Veuillez accueillir le président et PDG de Nvidia, Jensen Huang, en conversation avec le président de l'Institut, Michael Milken.

Ils sont de grands fans de vous.

Je pense que c'est pour vous.

Je pense que les applaudissements sont pour vous.

Et je pense que votre tenue est pour moi. Alors, bienvenue.

Alors, l'IA, est-ce la prochaine révolution industrielle ? Est-ce la prochaine révolution manufacturière ?

Oui. Laissez-moi vous expliquer. Nous avons tous parlé de la technologie de l'IA, de sa capacité à percevoir le monde, à générer du contenu, à traduire, et maintenant même à raisonner et à résoudre des problèmes, à utiliser des outils, à utiliser le navigateur web, à lire des PDF, à faire des recherches pour vous. Nous savons donc ce que la technologie est capable de faire, et c'est très excitant en soi. C'est totalement transformateur. Nous comprenons que cette technologie ne ressemble à aucune technologie informatique du passé. Rappelez-vous, la technologie informatique est un outil. Vous devez l'utiliser pour la rendre efficace. Vous devez vous asseoir devant l'ordinateur et l'utiliser. Mais maintenant, l'IA a la capacité d'automatiser. Et le concept de robotique et de robots est très bien compris. Imaginez un robot physique, nous comprenons cela, nous pouvons l'imaginer. Imaginez un robot numérique, il est dans l'ordinateur, dans votre centre de données, travaillant pour vous. C'est passionnant car pour la première fois, il ne s'agit plus seulement de remplacer ou d'être la prochaine génération de la technologie informatique que nous connaissons, mais pour la première fois, cela pourrait réellement augmenter et s'ajouter à la main-d'œuvre numérique. Ainsi, la part de l'économie dont elle fait partie est bien supérieure à mille milliards de dollars, elle fait partie des cent mille milliards de dollars. C'est la première couche. La deuxième couche est la suivante : comment génère-t-on cette IA ? D'où vient l'IA ? Alors que la dernière génération d'ordinateurs était constituée de logiciels écrits à la main fonctionnant sur des CPU, ce que Nvidia a mis quelque 33 ans à construire est cette idée d'un nouveau type d'ordinateur qui apprend, la machine apprend à écrire le logiciel elle-même et elle fonctionne sur cette plateforme informatique que nous avons inventée, appelée informatique accélérée et GPU. La question est maintenant : comment l'IA est-elle produite ? Elle est produite dans ce que les gens appellent essentiellement des centres de données d'IA, mais c'est essentiellement une usine. Contrairement à un centre de données, cela ne ressemble pas à un centre de données. C'est d'une échelle assez vaste. Cela consomme de l'énergie, et cela produit, vous y appliquez de l'énergie, et cela produit ces choses appelées tokens, qui sont fondamentalement des nombres. Et ces tokens peuvent être reformulés en nombres, en mots, en images, en pixels, en vidéo, en produits chimiques ou en combinaisons de protéines pour la découverte de médicaments, ou même en compétences motrices nécessaires pour piloter un robot ou des volants pour conduire une voiture autonome. Ces tokens sont donc fabriqués par cette usine. Ce qui est intéressant, c'est que les gens commencent à comprendre qu'une toute nouvelle industrie a été créée. Cette nouvelle industrie a une usine, et ce sont des usines d'IA. Quelle taille ces usines peuvent-elles atteindre ? Elles pourraient faire un gigawatt, nous en construisons qui font environ un gigawatt, et chaque gigawatt représente environ 50 ou 60 milliards de dollars. Au cours des 10 prochaines années environ, je ne serais pas surpris de voir des dizaines d'usines d'IA de plusieurs gigawatts se construire à travers le monde. C'est la deuxième couche. La troisième couche, probablement encore plus profonde, est que pour la toute première fois, vous disposez d'une capacité, d'une technologie qui affecte presque toutes les industries, des services financiers à la santé, en passant par la fabrication, la logistique, le commerce électronique, le divertissement, et j'en passe. Cette infrastructure, si vous voulez, cette usine d'IA devient maintenant une infrastructure pour une multitude d'autres industries. Tout comme la dernière génération, cette infrastructure est un peu difficile à comprendre, mais la dernière génération, nous avions l'infrastructure de l'information, et la génération précédente, nous avions l'infrastructure énergétique. Et maintenant, we have the infrastructure of intelligence. Internet était l'infrastructure de l'information, et l'intelligence artificielle est celle-ci. Je pense que lorsque vous regardez l'IA sous ces différents angles, vous commencez à comprendre l'impact de l'IA sur l'industrie technologique dans laquelle nous sommes, sur une nouvelle industrie dont chaque pays veut faire partie, et sur l'infrastructure qui affecte chaque industrie.

