Quatre choses à prendre en compte pour trouver des occasions de placement dans l’IA

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Il s’agit vraiment d’une innovation incroyable. Et comme vous l’avez dit, ce n’est pas une nouvelle technologie. On entend parler de l’IA depuis longtemps. Les premiers articles sur l’IA remontent à plusieurs décennies. Pourquoi l’IA atteint-elle son apogée mondiale aujourd’hui? OK. C’est ce qu’on me demande toujours à l’interne. Il y a deux nouvelles technologies clés qui alimentent cette explosion.

Il y a d’abord les unités de traitement graphique, ou GPU, comme NVIDIA, mais aussi de nouvelles sociétés qui proposent des GPU, comme AMD, par exemple. Deuxièmement, et je suis certain que vous avez déjà entendu ce terme... les grands modèles de langage, en particulier l’architecture de transformateurs de ces grands modèles de langage. C’est le T dans ChatGPT. Et si vous combinez ces deux technologies, la productivité explose.

Un exemple qui pourrait aider tout le monde à comprendre pourquoi ces deux technologies sont si puissantes. Si vous demandez à un CPU traditionnel, un processeur, comme celui d’Intel, de lire Un conte de deux villes de Charles Dickens et d’indiquer combien de fois Charles Dickens écrit le mot « le » dans le livre, il commencera à la première page.

Au troisième mot, il trouvera : le.

« C’était le »…

C’est le premier « le ».

Exactement. « C’était le meilleur des temps, c’était le pire des temps. » J’oublie toujours la deuxième ligne, mais « c’était le ». OK. En revanche, l’UTG dissèquera le livre et extraira simultanément tous les « le ». On voit là comment ça peut améliorer la productivité. OK.

Si vous utilisez ça dans un grand modèle de langage, en particulier l’architecture des transformateurs, ça donnera du contexte aux unités GPU. Ça indiquera que si Charles Dickens écrit le mot « le » à la première page, ce mot est probablement précédé des mots « c’était ». Ces deux technologies ont été utilisées pour disséquer tout Internet. Et c’est comme ça que le monde a été révolutionné par ChatGPT cette année.  Exactement. Quelles sont les pierres angulaires de la réussite dans l’IA? On sait que les unités de traitement graphique ont fait la différence. Le public doit comprendre ces modèles de langage. Mais qu’en est-il des sociétés qui tentent de réussir dans l’IA? De quoi ont-elles besoin?  Oui. Il y a quatre choses nécessaires pour réussir dans l’IA. Dans un premier temps, on y a déjà fait référence, les ressources computationnelles. L’IA exige énormément de silicium. Pour vous donner une statistique à ce sujet, AMD a indiqué que le marché de la puce IA devrait passer de 30 milliards de dollars en 2023 à 150 milliards de dollars d’ici 2027. C’est 50 % du TCAC.

Deuxièmement, il faut des professionnels. Il n’y a pas beaucoup de gens dans le monde qui savent bien le faire. Troisièmement, et les deux aspects suivants sont probablement les plus importants pour savoir qui va réussir sur le marché, il faut des données et une distribution.

Pourquoi ces deux choses sont-elles nécessaires? Pour disséquer ce livre, il faut étudier beaucoup de livres différents. OK. Ce sont les données. Ensuite, il y a la distribution. Il faut être en mesure de distribuer à vos clients très rapidement.

Comme on le sait, le monde évolue plus rapidement que jamais. Si vous avez une clientèle établie, vous pouvez tirer parti des ressources computationnelles, des professionnels et des données, les transférer dans votre distribution et monétiser ce produit rapidement.

Vous avez mentionné NVIDIA dès le départ. Elle détient les UTG qui étaient considérés comme les chefs de file dans le secteur. Si quelqu’un consulte le graphique sur un an de l’évolution de son cours boursier, elle est bénéficiaire. Qu’en est-il des autres aspects que les investisseurs devraient prendre en considération? À long terme, qui jouera un rôle dans ce secteur?  Oui. Il y a différentes périodes, si on remonte dans le temps et qu’on considère les différentes ressources computationnelles, qu’observe-t-on? Tout d’abord, on observe une construction à l’échelle des infrastructures. OK. Et c’est un peu comme les UTG de NVIDIA.

AMD a le potentiel d’être un très bon deuxième fournisseur sur ce marché. Elle vient d’annoncer lors de sa conférence l’autre semaine qu’elle s’attend à ce que son nouvel indice UTG MI300 atteigne plus de 2 milliards $ de revenus l’an prochain. C’est le produit au rendement le plus rapide de l’entreprise, avec 1 milliard de dollars. C’est donc un très gros marché, et il y a de la place pour d’autres acteurs.

Mais il faut aussi regarder le reste de l’écosystème des semi-conducteurs numériques. Où ces UTG sont-elles fabriquées? Elles sont fabriquées à TSMC. Comment sont-elles fabriquées? Elles sont fabriquées sur des machines d’ASML, des machines EUV. Chacune coûte 250 millions d’euros. Elles sont extraordinaires. Elles font la taille de trois autobus à deux étages. C’est vraiment incroyable.

