Amazon dépense beaucoup d'argent dans les puces d'IA pour réduire sa dépendance à l'égard de Nvidia

Amazon lancera le mois prochain la deuxième génération de sa puce d'intelligence artificielle Trainium 2, promettant des performances jusqu'à quatre fois supérieures à celles de la première génération.

Comme le rapporte https://www.ft.com/content/3d9b5c6d-f1ae-4f6f-adc3-51e5f1dfb008 par le Financial Times, Annapurna Labs, une start-up israélienne spécialisée dans la microélectronique, a conçu la puce. Amazon a racheté la société en 2015. Leur mission est de créer des puces qui rivalisent avec les offres de Nvidia et de devenir une alternative saine à leur dépendance à l'égard de Nvidia.

Dans une interview accordée au Financial Times, Dave Brown, vice-président des services de calcul et de réseau chez AWS, a déclaré que l'entreprise souhaitait "être absolument le meilleur endroit pour faire fonctionner Nvidia, mais en même temps, nous pensons qu'il est sain d'avoir une alternative"

Nvidia détient 80 % du marché des puces d'IA, avec un chiffre d'affaires impressionnant de 26,3 milliards de dollars pour les ventes de puces au cours du deuxième trimestre fiscal de 2024. Amazon prévoit de dépenser près de 75 milliards de dollars en capital jusqu'en 2024, la majorité étant allouée à la technologie et à l'infrastructure. L'entreprise affirme qu'elle en dépensera encore plus en 2025.

Amazon prévoit de dépenser près de 75 milliards de dollars en capital jusqu'en 2024, la majorité étant allouée à la technologie et à l'infrastructure. L'entreprise affirme qu'elle en utilisera encore plus en 2025. Bien qu'Amazon ne soumette pas ses puces à des tests de performance indépendants, elle a déclaré que "Inferentia", sa deuxième gamme de puces spécialisées, était déjà 40 % moins chère à faire fonctionner pour générer des réponses d'IA.

"Il ne s'agit pas seulement de la puce, mais du système complet", a déclaré Remi Sinno, anciennement de Softbank et d'Intel, et actuellement directeur de l'ingénierie chez Annapurna.

Selon M. Sinno, "il est vraiment difficile de faire ce que nous faisons à grande échelle. Peu d'entreprises y parviennent