Explorer le Potentiel de l'AGI : Synergie Matérielle et Logicielle

Iris Coleman
17 déc. 2025 06:09

Dan Fu de together.ai soutient que l'intelligence artificielle générale (IAG) est réalisable en optimisant la co-conception logiciel-matériel, en améliorant l'utilisation actuelle des puces et en surmontant les limitations matérielles perçues.

Le débat autour du potentiel de réalisation de l'intelligence artificielle générale (IAG) s'intensifie, avec Dan Fu, Vice-président des Kernels chez together.ai, offrant une perspective optimiste. Selon together.ai, Fu remet en question l'idée que les progrès de l'IA sont entravés par les limitations matérielles. Au contraire, il affirme que les puces actuelles sont considérablement sous-utilisées et qu'une approche stratégique de la co-conception logiciel-matériel pourrait débloquer des améliorations substantielles des performances.

Limitations actuelles et potentiel futur

Alors que le paysage de l'IA évolue, les préoccupations concernant l'atteinte des limites du calcul numérique deviennent de plus en plus répandues. Certains experts suggèrent que les contraintes matérielles, en particulier dans les GPU, pourraient entraver les progrès vers le développement d'une IA généralement utile. En revanche, Fu présente une perspective plus optimiste dans sa publication, "Oui, l'IAG peut se produire – Une perspective computationnelle", qui soutient que le plafond n'a pas encore été atteint pour les capacités de l'IA.

Sous-utilisation du matériel existant

Fu souligne que les entraînements d'IA de pointe, tels que DeepSeek-V3 ou Llama-4, n'atteignent souvent qu'environ 20 % d'utilisation moyenne des FLOP (MFU), l'utilisation de l'inférence étant parfois à un chiffre. Ces chiffres suggèrent une opportunité significative d'améliorer l'efficacité grâce à une meilleure intégration des logiciels et du matériel, ainsi qu'à des innovations comme l'entraînement FP4.

Progrès dans les modèles computationnels

Les modèles d'IA actuels sont basés sur du matériel plus ancien, et le potentiel des ressources computationnelles plus récentes n'a pas été pleinement réalisé. Fu souligne que des clusters massifs de GPU de dernière génération, au nombre de plus de 100 000, n'ont pas encore été pleinement intégrés dans les processus de développement de l'IA, indiquant un horizon prometteur pour les progrès futurs.

Utilité actuelle et implications futures

Malgré les limitations perçues, les modèles d'IA existants révolutionnent déjà des flux de travail complexes, comme l'écriture de kernels GPU haute performance avec l'assistance humaine. Cette transformation souligne l'utilité immédiate des technologies d'IA et laisse entrevoir le vaste potentiel pour les applications futures.

Pour ceux qui s'intéressent à l'intersection de l'ingénierie des systèmes, de l'efficacité matérielle et de la mise à l'échelle de l'IA, l'analyse de Fu fournit des informations précieuses. L'analyse complète est accessible sur le site Web de together.ai.

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