L'ancien chef de l'IA de NVIDIA bouleverse les transformeurs avec une IA physique à 5T de contexte, simulant l'univers

Incroyable !

L'IA commence à prédire l'univers entier—

Les modèles de langage prédisent la description du monde en langage naturel, les modèles vidéo prédisent les images (dynamiques), et cette fois-ci, ils prédisent directement l'état physique quadridimensionnel de l'espace et du temps.

Ce qui est le plus impressionnant, c'est qu'il utilise une nouvelle architecture appelée « Neural Operator », et non le Transformer, qui est actuellement dominant.

Générez directement la trajectoire quadridimensionnelle complète, incluant la dimension temporelle, en une seule inférence.

La longueur de contexte requise est sans aucun doute très grande, et maintenant l'entreprise émergente Accelerated Understanding a augmenté le contexte d'entraînement jusqu'au niveau des billions (1T) et au-delà de 5 billions lors de l'inférence !

Qu'est-ce que 5 billions ? C'est 5 millions de fois la capacité des meilleurs LLM actuels ! C'est comme demander à une IA de lire 5 millions de fois « Guerre et Paix » en une seule fois, et de tout mémoriser.

Goûtez, analysez attentivement.

Le temps n'est pas une chose fondamentale ; il ressemble davantage à une apparence dérivée d'une structure d'information plus profonde, n'est-ce pas intéressant ? Si l'on pousse cette idée à son extrême, cela revient à générer tout l'univers physique.

Plus surprenant encore, les deux fondateurs de cette startup viennent de refuser l'offre séduisante de l'ancien homme le plus riche du monde, Jeff Bezos, qui proposait 35 % de la propriété, un salaire annuel de 2 millions de dollars américains et un engagement de financement de plus de 2 milliards de dollars américains.

Et les « actionnaires spirituels » derrière eux, ainsi que les promoteurs potentiels cachés, pourraient bien être cet homme vêtu d’une veste en cuir — Jensen Huang, PDG de NVIDIA.

Hier, le grand investisseur de la Silicon Valley a été évasif, mais tout le réseau a réagi avec enthousiasme, supposant que Ilya allait peut-être lancer une grande initiative avec son SSI.

Et maintenant, le mystère semble résolu : ce n'est pas Ilya, ni même un modèle linguistique, mais un véritable « générateur cosmique ».

Les données terrifiantes de Accelerated Understanding sont largement partagées :

• Taille des paramètres du modèle : L'entraînement préliminaire du modèle ayant jusqu'à 1 billion (1 Trillion) de paramètres est terminé.
• Évolutivité extrême : la taille de l'expérience a grimpé jusqu'à 35 billions (35 Trillion) de paramètres.
• Contexte de la période d'entraînement : 1 Trillion (1 billion).
• Période d'analyse : plus de 5 billions (5 000 milliards).

Avec un contexte aussi vaste, ce modèle démontre une capacité effrayante :

Il n'exige aucun sous-échantillonnage (No sub-sampling) ni traitement par blocs (No chunking) lors de l'inférence physique.

Face à un système physique 4D extrêmement complexe, il peut générer « en une seule étape (One-shot) » l'ensemble des trajectoires spatio-temporelles !

Plus encore, en raison de l'unité de la logique sous-jacente, un même modèle peut traiter simultanément des problèmes physiques totalement différents !

Cela était impensable auparavant.

Autrefois, les météorologues utilisaient des modèles météorologiques, les matériaux scientifiques utilisaient des modèles de matériaux ; aujourd'hui, Accelerated Understanding dit au monde : les lois physiques sont fondamentalement interconnectées, et un seul modèle physique universel suffit à tout résoudre.

La fonctionnalité la plus révolutionnaire d'Accelerated Understanding réside dans la création d'une boucle parfaite « simulation → amélioration → simulation ». Elle n'est pas seulement un « générateur », mais un véritable « validateur de réalité » (Reality Validator).

De plus, ce retour ciblé a touché l'entraînement d'Ilya pendant les tests.

Si vous demandez aujourd'hui à n'importe quel professionnel de l'IA : « Quelle est l'architecture IA la plus populaire actuellement ? », la réponse sera à 100 % : Transformer.