Prenons un peu de recul et parlons des compétences nécessaires pour interagir. Nous avons estimé il y a quelques années que si l'on adoptait la technologie agricole la plus moderne, on pourrait éliminer un demi-milliard d'emplois dans le monde agricole. Il y a aujourd'hui des questions importantes : qui va être évincé ? J'avais un avantage substantiel dans les années 60, je pouvais calculer les rendements de tête. Puis, en 1970, la calculatrice est arrivée. J'ai donc été évincé.

On dirait qu'il s'en est plutôt bien sorti depuis l'invention de la calculatrice.

Et je pouvais me souvenir de millions de transactions, puis les ordinateurs ont commencé à les stocker. Que voyez-vous dans le concept de travail et l'interaction avec la technologie que vous allez fournir ?

Oui. Vous avez tous beaucoup entendu parler des déplacements d'emplois. Chaque métier sera affecté, certains emplois seront perdus, d'autres créés, mais chaque métier sera touché. Immédiatement, il est incontestable que vous ne perdrez pas votre emploi à cause d'une IA, mais vous perdrez votre emploi au profit de quelqu'un qui utilise l'IA. Mais laissez-moi vous donner deux extrêmes à considérer également. La technologie informatique et l'informatique ont bénéficié à environ 30 millions de personnes. Il y a environ 30 millions de personnes dans le monde qui savent programmer et utiliser cette technologie à l'extrême, et cela a vraiment profité à nous tous qui avons été dans cette industrie ces 30 dernières années, potentiellement l'une des industries les plus créatrices de richesse que l'on puisse choisir. J'aurais pu être ingénieur pétrolier, mon père l'était, j'aurais pu être médecin, ma mère pense que tout le monde devrait l'être, mais j'ai choisi le génie informatique et il s'est avéré que c'était un très bon choix. Cependant, il n'y a que 30 millions de personnes dans cette industrie. Nous avons donc créé, Mike, au cours des 30 ou 40 dernières années, probablement la plus grande fracture technologique que le monde ait jamais connue. L'instrument que nous avons inventé, nous savons l'utiliser, mais les sept autres milliards et demi de personnes ne le savent pas. Je soutiens qu'en fait, l'intelligence artificielle est la plus grande opportunité pour nous de combler la fracture technologique, et laissez-moi vous le prouver. Si nous regardons dans cette salle, il est très peu probable que plus d'une poignée de personnes sachent programmer en C++. Et de même, un nombre égal sait programmer en C. Pourtant, 100 % d'entre vous savent programmer une IA. La raison en est que l'IA parlera la langue que vous voulez qu'elle parle. Vous pourriez dessiner un schéma et le lui montrer, dessiner une image et lui demander quoi faire, vous pourriez évidemment lui parler avec des mots, écrire une requête, décrire votre requête de manière très explicite ou implicite. Et si vous ne savez pas comment programmer cet ordinateur à l'aide de l'IA, vous dites simplement à l'IA : 'Je ne sais pas comment te programmer, comment dois-je faire ?'. Et l'IA vous dira exactement comment la programmer et le fera. Je pense donc que le nombre de personnes utilisant ChatGPT et Gemini Pro démontre qu'il s'agit en fait de l'une des technologies les plus faciles à utiliser de l'histoire. Désormais, tout le monde peut profiter de cette capacité, qu'il s'agisse d'un enseignant ou d'un étudiant voulant un tuteur, et chaque étudiant devrait l'utiliser comme tuteur ; je l'utilise comme tuteur tous les jours. Je pense donc que notre capacité à utiliser maintenant l'intelligence artificielle pour combler le fossé technologique est incroyable. C'est un extrême. L'autre extrême est de se rappeler que nous avons une pénurie de main-d'œuvre. Nous avons une pénurie de travailleurs. Nous n'avons pas une abondance de travailleurs. Et pour la toute première fois de l'histoire, nous pouvons réellement imaginer l'opportunité de combler ce fossé, de réintégrer 30 ou 40 millions de travailleurs dans la population active que le monde n'a pas autrement. On pourrait donc soutenir que l'intelligence artificielle est probablement notre meilleur moyen d'augmenter le PIB mondial. En attendant, je recommande à 100 % à tout le monde de profiter de l'IA et de ne pas être cette personne qui ignore cette technologie et perd son emploi en conséquence.

