Sequoia dialogue avec Jensen Huang : le mode de calcul connaît un changement majeur de 60 ans, vous ne serez pas remplacé par l'IA, mais serez surpassé par ceux qui "utilisent bien l'IA"

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Source : Sequoia Capital

Traduction : Yuliya, PANews

Préface de l'éditeur : Autrefois, nos centres de données se limitaient à stocker des fichiers pour la recherche humaine ; mais aujourd'hui, le calcul évolue vers la génération, chaque mot, chaque image, chaque vidéo étant produite en temps réel et hautement personnalisée en fonction du contexte du demandeur. Dans cette vague mondiale, le partenaire de Sequoia Capital, Konstantine Buhler, a eu un dialogue approfondi avec Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA, pour explorer les grandes transformations technologiques du calcul. Huang Huang estime que l'automatisation n'entraîne pas le chômage, mais une augmentation globale de la demande de main-d'œuvre et une montée en gamme des professions ; les gens ne perdront pas leur emploi à cause de l'IA, mais pourraient être remplacés par ceux qui savent exploiter l'IA.

Transition intergénérationnelle des usines d'IA et des modes de calcul : de la recherche à la génération

Konstantine : Merci beaucoup pour votre présence, Jensen Huang. Nous sommes en plein dans une révolution de l'IA à grande échelle, dont l'ampleur et la vitesse pourraient même dépasser celles de la révolution industrielle. Vous avez déclaré que ce qui se passe actuellement est la plus grande infrastructure de l'histoire de l'humanité. Au centre de cette construction se trouve l'usine d'IA, et l'entreprise qui la rend possible n'est autre que NVIDIA. Pouvez-vous nous expliquer ce qu'est une usine d'IA ? Pourquoi est-elle l'investissement le plus précieux pour toutes les entreprises dans la prochaine décennie ?

Jensen Huang : Il existe plusieurs façons de comprendre l'IA. La plus familière pour le grand public est probablement l'interaction via un navigateur web ou un chatbot : vous lui donnez un mot-clé (Prompt), il vous répond par un paragraphe. Même si vous utilisez l'IA depuis un certain temps, vous remarquerez que ses capacités ont considérablement évolué ces deux ou trois dernières années.

Il y a deux ans, tout le monde a entendu parler de ChatGPT. En essence, c'est un logiciel informatique capable de comprendre ce que vous lui entrez. Il peut percevoir, comprendre l'information, puis la transformer et la générer en d'autres contenus. Par exemple, vous pouvez lui donner un fichier PDF pour qu'il le résume — c'est du texte vers du texte ; vous pouvez lui demander de générer une image à partir d'une histoire — du texte vers l'image ; ou lui donner une photo pour qu'il décrive la scène — de l'image vers du texte. Cette capacité était appelée il y a deux ans l'IA générative.

Mais au-delà de la compréhension et de la génération, ce qui a plus de valeur, c'est la capacité de réflexion. La base de l'IA générative lui confère une capacité de pensée interne, de raisonnement progressif et de résolution de problèmes. De plus, elle peut désormais générer des instructions de contrôle pour utiliser des outils, que ce soit pour naviguer sur un navigateur, manipuler un tableur, Photoshop, AutoCAD, ou à l'avenir, contrôler des systèmes mécaniques (c'est-à-dire la robotique et la conduite autonome).

Il y a deux ans, tout le monde trouvait ChatGPT amusant, capable d'écrire des poèmes ou des chansons, mais il pouvait aussi dire n'importe quoi ; aujourd'hui, nous disposons de systèmes d'agents (Agentic systems). L'IA ne se limite plus à comprendre l'information, elle peut maintenant raisonner et effectuer des tâches utiles. Parce qu'elle peut faire des choses utiles, l'IA a une véritable valeur commerciale. Nous ne payons pas pour des amis qui ne font que parler pour ne rien dire, mais pour ceux qui peuvent réellement faire le travail. Aujourd'hui, des gens embauchent l'IA à l'heure, par exemple 20 à 30 dollars de l'heure. C'est aussi pourquoi c'est la branche logicielle à la croissance la plus rapide de l'histoire humaine.

Du point de vue de la logique industrielle en amont, il faut revenir aux premiers principes. L'industrie de l'informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui a été fondée il y a environ 64 ans. À cette époque, IBM a lancé le System/360, ce qui a aussi été la raison pour laquelle IBM est devenue la société la plus précieuse du monde à l'époque.

