Le fondateur de SemiAnalysis prédit que 70 à 80 % de la puissance de calcul IA sera contrôlée par deux entreprises d'ici 2028

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Le fondateur de SemiAnalysis, Dylan Patel, affirme qu'OpenAI et Anthropic pourraient contrôler 70 à 80 % de la puissance de calcul mondiale en IA d'ici 2028, avec une capacité totale pouvant dépasser 100 GW. Les deux entreprises représentent déjà environ 30 % des ajouts annuels de calcul, et leur domination s'accélère rapidement. Les dépenses en infrastructure IA de 2024 à 2029 pourraient atteindre 11 billions de dollars, avec plus de 5 billions de dollars de dette nécessaires. Les traders suivant les altcoins à surveiller pourraient observer des changements dans le sentiment du marché alors que l'indice peur et avidité réagit à ces développements.

Dynamique Beating AI : Dylan Patel, fondateur de SemiAnalysis, prédit dans le dernier podcast que, d'ici 2028, OpenAI et Anthropic pourraient dominer entre 70 % et 80 % de la nouvelle puissance informatique mondiale dédiée à l'IA, avec une capacité totale pouvant dépasser 100 GW. Patel indique que les deux entreprises représentent déjà environ 30 % de la puissance informatique mondiale ajoutée annuellement, et que cette part continue d'augmenter rapidement. Il souligne que le modèle économique des laboratoires d'IA de pointe évolue, avec une efficacité accrue en matière de production de puissance informatique pour l'IA : Anthropic génère actuellement environ 50 millions de dollars par mégawatt, et ce chiffre pourrait atteindre 100 millions de dollars. Cela permet à OpenAI et Anthropic d'acheter ou de louer de la puissance informatique à des prix élevés, compris entre 25 et 50 millions de dollars par mégawatt. Plus préoccupant encore, Patel anticipe que les dépenses en capital liées à l'IA à l'échelle mondiale entre 2024 et 2029 atteindront environ 11 billions de dollars, dont plus de 5 billions devront être financés par emprunt. Étant donné que le rendement potentiel des infrastructures IA dépasse largement celui des secteurs traditionnels, les géants technologiques pourraient accepter des coûts de financement plus élevés, ce qui exercerait une pression à la hausse sur les taux d'intérêt globaux et affecterait la valorisation des actifs traditionnels ainsi que les économies à forte dette. En outre, Patel estime que la nouvelle puissance informatique ajoutée ne sera pas nécessairement utilisée principalement pour fournir des services d'inférence de modèles externes, mais pourrait être davantage orientée vers la recherche interne et l'amélioration autonome des modèles par les laboratoires d'IA.

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