L'une des compétences les plus importantes pour l'avenir est la capacité à dire exactement à un ordinateur ce que vous voulez pour qu'il puisse le faire pour vous. Et dans un avenir prévisible, les personnes qui connaissent le langage des ordinateurs, qui seront capables de comprendre le codage, pourront le faire bien plus efficacement que celles qui ne le connaissent pas. Je sais donc qu'au début de cette année encore, certains dirigeants conseillaient aux autres de ne pas apprendre à coder au motif que l'IA l'automatiserait. Je pense qu'avec le recul, nous considérerons cela comme l'un des pires conseils de carrière jamais donnés.

Bonjour à tous, auditeurs. Aujourd'hui, nous partageons une autre conversation du Masters of Scale Summit de cette année. Andrew Ng est un véritable pionnier de l'IA. Il est cofondateur de Coursera et DeepLearning.AI et associé gérant chez AI Fund, un studio qui incube de nouvelles entreprises d'IA. Il a été rejoint sur scène par DJ Patil, ancien scientifique en chef des données sous l'administration Obama et associé général chez Great Point Ventures. C'est une discussion dynamique sur l'état actuel de l'IA, comment les futures générations devraient aborder la technologie et comment l'Amérique peut rester compétitive dans la course mondiale à l'IA. J'ai hâte de la partager avec vous. Allons-y.

Je connais Andrew depuis longtemps. Il parle et travaille sur l'IA bien avant que ce ne soit à la mode. Je me souviens m'être assis avec Andrew quand nous élaborions ces idées autour de la science des données. Il parlait d'IA et je me disais : « Hé, nous sommes encore au milieu de l'hiver de l'IA. » Mais il a parcouru ce voyage incroyable. Pour vous donner quelques-uns des points forts d'Andrew, il a été l'un des premiers à préconiser l'utilisation des GPU pour l'apprentissage profond. Il a écrit le premier cours en ligne majeur sur l'apprentissage automatique et l'IA, ce qui a mené à Coursera. À l'époque, c'était une pensée radicale de donner un cours en ligne, et cela a aidé plus de 10 millions d'étudiants. Est-ce exact ? 10 millions ?

Oui, j'aurais dû acheter des actions NVIDIA à l'époque.

J'allais dire, Jensen, combien de jets Jensen vous doit-il ?

Je ne sais pas. De quelle taille, n'est-ce pas ?

Content pour les gars.

Exactement.

Il ne vous a jamais rien donné ?

Je ne pense pas. Il m'a donné quelques GPU. C'était gentil.

Quelques GPU. Vous en avez tiré quelques GPU. Très bien.

Merci.

Accomplissement incroyable. Avec Jeff Dean, Greg Corrado et Rajat Monga, vous avez lancé Google Brain. Bien plus encore. Mais parmi les choses que vous faites actuellement, vous avez un fonds et un studio qui investissent et construisent avec l'IA. Et vous avez également certains des articles les plus fondateurs et cités en IA aujourd'hui.

Google Brain.

Google Brain. Merci. Le projet Google Brain. Bien plus encore. Mais parmi les choses que vous faites actuellement, vous avez un fonds et un studio qui investissent, construisent avec l'IA. Et vous avez également certains des articles les plus fondateurs et cités en IA aujourd'hui.

Je dois admettre que j'ai probablement des articles très cités. Je ne suis plus mon nombre de citations aussi souvent qu'avant.

Exactement. Vous laissez ça aux autres ou aux systèmes d'IA. Mais aussi quelque chose que vous ne savez peut-être pas : combien de personnes ont entendu parler des systèmes agentiques ces jours-ci ? Peut-être devrais-je poser la question autrement juste pour mettre les gens en avant. Devinez d'où vient « agentique » ? C'est cet homme. C'est un fait peu connu qu'Andrew était en fait celui qui a vraiment inventé le terme agentique. Commençons par là. Quelle est l'histoire derrière l'agentique ?

