Scandale de l'IA dans la Silicon Valley ! Coup d'œil sur l'échec de GPT-4.5, Meta imitant DeepSeek avec des problèmes, conflit de longue date entre NVIDIA et Apple.
Le célèbre analyste des semi-conducteurs Dylan Patel a analysé le 1er juillet la situation concurrentielle actuelle des géants de l'IA. Il a non seulement discuté des raisons de l'échec du développement de GPT-4.5, des actions d'acquisition de Meta et de Scale AI, mais a également révélé que le retard d'Apple dans la compétition en IA était dû à des tensions avec Nvidia. De plus, il a partagé pourquoi AMD n'arrive toujours pas à rivaliser avec le puissant écosystème CUDA de Nvidia. À la fin de l'entretien, Patel a même déclaré qu'il était le plus optimiste quant à l'avenir d'OpenAI dans le domaine de la superintelligence (Superintelligence).
La super intelligence est la clé, ne pas suivre signifie inévitablement perdre.
Patel a déclaré en premier que toute l'industrie de l'IA s'est désormais tournée de la recherche de l'intelligence artificielle générale (AGI) vers l'objectif de l'intelligence super (Super Intelligence). Depuis que le co-fondateur d'OpenAI, Illya Sutskever, a créé Safe Super Intelligence (SSI), cela a été considéré comme un point de basculement clé, et c'est à partir de ce moment que Meta, OpenAI et xAI ont commencé à changer de cap. Il a souligné que si l'on ne se met pas à jour maintenant, on sera finalement perdant.
L'image montre pourquoi Illya Sutskever, co-fondateur d'OpenAI, a échoué avec GPT-4.5.
En parlant de pourquoi OpenAI GPT-4.5 a échoué, Patel pense que le problème réside dans le fait que, bien que les paramètres du modèle soient devenus plus grands et plus intelligents, la vitesse est en réalité trop lente, le coût trop élevé et le taux d'utilisation par les utilisateurs très bas. La principale raison de l'échec est que « la quantité de données n'est pas suffisante », ce qui a conduit à une « sur-paramétrisation » (Overparameterization), c'est-à-dire :
« Plus le modèle est grand, plus son appétit pour les données est élevé. Si on ne lui permet d'apprendre que des choses limitées, il ne pourra pas vraiment comprendre. »
Patel a déclaré qu'en regardant en arrière, on se rendrait compte que la clé de l'échec de GPT-4.5 ne résidait pas dans la taille du modèle, mais dans le fait que les données et l'architecture de raisonnement n'avaient pas suivi.
(GPT devient un peu étrange ? Trois grands événements révèlent les risques potentiels de perte de contrôle de l'IA)
Pourquoi l'IA de Meta perd-elle toujours ?
En parlant de Llama 4 de Meta et du modèle Behemoth qui n'est toujours pas sorti, Patel estime que le problème réside dans les décisions techniques globales qui sont en difficulté. Bien que Meta dispose également de chercheurs très compétents et d'une multitude de GPU, sans un leader qui comprend vraiment la technologie et peut prendre des décisions, il est facile de se tromper de direction.
Il a donné l'exemple que dans le processus de développement des modèles d'IA de Meta, certaines équipes ont essayé d'imiter le DeepSeek chinois, mais en raison d'une conception de formation inadéquate, certains "modules d'experts" dans le modèle n'ont pas été utilisés efficacement, entraînant un gaspillage des ressources de formation. Et le problème réside dans le fait qu'il n'y a pas de leader qui comprend la technologie et qui peut prendre des décisions pour orienter la direction.
( De Scale AI à NFDG, comment Meta reconstruit-il sa compétitivité sur le marché grâce à une acquisition massive d'entreprises d'IA ? )
Pourquoi OpenAI et Microsoft s'éloignent-ils progressivement l'un de l'autre ?
Patel estime que la collaboration entre OpenAI et Microsoft (Microsoft) a déjà passé la période de lune de miel. Bien que Microsoft ait investi plus de 10 milliards de dollars dans OpenAI, ce qu'il a obtenu, ce sont uniquement des commissions sur les revenus et des partages de bénéfices, sans détenir de parts de la société OpenAI, ce qui est un peu embarrassant. De plus, Microsoft avait initialement les droits exclusifs de calcul d'OpenAI, mais cela a été annulé cette année.
OpenAI commence maintenant à collaborer avec des fournisseurs tels qu'Oracle (, CoreWeave, etc. pour construire des centres de données, se dégageant ainsi de sa dépendance à l'égard de Microsoft. Patel a également révélé qu'OpenAI est la startup la plus dépensière de la planète, n'ayant pas l'intention de réaliser des bénéfices dans les prochaines années, mais souhaitant simplement continuer à croître en taille et en valorisation.
