De la puce Google aux robots humanoïdes : la course à l’IA entre désormais dans l’ère des « cerveaux moins chers et plus efficaces »

Deux évolutions majeures dans l’industrie technologique semblent actuellement provenir de mondes différents.
Dans la Silicon Valley, Google et Marvell élargissent leur partenariat pour développer des puces d’IA sur mesure. Pendant ce temps, en Chine, le fondateur d’Unitree, Wang Xingxing, rappelle que les robots humanoïdes affichent encore une efficacité relativement faible, même si leur utilisation pourrait se généraliser lorsque la technologie atteindra un niveau de maturité plus élevé.
En réalité, ces deux histoires ont un fil conducteur :
L’avenir de l’IA ne sera pas déterminé uniquement par l’intelligence. Il le sera par l’efficacité.
Google ne veut plus dépendre d’une seule voie
Le partenariat entre Google et Marvell montre l’importance croissante de la stratégie du silicium sur mesure dans la course à l’IA.
Marvell a accordé à Google des bons de souscription lui permettant d’acheter jusqu’à environ 58,97 millions d’actions, pour une valeur potentielle d’environ 12,2 milliards de dollars. L’accord concerne une collaboration technologique sur des puces d’IA sur mesure et, si certains objectifs d’approvisionnement sont atteints, pourrait générer pour Marvell un chiffre d’affaires cumulé pouvant atteindre 120 milliards de dollars d’ici l’exercice fiscal 2033.
Cependant, l’essentiel de cet accord ne réside pas uniquement dans l’investissement de 12,18 milliards de dollars.
Google cherche à renforcer son contrôle sur l’ensemble de la chaîne de calcul de l’IA, des accélérateurs aux réseaux, en passant par les technologies de mémoire et de stockage.
Tant que l’IA nécessitera davantage de puissance de calcul, les entreprises technologiques feront face à un problème simple : les GPU et les infrastructures d’IA sont très coûteux.
C’est pourquoi les puces spécialisées deviennent de plus en plus stratégiques.
L’objectif n’est pas seulement de rendre l’IA plus rapide.
Il s’agit de rendre chaque unité d’intelligence moins coûteuse à exploiter.
Cet accord est également perçu comme une diversification des fournisseurs, et non comme un remplacement total de partenaires tels que Broadcom. Le marché a réagi rapidement : l’action Marvell a bondi après l’annonce, tandis que Broadcom a subi une pression temporaire, les investisseurs estimant que la concurrence pour la chaîne d’approvisionnement des puces d’IA s’ouvrait davantage.
Wang Xingxing révèle un problème plus difficile encore : l’IA doit apprendre à vivre dans le monde réel
Si les centres de données sont confrontés au problème du coût du calcul, les robots humanoïdes doivent relever un défi bien plus complexe.
Le monde réel n’est pas un centre de données.
Les robots doivent comprendre un environnement changeant, garder leur équilibre, reconnaître des objets, répondre à des commandes et prendre des décisions face à des situations jamais rencontrées auparavant.
Wang Xingxing a déclaré que l’industrie de la robotique attendait encore une sorte de « moment ChatGPT » pour l’intelligence physique, ou IA incarnée. Il estime que cette avancée majeure pourrait encore nécessiter environ deux à dix ans, malgré les progrès continus de la technologie robotique.
C’est pourquoi les robots humanoïdes ne sont pas encore utilisés à grande échelle comme les smartphones.
Le matériel peut être fabriqué.
Les robots peuvent marcher.
Les robots peuvent même réaliser des démonstrations impressionnantes.
Mais accomplir des tâches de manière constante, efficace et autonome dans un nouvel environnement reste un défi majeur.
L’IA fait face au même « problème de coût » dans deux mondes
Google et Marvell tentent de rendre l’intelligence numérique plus efficace.
Unitree et l’industrie de la robotique tentent de rendre l’intelligence physique plus efficace.
Tous deux sont confrontés à la même question économique :
Le coût de fonctionnement de l’intelligence peut-il diminuer plus rapidement que la croissance de son utilisation ?
Si la réponse est oui, un changement majeur pourrait se produire.
L’histoire des technologies montre que l’adoption de masse ne commence souvent pas lorsque la technologie est créée pour la première fois.
L’adoption de masse commence lorsque la technologie devient suffisamment performante et suffisamment bon marché.
Les ordinateurs ne sont pas immédiatement entrés dans tous les foyers.
Internet n’a pas immédiatement été utilisé par des milliards de personnes.
Les smartphones n’ont connu leur essor qu’après que les appareils, la connectivité et les applications ont atteint la bonne combinaison.
Les robots humanoïdes suivront probablement un schéma similaire.
Wang Xingxing estime que l’utilisation des robots pourrait se généraliser à mesure que les capacités technologiques gagneront en maturité. Mais actuellement, les limites en matière d’efficacité et de capacité à travailler de manière générale dans des environnements réels restent les principaux obstacles.
Conclusion : les vainqueurs de l’IA ne seront peut-être pas les plus intelligents
Jusqu’à présent, la course à l’IA a souvent été présentée comme une compétition visant à créer le modèle le plus intelligent.
Cependant, la prochaine phase pourrait être plus intéressante.
Qui pourra rendre l’IA la moins chère ?Qui pourra la faire fonctionner avec le meilleur rendement énergétique ?Qui pourra sortir cette intelligence des centres de données pour l’introduire dans le monde physique ?
Google et Marvell misent sur le premier aspect.
Unitree et les développeurs de robots humanoïdes poursuivent le second.
Les puces spécialisées pourraient rendre l’IA toujours moins coûteuse à faire réfléchir. Les robots humanoïdes pourraient enfin permettre à l’IA de travailler.
Lorsque ces deux révolutions se rencontreront, l’IA ne sera plus seulement une technologie qui répond aux questions affichées à l’écran.
Elle pourrait se transformer en main-d’œuvre numérique et physique.
Et c’est peut-être la plus grande opportunité actuellement construite par le marché.
#SummerCreationCamp