Il y a presque deux ans, j'ai vu cette tendance montante en IA qui enthousiasmait beaucoup de gens. Mais au sein de la communauté technologique, il y avait tout ce débat où certains écrivaient un logiciel et disaient que c'était un agent, d'autres disaient : « No, ce n'est pas un agent. Est-ce un agent ? Pas un agent ? » J'ai pensé : « C'est une perte de temps. Pourquoi ne pas, au lieu d'avoir un binaire agent ou non-agent, appeler simplement tout cela agentique, puis arrêter de se disputer et se mettre au travail ? » J'ai donc en fait mené une campagne que je n'ai pas rendue publique pour essayer d'inciter davantage de personnes à adopter le mot agentique. Ce que je n'avais pas réalisé, c'est que quelques mois plus tard, une bande de marketeurs s'emparerait de ce mot et le collerait comme une étiquette sur tout ce qui était en vue. Et cela a aidé le mouvement à décoller. Mais même si le battage médiatique est passé, je pense que la valeur réelle croît aussi très rapidement. C'est donc passionnant.

Eh bien, restons là-dessus. Je veux faire cela en quatre étapes. Parlons d'abord d'aujourd'hui et de l'état de l'IA à travers le prisme de l'un des pionniers. Quel est votre avis honnête sur ce que l'IA peut et ne peut pas faire, particulièrement à travers ce prisme de l'agentique ? Parce que je pense que nous luttons tous avec le marketing et le buzz ambiant sur ce qui est réel et ce qui ne l'est pas.

Une grande partie du travail qui nous attend consiste à prendre ces incroyables capacités d'IA agentique et à les appliquer aux flux de travail réels des entreprises. Je pense que nous ferons cela pendant des années.

Mais qu'est-ce que l'agentique ? Situons-nous là.

Beaucoup d'entre nous utilisent l'IA, les grands modèles de langage, en les sollicitant et en leur demandant d'écrire un résultat. C'est un peu comme aller voir un humain, ou dans ce cas une IA, et dire : « S'il vous plaît, écrivez un essai en le tapant simplement du premier au dernier mot d'un seul coup sans vous arrêter pour réfléchir ou sans jamais utiliser la touche retour arrière. » Les humains ne produisent pas leurs meilleurs écrits de cette façon, et l'IA non plus. Avec le flux de travail agentique, l'idée est que nous pouvons demander à une IA d'adopter une approche plus itérative et dire : « Écris d'abord un plan, puis fais des recherches sur le web, puis écris un premier brouillon, puis critique-le. » Ce flux de travail itératif prend beaucoup plus de temps, mais pour beaucoup de tâches, du conseil médical au conseil juridique, en passant par la conformité tarifaire, l'écriture de code pour beaucoup de choses différentes, ces flux de travail agentiques fonctionnent bien mieux. Mais il reste encore beaucoup de travail devant nous. Je sais que certains disent : « Oh, ne vous inquiétez pas pour ça. Attendez l'AGI. Cela résoudra tous les problèmes. » Je ne suis pas fan de ce « attendons l'AGI » — cela me semble être du battage médiatique. Une grande partie du travail très précieux que nous ferons aujourd'hui consiste à prendre la technologie et ce qui pourrait être possible dans les 6 à 12 prochains mois et à simplement en faire quelque chose de précieux.

Parfois, l'analogie à laquelle je pense en utilisant ces systèmes — parce que j'essaie de déployer l'IA pour vraiment aider les personnes âgées dans leur parcours de santé — parfois je me dis : « Suis-je sur de la glace épaisse ? Suis-je sur de la glace mince ? » avec ce que les systèmes peuvent et ne peuvent pas faire. Je soupçonne que beaucoup de gens se demandent : « Est-ce que ça marche pour ce problème ou est-ce fragile ? » Parfois, nous obtenons une solution à 80 %, d'autres fois c'est un succès total. Parfois, nous sommes incroyablement déçus. Comment vous, en tant qu'Andrew, qui construisez des entreprises et conseillez tant de gens, voyez-vous cela ?

C'est difficile. Je pense que plus une tâche se rapproche du seul traitement de texte, et si vous avez l'infrastructure pour obtenir toutes les informations, si possible sous forme de texte, dont les gens ont besoin pour accomplir une tâche, plus il est facile pour l'IA de le faire. Si vous devez intégrer des images ou des conversations vocales, ce n'est pas impossible, mais cela devient plus difficile. Et puis une question que je pose souvent est : les humains savent beaucoup de choses ; nous avons simplement beaucoup de contexte. Avons-nous l'infrastructure de données pour donner au système d'IA un contexte similaire à celui dont un humain aurait besoin pour accomplir cette tâche ? Et puis je pense que pour beaucoup de processus en plusieurs étapes, si vous pouvez écrire une procédure opérationnelle standard, comme une SOP, cela peut aussi être un signe qu'il vaut la peine de voir si vous pouvez codifier cette SOP dans un flux de travail agentique en plusieurs étapes. Il est difficile de déterminer ce qui peut et ne peut pas être fait, mais je pense que ce sont quelques suggestions pour évaluer ce qui est plus ou moins susceptible de réussir.

