Je surveille $NBIS de près car je crois que l’infrastructure IA pourrait devenir l’une des plus grandes opportunités, alors que les agents IA stimulent la demande en inférence. Avec environ 3,5 GW d’énergie contractée et seulement une fraction actuellement en fonctionnement, Nebius dispose d’un important potentiel de croissance. Son activité croissante d’inférence sans serveur pourrait également améliorer le potentiel de revenus par MW. Après le recent retrait, la valorisation me semble intéressante, mais l’exécution et le déploiement de capacité resteront des points clés à suivre.

Nvidia, $NVDA, utilise l’IA pour transformer la fabrication des puces. L’entreprise a dévoilé de nouveaux outils CUDA-X AI pour accélérer la conception, la fabrication et l’automatisation des usines de semi-conducteurs. Synopsys, Cadence, Applied Materials, Lam Research et KLA figurent parmi les entreprises qui les adoptent. Nvidia affirme que ces outils peuvent accélérer certains processus jusqu’à 50 fois.

À ce stade, il est clair que la plupart des modèles d’IA visent à devenir moins chers et non meilleurs. Des entreprises brûlent des milliards en se sous-estimant mutuellement sur les coûts de traitement et en vendant des jetons bien en dessous de leur valeur. Elles ont réalisé qu’elles devaient soit continuer à dépenser l’argent des investisseurs pour fonctionner et rester en avance sur la concurrence, soit se concentrer sur l’ajustement du prix/la valeur à un niveau rentable. Comme d’habitude, @grok a forcé sur les modèles budgétaires avec la version 4.7, extrêmement bon marché, tout en recevant beaucoup de critiques pour ne pas surpasser les meilleurs modèles. Je prévois une légère décélération des capacités des modèles et une progression bien plus importante en matière de durabilité.

Cette semaine en IA, présentée par Holoworld @OpenAI a publié 722 manuscrits mathématiques provenant d’un modèle interne de pointe, tandis que @Microsoft a dévoilé Maia 300 alors qu’il s’engage davantage dans la conception de puces IA sur mesure. @AnthropicAI, @GoogleCloud et @Meta ont tous lancé de nouveaux modèles ou agents cette semaine, et TypeSafe a levé 870 millions de dollars quelques semaines après le lancement de son modèle de prise de décision non textuel Jev. L’IA se répand au-delà des discussions pour toucher la recherche, l’infrastructure, les agents et la prise de décision.

ÉNORME : Le PDG de @nvidia, @JensenHuang, affirme que l’IA est devenue essentielle à la conception de ses puces et logiciels. « Nous ne pouvons plus concevoir une puce sans l’IA. » Huang a révélé que NVIDIA utilise l’IA pour explorer de nouvelles conceptions de puces, améliorer les performances, réduire la consommation énergétique, écrire des logiciels et détecter des bogues. « Nos puces sont beaucoup meilleures grâce à l’IA. »

Nvidia a accepté le 3 septembre d'acquérir Hugging Face, l'un des hubs les plus largement utilisés pour les modèles ouverts. Nvidia affirme que l'objectif est de protéger les développeurs d'IA open source. Le principal fournisseur de GPU possédera désormais l'un des principaux lieux de publication des modèles ouverts. Pour l'utilisateur de ces modèles, peu de choses changent. Avec chaque acteur aujourd'hui proposant l'inference-as-a-service, vous ne pouvez toujours pas vérifier la preuve de : → Quel modèle a répondu à une demande → Qui a pu lire votre invite → Ce qui arrive à vos données Vous faites confiance à celui qui se trouve au milieu. Les modèles ouverts ne restent ouverts que si n'importe qui peut vérifier comment ils fonctionnent, peu importe qui possède le hub. Cela nécessite une couche d'exécution sans propriétaire, où le réseau vérifie quel modèle a été exécuté et garde les données privées.