)Microsoft et OpenAI renégocient les conditions de collaboration : réduction de la participation en échange d'un accès technologique, le projet de 13 milliards de dollars fait face à des pressions de restructuration(
Apple est en retard pour une raison : la prudence et le refus de collaborer avec Nvidia.
Patel souligne que la culture d'Apple est trop conservatrice, ce qui a conduit à un manque de percées significatives dans le domaine de l'IA, se limitant à des acquisitions de startups de petite taille et sans influence, manquant de ce "Guts" pour acquérir une équipe de pointe en une seule fois.
De plus, Apple a précédemment eu un incident « BumpGate » avec NVIDIA ), car une génération de GPU NVIDIA a causé des pannes de dispositifs en raison de soudures défectueuses, les deux parties se renvoyant la responsabilité et créant des « conflits », puis à cause de problèmes de litiges sur les brevets, Apple a cessé d'utiliser les puces NVIDIA.
La stratégie d'« AI côté appareil » mise en avant par Apple, bien qu'elle présente des avantages en matière de sécurité et de rapidité de réponse, Patel estime que la demande globale du marché penchera toujours en faveur des services cloud. Il a déclaré clairement :
«Tout le monde dit qu'il accorde de l'importance à la vie privée, mais en réalité, ils préfèrent toujours des services gratuits et pratiques.»
Grok a-t-il du contenu ? Au moins, il est plus audacieux de parler de certaines questions.
L'évaluation de Patel sur Grok est meilleure que prévu, surtout lorsqu'il s'agit de rechercher des nouvelles en temps réel ou de discuter de sujets comme l'histoire géographique. Les réponses sont plus naturelles et moins hésitantes sur des sujets sensibles. Il mentionne que lorsque l'on pose des questions sur l'évolution du rapport entre la population noire et blanche dans le sud des États-Unis, l'histoire de l'esclavage ou l'histoire des monopoles pétroliers, Grok est prêt à fournir des informations plus approfondies au lieu de ne parler que de versions sûres et inoffensives.
Quant à l'affirmation d'Elon Musk selon laquelle Grok est « l'IA la plus intelligente au monde », Patel reste réservé. Il a déclaré que Grok pourrait vraiment être bon, qu'Elon Musk est effectivement très proactif dans la construction de centres de données et l'achat de centrales électriques, mais il pense qu'il faut encore observer.
( Elon Musk xAI doit réentraîner Grok, les experts critiquent sévèrement : distorsion délibérée de l'histoire )
AMD se bat pour rattraper son retard, mais NVIDIA conserve toujours son avantage.
Patel a finalement analysé la situation actuelle des puces entre NVIDIA et AMD. Il soutient l'attitude d'AMD qui s'efforce de rattraper son retard, et il est vrai qu'elle performe bien dans certaines situations, mais dans l'ensemble, NVIDIA reste en tête.
Patel donne l'exemple que le NVLink de NVIDIA permet une interconnexion à haute vitesse de 72 GPU, tandis qu'AMD ne peut actuellement gérer que 8. De plus, le logiciel et l'écosystème de développement de NVIDIA sont assez complets, permettant aux utilisateurs d'exécuter des modèles en quelques clics, alors qu'AMD doit encore ajuster manuellement une multitude de paramètres.
Cependant, récemment, NVIDIA a lancé sa propre plateforme de location cloud Lepton et DGX Cloud Lepton AI, ce qui a fait que de nombreux fournisseurs de cloud qui ont prospéré grâce à la vente de puces NVIDIA se sentent trahis, et cela a également donné à AMD l'opportunité de gagner une part de marché.
(AMD dernière MI355 performance multipliée par 35 ! Su Zifeng : le marché de l'IA dépassera 500 milliards de dollars dans trois ans)
Qui est le plus susceptible de prendre la première place de l'intelligence superieure ?
Patel pense finalement qu'OpenAI est le plus susceptible de décrocher le trône de l'intelligence super intelligente, car toutes les percées majeures viennent d'eux. Viennent ensuite Anthropic, qui devient récemment plus ouvert, ainsi que Meta et xAI, qui continuent de travailler dur.
Cet article révèle les coulisses de l'IA de la Silicon Valley ! Focus sur l'échec de GPT-4.5, Meta imitant DeepSeek se trompe, le conflit de longue date entre Nvidia et Apple est apparu pour la première fois dans les nouvelles de la chaîne ABMedia.
