Chapitre 321
Chapitre 321 - Poser les fondations II
Traduction: Moonkissed
« L’idée est plutôt solide. »
« Et la deuxième ? »
« Une entreprise spécialisée dans les logiciels d’infrastructure de calcul sur GPU », répondit-il.
À l’expression qui apparut immédiatement sur le visage de sa mère, il comprit qu’elle n’avait absolument aucune idée de ce dont il parlait.
Il dut donc reprendre depuis le début afin de lui expliquer ce qu’il voulait que cette entreprise devienne, ce qu’elle devait faire et, surtout, pourquoi il voulait la créer.
Ayant vécu pendant la bulle de l’intelligence artificielle, il savait parfaitement qui en avait été le plus grand gagnant : NVIDIA.
Plutôt que de se précipiter pour chercher de l’or, NVIDIA avait simplement fabriqué et vendu les pelles que tous ceux qui voulaient participer à la ruée vers l’or étaient obligés d’acheter pour rester compétitifs.
Dans sa vie précédente, Fatih n’avait jamais vraiment compris pourquoi NVIDIA était devenu le grand gagnant parmi les fabricants de GPU alors qu’AMD et Intel existaient également. Ces deux entreprises avaient certes profité de l’explosion du marché, mais elles n’avaient jamais atteint les milliers de milliards de dollars de valorisation de NVIDIA.
Après avoir pris le temps d’étudier la question en profondeur dans cette vie, il avait finalement découvert ce qui avait véritablement permis à NVIDIA de dominer le marché :
CUDA.
Compute Unified Device Architecture.
Il s’agissait d’une plateforme propriétaire de calcul parallèle et d’un modèle de programmation développés par NVIDIA, permettant aux développeurs de logiciels d’utiliser les GPU NVIDIA pour effectuer des calculs généralistes.
Mais plus important encore, c’était sur cette plateforme que tous les géants de l’intelligence artificielle avaient construit leurs systèmes.
Ils étaient donc devenus dépendants de l’écosystème NVIDIA, ce qui avait donné à l’entreprise un pouvoir considérable sur les prix, bien supérieur à celui que pouvaient exercer des concurrents comme AMD ou Intel.
Les prix pouvaient atteindre le double de ceux proposés par les deux autres fabricants, et pourtant NVIDIA continuait à vendre des millions de GPU.
AMD et Intel, malgré des produits vendus parfois presque deux fois moins cher, peinaient à attirer les clients, car les logiciels utilisés par ces derniers reposaient sur l’écosystème propriétaire de NVIDIA.
L’idée de Fatih était donc de créer une entreprise entièrement consacrée au développement d’un concurrent de CUDA.
Avec une différence fondamentale.
Leur système serait indépendant du fabricant de GPU.
Autrement dit, il pourrait fonctionner avec n’importe quel GPU.
Cela offrirait aux entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle une liberté beaucoup plus importante dans le choix du matériel qu’elles souhaiteraient acheter, particulièrement pendant la gigantesque pénurie de GPU qui apparaîtrait après le lancement de ChatGPT, d’Anthropic et des autres grandes intelligences artificielles.
Si l’entreprise réussissait, elle pourrait se retrouver sur la voie lui permettant de devenir le Microsoft de l’intelligence artificielle.
Mais Fatih savait également que le lancement coûterait extrêmement cher.
Au moins cent millions de dollars pour la première année.
Et probablement encore davantage au cours des années suivantes.
Cependant, il savait aussi qu’ils n’avaient réellement besoin que de survivre à cette première année. Ensuite, ils disposeraient de suffisamment de liquidités pour accélérer massivement le développement et préparer leur technologie à temps pour la sortie de ChatGPT en 2022.
Cette sortie déclencherait alors la ruée vers le marché de l’intelligence artificielle.
Et avec elle, le début de la bulle.
« Ça a l’air coûteux », déclara Rümeysa, qui ne savait même pas encore combien le projet pourrait réellement coûter, alors qu’elle terminait de noter tout ce qu’il venait de lui expliquer.
« Si nous réussissons, cette entreprise deviendra très importante et extrêmement rentable. Nous devons donc lui donner les meilleures fondations possibles dès le départ. Après tout, plus les fondations sont solides, plus haut on peut construire. Et si ça fonctionne, le retour sur investissement devrait être au minimum cinquante fois supérieur à ce que nous aurons investi », expliqua-t-il.
Il voulait qu’elle comprenne qu’il prenait ce projet très au sérieux.
Un système de cette ampleur aurait besoin d’au moins trois ou quatre années de développement avant de pouvoir devenir réellement compétitif.
« Mais dans ce cas, tout dépend également de l’acceptation du système par les autres fabricants de GPU, non ? Il faudrait qu’ils l’adoptent comme standard et qu’ils l’intègrent activement à leurs logiciels. Pourquoi AMD et Intel accepteraient-ils de faire ça ? »
Même si elle ne maîtrisait pas parfaitement le domaine, les explications fournies par Fatih lui avaient permis d’en comprendre suffisamment pour repérer les éventuelles faiblesses ou les angles morts qu’il aurait pu négliger.