Parlons un instant. Ils vont sortir de cette salle jeudi après six jours de conférence, ils vont vouloir en savoir plus sur l'IA. Doivent-ils demander à leur ordinateur de leur enseigner l'IA ? Est-ce ce que nous allons faire ?

Oui. C'est un excellent moyen de le faire. Prenez simplement votre téléphone, Perplexity est plutôt bon, ChatGPT est vraiment excellent, Gemini Pro est excellent, j'utilise les trois. Et demandez-lui simplement ce que vous voulez savoir sur l'IA et il vous le dira, aussi profondément que vous le souhaitez. Parfois, dans des domaines assez nouveaux pour moi, je dis : 'Commence par m'expliquer comme si j'avais 12 ans', puis on progresse jusqu'au niveau doctorat. Vous pouvez tous faire de même.

Regardons cela d'un autre côté, Jensen. Votre famille venait de Taïwan, vous êtes allé à Washington, puis finalement vos parents ont déménagé dans l'Oregon. J'ai eu la chance de financer beaucoup d'autres entrepreneurs. Dans ces premières années dont vous parlez souvent, vous ne saviez pas si vous alliez réussir ou non. Qu'est-ce que les autres entreprises, qui avaient plus d'accès au capital que vous à l'époque, ont raté ? Qu'est-ce qu'elles n'ont pas vu que vous avez vu ?

Mon Dieu.

En d'autres termes, Intel, qu'est-ce qu'Intel n'a pas vu sur le marché ? Qu'est-ce qu'ils n'ont pas reconnu ?

La raison pour laquelle j'ai marqué une pause est que dès le début, nous avons imaginé que ce que nous essayions de faire en tant qu'entreprise était d'inventer une nouvelle façon de faire de l'informatique qui résout des problèmes que les ordinateurs normaux ne peuvent pas résoudre. En fait, si vous écriviez cet énoncé de mission, faire quelque chose que les choses normales ne peuvent pas faire, c'est comme dire : 'Je voudrais construire une nouvelle voiture pour aller là où les voitures normales ne peuvent pas aller'. Eh bien, généralement, si les voitures normales ne peuvent pas y aller, ces endroits ne sont pas pavés ou ne sont pas très désirables de toute façon. Nous avons donc élaboré cet énoncé de mission : résoudre des problèmes que les ordinateurs normaux ne peuvent pas résoudre. Cela nous a pris 33 ans et nous y avons réussi. Mais la première chose est que toute l'économie, toute l'industrie veut aller là où les problèmes peuvent être résolus. Personne ne veut aller là où les problèmes ne peuvent pas être résolus. Nous étions donc plutôt seuls. Il n'y a pas d'autres personnes qui résolvent ce problème parce que c'est difficile, il n'y a pas beaucoup de clients car ils ont tendance à ne pas choisir des problèmes comme ça. Et puis l'autre chose, c'est qu'Intel, nous observant tout le temps, avait l'avantage d'un plus grand accès au capital parce qu'ils réussissaient si bien ce qu'ils faisaient, qu'ils ont en quelque sorte rejeté ce que nous faisions. Et c'est en fait la bonne news. Avec le temps, si cela nous a pris si longtemps, c'est parce que c'est difficile, et la raison pour laquelle nous sommes ici seuls, c'est parce que les gens nous ont laissé tranquilles pendant longtemps. Un livre a été écrit récemment, celui de Peter Thiel, 'Zero to One'. À bien des égards, c'est aussi l'histoire de Nvidia. Nous avons choisi de faire quelque chose que personne ne pensait possible ou qui était très difficile à faire, avec peu de chances de succès. Mais pour nous, c'était du bon sens. Je pense donc que c'est simultanément parce que c'était difficile à faire, et aussi parce qu'ils réussissaient déjà tellement bien qu'ils ont rejeté l'idée jusqu'à ce que tout se mette en place.

Eh bien, vous essayez aussi de vous assurer que votre entreprise ne prenne pas la direction d'Intel également. Vous êtes le leader aujourd'hui. Comment instaurez-vous cette culture d'innovation constante pour aller là où personne n'est allé auparavant ?

