Point de vue : Le marché de l'inférence IA pourrait dépasser le pétrole et devenir l'un des plus grands marchés mondiaux.

Récemment, le fondateur de SemiAnalysis, Dylan Patel, a prédit dans une interview de podcast que l'inférence IA deviendrait l'un des plus grands marchés mondiaux, avec une taille pouvant dépasser le pétrole et représenter plusieurs points du PIB mondial.

Patel estime qu'à chaque itération et mise à niveau des modèles, la quantité et la valeur des tâches réalisables s'étendent plus vite que la croissance de la puissance de calcul, donc une pénurie de puissance de calcul pourrait persister à long terme.

En matière de prévision de la demande de puissance de calcul, Patel s'attend à ce que d'ici 2030, les besoins combinés en puissance de calcul des seules sociétés OpenAI et Anthropic dépassent les 100 gigawatts.

Quant aux perspectives des centres de données spatiaux, il estime que leur impact restera négligeable dans les 3 à 5 prochaines années, mais d'ici 2040, plus de la moitié de la nouvelle puissance de calcul pourrait aller dans l'espace.

Patel souligne que les principaux facteurs limitants sont le coût de l'énergie au sol et la capacité de construction électrique. Une fois que l'économie du déploiement spatial dépassera celle du sol, la migration de la puissance de calcul vers l'espace deviendra une tendance inévitable.

Dans le domaine de la co-conception matériel-logiciel, Patel déclare que les améliorations de l'efficacité de l'IA au cours des trois dernières années ne proviennent pas principalement du matériel, mais de l'optimisation conjointe au niveau des modèles et entre les couches.

Par exemple, DeepSeek a effectué une optimisation spéciale pour l'architecture Hopper de NVIDIA, donc ses performances sur cette puce sont excellentes, mais moins bonnes sur les TPU.

En comparaison, les modèles d'Anthropic sont mieux adaptés aux TPU, tandis que les modèles d'OpenAI sont plus orientés vers l'architecture GPU.

Patel ajoute que la soi-disant douve de NVIDIA CUDA n'est pas essentiellement CUDA elle-même, mais le résultat de l'optimisation conjointe de l'écosystème des modèles open source autour des GPU.

De plus, Jensen Huang a toujours soutenu vigoureusement les nouveaux fournisseurs de cloud computing, afin d'éviter que le marché de la puissance de calcul ne soit dominé par quelques géants, et il s'efforce de promouvoir le développement sain et l'innovation dynamique de l'ensemble du secteur.

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