Google a construit le plus grand écosystème d'infrastructure en intelligence artificielle au cours de la dernière décennie. L'entreprise a lancé une activité cloud prospère, développé ses propres processeurs TPU (Tensor Processing Unit) et a commencé à dominer le marché comme alternative principale aux puces NVIDIA. Cependant, le succès de cette stratégie commerciale a provoqué une crise interne à laquelle Alphabet ne s'attendait pas. C'est ce que rapporte Ixbt.com indique .
Selon Bloomberg, les principaux chercheurs de Google DeepMind sont désormais contraints de faire la queue en interne pour obtenir des ressources de calcul. Plus intéressant encore, ces ressources ne sont pas vendues aux chercheurs de l'entreprise, mais à des clients externes — des géants comme Anthropic et Meta. Par exemple, Google a promis à Anthropic l'accès à 5 gigawatts de puissance et à un million de puces Ironwood de nouvelle génération sur 5 ans.
De tels engagements commerciaux massifs ont complètement saturé les capacités disponibles dans les centres de données. Les équipes internes développant la famille de modèles Gemini doivent désormais s'inscrire sur des listes d'attente pour mener leurs expériences. Le responsable de Google DeepMind, Demis Hassabis, a souligné que la pénurie frappe sur deux fronts : d'une part, le manque de puces mémoire provenant de fournisseurs comme Samsung et SK Hynix, et d'autre part, la répartition des ressources internes qui ralentit la vitesse de recherche.
Bien qu'Alphabet prévoie de dépenser entre 175 et 185 milliards de dollars en infrastructure en 2026, la demande du marché augmente plus rapidement que l'offre. La stratégie de création de ses propres puces s'est avérée économiquement rentable, mais l'entreprise n'est désormais plus en mesure de servir ses concurrents tout en menant ses propres recherches avancées.
Ce rationnement strict des ressources a provoqué des mécontentements au sein de la communauté scientifique. Au cours des dix-huit derniers mois, plusieurs scientifiques et ingénieurs renommés ont quitté le laboratoire DeepMind, dont l'employé vétéran Ioannis Antonoglou, en raison du manque de puissance de calcul.
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