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Scandale de l'IA dans la Silicon Valley ! Coup d'œil sur l'échec de GPT-4.5, Meta imitant DeepSeek avec des problèmes, conflit de longue date entre NVIDIA et Apple.
Le célèbre analyste des semi-conducteurs Dylan Patel a analysé le 1er juillet la situation concurrentielle actuelle des géants de l'IA. Il a non seulement discuté des raisons de l'échec du développement de GPT-4.5, des actions d'acquisition de Meta et de Scale AI, mais a également révélé que le retard d'Apple dans la compétition en IA était dû à des tensions avec Nvidia. De plus, il a partagé pourquoi AMD n'arrive toujours pas à rivaliser avec le puissant écosystème CUDA de Nvidia. À la fin de l'entretien, Patel a même déclaré qu'il était le plus optimiste quant à l'avenir d'OpenAI dans le domaine de la superintelligence (Superintelligence).
La super intelligence est la clé, ne pas suivre signifie inévitablement perdre.
Patel a déclaré en premier que toute l'industrie de l'IA s'est désormais tournée de la recherche de l'intelligence artificielle générale (AGI) vers l'objectif de l'intelligence super (Super Intelligence). Depuis que le co-fondateur d'OpenAI, Illya Sutskever, a créé Safe Super Intelligence (SSI), cela a été considéré comme un point de basculement clé, et c'est à partir de ce moment que Meta, OpenAI et xAI ont commencé à changer de cap. Il a souligné que si l'on ne se met pas à jour maintenant, on sera finalement perdant.
L'image montre pourquoi Illya Sutskever, co-fondateur d'OpenAI, a échoué avec GPT-4.5.
En parlant de pourquoi OpenAI GPT-4.5 a échoué, Patel pense que le problème réside dans le fait que, bien que les paramètres du modèle soient devenus plus grands et plus intelligents, la vitesse est en réalité trop lente, le coût trop élevé et le taux d'utilisation par les utilisateurs très bas. La principale raison de l'échec est que « la quantité de données n'est pas suffisante », ce qui a conduit à une « sur-paramétrisation » (Overparameterization), c'est-à-dire :
« Plus le modèle est grand, plus son appétit pour les données est élevé. Si on ne lui permet d'apprendre que des choses limitées, il ne pourra pas vraiment comprendre. »
Patel a déclaré qu'en regardant en arrière, on se rendrait compte que la clé de l'échec de GPT-4.5 ne résidait pas dans la taille du modèle, mais dans le fait que les données et l'architecture de raisonnement n'avaient pas suivi.
(GPT devient un peu étrange ? Trois grands événements révèlent les risques potentiels de perte de contrôle de l'IA)
Pourquoi l'IA de Meta perd-elle toujours ?
En parlant de Llama 4 de Meta et du modèle Behemoth qui n'est toujours pas sorti, Patel estime que le problème réside dans les décisions techniques globales qui sont en difficulté. Bien que Meta dispose également de chercheurs très compétents et d'une multitude de GPU, sans un leader qui comprend vraiment la technologie et peut prendre des décisions, il est facile de se tromper de direction.
Il a donné l'exemple que dans le processus de développement des modèles d'IA de Meta, certaines équipes ont essayé d'imiter le DeepSeek chinois, mais en raison d'une conception de formation inadéquate, certains "modules d'experts" dans le modèle n'ont pas été utilisés efficacement, entraînant un gaspillage des ressources de formation. Et le problème réside dans le fait qu'il n'y a pas de leader qui comprend la technologie et qui peut prendre des décisions pour orienter la direction.
( De Scale AI à NFDG, comment Meta reconstruit-il sa compétitivité sur le marché grâce à une acquisition massive d'entreprises d'IA ? )
Pourquoi OpenAI et Microsoft s'éloignent-ils progressivement l'un de l'autre ?
Patel estime que la collaboration entre OpenAI et Microsoft (Microsoft) a déjà passé la période de lune de miel. Bien que Microsoft ait investi plus de 10 milliards de dollars dans OpenAI, ce qu'il a obtenu, ce sont uniquement des commissions sur les revenus et des partages de bénéfices, sans détenir de parts de la société OpenAI, ce qui est un peu embarrassant. De plus, Microsoft avait initialement les droits exclusifs de calcul d'OpenAI, mais cela a été annulé cette année.
OpenAI commence maintenant à collaborer avec des fournisseurs tels qu'Oracle (, CoreWeave, etc. pour construire des centres de données, se dégageant ainsi de sa dépendance à l'égard de Microsoft. Patel a également révélé qu'OpenAI est la startup la plus dépensière de la planète, n'ayant pas l'intention de réaliser des bénéfices dans les prochaines années, mais souhaitant simplement continuer à croître en taille et en valorisation.