Eh bien, changeons de sujet et passons à l'éducation et à la façon dont nous réfléchissons, car vous avez transformé le monde académique grâce à Coursera. Vos cours en ligne actuels ont — je n'arrive même pas à suivre le nombre de vues et de personnes qui les suivent. Je suis sûr que chaque parent vous demande ce que son enfant devrait faire pour se préparer à l'IA. Les enfants devraient-ils encore apprendre à coder ? L'informatique est-elle encore d'actualité ? La science des données est-elle encore d'actualité ? Ou est-ce une mauvaise idée ?

L'une des compétences les plus importantes pour l'avenir est la capacité à dire exactement à un ordinateur ce que vous voulez pour qu'il puisse le faire pour vous. Et dans un avenir prévisible, les personnes qui connaissent le langage des ordinateurs, qui seront capables de comprendre le codage, pourront le faire bien plus efficacement que celles qui ne le connaissent pas. Je sais donc qu'au début de cette année encore, certains dirigeants conseillaient aux autres de ne pas apprendre à coder au motif que l'IA l'automatiserait. Je pense qu'avec le recul, nous considérerons cela comme l'un des pires conseils de carrière jamais donnés. Je le vois déjà dans mes équipes — beaucoup d'équipes de la Silicon Valley, pas seulement les ingénieurs logiciels, mais aussi les marketeurs, les professionnels des RH, les analystes, les professionnels de la finance — ceux qui savent coder commencent à surpasser largement ceux qui ne le savent pas. Donc, si votre enfant a l'intention de devenir ingénieur logiciel, faites-lui apprendre à coder avec l'IA. Et même s'il ne le souhaite pas, il devient clair qu'à l'avenir, je pense que nous aurons besoin de beaucoup plus de créateurs de logiciels, et pas seulement d'utilisateurs. Et donc, au lieu que votre enfant grandisse et demande : « Existe-t-il une application pour ça ? », je veux qu'il dise : « J'ai construit une application pour ça. » Et avec les systèmes d'IA, coder est bien plus facile qu'auparavant. Ne codez donc pas à la main, demandez à l'IA de le faire pour vous, et les personnes qui font cela seront plus puissantes et plus efficaces que celles qui ne le font pas. C'est l'un des défis que le système éducatif doit également relever. Il y a cette nouvelle compétence, tout comme aujourd'hui, je ne peux pas imaginer faire des études universitaires sans apprendre à faire une recherche sur le Web ; c'est un peu bizarre. Cela limite vos perspectives d'emploi. À l'avenir, je pense que si vous faites des études universitaires et que vous en sortez sans savoir comment créer un logiciel, nous nous dirons : « Oh, c'est un peu bizarre. Cela limitera les perspectives de ce que quelqu'un peut faire. »

Quand on pense au moment où un enfant devrait avoir accès à cette technologie, à quoi cela ressemble-t-il, spécifiquement à travers le prisme de certaines leçons avec lesquelles je pense que nous avons commencé à lutter concernant les réseaux sociaux ? Le médecin généraliste Vivek Murthy a souligné les défis qui se sont posés. Quand est-ce trop tôt selon vous ? Quel est le moment approprié pour que quelqu'un commence à avoir accès à l'IA pour s'assurer qu'il est véritablement natif de l'IA et qu'il bénéficie des avantages de cette technologie ?

Je pense que c'est difficile. J'ai l'impression que quand je demande : « Quand les enfants devraient-ils avoir accès aux livres ? », on pense très jeunes. Mais il y a aussi certains livres qui sont clairement inappropriés pour un enfant de deux ans. Je pense que l'un des défis de la technologie est qu'il existe des applications qui conviennent parfaitement à un très jeune enfant, mais il y a aussi beaucoup de choses que nous ne laisserions pas un jeune enfant utiliser. Mes enfants ont quatre et six ans. Ils utilisent parfois des tablettes, mais je suis là avec eux quand ils les utilisent. Je ne les utilise pas comme baby-sitter, mais je leur fais faire des choses éducatives et nous en discutons. Je pense donc que le support a changé pour passer à la technologie, mais le défi est : quelles sont les incitations commerciales pour les entreprises à créer ou non certaines expériences pour les enfants ? Et en tant que parents, comment pouvons-nous mettre des garde-fous ou organiser l'ensemble ? Tout comme je ne laisse pas mes enfants lire certains livres hautement inappropriés pour leur âge, je ne les laisse pas faire certaines choses hautement inappropriées pour leur âge. Mais c'est un défi étant donné les incitations de certains types d'entreprises à faire des choses que nous, en tant que parents, pourrions ne pas vouloir qu'elles fassent.