« Ils accepteront si notre système est suffisamment performant. Ces deux entreprises sont avant tout des géants du matériel informatique et sont capables de fabriquer des GPU d’une qualité comparable. Leur véritable problème, c’est que leurs propres solutions logicielles ne sont pas suffisamment compétitives face à CUDA, qui possède quinze ans d’avance et dont l’infrastructure retient déjà énormément de personnes dans cet écosystème.
Si quelqu’un veut migrer vers les GPU d’un autre fabricant, il doit pratiquement réécrire son code depuis le début. Et après avoir fait tout ce travail, il se retrouverait simplement enfermé dans une nouvelle infrastructure qui bénéficie de moins de support que CUDA.
Si nous parvenons à démontrer les capacités de notre système, je pense qu’AMD et Intel iront jusqu’à intégrer leurs propres ingénieurs à notre projet afin d’optimiser le logiciel pour leurs GPU.
Et lorsque l’entreprise que j’imagine entrera sur le marché, nous développerons également un logiciel de conversion capable de transformer du code CUDA en notre propre code, avec seulement quelques ajustements mineurs nécessaires.
Ainsi, ce qui aurait normalement nécessité dix-huit mois de réécriture pourrait être réduit à environ une semaine de travail.
Une entreprise possédant déjà du matériel NVIDIA, mais souhaitant augmenter son nombre de GPU, pourrait alors acheter des GPU AMD moins chers, migrer vers notre logiciel et continuer à exploiter pleinement les GPU NVIDIA qu’elle possède déjà.
Elle pourrait même aller plus loin en construisant une infrastructure composée de GPU provenant de plusieurs fabricants.
Nous développerons également un système capable d’attribuer automatiquement le GPU le mieux adapté à chaque tâche.
Notre objectif est de prélever notre part sur l’ensemble du marché de l’IA, qui pèse dix milliards de dollars. »
Fatih savait parfaitement que ce marché finirait par peser plusieurs milliers de milliards de dollars.
Et s’ils réussissaient à rendre leur technologie suffisamment incontournable pour prélever ne serait-ce que deux ou trois pour cent de ce marché, cela représenterait déjà des milliards de dollars.
« Mais CUDA est déjà profondément implanté, non ? Comment comptes-tu convaincre les gens du secteur, qui ont déjà l’habitude de l’utiliser, d’adopter votre système ? » demanda-t-elle.
Une fois encore, elle venait de pointer un problème extrêmement important.
« Dans mon esprit, il y a deux approches que nous devrons suivre.
La première consiste à rendre certaines parties du système open source, un peu comme Linux, tout en gardant d’autres éléments propriétaires. Par exemple, le système chargé d’attribuer les tâches au meilleur GPU disponible dans un cluster, les outils de gestion et d’autres composants similaires resteraient propriétaires.
Cela pourrait également pousser des entreprises comme Google, qui ne veulent pas dépendre des prix monopolistiques de NVIDIA, à soutenir notre projet.
Elles pourraient améliorer le code open source afin qu’il corresponde davantage à leurs propres systèmes, et d’autres entreprises feraient probablement la même chose.
La deuxième approche consiste à reproduire ce que NVIDIA a fait avec CUDA : soutenir les universités en leur offrant gratuitement de la puissance de calcul et en finançant des recherches réalisées avec notre système.
Grâce à la nature open source de notre solution, son adoption pourrait être encore plus rapide.
Et surtout, cela permettrait de former la prochaine génération d’ingénieurs directement à l’utilisation de notre système, exactement comme NVIDIA l’a fait avec CUDA. »
Il faisait tout son possible pour lui montrer qu’il avait longuement réfléchi à la question avant de lui présenter ces projets.
Son objectif était simple : réduire presque à zéro les chances qu’elle refuse.
Car si elle refusait, il se retrouverait dans une situation délicate.
Il devrait attendre d’avoir dix-huit ans avant de pouvoir prendre lui-même ce genre de décisions.
Et à ce moment-là, il serait déjà trop tard pour pénétrer ce marché dans les mêmes conditions.
Il faudrait investir beaucoup plus d’argent pour espérer obtenir les mêmes résultats.
Cette entreprise destinée à concurrencer CUDA n’était d’ailleurs que la première étape d’un plan comportant plusieurs phases.
Un plan conçu pour exploiter au maximum la future bulle de l’intelligence artificielle.
Il ne comptait pas participer directement à la ruée vers l’or.
Il voulait vendre les pelles dorées et regarder les autres se battre pour un or encore théorique.
« Je vais transmettre tout ça à l’équipe. Nous devrions disposer d’un rapport complet d’étude et de recherche d’ici la fin de la semaine, au moins pour la première entreprise. Pour la deuxième, il faudra probablement compter au minimum un mois », déclara Rümeysa.
Elle prit alors en photo les notes qu’elle avait rédigées ainsi que les informations figurant sur la feuille que Fatih lui avait remise, puis envoya le tout au responsable de l’équipe.
Ils pourraient ainsi commencer immédiatement leurs recherches.
Elle organiserait ensuite une réunion avec eux afin qu’ils puissent poser leurs éventuelles questions à Fatih.
S’il connaissait les réponses, il les leur donnerait.
Dans le cas contraire, ce serait à eux de les trouver.
« Merci, maman », dit Fatih avec un grand sourire.
Il savait que la première étape venait d’être franchie.
Et même si la plus difficile restait encore à venir...
Il s’en occuperait lorsqu’elle se présenterait.