Le rapport de Morgan Stanley indique que les modèles à poids ouverts réduisent les coûts de l'IA, tandis que 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 ne devraient 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 appliqueront l'IA à davantage de tâches, ce qui augmentera finalement la demande totale de tokens, de puissance de calcul, d'électricité et d'infrastructures. Le rapport insiste sur le fait que l'ouverture des poids ne signifie pas que tout est 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. 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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