Est-ce qu'il vous arrive de parler à certaines de ces entreprises ou groupes et de leur dire : « Hé, arrêtez ça. Ça ne va pas aider » ? Ou à quoi ressemble cette conversation ? Parce qu'il s'agit de beaucoup de gens qui ont suivi vos cours et qui adoptent certains comportements que, je pense, nous trouvons vraiment problématiques en tant que parents.

99 % des ingénieurs et des gens d'affaires de la Silicon Valley veulent faire ce qui est juste. Les gens qui font cela sont, franchement, nos amis, peut-être certaines personnes dans cette salle en ce moment. Je pense que tout le monde veut un peu faire ce qui est juste. Et j'aimerais que nous puissions trouver un moyen, quand des milliards de dollars sont en jeu, de toujours faire ce qui est juste. C'est un vrai problème. Et nous voyons un petit nombre de personnes qui parfois ne font pas tout à fait ce qui est juste quand les incitations financières ou d'autres incitations sont assez importantes. J'aimerais savoir comment résoudre le problème des incitations humaines.

Super. Eh bien, passons à quelque chose de plus facile : la politique américaine. Vous avez été parmi les premiers à préconiser à la fois les politiques sur les GPU, mais vous avez aussi été l'une des premières personnes que j'ai vues travailler réellement avec des entreprises technologiques internationales. Étant donné votre position et le fait que vous voyez l'ensemble du paysage, nous avons vu ce revirement sur les GPU de la part de la politique fédérale. Nous avons vu des décrets présidentiels parlant de ce qu'ils décriraient comme des systèmes « woke ». Nous avons également vu des décrets et des politiques essayant d'accélérer l'adoption de l'IA. Si vous aviez cinq minutes avec le président, quels conseils lui donneriez-vous pour libérer de manière responsable la puissance de l'IA au profit de tous les Américains et assurer la compétitivité nationale ? Qu'est-ce que ce serait ?

Je suis vraiment inquiet pour la compétitivité nationale des États-Unis en IA. Je pense que l'administration actuelle a bien fait certaines choses. Je pense que l'administration précédente avait une réflexion sur la sécurité de l'IA qui était vraiment du théâtre de sécurité, poussé par des lobbyistes alarmistes pour essayer de créer une capture réglementaire et des types de réglementations anti-open source. Donc, si vous ne voulez pas rivaliser avec l'open source, inventez tout un tas de choses sur les dangers de l'IA pour essayer de faire passer des licences étouffantes. Je pense que l'administration actuelle semble avoir très peu de patience pour cela. C'est bien. Ce qui m'inquiète : je pense que nous sommes tous les deux des immigrés. Je pense que beaucoup de nos étudiants ont été des immigrés. Je m'inquiète vraiment pour la compétitivité américaine si nous rendons l'immigration hautement qualifiée plus difficile. Mais franchement, pas seulement l'immigration hautement qualifiée. Quand je suis arrivé aux États-Unis en tant qu'étudiant de premier cycle, j'avais 17 ans ; j'étais franchement assez ignorant. Je ne pense pas du tout que j'étais hautement qualifié quand les États-Unis m'ont laissé entrer. Laisser les étudiants venir aux États-Unis, puis grandir et, espérons-le, devenir plus qualifiés — cela m'inquiète vraiment. Je pense au désengagement financier de la science, à la diminution des investissements dans la science, l'IA et d'autres choses. Les universités ont des problèmes — examinons-les. Il y a des choses que nous pourrions corriger avec les universités. Mais je pense que diminuer la capacité de ce pays à faire de la science m'inquiète vraiment. En termes de politique nationale, je m'inquiète également de notre dépendance vis-à-vis de TSMC. Il a été intéressant de voir la Chine interdire récemment certaines importations de puces NVIDIA, ce qui est un signal fort que la Chine s'oriente vers l'indépendance vis-à-vis de TSMC à Taïwan à un moment où les États-Unis restent encore lourdement dépendants de la fabrication à Taïwan. L'une des implications est que s'il devait arriver quoi que ce soit à Taïwan, qu'il s'agisse d'une catastrophe naturelle ou d'un événement d'origine humaine, une perturbation de l'écosystème des semi-conducteurs de Taïwan pourrait finir par nuire bien plus aux États-Unis qu'à la Chine si la Chine devient plus indépendante de la fabrication taïwanaise que les États-Unis. Donc, les semi-conducteurs. Et enfin, je pense que les semi-conducteurs d'IA sont un goulot d'étranglement. L'autre grand goulot d'étranglement, dont on parle aux informations, est tout à fait vrai : c'est l'énergie. Quand on construit un centre de données, c'est une machine pour transformer l'électricité en intelligence ou transformer l'électricité en jetons LLM. Et donc les contraintes — j'ai tellement d'amis qui sont bloqués dans l'obtention de permis. Peut-on construire une centrale électrique ici ? Et puis vous pensez avoir les permis, mais il y a des objections locales, qui peuvent être valables. Mais je pense que la capacité énergétique est l'autre goulot d'étranglement qui m'inquiète vraiment.