L’IA a besoin de plus que de puces. Elle a besoin d’ÉNERGIE. ⚡ McKinsey prévoit que la demande mondiale en centres de données pourrait atteindre 219 GW d’ici 2030, contre 82 GW en 2025. Grande opportunité. Mais la capacité annoncée n’est pas un flux de trésorerie. Surveillez la dette, l’exécution et les bénéfices — pas seulement les gros titres sur l’IA. #AI #DataCenters #AIInfrastructure #StockMarket #GrowthStocks #LongTermInvesting #TradingSyndicates $ETN $VRT $GEV $NVDA $AVGO $ANET

LA BONNE DE L’IA FAIT MONTER LES PRIX DES ORDINATEURS : L’INFLATION TECHNOLOGIQUE AUX ÉTATS-UNIS ATTEINT UN SOMMET DE 20 ANS Les investissements massifs dans les infrastructures de l’IA ont coïncidé avec une augmentation notable des prix des technologies de consommation aux États-Unis. Les données d’inflation de septembre ont révélé l’une des augmentations annuelles les plus marquées des prix des ordinateurs et du matériel au cours des deux dernières décennies, mettant ainsi en lumière l’impact de la demande liée à l’IA sur les prix. Augmentation annuelle des prix des ordinateurs atteignant 9,7 % En septembre, les prix des ordinateurs, des périphériques et des assistants domestiques intelligents ont augmenté de 9,7 % par rapport à l’année précédente. Il s’agit de la plus forte augmentation annuelle enregistrée depuis au moins 2006. Les augmentations annuelles des prix des logiciels et accessoires informatiques ont atteint 28,4 %. Les données montrent que les pressions sur les coûts des produits technologiques ne se limitent pas au matériel, mais se propagent également à d’autres catégories de produits. Les investissements dans l’IA font grimper les coûts Les entreprises technologiques augmentent leurs dépenses en centres de données, processeurs avancés et serveurs haute performance, renforçant ainsi la demande tout au long de la chaîne d’approvisionnement du matériel. La forte demande de processeurs avancés provenant de fabricants tels que Nvidia rend les contraintes de capacité et les coûts d’approvisionnement de plus en plus critiques. L’expansion des investissements dans les infrastructures de l’IA peut exercer une pression à la hausse sur les prix dans les domaines où la capacité de production et l’approvisionnement en composants ne suivent pas la demande. La manière dont ces effets se répercuteront sur les produits technologiques de consommation sera étroitement surveillée au cours des prochains mois. Un nouveau risque d’inflation pour la Réserve fédérale La hausse des prix technologiques figure parmi les facteurs qui pourraient compliquer les efforts de la Réserve fédérale pour ramener l’inflation à son objectif de 2 %. En particulier, si les investissements dans l’IA continuent d’augmenter les coûts dans des secteurs au-delà de l’énergie et du logement, le risque que les pressions inflationnistes se propagent plus largement pourrait augmenter. La hausse de l’inflation des consommateurs aux États-Unis à 3,7 % sur un an en septembre indique également que les pressions sur les prix persistent. Si les augmentations des prix technologiques s’installent en parallèle avec les coûts énergétiques, la Réserve fédérale pourrait être amenée à adopter une approche plus prudente en matière de politique monétaire. La croissance de l’IA pourrait alimenter l’inflation L’IA devrait améliorer la productivité et réduire les coûts de production à long terme. Toutefois, avant que ces gains ne se matérialisent pleinement, les dépenses en infrastructures, la demande en puces et les besoins énergétiques peuvent générer des effets inflationnistes à court terme. La question cruciale pour les marchés est de savoir si ces augmentations de coûts s’avéreront être une conséquence temporaire d’un cycle d’investissement ou se propageront aux prix de consommation pour se transformer en pressions inflationnistes plus persistantes. Si les investissements dans l’IA continuent de soutenir la croissance économique tout en faisant grimper les prix, la Réserve fédérale pourrait faire face à un équilibre de plus en plus difficile entre la soutenabilité de l’expansion économique et le contrôle de l’inflation.