Je pense qu'en partie, tout d'abord, il n'y a aucune garantie. Mais notre entreprise possède plusieurs caractéristiques vraiment extraordinaires. Et j'apprécie cela en tant que personne, je souhaite à mes enfants et aux personnes que j'aime d'avoir la même histoire, la même expérience, qui est cette longue souffrance qui accompagne la lutte. On ne prend jamais rien pour acquis, on est super efficace, on essaie de sauver tout ce qu'on peut parce qu'on ne sait pas combien de temps la lutte va durer. On a une résilience incroyable parce qu'il a fallu longtemps pour y arriver, et l'entreprise a cela dans son caractère. Presque tout ce que nous entreprenons ces jours-ci est une entreprise de 5 à 10 ans. Nous sommes probablement les plus avancés dans ce nouveau domaine appelé l'IA physique, qui se traduit par la robotique. Je pense que ces caractéristiques consistant à rêver grand d'une part, et à avoir la résilience et le caractère pour souffrir jusqu'à ce que cela se réalise, sont très bonnes. L'autre partie positive est que vous êtes toujours au bord de la faillite. Pendant 30 ans, nous avons toujours été dans un état perpétuel de faillite imminente. On ne prend donc rien pour acquis. Quand il y a un revers, cela ne me trouble pas trop. Quand nous faisons des erreurs, cela ne me surprend pas trop. Quand nous avons du succès, je ne le prends pas pour acquis et nous ne le célébrons pas trop. Nous restons vraiment concentrés sur notre travail. Je pense qu'une partie de cela vient simplement du temps qu'il a fallu pour bâtir l'entreprise.

Parlons pour les non-initiés : comment fabrique-t-on une puce ? Qu'est-ce qui est requis ? Nous aimerions tous aller là-bas et fabriquer des puces, mais nous n'avons aucune idée de comment nous y prendre. Comme vous vous en souvenez, les États-Unis ont adopté une loi pour investir 62 milliards, puis ils ont découvert six mois plus tard que personne aux États-Unis ne sait comment construire une usine.

Eh bien, comme pour toutes choses, je pense que le savoir-faire et l'art comptent. Si vous voulez apprendre à construire une puce, je commencerais par YouTube. Il s'avère que nous sommes très doués pour construire des puces. La raison en est que, depuis IBM dans les années 60, aucune entreprise comme la nôtre n'a existé, où nous partons d'une feuille blanche, concevons une toute nouvelle architecture, créons les puces, les systèmes, le réseau, l'infrastructure, écrivons tous les logiciels, et faisons en sorte que les développeurs du monde entier développent pour cet ordinateur. Nous construisons les puces, mais nous construisons le système entier. Et nous sommes vraiment une entreprise d'infrastructure d'IA aujourd'hui. Si vous regardez les systèmes que nous construisons, chacune de nos puces pèse une tonne et demie. C'est une puce d'une tonne et demie. Et elle coûte 3 millions de dollars l'unité. Nous fabriquons ces choses en très grand volume. Nous les fabriquons, les assemblons, puis les testons. Nous utilisons un superordinateur pour tester le superordinateur car il faut être intelligent pour tester si l'ordinateur que vous fabriquez est intelligent. Tout est refroidi par liquide. Ensuite, nous assemblons tout, nous désassemblons tout, nous le mettons dans un avion, nous l'expédions là où se trouve le centre de données, et nous l'assemblons à nouveau. Ce processus complet implique 200 fabricants et fournisseurs travaillant avec nous dans le monde entier. Nous en construisons pour quelques centaines de milliards de dollars par an. À l'heure actuelle, nous sommes la plus grande entreprise technologique de puces au monde. C'est incroyablement difficile à faire. Notre budget de R&D par génération est d'environ 20 à 30 milliards de dollars. C'est un jeu géant. Mais nous travaillons dans une industrie, Mike, dont vous savez que l'industrie de l'intelligence se mesurera probablement en milliers de milliards de dollars. L'investissement que nous faisons est donc justifié par les opportunités à venir.

Nous avons tous eu la chance de lire sur les restrictions potentielles concernant les pays où vous pourrez vendre vos puces. Exposez les enjeux tels que vous les voyez.