Au cours des 60 dernières années, l'essence du calcul a été la préservation et la recherche : vous écrivez une histoire, prenez une photo, enregistrez une vidéo, puis stockez le tout dans un fichier sur un disque dur ; lorsque vous en avez besoin, vous le recherchez dans le disque. C'est aussi la raison pour laquelle ces bâtiments sont appelés centres de données. Ils se contentent de stocker des données, sans faire beaucoup de calculs.

Mais la donne a changé. À l'ère de l'IA, chaque fois que vous fournissez un nouveau contexte ou une nouvelle demande, l'IA effectue une compréhension, un raisonnement en temps réel et génère un résultat totalement nouveau. Par exemple, mon discours actuel est généré en temps réel en fonction des différents profils des personnes présentes, plutôt que de réciter un texte appris par cœur. C'est ce qu'on appelle l'intelligence.

À l'avenir, chaque pixel, chaque son, chaque vidéo, voire chaque publicité ou nouvelle, sera entièrement personnalisé et généré pour vous, plutôt que simplement recherché dans des enregistrements préexistants. Cela signifie que, dans le futur, nous aurons besoin de nombreux générateurs, c'est-à-dire de grands ordinateurs que nous construisons actuellement, ce qui constitue l'usine d'IA.

Un réseau intelligent enveloppant la Terre et le générateur de l'ère numérique

Konstantine : Quelle sera l'ampleur de cette usine de génération ?

Jensen Huang : Actuellement, nous fournissons des informations et des générateurs intelligents à environ un milliard de personnes dans le monde. Mais parce que l'IA est devenue un agent (Agent), capable de travailler de façon autonome, un agent peut même communiquer et collaborer avec un autre. Chez NVIDIA, il y a probablement des centaines ou des milliers d'agents qui discutent et résolvent des problèmes (bien sûr, dans un environnement sécurisé et contrôlé).

Cela signifie que, dans le futur, non seulement les humains utiliseront Internet, mais il pourrait y avoir des centaines de milliards d'agents qui travaillent jour et nuit. Les agents d'entreprise, les voitures autonomes, les robots, voire les systèmes dans chaque bâtiment, dialoguent tous entre eux. Toutes les instructions, toutes les réflexions sont générées en temps réel.

C'est comme un réseau de calculs très dense, enveloppant toute la planète comme une chrysalide. Cela peut paraître exagéré, mais cela s'est déjà produit deux fois dans l'histoire :

La première fois, il y a 300 ans, lorsque Siemens en Allemagne a fabriqué une machine. En la mettant en marche, elle pouvait produire une force invisible et puissante, c'est-à-dire l'électricité. Aujourd'hui, le réseau de distribution d'électricité (le réseau électrique) couvre toute la planète.

La deuxième fois, il y a 35 ans, avec l'invention d'Internet aux États-Unis, qui couvre aujourd'hui toutes les communications mondiales.

Aujourd'hui, nous assistons à la troisième révolution : le réseau intelligent, après l'énergie et la communication. NVIDIA construit actuellement cette nouvelle génération de générateurs (Dynamo). La machine de 300 ans, autrefois, utilisait un mouvement physique (eau, vent, charbon) pour produire des électrons ; notre machine, elle, utilise des électrons (énergie électrique) pour produire du numérique. Ces chiffres, ces données, se combinent pour former des langages — langage humain, mathématique, biologique, physique, climatique, ou encore la modélisation 3D, la robotique et la conduite autonome.

Ces deux machines, séparées de 300 ans, ont une structure similaire : l'entrée d'atomes, la sortie d'électrons ; l'entrée d'électrons, la sortie de chiffres. Ces chiffres, que nous appelons tokens, représentent l'intelligence. Nous produisons en masse ces tokens intelligents dans nos usines, c'est la signification de l'usine d'IA.

Konstantine : Nous sommes au croisement de plusieurs révolutions. La transition énergétique, le routage des réseaux de télécommunications mondiaux, jusqu'à la révolution de l'intelligence avec le GPU et l'usine d'IA, comme H100 ou la dernière architecture Vera Rubin. Tout cela est intégré.

Jensen Huang : Exactement, notre unité de calcul s'appelle un « rack ». Un rack contient 72 puces. Cette année, nous prévoyons de fabriquer environ 8 millions de ces composants. Un rack pèse 2 tonnes, coûte 4 millions de dollars, et comprend 1,5 million de pièces. C'est l'équipement le plus cher au monde, mais nous le produisons en masse comme des téléphones, pour l'envoyer dans des centres de données partout dans le monde. C'est très volumineux, et le déplacer demande beaucoup de force.