Comment ces puces sont-elles conçues? Elles sont conçues à partir de logiciels de sociétés comme Synopsys et Cadence. Tout cet écosystème de semi-conducteurs numériques profitera du fait que le marché des puces de l’IA passe de 30 milliards de dollars à 150 milliards de dollards. Pour mettre les choses en contexte, le marché des semi-conducteurs dans le monde entier ne fait que 500 milliards de dollars aujourd’hui.

Celles qui vont en profiter et c’est évident, c’est les Sept Magnifiques. Les Sept Magnifiques. Pensez aux sociétés qui ont les ressources computationnelles, les professionnels...

Et qui détient nos données?

Qui détient les données et qui en assure la distribution? Les Sept Magnifiques. Pour naviguer dans ce contexte de manière responsable pour l’environnement, ce qu’il faut faire stratégiquement, c’est trouver des gagnants dans ces catégories pour voir qui gagnera. Et il y a quatre choses à identifier pour déterminer ces gagnants et la stratégie. La première, c’est qu’ils vendent des technologies essentielles. Ce sont des technologies essentielles à la réussite de leurs clients ou qui améliorent considérablement la vie de leurs utilisateurs.

Deuxièmement, ils doivent innover dans un marché de croissance à long terme. Troisièmement, et c’est probablement le facteur le plus important sur le plan tactique, leurs paramètres fondamentaux devraient s’améliorer. Cela prend habituellement la forme d’une accélération des revenus, des marges d’exploitation ou d’une conversion des flux de trésorerie disponibles en hausse. Enfin, c’est très important dans le secteur des technologies, et on peut l’oublier, on a besoin d’évaluations raisonnables. Donc, si vous avez ces quatre éléments, vous pouvez identifier les gagnants dans les différents segments de l’écosystème.

J’allais vous demander ce que vous surveillez en termes d’obstacles au développement de l’IA. Est-ce juste une société qui n’a pas ces quatre caractéristiques?

Oui, il pourrait y avoir deux ou trois obstacles. La réglementation, bien sûr, en est une. Je pense que l’intelligence artificielle a besoin d’une réglementation intelligente. Lorsque vous possédez une technologie incroyable comme celle-ci, il faut s’assurer qu’une réglementation intelligente est en place.

Il faut s’assurer, que la réglementation n’entrave pas l’innovation, mais aussi qu’elle ne favorise pas trop les sociétés en place. Comme je l’ai déjà dit, les sociétés en place ont un avantage naturel. OK. C’est assez rare dans le secteur des innovations technologiques.

Parfois, on a ce qu’on appelle des innovations durables, et parfois, des innovations perturbatrices. L’IA est une innovation très durable. Regardez la différence avec, disons, la transition du PC à l’appareil mobile. Il s’agissait d’une innovation perturbatrice. Les gagnants ont été différents pour l’écosystème mobile et pour l’écosystème des PC. Qui a gagné côté PC? Windows, Microsoft et Intel. Qui a gagné côté mobile? Apple, TSMC et Arm. OK. Innovation perturbatrice, nouveau modèle d’affaires, nouvelle façon de vendre.

Pour soutenir l’innovation, il faut que ces acteurs soient les mêmes gagnants cette fois-ci que la dernière fois. Et comme je l’ai dit, les géants du Web sont les mieux placés pour le faire. Il faut donc s’assurer que la réglementation ne les favorise pas encore plus que leurs avantages naturels. Il faut donc surveiller la réglementation.

Mais je pense qu’il s’agit d’une technologie incroyable, et elle va vraiment booster la productivité de l’économie mondiale. C’est ce qui est si intéressant. Ce n’est pas que ces grands modèles de langage sont utilisés pour discuter. Ils sont utilisés pour la production d’images, la cybersécurité ou la rédaction de codes. Il y a tellement de domaines où on peut les appliquer. Même pour mon travail. Un jour, vous parlerez peut-être avec une version IA de moi.

C’est là qu’on a une menace. Vous êtes l’intelligence artificielle dans cette situation.

Oui, pas vous.

Vous allez devenir l’IA. Oui, je me demandais… ce que j’allais faire.

Eh bien, écoutez, je pense vraiment, alors j’ai un excellent associé, et on travaille sur un projet ensemble. Il est venu me voir un jour et m’a dit : Dom, je suis inquiet. Quel impact cela va avoir sur mon travail? Et je lui ai dit : Austin, c’est une occasion incroyable.

Pense à tout le temps que tu perds à mettre à jour des modèles à l’interne ou rédiger des notes à l’interne, qui sont tous dans le même format. Ça va te libérer du temps. Et tu pourras travailler sur des tâches nouvelles à valeur ajoutée, plutôt que d’entrer des chiffres dans une feuille de calcul ou lire un courriel qui n’est pas vraiment important. [LOGO SONORE] [MUSIQUE]