Sam Altman, directeur général d'OpenAI, a affirmé qu'il est « assez terrible » que des millions de personnes conservent de la mémoire RAM sur leurs ordinateurs domestiques sans l'exploiter pleinement, alors que ce composant s'est renchéri en raison de la demande des centres de données dédiés à l'intelligence artificielle.
Ses déclarations, formulées dans le podcast Cheeky Pint, soulignent que la distribution actuelle de la DRAM (mémoire dynamique à accès aléatoire) au niveau mondial est inefficace.
L'argument de la distribution mondiale des ressources
Altman a expliqué sa position lors d'une conversation avec John Collison, cofondateur de Stripe, sur le fait que les modèles d'intelligence artificielle open source permettraient-ils de réduire la dépendance à l'égard de l'infrastructure des grandes entreprises technologiques. « D'un point de vue de la distribution mondiale des ressources, c'est assez terrible que tout le monde ait une part de l'offre mondiale limitée de DRAM sur son propre ordinateur et qu'elle soit utilisée 5 % du temps », a déclaré le dirigeant.
Pour l'exécutif, le problème réside dans le fait que la capacité de fabrication de la mémoire RAM est limitée, tandis que son utilisation sur les ordinateurs personnels est sporadique. En revanche, il a soutenu que concentrer cette même ressource dans des centres de données permettrait une exploitation constante. « Ce que vous voulez, c'est maximiser l'utilisation dans le cloud si vous essayez de gérer un environnement d'offre aussi limité », a indiqué Altman.
Le débat sur l'inférence locale
La discussion est née d'une approche courante parmi les défenseurs des modèles ouverts : la possibilité d'exécuter l'intelligence artificielle directement sur des ordinateurs personnels, un processus connu sous le nom d'inférence locale. « Beaucoup de gens veulent exécuter l'inférence en local », a reconnu Altman, bien qu'il ait remis en question l'hypothèse selon laquelle cette alternative résoudrait à elle seule le besoin d'infrastructure centralisée.
Selon le dirigeant d'OpenAI, il existe une hypothèse répandue selon laquelle, avec des modèles open source disponibles pour être exécutés sur ses propres équipements, la construction de grands centres de données ne serait plus nécessaire. Altman a qualifié cette intuition de contraire à la logique qui, à son avis, devrait primer : « Et d'une certaine manière, l'intuition de beaucoup de gens est l'inverse », a-t-il noté, faisant référence à la préférence pour maintenir le matériel chez soi plutôt que dans une infrastructure partagée.
Un modèle économique basé sur des services centralisés
Bien qu'OpenAI dispose de certains modèles open source, son activité principale repose sur des systèmes à code fermé fonctionnant dans ses propres centres de données. Cette structure implique que la position d'Altman concernant l'utilisation de la DRAM coïncide avec les intérêts commerciaux de l'entreprise qu'il dirige, orientée vers une concentration du traitement de l'intelligence artificielle sur des infrastructures cloud plutôt que sur des appareils grand public.
L'affirmation du dirigeant ne revient pas à proposer de restreindre la vente de mémoire RAM pour les ordinateurs conventionnels, mais constitue une préférence déclarée pour que cet approvisionnement limité soit prioritairement destiné aux installations de calcul intensif. L'idée sous-jacente est que la RAM utilisée 24 heures sur 24 dans les centres de données d'intelligence artificielle génère plus de valeur que celle qui reste dans des ordinateurs utilisés pour des tâches comme les feuilles de calcul, la navigation web ou les jeux vidéo.
Le contexte de la hausse des composants
Ces déclarations surviennent dans un contexte où le prix de la RAM et des disques durs a augmenté en raison de la croissance des centres de données orientés vers l'intelligence artificielle, ce qui affecte directement ceux qui assemblent des ordinateurs pour un usage domestique.
Malgré cette hausse, des millions d'utilisateurs continuent d'employer de la mémoire RAM dans leurs équipements personnels, une pratique qu'Altman a remise en question du point de vue de l'efficacité de l'allocation des ressources technologiques à l'échelle mondiale.
L'interview complète dans le podcast Cheeky Pint a également abordé d'autres sujets liés à l'actualité technologique, notamment les vulnérabilités récentes détectées dans PHP, l'isolation des modèles pendant les processus d'entraînement et les recherches d'OpenAI dans le domaine des mathématiques.