La chose la plus importante aujourd'hui est la conférence GTC de NVIDIA, qui est tout simplement une version IA de l'histoire de l'humanité.

Aujourd'hui, l'événement le plus important est la conférence GTC de Nvidia, une véritable brève histoire de l'humanité version IA.

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

Wanwan a résumé trois points forts, allez mes amis, suivez-moi.

1. Le coût de la puissance de calcul IA directement divisé par dix

La génération précédente Blackwell était déjà très impressionnante, n'est-ce pas. La prochaine puce Vera Rubin sera bientôt produite en masse.

En quoi Vera Rubin est-elle impressionnante ? En deux mots : moins chère.

Pour exécuter le même modèle d'IA, le nombre de puces est réduit à un quart, le coût de calcul d'inférence baisse de 90 %. 90 % de réduction, les amis. AWS, Microsoft et Google, les trois grands fournisseurs de cloud, sont les premiers à monter à bord.

2. Groq, acheté 20 milliards de dollars l'année dernière, livre ses résultats aujourd'hui

Lors de la réunion sur les résultats, Jensen Huang avait dit que Groq serait intégré à l'architecture Nvidia en tant qu'extension, comme lors de l'acquisition de Mellanox pour compléter les capacités réseau.

Les LPU de Groq sont placés dans le même centre de données que les GPU de Nvidia : les GPU comprennent le problème, les LPU sont chargés de fournir rapidement la réponse.

Les deux types de puces coopèrent et la latence des scénarios d'agent est directement réduite.

Les agents IA travaillent à la place des humains : une tâche peut nécessiter des dizaines d'appels au modèle, chaque appel brûle de la puissance de calcul d'inférence, et l'utilisateur attend, une lenteur et l'expérience s'effondre.

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

Les GPU sont excellents pour la première étape, mais pour la vitesse et la stabilité de la deuxième étape, les LPU de Groq sont plus performants.

20 milliards, c'est cher ?

Pensez-y : à l'avenir, chaque entreprise fera fonctionner des centaines d'agents, chaque agent appelant des modèles des milliers de fois par jour.

3. La version Nvidia d'OpenClaw est en ligne, appelée NemoClaw

C'est une plateforme open source que les entreprises peuvent installer pour déployer des employés IA qui exécutent des processus, traitent des données et gèrent des projets à la place des humains. Il paraît que des discussions sont déjà en cours avec Salesforce et Adobe.

Ce qui est intéressant, c'est que NemoClaw n'exige pas l'utilisation des puces Nvidia. Analysez cette logique. Vendre des puces ne rapporte que l'argent du matériel, mais définir les règles permet de gagner de l'argent sur toute la chaîne. Jensen Huang a parfaitement calculé ce coup.

4. Jensen Huang a dit qu'il montrerait « une puce jamais vue dans le monde »

Il s'agit probablement de la première apparition de l'architecture de la génération suivante, Feynman, prévue pour une production en masse en 2028, avec le procédé le plus avancé de TSMC, le 1,6 nm.

De plus, il y a une information peu connue que je trouve intéressante.

Nvidia lance des processeurs pour ordinateurs portables, deux modèles, principalement destinés au jeu. Le vendeur de cartes graphiques vient piquer le travail des CPU, n'est-ce pas.

Wanwan, j'ai l'impression que Jensen Huang deviendra un grand homme de notre époque.