Le rapport de Morgan Stanley indique que les modèles à poids ouverts réduisent les coûts de l'IA, mais la demande en puissance de calcul pourrait continuer à croître

Morgan Stanley, dans son rapport intitulé « Modèles à poids ouverts et trois scénarios futurs », souligne que les modèles à poids ouverts pourraient ne pas diminuer la demande en puissance de calcul pour l'IA. Au contraire, la réduction des coûts d'utilisation pourrait accélérer l'adoption de l'IA, créant ainsi un « paradoxe de Jevons » : une fois que le coût par inférence diminue, les entreprises utiliseront davantage l'IA, ce qui augmentera finalement la demande totale de tokens, de puissance de calcul, d'électricité et d'infrastructures. Le rapport souligne que l'ouverture des poids ne signifie pas que cela soit totalement gratuit, les entreprises doivent encore supporter des coûts liés aux GPU, aux services cloud, à l'exploitation et à la sécurité, et la viabilité économique réelle dépendra des cas d'utilisation spécifiques. Morgan Stanley estime que, quelle que soit l'évolution du degré d'ouverture des modèles, des entreprises comme NVIDIA devraient en bénéficier.

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