)Microsoft et OpenAI renégocient les conditions de collaboration : réduction de la participation en échange d'un accès technologique, le projet de 13 milliards de dollars fait face à des pressions de restructuration(
Apple est en retard pour une raison : la prudence et le refus de collaborer avec Nvidia.
Patel souligne que la culture d'Apple est trop conservatrice, ce qui a conduit à un manque de percées significatives dans le domaine de l'IA, se limitant à des acquisitions de startups de petite taille et sans influence, manquant de ce "Guts" pour acquérir une équipe de pointe en une seule fois.
De plus, Apple a précédemment eu un incident « BumpGate » avec NVIDIA ), car une génération de GPU NVIDIA a causé des pannes de dispositifs en raison de soudures défectueuses, les deux parties se renvoyant la responsabilité et créant des « conflits », puis à cause de problèmes de litiges sur les brevets, Apple a cessé d'utiliser les puces NVIDIA.
La stratégie d'« AI côté appareil » mise en avant par Apple, bien qu'elle présente des avantages en matière de sécurité et de rapidité de réponse, Patel estime que la demande globale du marché penchera toujours en faveur des services cloud. Il a déclaré clairement :
«Tout le monde dit qu'il accorde de l'importance à la vie privée, mais en réalité, ils préfèrent toujours des services gratuits et pratiques.»
Grok a-t-il du contenu ? Au moins, il est plus audacieux de parler de certaines questions.
L'évaluation de Patel sur Grok est meilleure que prévu, surtout lorsqu'il s'agit de rechercher des nouvelles en temps réel ou de discuter de sujets comme l'histoire géographique. Les réponses sont plus naturelles et moins hésitantes sur des sujets sensibles. Il mentionne que lorsque l'on pose des questions sur l'évolution du rapport entre la population noire et blanche dans le sud des États-Unis, l'histoire de l'esclavage ou l'histoire des monopoles pétroliers, Grok est prêt à fournir des informations plus approfondies au lieu de ne parler que de versions sûres et inoffensives.
Quant à l'affirmation d'Elon Musk selon laquelle Grok est « l'IA la plus intelligente au monde », Patel reste réservé. Il a déclaré que Grok pourrait vraiment être bon, qu'Elon Musk est effectivement très proactif dans la construction de centres de données et l'achat de centrales électriques, mais il pense qu'il faut encore observer.
( Elon Musk xAI doit réentraîner Grok, les experts critiquent sévèrement : distorsion délibérée de l'histoire )
AMD se bat pour rattraper son retard, mais NVIDIA conserve toujours son avantage.
Patel a finalement analysé la situation actuelle des puces entre NVIDIA et AMD. Il soutient l'attitude d'AMD qui s'efforce de rattraper son retard, et il est vrai qu'elle performe bien dans certaines situations, mais dans l'ensemble, NVIDIA reste en tête.
Patel donne l'exemple que le NVLink de NVIDIA permet une interconnexion à haute vitesse de 72 GPU, tandis qu'AMD ne peut actuellement gérer que 8. De plus, le logiciel et l'écosystème de développement de NVIDIA sont assez complets, permettant aux utilisateurs d'exécuter des modèles en quelques clics, alors qu'AMD doit encore ajuster manuellement une multitude de paramètres.
Cependant, récemment, NVIDIA a lancé sa propre plateforme de location cloud Lepton et DGX Cloud Lepton AI, ce qui a fait que de nombreux fournisseurs de cloud qui ont prospéré grâce à la vente de puces NVIDIA se sentent trahis, et cela a également donné à AMD l'opportunité de gagner une part de marché.
(AMD dernière MI355 performance multipliée par 35 ! Su Zifeng : le marché de l'IA dépassera 500 milliards de dollars dans trois ans)
Qui est le plus susceptible de prendre la première place de l'intelligence superieure ?
Patel pense finalement qu'OpenAI est le plus susceptible de décrocher le trône de l'intelligence super intelligente, car toutes les percées majeures viennent d'eux. Viennent ensuite Anthropic, qui devient récemment plus ouvert, ainsi que Meta et xAI, qui continuent de travailler dur.
Cet article révèle les coulisses de l'IA de la Silicon Valley ! Focus sur l'échec de GPT-4.5, Meta imitant DeepSeek se trompe, le conflit de longue date entre Nvidia et Apple est apparu pour la première fois dans les nouvelles de la chaîne ABMedia.