fr.wedoany.com Rapport : Les entreprises d’intelligence artificielle se disputent la domination de la pile émergente de l’IA, un jeu où tout le monde a sa chance. Le marché de l’IA arrive à maturité : SpaceX Corp. prévoit de lever 75 milliards de dollars en bourse, tandis qu’Anthropic PBC a déposé cette semaine une demande d’introduction en bourse, affirmant ensuite que la société humaine n’est pas encore prête pour ses modèles – ce qui est un peu contradictoire. Selon Dave Vellante, analyste en chef de theCUBE Research, le gagnant sera la première entreprise à s’imposer comme le plan de contrôle de l’IA, une couche qu’il décrit comme un « système intelligent ». Vellante déclare : « Coordination, contexte, ontologie, voilà ce que nous appelons un système intelligent. Il représente en fin de compte le modèle de l’entreprise. Il devient de plus en plus clair que l’on ne peut pas construire le backend sans le frontend, car il s’agit d’une boucle fermée : les systèmes intelligents et les agents apprennent des traces de raisonnement humain, puis les renvoient dans le système participant. »

Dans le dernier épisode du podcast theCUBE, Vellante et John Furrier, analyste exécutif de theCUBE Research, ont discuté des efforts de Snowflake Inc. pour s’élever à un niveau supérieur de la pile d’IA lors de son sommet annuel. Ils ont également analysé les points clés de la conférence Cisco Live ainsi que d’autres actualités marquantes du secteur. Le sommet Snowflake a montré que l’entreprise souhaite être perçue comme bien plus qu’un simple cloud de données. Reste à savoir si elle peut devenir le point de contrôle de la pile d’IA, ou comme le dit Vellante, le système intelligent, mais le lancement de Snowflake CoWork suggère une feuille de route. Son concurrent traditionnel, Databricks Inc., dispose de Databricks Genie, qui permet également aux utilisateurs de dialoguer avec leurs propres données.

Furrier estime que Snowflake avait une longueur d’avance au départ, mais que Databricks a très bien réussi dans le nouveau cloud et toutes les grandes activités d’infrastructure d’IA. Les deux entreprises adoptent des stratégies de croissance différentes pour atteindre la vitesse d’évasion, et toutes deux peuvent réussir, car la marée montante est très forte. La clé réside dans la durabilité de leur position. Vellante ajoute que Snowflake et Databricks ne sont pas les seules en compétition ; elles sont désormais également en concurrence avec Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic, etc. Toutes ces entreprises tentent de réaliser une certaine convergence côté frontend – comment dialoguer avec vos données, non seulement pour les utilisateurs métier, mais aussi pour les développeurs – puis comment se connecter au backend, c’est-à-dire ce système intelligent.

Cisco Systems a annoncé lors de la conférence Cisco Live le lancement d’une plateforme cloud unifiée, cherchant à revendiquer sa place dans l’écosystème émergent de l’IA. Furrier estime que l’opportunité pour Cisco est immense : l’IA nécessite à la fois des environnements d’infrastructure à très grande échelle et des périphéries distribuées, et Cisco peut connecter ces deux marchés. Il déclare : « Il n’existe pas de réseau haute performance. Nvidia possède la catégorie des GPU, mais qui possède le réseau ? Personne. Cisco peut donc vraiment capitaliser là-dessus, car elle détient la technologie optique. L’usine intelligente a besoin de réseaux haute performance, d’interconnexions optiques, de sécurité, d’observabilité, de mobilité des données, d’un plan de contrôle opérationnel et d’une gestion du cycle de vie, ce qui relève du cœur de métier de Cisco. » Furrier pense que l’architecture d’extension de l’IA de Nvidia présente des lacunes, ce qui pourrait créer une opportunité pour Cisco. D’un autre côté, Vellante souligne que Nvidia bat actuellement les entreprises de réseaux : Nvidia affirme être la plus grande entreprise de réseaux au monde en termes de revenus, dépassant déjà Cisco, ce qui est incroyable pour les revenus réseaux, car Nvidia a conçu son propre Ethernet personnalisé pour l’IA.

Au milieu de tous ces bouleversements liés à l’IA, les entreprises commencent à réaliser le coût élevé des modèles. Les gens ont déjà commencé à faire du « tokenmaxxing », c’est-à-dire à utiliser un nombre de tokens supérieur à ce que leur budget permet. Les conséquences peuvent être graves. Furrier souligne : « C’est un énorme problème. Les gens se demandent : “D’où vient cette facture de carte de crédit de 200 dollars ?” Les gens sont frappés. Compte tenu de la demande et des coûts actuels, je ne pense pas que cela soit durable sur le marché. Si cela n’est pas maîtrisé, cela pourrait ressembler à l’éclatement d’une bulle. Le coût des tokens est un problème à court terme. Le pire problème, ce sont les mauvais agents qui deviennent incontrôlables. »

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