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L'accord de 20 milliards de dollars de Nvidia avec Groq signale la fin de l'ère des GPU à usage général

L'accord de licence stratégique de 20 milliards de dollars récemment conclu entre Nvidia et Groq signale un changement important dans le paysage de l'IA, suggérant que l'ère de la domination des GPU à usage général dans l'inférence de l'IA touche à sa fin. L'accord, révélé début 2026, laisse entrevoir un avenir où les architectures de silicium spécialisées seront de plus en plus privilégiées pour les tâches d'inférence de l'IA, en particulier celles qui exigent à la fois une compréhension contextuelle étendue et un traitement en temps réel.

Cette décision intervient alors que l'inférence, le processus d'utilisation de modèles d'IA entraînés pour faire des prédictions, a dépassé l'entraînement en termes de revenus des centres de données pour la première fois fin 2025, selon Deloitte. Ce "basculement de l'inférence" souligne l'importance croissante des solutions d'inférence efficaces, exerçant une pression sur l'architecture GPU traditionnelle. Matt Marshall a rapporté que cet accord représente l'un des premiers mouvements clairs dans une lutte à quatre fronts pour l'avenir de la pile d'IA, et que 2026 est l'année où cette lutte deviendra évidente pour les constructeurs d'entreprises.

L'accord suggère que Nvidia, bien qu'il détienne une part de marché de 92 % dans le marché des GPU, reconnaît les limites des GPU à usage général pour répondre aux demandes en constante évolution de l'inférence de l'IA. La complexité croissante des modèles d'IA et la nécessité de réponses à faible latence stimulent le besoin de matériel spécialisé.

L'accord de licence avec Groq, une société connue pour son architecture de flux de tenseurs (TSA), permet à Nvidia d'intégrer la technologie de Groq dans ses offres. La TSA est conçue pour accélérer les charges de travail d'inférence en minimisant le mouvement des données et en maximisant l'efficacité du calcul. Cette approche contraste avec la nature à usage général des GPU, qui sont conçus pour gérer un large éventail de tâches, mais qui peuvent ne pas être optimisés pour des charges de travail d'IA spécifiques.

Le passage à des architectures d'inférence désagrégées implique de diviser le silicium en différents types, chacun étant optimisé pour des aspects spécifiques du processus d'inférence. Cela permet une approche plus personnalisée et plus efficace du déploiement de l'IA, permettant aux entreprises d'optimiser les performances et les coûts.

Les implications de cette tendance vont au-delà du matériel. Les cadres logiciels et les outils de développement devront s'adapter pour prendre en charge ces nouvelles architectures. Les développeurs devront tenir compte des caractéristiques spécifiques des différentes plateformes matérielles lors de la conception et du déploiement d'applications d'IA.

L'accord Nvidia-Groq devrait accélérer le développement et l'adoption de solutions d'inférence d'IA spécialisées. Alors que l'IA continue de s'étendre à divers secteurs, la demande d'une infrastructure d'inférence efficace et évolutive ne fera qu'augmenter, ce qui accentuera encore le passage d'une approche GPU unique.

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