De ChatGPT aux principaux modèles de génération vidéo, cette architecture inventée par Google a dominé le paysage de l'IA ces dernières années (c'est ce « T » dans ChatGPT).

Mais selon Anima, la voie des Transformer a dévié.

« Une intelligence centrée sur le langage est “humaine”, » a souligné Anima dans une interview exclusive avant la conférence, « tandis que placer la physique au centre constitue une approche “naturelle”. »

Comment fonctionnent les LLM et les modèles vidéo actuels ? Ils jouent essentiellement un « jeu de probabilités ».

ChatGPT prédit le mot suivant le plus susceptible d'apparaître.

Ces IA de génération de vidéos impressionnantes exploitent en réalité des raccourcis visuels — elles font simplement en sorte que les images générées « semblent » conformes aux lois physiques, mais si vous examinez de plus près la gravité, l’hydrodynamique ou la tension des matériaux, vous constaterez qu’elles sont toutes erronées.

Ils ne comprennent tout simplement pas la physique, ils ne sont que des « répétiteurs de pixels » de haut niveau.

Le texte n'a qu'une seule dimension, la vidéo n'en a que trois, tandis que l'espace-temps réel est composé de trois dimensions spatiales et d'une dimension temporelle.

De plus, de nombreux modèles utilisent une approche autoregressive — prédiction frame par frame, avec une accumulation progressive des erreurs.

Ainsi, Accelerated Understanding rejette complètement les Transformer ainsi que les raccourcis visuels.

L'arme ultime qu'ils ont déployée est une technologie révolutionnaire à laquelle Anima a participé il y a plusieurs années : les opérateurs neuronaux (Neural Operators).

Contrairement au traitement du texte, les opérateurs neuronaux sont spécifiquement conçus pour traiter des données physiques complexes et invisibles. Ils n'ont pas besoin de réduire artificiellement le monde physique à des textes ou des pixels, mais comprennent directement les phénomènes multiphysiques dans leur intégralité, en 4D (espace 3D + dimension temporelle).

Les courants d'air invisibles, les turbulences du plasma dans les réacteurs de fusion nucléaire, la distribution thermodynamique microscopique à l'intérieur des puces... Ces processus physiques invisibles à l'œil nu et que les IA traditionnelles ne peuvent pas deviner à partir d'« expériences visuelles » deviennent désormais clairement visibles et calculables dans cette nouvelle architecture.

À ce stade, vous vous demandez peut-être : quelle puissance de calcul est nécessaire pour entraîner un modèle aussi impressionnant ? D’où viennent les fonds ?

Bien que le fondateur co-fondateur n'ait pas révélé les détails du financement actuel, il a indirectement indiqué que « des partenariats ont été établis avec des fournisseurs de calcul qui ont fourni des clusters matériels pour développer et faire fonctionner l'IA ».

Mais tous les indices pointent vers son ancien employeur, NVIDIA, et son fondateur Jensen Huang, qui proclame « L'IA est l'avenir ».

Retour en 2018, Anima a été embauché par NVIDIA en tant que directeur de la recherche en IA.

Pendant cinq ans, elle a dirigé une équipe de scientifiques de premier plan pour explorer comment exploiter la puissance de calcul des GPU NVIDIA dans les domaines de l'IA de pointe.

À l'époque, l'équipe a développé un projet initial remarquable : accélérer les prévisions météorologiques grâce à l'IA. Les résultats ont montré que la précision des prédictions de l'IA était aussi élevée que celle des météorologues utilisant des modèles complexes traditionnels de dynamique des fluides computationnelle, mais plusieurs ordres de grandeur plus rapides.

Ce résultat a directement « choqué » Jensen Huang.

Lors de la conférence GTC d'NVIDIA en 2021, Jensen Huang est monté sur scène pour présenter au monde entier les résultats de recherche de l'équipe Anima sur les « opérateurs neuronaux ». « Il était tellement excité à ce moment-là », se souvient Jensen Huang.

Lorsque Anima a dit à la moitié plaisanterie à Lao Huang : « L’IA pourrait bien voler le déjeuner des physiciens théoriciens ».

