fr.wedoany.com Rapport : L'entreprise internet chinoise ByteDance est en pourparlers avec Iluvatar CoreX, une entreprise shanghaïenne spécialisée dans les puces intelligentes artificielles, pour l'achat d'au moins 50 000 puces d'inférence d'intelligence artificielle, principalement destinées aux charges de travail d'inférence des grands modèles. Les produits concernés par les négociations actuelles correspondent à la série « Zhikai » de GPU d'inférence cloud d'Iluvatar CoreX, tandis que les scénarios d'entraînement correspondent principalement à sa série « Tian'e ». Si la transaction aboutit, Iluvatar CoreX deviendra l'un des importants fournisseurs chinois de GPU de ByteDance, après Huawei et Cambricon.
Ce potentiel achat indique de nouvelles avancées dans la construction des centres de données et la stratégie de puissance de calcul nationale de ByteDance. Par rapport à l'entraînement des modèles, l'étape d'inférence correspond au processus par lequel les grands modèles génèrent des réponses aux requêtes des utilisateurs, traitent des dialogues multi-tours et accomplissent des tâches de génération de contenu. Elle implique une fréquence d'appel élevée, une forte pression de concurrence et est plus sensible à l'échelle d'approvisionnement en puces et au coût unitaire. Avec l'expansion de la base d'utilisateurs de produits d'IA comme Doubao, un approvisionnement stable en puces d'inférence devient un maillon clé de l'infrastructure de puissance de calcul des grandes entreprises internet.
Fondée en 2015 et basée à Shanghai, Iluvatar CoreX se spécialise dans les GPU polyvalents et les puces d'accélération d'IA. Sa gamme de produits couvre l'entraînement, l'inférence et les dispositifs périphériques. La série « Tian'e » est destinée aux scénarios d'entraînement, la série « Zhikai » aux scénarios d'inférence cloud et edge, et la série « Tongyang » aux applications périphériques comme les robots et les terminaux intelligents. Si ByteDance adopte finalement la série « Zhikai », cela signifiera une avancée supplémentaire dans le déploiement à grande échelle des puces d'inférence nationales sur les grandes plateformes internet.
D'un point de vue de la chaîne d'approvisionnement, l'augmentation des achats de puces nationales par ByteDance ne vise pas seulement à compléter une source d'approvisionnement unique. La demande en puissance de calcul pour les activités d'IA passe des tâches d'entraînement ponctuelles à des services d'inférence à long terme, à haute fréquence et à faible latence. Les entreprises doivent configurer simultanément des ressources en puces d'entraînement, puces d'inférence, réseau, stockage et centres de données. Une stratégie multi-fournisseurs aide à réduire l'impact des fluctuations d'une source unique de puces sur la continuité des activités et permet également de mieux adapter les solutions matérielles à différents modèles et scénarios métier.
Les grandes entreprises internet se livrent une course pour construire des fossés défensifs en matière de puissance de calcul. Auparavant, les investissements en puissance de calcul étaient davantage axés sur les serveurs cloud et les centres de données génériques. Aujourd'hui, les applications de grands modèles exigent des entreprises qu'elles possèdent de meilleures capacités d'orchestration des puces d'inférence IA, d'adaptation des modèles et de gestion des clusters. Celui qui pourra soutenir une inférence plus concurrentielle à moindre coût obtiendra un espace d'itération produit plus stable dans les chatbots, la génération vidéo, la recherche et recommandation, la publicité et les services intelligents aux entreprises.
Les détails de la transaction ne sont pas encore définitifs. Le volume d'achat, le rythme de livraison, les scénarios de déploiement réels et l'ampleur des extensions ultérieures peuvent encore changer. Pour Iluvatar CoreX, entrer dans la chaîne d'approvisionnement centrale en puissance de calcul de ByteDance constituerait une étape importante dans son expansion des marchés gouvernementaux et clients industriels vers les grands clients internet. Pour ByteDance, la capacité de la puissance de calcul nationale à fonctionner de manière stable dans des charges d'inférence réelles affectera directement la structure de coûts et la capacité de service de ses produits d'IA.
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