Le mondial intelligence artificielle la course s’accélère, mais même les laboratoires les plus avancés se heurtent aux limites matérielles.
Demis HassabisPDG de l’unité DeepMind AI de Google, récemment dit CNBC, qui manque de mémoire, d’unités de traitement graphique et d’électricité, ralentit le déploiement de l’IA.
“Oui, je pense que cela limite certainement une grande partie du déploiement”, a déclaré Hassabis.
La Chine reste au cœur du marché mondial IA concours.
Hassabis a déclaré à CNBC que les développeurs chinois ont probablement encore plusieurs mois de retard sur les principaux laboratoires américains, bien que l’écart puisse désormais être plus faible que prévu.
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Il a déclaré qu’il existe des « équipes très talentueuses » en Chine et que les « modèles de départ de ces équipes d’IA sont vraiment bons », soulignant les avancées récentes d’entreprises telles qu’Alibaba et ByteDance. Il a déclaré qu’une ou deux avancées supplémentaires étaient encore nécessaires avant de parvenir à l’intelligence artificielle générale.
Les contraintes s’étendent au-delà du déploiement du produit et jusqu’à l’expérimentation. “En outre, cela limite un peu la recherche”, a déclaré Hassabis à CNBC.
Tester de nouvelles idées nécessite une capacité de puce importante pour déterminer si elles fonctionnent à grande échelle, a-t-il déclaré. Demande de Gémeaux, GoogleLe principal système d’IA de et ses autres modèles dépassent également ce que l’entreprise peut actuellement fournir.
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La pression sur l’approvisionnement en mémoire affecte également d’autres entreprises technologiques. Apple Inc. (NASDAQ :AAPL) Directeur financier Kevan Parekh dit lors de l’annonce des résultats de la société pour le premier trimestre de l’exercice 2026 en janvier, le prix de la mémoire continue d’augmenter de manière significative et devrait avoir un impact plus important au deuxième trimestre de l’exercice.
HP Inc. (NYSE :HPQ) Directeur financier Karen Parkhill fait écho une pression similaire dans le rapport sur les résultats du premier trimestre 2026 de la société le mois dernier. “Avec seulement un trimestre derrière nous dans un environnement dynamique marqué par des coûts de mémoire croissants, nous maintenons nos perspectives pour l’année mais prévoyons actuellement des résultats plus proches du bas de notre fourchette”, a-t-elle déclaré.
Google conçoit ses propres unités de traitement tensoriel pour alimenter ses systèmes d’IA, lui donnant ainsi un meilleur contrôle sur son architecture informatique.
“Nous avons de la chance car nous avons nos propres TPU, donc nous avons nos propres conceptions de puces”, a déclaré Hassabis à CNBC.
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Néanmoins, il a déclaré que le recours à un petit groupe de fournisseurs pour les composants clés reste un facteur. Les contraintes de capacité à tout moment de la chaîne d’approvisionnement peuvent créer des goulots d’étranglement, et il a déclaré que l’écosystème dans son ensemble était mis à rude épreuve.
