Pourquoi le PDG de Nvidia, Jensen Huang, estime que l’IA générative est à son heure

Nvidia a annoncé cette semaine que son bénéfice pour le quatrième trimestre clos le 29 janvier était de 6,05 milliards de dollars, soit une baisse de 21 % par rapport à l’année précédente. Mais Jensen Huang, PDG de Nvidia, a déclaré que l’IA générative devrait créer une opportunité importante qui s’accélérera plus tard cette année.

Le cours de l’action de Nvidia a augmenté en raison de cette opportunité, et Jensen Huang a souligné que l’IA générative sera au centre de son événement GTC la semaine du 20 mars. (J’animerai un panel sur les métavers d’entreprise lors de l’événement GTC de Nvidia le 22 mars).

Sharon Goldman, de VentureBeat, a écrit un long article sur la façon dont Nvidia a dominé le marché de l’IA. Goldman a déclaré que « l’explosion de la hype de l’IA de 2023, alors que les grands modèles de langage comme ChatGPT et DALL-E 2 ont lancé l’IA générative dans la conscience du public d’une manière qui n’a pas été vue, peut-être, depuis l’aube de l’iPhone en 2007. »

Il a déclaré que la combinaison du contenu généré par les utilisateurs et de l’IA générative permettra de créer du contenu pour les métavers à un rythme encore plus rapide que prévu. Nous parlons de cela et d’autres tendances en matière de jeux dans notre entretien. Je lui ai également demandé s’il avait une chance d’intégrer des puces Nvidia dans une future console de jeu Nintendo.

L’IA générative a le vent en poupe. Vous en parlez depuis relativement peu de temps. Qu’est-ce qui vous a convaincu que c’est plus important ?

Jensen Huang : Bien sûr, ChatGPT n’est là que depuis peu, environ trois mois. Mais comme vous le savez, lorsqu’il s’agit de grands modèles de langage, l’industrie joue avec eux depuis un certain temps. Si vous regardez certaines des percées de l’année dernière, qu’il s’agisse des modèles génératifs d’images, qui ont commencé avec notre travail sur ProGAN et maintenant notre travail sur GauGAN, tout le travail sur GAN que nous avons fait, et les auto-encodeurs variables que nous avons faits. Un cousin de l’auto-encodeur variable est devenu les modèles de diffusion. La stabilité de celui-ci, l’évolutivité, il s’est avéré être incroyable. Tout cela s’est ajouté l’année dernière.

Maintenant, nous avons des modèles génératifs pour les protéines. Nous avons des modèles génératifs pour les produits chimiques. Nous avons des modèles génératifs pour le langage, pour le texte. Nous avons des modèles génératifs pour les images et les vidéos. Comme vous le savez, nous travaillons sur des modèles génératifs pour la 3D. Vous ne serez pas en mesure de peupler l’Omnivers du monde, les métavers, avec du contenu conçu par l’homme. Il devra être soit perçu par la vision par ordinateur, soit généré, soit une combinaison des deux.

Au cours du dernier mois, j’ai vu cinq startups différentes combiner l’IA générative et le contenu généré par l’utilisateur dans les jeux. Même Roblox, vendredi dernier, a montré sa démo à ce sujet. Il semble que les utilisateurs ne soient pas des professionnels terriblement talentueux, mais si vous leur donnez de l’IA générative, ils deviennent capables de créer des choses qui sont utilisables ou jouables.

Huang : C’est exactement comme vous le dites. Vous pouvez générer la première version et me laisser ensuite la modifier. Je ne pense pas être capable de créer un modèle à partir de rien, mais je parie que je peux en modifier un que vous mettez devant moi. Ce n’est pas différent des personnes qui utilisent des images clip art dans les diapositives Powerpoint. Ils sont toujours en train de combiner le travail d’autres personnes et de le modifier. C’est beaucoup plus facile de créer quelque chose autour de ça. Je pense que cela va booster la création de contenu.

C’est plus crédible maintenant qu’on a ces différentes choses. Nous avons Omniverse. Nous avons l’IA générative. Nous avons l’UGC. Tout cela contribue au métavers.

Huang : C’est exact, exactement. Les pièces s’assemblent. C’est très excitant. Les personnages, vous pouvez leur poser des questions, non ? Ce sont des personnages avec lesquels vous pouvez vraiment converser. Ils peuvent parler dans différentes langues. Ils peuvent comprendre ce que vous voulez dire. En utilisant des modèles de récupération, une entreprise qui crée un jeu médiéval, un jeu de science-fiction ou un jeu Battlefield peut prendre toute la base de connaissances de l’histoire, de la narration de ce jeu et n’enseigner que cela à une IA. Toute la vision du monde de l’IA du jeu pourrait être complètement médiévale et étroitement concentrée sur le gameplay. Elle sera sûre. Elle sera spécifique au jeu. Nous disposons maintenant de tous les éléments technologiques nécessaires pour aider les gens à faire cela.

Pensez-vous que nous sommes sur le point d’avoir un métavers de jeu et un métavers d’entreprise qui se bénéficieront mutuellement grâce à quelque chose comme Omniverse ?

Huang : Je suis moins sûr de cela. Nous ne passons pas autant de temps du côté des consommateurs. Mais du côté de l’industrie, l’énergie est vraiment élevée. Aujourd’hui, avec la combinaison de modèles génératifs et de modèles propriétaires, on peut travailler très vite. Le temps des métavers industriels est à nos portes.

En ce qui concerne les résultats des jeux d’aujourd’hui, vous avez noté que les jeux sont en phase de reprise. Il a augmenté de 16 % par rapport au trimestre précédent, mais il est toujours en baisse de 46 %. Quel est le modèle que nous avons vu se produire dans le jeu par rapport aux résultats que vous rapportez ?

Huang : Nous soustrayons la totalité de la période COVID. Disons, de la fin de 2019, 2020, 2021 et 2022. Le chiffre d’affaires du secteur des jeux se situait en moyenne autour de 1,5 milliard de dollars par trimestre avant le lancement de COVID. Nous sommes dans un monde aujourd’hui où la braderie est susceptible d’être de 2,5 milliards de dollars dans l’année à venir. Un peu moins au début, car nous continuons à normaliser le canal, et probablement plus au second semestre, en raison de la saisonnalité. La différence entre 1,5 milliard et 2,5 milliards, c’est essentiellement, si vous voulez, la soustraction de la pandémie.

Si vous regardez ce qui se passe à Steam, c’est à peu près cela. La croissance de Steam, le nombre de joueurs actifs sur Steam, est en quelque sorte le reflet de cela. Et puis, bien sûr, la Chine va se redresser, ce qui nous réjouit. De nouveaux jeux sont approuvés maintenant. La Chine est de nouveau sur la voie de la reprise. Nous verrons comment cela se passe. Je pense que le marché du jeu s’est incontestablement développé au cours des trois dernières années.

Pensez-vous qu’il y a une possibilité d’entrer dans la prochaine console de Nintendo ?

Huang : Nous croisons les doigts. Nous sommes très doués pour construire des systèmes de jeu efficaces sur le plan énergétique, premièrement. Deuxièmement, nous sommes convaincus que la prochaine génération de jeux vidéo sera fortement raytracée, voire entièrement raytracée, et basée sur une IA générative. Vous savez que nous travaillons beaucoup – RTX est vraiment basé sur deux technologies fondamentales : le raytracing et l’IA. Je pense que vous constaterez que la prochaine génération de jeux vidéo utilisera de plus en plus ces deux technologies. Nous sommes incroyablement doués pour cela. J’espère que cela arrivera.

Photo by Nvidia

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