Fabricant de puces.

Quand vous pensez spécifiquement à la Chine, ou prenons simplement la Chine et l'Europe, deux approches radicalement différentes dans leur façon de penser l'IA, la réglementation et la possession de la chose. Et puis vous commencez à regarder les États-Unis essayer de naviguer là-dedans pour la compétitivité. L'une des choses qui m'intéresse de votre point de vue est cette idée à la fois des modèles open source et du fait que les gens construisent à partir du tronc principal de l'IA, qui est principalement basé aux États-Unis pour l'instant, mais de plus en plus de nouveaux modèles sortant de Chine et un peu d'Europe. Quelle est la bonne stratégie ici ? Quelle est la stratégie que vous croyez être la meilleure et la plus optimale pour le monde pour l'IA ? Est-ce comme un tronc central de l'IA avec des branches, ou est-ce de nombreux arbres différents dans la forêt avec une fédération de différents modèles, approches et techniques ?

Je pense que nous avons besoin de plusieurs branches car sinon, pour faire une analogie, l'écosystème mobile est un peu inintéressant car il y a deux gardiens, Android et iOS. À moins qu'ils ne vous laissent faire certaines choses, vous n'êtes tout simplement pas autorisé à expérimenter. J'espère donc que l'IA ne finira pas avec un petit nombre de gardiens qui peuvent limiter l'innovation. Ce qui s'est passé, c'est qu'au cours de l'année ou des deux dernières années, la Chine a vraiment pris de l'avance sur les États-Unis en publiant des modèles à poids ouverts. Ce sont des modèles que n'importe qui dans le monde peut télécharger et utiliser gratuitement. Je pense avoir vu une statistique montrant que l'adoption cumulative des modèles chinois à poids ouverts est sur le point de dépasser ou a peut-être déjà dépassé l'adoption cumulative des modèles américains à poids ouverts. Les modèles fermés américains sont toujours meilleurs, mais les modèles à poids ouverts sont un élément clé de la chaîne d'approvisionnement de l'IA et les gens les utilisent. Je pense que c'est un problème que nous n'investissions pas assez en tant que nation là-dedans. Et puis vous avez posé des questions sur l'Europe. Honnêtement, j'adore l'Europe. J'aimerais que l'Europe se réveille et avance plus vite. Pendant un certain temps, ces dernières années, en rendant visite aux régulateurs européens, j'ai entendu des choses comme : « Nous voulons être les leaders dans la réglementation de l'IA. » Je ne pense pas que ce soit comme ça qu'on gagne un avantage concurrentiel.

Plus de freins, plus de freins, moins de gaz. Gagner la course. Tournons-nous vers l'avenir dans ces quelques minutes restantes et parlons vraiment de l'avenir de l'IA. Mais je veux en parler à travers la prochaine génération d'étudiants de pointe que vous voyez, les entrepreneurs. Vers quels problèmes voyez-vous qu'ils gravitent ? Quels sont leurs espoirs et leurs rêves ? Et spécifiquement, qu'est-ce que cela vous dit sur l'allure des 24 prochains mois ?