La logique d'investissement dans le gâteau à cinq couches de l'ère de l'IA

Konstantine : C'est une vision très enthousiasmante. Que ce soit pour les grandes entreprises ou pour les particuliers, comment participer à cette révolution ?

Jensen Huang : Investir dans l'industrie de l'IA, c'est comme imaginer une tarte à cinq couches. Vous savez, une usine d'IA qui coûte 50 milliards de dollars peut générer une valeur de 3 000 à 4 000 milliards de dollars en intelligence, avec un retour sur investissement très impressionnant. Alors, quelles sont ces cinq couches ?

La première couche est l'énergie (Energy) : la base, le générateur. C'est la plus grande opportunité de croissance pour le secteur de l'énergie depuis plusieurs générations. Pour soutenir le calcul, les énergies renouvelables (nucléaire, éolien, solaire, hydrogène) recevront d'importants investissements. Tant qu'il y a de l'énergie, il y aura des investissements. C'est pourquoi Siemens, Mitsubishi, GE Vernova et d'autres sociétés performent si bien aujourd'hui.

La deuxième couche concerne les puces et les infrastructures de calcul (Chips/Computers) : y compris les puces, les ordinateurs, les équipements réseau, les commutateurs et la photonique en silicium.

La troisième couche est l'infrastructure (Infrastructure) : comprenant les terrains, l'électricité, les bâtiments, le financement et l'exploitation quotidienne des centres de données. Ces ressources sont actuellement très rares.

La quatrième couche concerne les modèles (Models) : de grands modèles construits sur une infrastructure cloud. C'est le domaine d'investissement le plus intensif de l'histoire, guidé par le marché. Des acteurs connus comme OpenAI ou Anthropic y opèrent. Mais il faut se rappeler que l'IA ne se limite pas à l'apprentissage du langage naturel : elle peut apprendre tout ce qui a une structure. Nous étudions les lois du monde physique — par exemple, je suis confiant en ce moment, non pas parce que j'ai 47 % de chances de tomber de ma chaise, mais parce que je crois à 100 % aux lois de la physique. L'IA peut aussi apprendre la signification des protéines, des gènes, des cellules. La taille de cette industrie du monde physique est estimée à 80 000 milliards de dollars, un domaine encore peu discuté mais extrêmement crucial.

La cinquième couche est celle des applications (Applications) : en s'appuyant sur ces technologies de base, d'innombrables startups transforment les secteurs de la finance, du droit, de la comptabilité, du transport, de la logistique, etc. L'année dernière, le capital-risque a investi 100 milliards de dollars dans cette couche supérieure, ce qui en fait la plus grande année d'investissement en capital-risque de l'histoire humaine.

Ce futur sera colossal. Nous ne sommes qu'au début, avec environ 1 000 milliards de dollars d'investissements prévus cette année dans cet écosystème. Mais je prévois qu'à terme, l'IA représentera un écosystème d'une valeur annuelle de 20 000 milliards de dollars. À quel point l'intelligence est-elle importante ? Qui en a besoin ? Combien en faut-il ? Comprendre cela vous orientera dans vos investissements.

L'IA n'est pas là pour prendre votre travail, mais pour vous aider à monter en gamme

Konstantine : Ce n'est pas seulement une opportunité de marché de plusieurs dizaines de milliers de milliards de dollars, avec une explosion dans le matériel et les applications, mais cela créera aussi énormément d'emplois réels pour l'humanité.

Jensen Huang : Tout à fait, c'est essentiel de le souligner. Aujourd'hui, chaque pays, chaque culture a une attitude différente face à l'IA. Mais je recommande sincèrement : méfiez-vous des scénarios de films de science-fiction hollywoodiens. Ne croyez pas à des histoires du style « Terminator arrive », « Singularity technologique », ou « 20 % de chances que l'IA détruise l'humanité ». C'est totalement absurde.

Certains vont même jusqu'à faire peur en disant « on ne comprend pas comment fonctionne l'IA, c'est trop mystérieux, peut-être qu'elle s'en ira toute seule demain ». C'est encore plus infondé. L'IA, c'est simplement un ordinateur et un logiciel, et les ingénieurs savent parfaitement comment elle fonctionne, sinon comment pourraient-ils la rendre plus sûre et plus intelligente chaque année ?

