IT之家 Le 28 octobre, selon un reportage de Business Insider publié tôt ce matin (28), Anthropic utilise simultanément plusieurs types de puces pour traiter ses tâches de calcul d'IA, afin de répartir les risques. Cette stratégie pourrait, à long terme, ébranler la domination de NVIDIA sur le marché.
Le 26 (heure locale), le dossier d'introduction en bourse (formulaire S-1) publié par Anthropic montre que l'entreprise aintégré la puissance de calcul fournie par plusieurs partenaires stratégiquesdans un pool de ressources unifié, puis répartit les tâches de calcul via un logiciel vers les puces les plus efficaces.
IT之家 a appris du reportage que les puces utilisées par Anthropic se répartissent en quatre grandes catégories :les Trainium d'Amazon, les TPU de Google, les GPU de NVIDIA et les GPU d'AMD. Pour mettre en place cette orchestration multi-plateformes, l'entreprise a investi des années et d'importants moyens financiers.
Les analystes estiment que cette capacité pourrait aider les grandes entreprises d'IAà réduire progressivement leur dépendance à NVIDIAet à obtenir plus de levier dans les négociations de prix.
Patrick Moorhead, fondateur et CEO de Moor Insights & Strategy, estime qu'Anthropic ne commence pas seulement à utiliser plusieurs puces, mais commence à mettre en avant cette capacité comme un atout majeur pour attirer les investisseurs. « Ce qui risque vraiment d'être touché, c'est le pouvoir de fixation des prix de NVIDIA. Un client capable derépartir flexiblement ses tâches de calculentre quatre plateformes n'est absolument pas le même interlocuteur en négociation qu'un client qui ne peut pas le faire. »
L'analyste d'IDC Ashish Nadkarni souligne qu'un autre avantage de l'utilisation de plusieurs puces est deréduire l'impact des fluctuations d'approvisionnement des puces NVIDIA。
Cependant, la menace de cette stratégiecontre NVIDIA reste limitée. La migration des tâches entre différentes plateformes de puces demeure difficile, en particulier pour l'entraînement des modèles, qui est plus complexe que l'inférence. Seules les plus grandes entreprises d'IA disposent des ressources nécessaires pour mettre en œuvre une orchestration multi-plateformes.
Anthropic continue également d'investir des milliards de dollars dans la puissance de calcul de NVIDIA.
Gil Luria, directeur de la recherche technologique chez D.A. Davidson, estime que de grandes entreprises comme OpenAI adopteront probablement des approches similaires, mais que pour les entreprises de plus petite taille, investir autant d'argent et d'effortsn'en vaut pas nécessairement la peine。
Brad Gastwirth, directeur mondial de la recherche et de l'intelligence de marché chez Circular Technology, souligne que la stratégie d'Anthropicne constituera pas une menace majeure pour NVIDIA à court terme. Le fait que les clients aient davantage de choix de puces ne signifie pas que les avantages de NVIDIA en matière de performance, d'interconnexion réseau et de logiciels disparaîtront.
Si la puissance de calcul d'IA devient progressivement une commodité, NVIDIA fera face à des risques plus larges.
Ken Griffin, CEO de Citadel, avertissait la semaine dernière dans une interview à Bloomberg que si l'offre de puissance de calcul dépasse la demande, les prix de location pourraient chuter : « Les GPU sont comme les compagnies aériennes, leur coût marginal d'exploitation est très faible. Une fois la surcapacité installée, les prix s'effondrent. »