À l'époque, Huang Renxun a regardé avec un éclat dans les yeux et a répondu avec autorité : « Je veux qu'il dévore tous leurs déjeuners ! »

Selon Anima, c'est Huang Renxun qui l'a initialement encouragée à poursuivre et réaliser cette idée folle d'« AI physique ».

Bien que NVIDIA n'ait pas encore répondu officiellement à Reuters aujourd'hui concernant une éventuelle investissement dans l'entreprise, dans le domaine de l'IA, tout le monde le sait : sans le soutien discret d'une puissance de calcul de pointe, il est impossible d'entraîner un monstre de 5 billions de contexte.

Old Huang has finally made his move.

Cependant, pour comprendre à quel point ce « grand modèle physique » est impressionnant, nous devons revenir à la fin de l'année 2024 à Los Angeles.

Dans un restaurant élégant, un dîner secret qui pourrait modifier le paysage actuel de l'IA est en cours.

L’un des invités principaux du dîner était l’investisseur et entrepreneur en biotechnologie Vik Bajaj (qui a plus tard cofondé avec Bezos Project Prometheus, évalué à plus de dix milliards de dollars).

En face de lui se trouvent un couple de spécialistes de l'IA de premier plan : Anima Anandkumar, professeure en sciences du calcul et des mathématiques au California Institute of Technology et ancienne directrice de la recherche en IA chez NVIDIA, ainsi que son mari, ingénieur en infrastructure IA de haut niveau, Benedikt Jenik.

Bajaj est venu avec une offre intitulée « Project Prometheus ». Ce protocole, fortement soutenu par Bezos, offre des conditions incroyablement généreuses :

Inviter Anima à devenir l'ambassadeur de l'entreprise, membre du conseil d'administration et chef d'orchestre de la vision scientifique ;

Le couple recevra jusqu'à 35 % des actions de l'entreprise ;

Salaire de base de 1 million de dollars par an, doublé à 2 millions de dollars après trois mois d'emploi ;

Le plus extravagant, c’est que le protocole stipule explicitement que les investisseurs, y compris Bezos, fourniront plus de 2 milliards de dollars en « fonds engagés » pour le financement avant la série B.

À une époque où le financement des grands modèles devient de plus en plus difficile et que les coûts de calcul sont élevés, c’est un billet d’or pour la liberté financière et le pouvoir dans l’industrie.

Cependant, Anima et Jenik ont choisi de refuser.

Pourquoi ? Parce que ce qu'ils détiennent a un potentiel bien supérieur à celui d'une entreprise de « fabrication automatisée de systèmes physiques complexes ». Ils ne veulent pas dépendre d'autrui, ni voir leur vision technologique dominée par le capital. Ce qu'ils veulent construire, c'est un « modèle divin » capable de comprendre et de simuler directement l'univers physique.

Finalement, le couple Anima s'est tenu à l'écart en silence jusqu'à aujourd'hui, présentant au monde leur création indépendante, Accelerated Understanding.

Le 25 août 2026, ce jour-là sera à jamais gravé dans l'histoire du développement de l'IA.

Alors que nous célébrons la capacité des grands modèles linguistiques à écrire de beaux poèmes ou à améliorer nos e-mails professionnels, Accelerated Understanding apparaît comme un « mur-brisé » venu du futur, nous informant froidement que le langage et les images ne sont que des apparences de la compréhension humaine du monde, et que les lois physiques constituent le véritable code fondamental de cet univers.

Rejeter Bezos, rejeter Transformer, abandonner les raccourcis visuels, atteindre l'essence même de l'espace-temps 4D. Anima Anandkumar et Benedikt Jenik annoncent au monde l'ère de l'« IA physique » avec des données folles de 1 billion de paramètres et 5 billions de contexte.

Références :

https://x.com/AndrewCurran_/status/2092244031002771643

https://x.com/AnimaAnandkumar/status/2092236528898675014

https://x.com/daniel_mac8/status/2092303081287418277

https://www.reuters.com/business/ai-founders-who-walked-away-bezos-backed-prometheus-model-universe-2026-08-25/

https://acceleratedunderstanding.com/

Cet article provient du compte WeChat « Nouvelle Intelligence », auteur : Apocalypses de l'ASI, éditeur : David