La recherche incessante d’une intelligence artificielle plus rapide ne consiste pas simplement à consacrer davantage de puissance de calcul à ce problème. Il s’agit de briser les goulots d’étranglement et de modifier les architectures, un peu comme la construction d’une pyramide : ce qui semble lisse de loin est en réalité une série de blocs irréguliers. Pendant des décennies, l’industrie technologique a suivi la loi de Moore, mais cette croissance a stagné. Désormais, la prochaine vague de progrès de l’IA dépend de la latence, et non seulement de la force brute.
Le plateau du calcul brut
Les débuts de l’informatique ont vu des gains exponentiels dans la densité des transistors, améliorant ainsi les performances du processeur. Mais cela a ralenti et l’attention s’est portée sur les GPU, défendus par Jensen Huang de Nvidia. Cependant, même la puissance du GPU a ses limites. Les modèles d’IA générative actuels se heurtent à un mur. La croissance ne s’arrête pas ; ça change. Comme le dit Dario Amodei d’Anthropic : « L’exponentielle continue jusqu’à ce qu’elle ne se produise plus ».
La clé maintenant n’est pas seulement plus de calcul, mais comment le calcul est utilisé. Nvidia le reconnaît : sa récente version Rubin souligne l’importance des techniques MoE (Mixture of Experts), permettant une inférence de modèle moins chère et plus efficace.
La crise de latence et la solution de Groq
Le plus grand obstacle aujourd’hui n’est pas la formation de modèles massifs, mais l’inférence : la vitesse à laquelle l’IA peut traiter les informations et fournir des réponses. Les utilisateurs ne veulent pas attendre que l’IA « réfléchisse ». C’est là qu’intervient Groq. Leur architecture Language Processing Unit (LPU) est conçue pour une inférence ultra-rapide, supprimant les goulots d’étranglement de la bande passante mémoire qui affectent les GPU lors de la gestion de tâches de raisonnement complexes.
Imaginez un agent IA qui doit vérifier son propre travail en générant 10 000 « jetons de pensée » internes avant de répondre. Sur un GPU standard, cela prend 20 à 40 secondes. Sur Groq, cela se produit en moins de 2 secondes. Cette vitesse débloque des capacités de raisonnement en temps réel.
La prochaine étape de Nvidia : acquisition ou intégration ?
Pour Nvidia, acquérir ou intégrer profondément Groq ne concerne pas seulement des puces plus rapides. Il s’agit de résoudre le problème « attendre que le robot réfléchisse » et de créer un écosystème logiciel dominant. Les GPU sont l’outil universel de l’IA, mais l’inférence nécessite une approche différente.
Nvidia contrôle déjà l’écosystème CUDA, son plus gros atout. En enveloppant cela autour du matériel de Groq, ils bloqueraient efficacement les concurrents et offriraient la seule véritable plate-forme de bout en bout pour la formation et l’exécution de l’IA. Couplé à un modèle open source de nouvelle génération (comme DeepSeek 4), cela créerait une offre qui rivaliserait avec les modèles pionniers d’aujourd’hui en termes de coût, de performances et de vitesse.
L’escalier du progrès
La croissance de l’IA n’est pas une courbe lisse. Il s’agit d’une série d’avancées qui permettent de surmonter des goulots d’étranglement spécifiques. Premièrement, nous avions besoin de calculs plus rapides (GPU). Ensuite, formation plus approfondie (architectures de transformateurs). Maintenant, nous avons besoin d’un raisonnement plus rapide (LPU de Groq).
Jensen Huang s’est montré prêt à bouleverser ses propres gammes de produits pour rester en tête. En adoptant Groq, Nvidia n’achèterait pas seulement une puce ; ils assureraient l’avenir du renseignement en temps réel. La course n’est plus une question de puissance brute : elle est une question d’efficacité, d’architecture et de capacité à fournir des réponses maintenant.