Aujourd'hui, la génération de connaissances par l'IA a considérablement diminué ses hallucinations, ses réponses sont précises et adaptées au contexte, et lorsqu'elle ne sait pas, elle va chercher des informations. Avant de vous répondre, elle peut même faire une auto-réflexion, vous proposant plusieurs options avant de vous donner une réponse. C'est comme une voiture moderne, beaucoup plus sûre qu'il y a 100 ans, et la technologie s'efforce de rendre l'IA extrêmement sûre.

Donc, concentrez-vous sur ce qui est certain. Je suis convaincu d'une chose : vous ne perdrez probablement pas votre emploi à cause de l'IA, mais vous pourriez perdre votre emploi au profit de quelqu'un qui sait l'utiliser.

Puisque c'est une technologie qui donne des super-pouvoirs à l'humain, il faut l'adopter rapidement ! Que ce soit pour dire à ceux que vous aimez, à vos enfants, à votre entreprise ou à votre pays : il faut embrasser l'IA.

Konstantine : Mais en parlant d'emploi, beaucoup sont vraiment inquiets.

Jensen Huang : Dès que j'entends quelqu'un faire peur à propos de l'emploi, je m'énerve. Cette année, nous avons investi 1 000 milliards de dollars dans cet écosystème, dans l'énergie, les puces, l'infrastructure, les modèles, les applications — et tout cela crée beaucoup plus d'emplois que jamais.

Certains disent : « Qu’en est-il des emplois traditionnels ? » Voici une erreur courante : ils confondent « emploi » et « tâche ».

Par exemple, je suis CEO. Mes tâches quotidiennes consistent principalement à taper et parler. Aujourd'hui, l'IA tape et parle bien mieux que moi, c'est du niveau surhumain, mais en tant que CEO, je suis en fait plus occupé qu'avant.

Je vais vous donner un exemple plus profond. Il y a environ 12 ans, un top scientifique en informatique a averti tout le monde : la vision par ordinateur pour la médecine ne se fatiguerait jamais, ne manquerait aucun détail, c'était déjà une capacité surhumaine. Il a affirmé que le premier métier à disparaître à cause de l'IA serait celui de radiologue, et a conseillé à tout le monde de ne pas se former dans cette voie.

Son jugement technique était correct. Aujourd'hui, tous les systèmes de radiologie intègrent la vision par ordinateur, et tous les radiologues utilisent l'IA pour assister leur travail. Mais le résultat ? La demande mondiale pour les radiologues a en fait augmenté !

Pourquoi ? Parce que leur but n'est pas simplement d'examiner des images, mais de diagnostiquer avec les cliniciens. Grâce à l'automatisation, leur efficacité a augmenté, permettant aux hôpitaux d'accueillir plus de patients en attente. La radiologie est devenue plus rentable. Les hôpitaux ont vu leurs profits et leur volume augmenter, et ont embauché encore plus de radiologues ! Ceux qui ont été effrayés et ont évité cette spécialité ont en fait raté une opportunité.

De même, certains disent que l'IA peut écrire du code, que 90 % du développement logiciel disparaîtrait, et que plus besoin de programmeurs. La réalité ? Nous recrutons aujourd'hui plus de programmeurs qu'avant. Parce que leur objectif n'est pas de taper vite, mais de résoudre des problèmes et d'innover. Écrire du code n'est qu'une tâche, la résolution de problèmes est le cœur.

L'IA ne va pas supprimer des emplois, elle va augmenter la valeur de votre travail. Si je suis plombier aujourd'hui, je peux simplement suivre un plan. Mais demain, avec l'IA, je pourrais aussi devenir un designer de cuisines. Si je vends des meubles ou suis charpentier, je ne me contente plus de fixer du bois, je peux vous fournir un plan complet d'intérieur, rendant votre maison magnifique. Mon métier s'est élevé en gamme !

Donc, je pense que le récit selon lequel l'IA va provoquer le chômage est totalement erroné, c'est une stratégie pour faire peur et profiter à certains. Tout au long de ma carrière, la technologie informatique est devenue de plus en plus complexe. Il y a 20 ans, seuls 2 % des gens maîtrisaient le C++, peut-être que dans la Silicon Valley, certains le savent mieux. Mais aujourd'hui, grâce à l'IA, si vous comprenez le langage humain, vous pouvez programmer. Nous avons vraiment comblé le fossé technologique, et il faut que tout le monde y participe pour entrer dans cette nouvelle ère.