Nous sommes dans la Silicon Valley où la plupart d'entre nous adorent l'IA. J'adore l'IA et j'adore ce que je fais ; je pense que cela rend le monde meilleur. Je pense que beaucoup d'entre nous sous-estiment peut-être la méfiance que beaucoup de gens à travers le pays ont envers l'IA. Et je sens l'urgence d'agir ensemble pour nous assurer que nous pouvons raconter un récit convaincant pour expliquer pourquoi l'IA va réellement être bonne pour le monde. Il s'avère que nous sommes tous enthousiasmés par les améliorations de productivité, mais quand un employé de centre d'appels a peur de perdre son emploi, ou qu'un travailleur de la restauration rapide entend un politicien dire : « Oui, devinez quoi ? Ces gens de l'IA vont faire disparaître votre emploi », cela crée beaucoup de peur et de méfiance envers l'IA que nous ne voyons pas vraiment ici dans la Silicon Valley. Je pense donc que pour gagner les gens à notre cause, nous devons nous assurer que notre technologie profite véritablement à tout le monde. Et je pense qu'il y a un chemin pour cela. L'IA peut rendre les individus beaucoup plus efficaces et beaucoup plus productifs. Mais pour mettre les outils à la disposition de tous et enseigner à tout le monde à les utiliser — c'est la montée en compétences et l'amélioration des outils. Et vraiment, j'ai l'impression qu'avec le concept d'ingénieur 10x, je pense qu'avec l'IA, nous pouvons avoir des marketeurs 10x, des analystes 10x et des professionnels de la finance 10x. Mais pour que cela se produise réellement, on a l'impression qu'il y a beaucoup de travail devant nous. Et je crains que nous n'ayons pas encore gagné la confiance de beaucoup de gens dans ce pays.

Quelle est votre façon préférée d'utiliser l'IA aujourd'hui ?

Je vais peut-être en partager une qui n'est pas très connue. J'utilise l'IA comme compagnon de remue-méninges bien plus que ne le savent mes amis. L'astuce est qu'il s'avère que l'IA est très intelligente, mais il est difficile d'y intégrer du contexte. Et donc, lors d'un remue-méninges, je trouve que ce n'est pas : « Laissez-moi dire des trucs puis donnez-moi des idées. » C'est s'assurer d'avoir une conversation prolongée où la conversation est : « Donnez-moi trois idées, je donnerai mon avis. » L'un ou l'autre. Quand je conduis, la voix, et quand je suis assis. Je trouve que quand je conduis, je parle pas mal à l'IA. Et puis je dirai : « Résume-le pour moi », et je l'enverrai à mon équipe pour simplement faire avancer le travail quand je conduis.

Est-ce un seul modèle ? En utilisez-vous plusieurs ?

Plusieurs modèles. En fait, j'adore Cursor pour le codage, et j'utilise de plus en plus OpenAI Codex également. Mais pour le remue-méninges, j'utilise plusieurs modèles.

Voix ou texte ?

Dans les 10 dernières secondes, quel est le problème sur lequel vous aimeriez que les gens se concentrent davantage en utilisant l'IA ?

Allez construire des choses. Je pense que chacun d'entre vous, c'est un moment merveilleux pour construire. Donc s'il y a une chose que vous retenez de ce en quoi je crois, allez simplement construire des choses. Il y a tellement de trucs cools que vous pouvez maintenant construire et qui n'étaient tout simplement pas possibles auparavant. Alors construisez, construisez, construisez.

Je pense que c'est une façon parfaite de terminer. Construisez, construisez, construisez. Andrew Ng, mesdames et messieurs. Merci pour votre travail, Andrew. Merci pour vos recherches. Merci d'être ici.

Merci, DJ. Merci.

La conversation d'Andrew et DJ montre à quel point l'IA est un écosystème. Pour que les États-Unis gagnent la course à l'IA, il faudra une approche à multiples facettes. Ce sont les puces et l'infrastructure d'IA, oui, mais c'est aussi le talent. Nous devons continuer à attirer les meilleurs talents mondiaux et offrir des opportunités aux chercheurs et innovateurs du monde entier pour construire une vie et une carrière réussies ici. Vous pouvez trouver la vidéo complète de ceci et plus encore de la scène du sommet sur la chaîne YouTube de Masters of Scale.