La technologie de Nvidia est souvent décrite comme un trésor national. D'un côté, nous voulons nous assurer que cette technologie ne soit disponible qu'aux amis de notre nation. Nous voulons garantir que l'accès à cette technologie ne tombe pas entre les mains de personnes qui pourraient l'utiliser à des fins militaires. Ce sont les arguments en faveur de la limitation de l'accès, pour des raisons économiques et de sécurité nationale. Le sophisme de cela est qu'aucun gouvernement, surtout celui de nos adversaires, n'est limité par la capacité informatique disponible dans son pays pour ses raisons militaires. Si ils en ont besoin pour une avancée militaire, ils sécuriseront simplement les ressources informatiques qu'ils ont déjà, et il y a des millions de puces Nvidia dans presque tous les pays. L'expédition de GPU supplémentaires ne va pas limiter leur armée. Je pense que la raison de favoriser l'exportation de cette technologie est que nous voulons construire l'IA mondiale. Là où les normes américaines sont adoptées, l'écosystème de l'IA se construira sur notre norme plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre. Et nous ne sommes pas seuls. Nvidia est le leader mondial aujourd'hui, mais en notre absence, si nous ne servons pas un marché, quelqu'un d'autre prendra la place. Huawei, par exemple, est très redoutable. La raison pour laquelle cela aurait du sens est de gagner sur le marché, de faire de la norme américaine la norme mondiale, et d'avoir une IA construite sur la technologie américaine. Et bien sûr, c'est un marché géant. Le marché chinois dans quelques années représentera probablement environ 50 milliards de dollars. C'est une opportunité commerciale qui nous permettrait de ramener des recettes fiscales, de créer des emplois et de faire progresser notre technologie encore plus loin.

Eh bien, il y a aussi votre interaction avec le client. Vous manquez cette chance d'apprendre de cette interaction avec le client.

La chose la plus importante pour toute entreprise est l'interaction avec le client.

Et qu'avez-vous appris de vos clients au cours des dernières années concernant leur demande de puces et leur utilisation, et comment cela vous revient-il chez Nvidia ?

Eh bien, nous travaillons avec presque tous les développeurs d'IA au monde. Nous apprenons tout sur la façon dont notre architecture est utilisée, si elle est optimale ou non pour l'avenir de l'IA. Ainsi, quand nous comprenons ce qu'un chercheur en IA aimerait faire avec, par exemple, le modèle d'IA pour une cellule virtuelle — nous avons fait de grands progrès avec les protéines virtuelles — nous travaillons maintenant sur les cellules virtuelles. Comprendre comment les gens veulent utiliser cela nous aide à modifier notre architecture à l'avenir pour qu'elle soit mieux adaptée.

Comme je vous l'ai mentionné Jensen, il y a bien des années, je suis allé chez IBM pour essayer de les convaincre d'utiliser ce qu'ils appelaient leur super puce pour la recherche médicale. Ils m'ont répondu : merci Mike, mais nous choisissons les jeux vidéo. Où voyez-vous la demande à l'avenir ? Certaines industries vont-elles jouer un rôle plus important, comme les biosciences ?

Eh bien, si vous regardez où en est l'IA aujourd'hui, nous servons essentiellement le marché de l'internet grand public. Ce n'est qu'une infime fraction de l'économie mondiale. Au-dessus de cela se trouvent les industries de la santé, les sciences de la vie et la fabrication. À l'avenir, l'usine sera un robot gigantesque orchestrant une foule de robots à l'intérieur, travaillant avec des humains pour construire des produits robotiques. Cette couche technologique imbriquée est presque là. Cette application pour la fabrication, l'industrialisation, les usines, tout ce domaine a besoin de cette nouvelle IA appelée IA physique. Si nous pouvons résoudre cela, nous parlons d'industries se chiffrant en milliers de milliards de dollars.

Dernière question. Beaucoup de gens pourraient se demander : comment obtenir un emploi chez Nvidia ? Quelles sont les compétences que vous recherchez aujourd'hui lors de l'embauche ?

Eh bien, si vous ne pouvez pas concevoir une puce, mais que vous me dites que vous avez appris à le faire sur YouTube, cela m'en dira déjà long. Nvidia est la première entreprise de puces au monde, mais nous avons des biologistes numériques, des chimistes quantiques, des ingénieurs en informatique graphique, des roboticiens, des experts en linguistique. Nous avons une expertise dans un très large domaine scientifique et industriel. Si vous avez une expertise de domaine, nous adorons cela. Nous aimons aussi les personnes dotées d'une intelligence générale de base et si vous aimez le travail acharné et surtout si vous aimez souffrir, vous savez exactement qui appeler.

Jensen, nous avons vu au fil des ans que ces jours difficiles ont porté leurs fruits et nous avons hâte de voir ce que vous accomplirez à l'avenir. Merci de vous être joint à nous.

Merci. Merci beaucoup, Mike.