq, placé dans le même centre de données que le GPU Nvidia, comprend les problèmes, le GPU comprend, le LPU fournit rapidement la réponse.

La division du travail entre ces deux puces, la latence dans les scénarios d'agent, est directement réduite.

Un agent IA fait le travail à la place des gens, une tâche peut nécessiter plusieurs dizaines de tours de réglage du modèle, chaque tour consommant de la puissance de calcul en inférence, et l'utilisateur attend là-bas, si c'est plus lent, l'expérience s'effondre.

L'inférence se fait en deux étapes : d'abord comprendre votre question, puis sortir la réponse mot par mot.

Le GPU excelle dans la première étape, mais pour la vitesse et la stabilité dans la deuxième étape, le LPU de Groq est meilleur.

200 milliards, c'est cher ?

Réfléchissez : chaque entreprise pourrait faire tourner plusieurs centaines d'agents, chaque agent ajustant le modèle plusieurs milliers de fois par jour.

3）Lancement de la version Nvidia d'OpenClaw, appelée NemoClaw

C'est une plateforme open source, une fois installée, l'entreprise peut déployer des employés IA pour remplacer les humains dans les processus, traiter des données, gérer des projets. On dit qu'ils ont déjà discuté avec Salesforce et Adobe.

Ce qui est intéressant, c'est que NemoClaw ne nécessite pas que vous utilisiez les puces Nvidia. Regardez cette logique. Vendre des puces ne rapporte que la couche matérielle, fixer les règles permet de gagner toute la chaîne. Huang Renxun a une vision claire de cette logique.

4）Huang Renxun dit vouloir présenter une « puce que le monde n'a jamais vue »

Il s'agit probablement de la première apparition de l'architecture Feynman de la prochaine génération, production prévue en 2028, avec la technologie TSMC la plus avancée en 1,6 nm.

Il y a aussi une information peu connue que je trouve assez intéressante.

Nvidia a lancé des processeurs pour ordinateurs portables, deux modèles, destinés au gaming. Les vendeurs de cartes graphiques vont devoir concurrencer pour le marché des CPU.

Wanwán pense que Huang Renxun pourrait devenir une grande figure dans le futur.