I. Introduction : La révolution de l’Intelligence Artificielle Générative
L’Intelligence Artificielle Générative (IA gen) transforme l’industrie technologique, stimulant des avancées significatives et ouvrant de nouvelles opportunités. Cependant, cette croissance exponentielle a également conduit à des problèmes inattendus, tels que la pénurie d’Unités de Traitement Graphique (GPU) et l’augmentation des coûts associés.
II. L’essor des Grands Modèles de Langage et la pénurie de GPU
Les Grands Modèles de Langage (LLM), propulsés par les startups et les services d’IA, ont généré une demande sans précédent de GPUs. Des géants comme Nvidia et TSMC luttent pour répondre à cette demande, ce qui a conduit des fournisseurs comme AWS et Azure à mettre en place des systèmes de quotas. Même des géants technologiques comme OpenAI sont confrontés à des obstacles en raison de cette pénurie.
III. La priorisation des caractéristiques dans l’IA : un défi émergent
Face à ces limitations, les chefs de produit sont confrontés au défi de prioriser les caractéristiques de l’IA. Les techniques traditionnelles de priorisation doivent être réévaluées, compte tenu de l’importance du temps investi dans la ressource limitée : le GPU.
IV. Proposition d’une nouvelle métrique : Contribution par GPU
Pour aborder ce problème, nous proposons un processus en quatre étapes pour prioriser les produits ou les caractéristiques en tenant compte des limitations du GPU : Contribution, Nombre de GPUs requis, Contribution par GPU et Priorisation basée sur la contribution par GPU.
V. Application pratique de la méthode proposée
Considérons un scénario avec quatre produits différents et leur contribution par GPU. En appliquant notre stratégie proposée, nous pouvons maximiser le potentiel total des revenus. Cette méthode peut également être appliquée à d’autres métriques, comme le gain en part de marché.
VI. Avantages et limites de l’approche proposée
Cette approche offre une prise de décision plus stratégique et objective. Cependant, il est important de reconnaître que certains investissements peuvent avoir une valeur stratégique au-delà du rendement par GPU.
VII. Conclusion : S’adapter à une nouvelle réalité technologique
La pénurie sans précédent du GPU nécessite de nouvelles formes pour gérer les ressources. Avec la bonne approche, centrée sur la Contribution par GPU, les entreprises ont une opportunité unique pour se différencier et réussir.
VIII. À propos de l’auteur
Cet article a été écrit par Prerak Garg, directeur senior chez Microsoft et ancien manager chez McKinsey and Company. Son expérience en gestion stratégique lui permet d’offrir une perspective unique sur la façon dont les entreprises peuvent s’adapter aux défis actuels dans l’industrie technologique.
Sarah est non seulement une experte en marketing digital, mais aussi une créatrice de contenu avec une grande expérience dans le domaine. Diplômée en Sociologie de l'Université de Barcelone et ayant un post-diplôme en Marketing Digital de l'Inesdi, Sarah a réussi à se distinguer en tant que Directrice de Marketing Digital. Sa connaissance approfondie des tendances digitales et sa capacité à identifier des opportunités de croissance ont été fondamentales pour le succès de nombreuses campagnes. De plus, elle donne des cours et des conférences dans des écoles de commerce prestigieuses, des universités et des événements, partageant ses connaissances et expériences avec d'autres professionnels et étudiants.
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