Quand nous avons commencé, les gens se demandaient ce qu'AMD allait devenir une fois grande. Notre force motrice à l'époque était de décider dans quoi nous pourrions être les meilleurs. Je croyais vraiment que nous pouvions être les meilleurs dans le calcul haute performance. À l'époque, quand je m'asseyais avec nos collègues techniques et que nous prenions cette décision majeure de savoir si nous allions parier la feuille de route de l'entreprise sur les chiplets, nous avons dit oui.

Lisa, je suis tellement ravi que cela ait fonctionné. Bienvenue à Possible. J'attendais cela avec impatience depuis des mois.

Merci, Reid. C'est génial d'être ici avec vous et Aria.

Vous vous êtes décrite comme quelqu'un qui a toujours aimé le matériel informatique et construire des choses. Dites-nous en plus. D'où viennent cette curiosité et cet élan ?

Reid, juste un peu de contexte. Je suis née à Taïwan et j'ai immigré aux États-Unis à l'âge de trois ans. Mon père aimait vraiment les mathématiques et les sciences. Quand j'étais enfant, je trouvais vraiment intéressant de comprendre comment les choses fonctionnaient. Mon petit frère avait une voiture télécommandée qui faisait des allers-retours dans notre couloir, et un jour, elle a cessé de fonctionner. En tant qu'enfant curieuse, vous la dévissez et vous réalisez qu'il y a un fil desserré. Si vous connectez le fil, elle recommence à fonctionner. Cela m'a donné ce sentiment qu'il est agréable de travailler sur des choses où il y a une cause et un effet. Vous faites quelque chose et tout d'un coup, vous pouvez faire fonctionner quelque chose ou vous pouvez faire quelque chose d'inattendu. C'est ce qui m'a amenée vers le matériel. Quand j'étais une jeune étudiante à l'université cherchant un emploi, j'ai eu la chance de travailler dans un laboratoire de semi-conducteurs et le reste appartient à l'histoire.

La prochaine fois que mes enfants casseront leurs voitures télécommandées, je leur dirai que si Lisa Su peut les réparer, il suffit d'y aller et de les ouvrir. J'ai le sentiment que cette expérience a probablement mené à ma prochaine question. Je vous ai entendu dire que certaines personnes disaient que vous étiez folle de vous lancer dans les puces plutôt que dans le matériel. Pouvez-vous nous ramener à cette époque et à cette prise de décision ? Est-ce que cela vous semblait fou ?

Il semble qu'il y ait une éternité, quand les gens me demandaient si j'étais intéressée par les semi-conducteurs, et ils me demandaient ce qu'étaient les semi-conducteurs. Les gens ne savaient pas vraiment ce qu'étaient les semi-conducteurs. Je disais que je travaillais sur des puces, et alors les gens me demandaient si je parlais de chips de pomme de terre. J'expliquais que je parlais de puces semi-conductrices. Il y a 30 ans, les gens ne parlaient pas de semi-conducteurs et ne réfléchissaient pas à ce qu'ils étaient. J'ai obtenu ma licence, ma maîtrise et mon doctorat au MIT en génie électrique. Ce qui était vraiment important, c'est que vous travailliez sur des projets ; j'avais une thèse de recherche. J'ai travaillé dans un laboratoire de semi-conducteurs et j'ai construit des dispositifs. C'étaient des dispositifs d'un micron, ce qui semble être des éons en arrière alors que maintenant tout le monde parle de la façon dont nous passons à deux nanomètres. Beaucoup de choses ont changé dans ce laps de temps. Je pensais que c'était incroyable que l'on puisse construire des dispositifs sur une puce de la taille d'une pièce de monnaie et qu'elle puisse faire des choses comme du calcul. C'est ce qui m'a amenée aux semi-conducteurs. C'était une époque où les semi-conducteurs n'étaient ni intéressants ni sexy, et personne n'en parlait. Pour moi, ils étaient intéressants parce que je pouvais voir le produit de mon travail faire fonctionner quelque chose concrètement, comme un ordinateur, ce qui était très excitant pour moi.

Absolument. Je pense que vous avez raison. C'était l'époque avant que les puces ne soient cool. Nous allons en venir au présent, mais depuis vos débuts en tant qu'ingénieure jusqu'à aujourd'hui, pouvez-vous nous parler de ces chapitres de carrière ?

Quand j'ai commencé, j'étais une ingénieure pure et dure. J'étais une spécialiste de la physique des dispositifs. J'aimais beaucoup m'habiller en combinaison stérile et aller au labo. Imaginez-moi en combinaison stérile entrant dans les labos. Je faisais des expériences sur mes puces et je les testais. C'était très excitant. J'ai passé une grande partie du début de ma carrière chez IBM. IBM est une entreprise incroyable. En observant les contours d'IBM, aujourd'hui sous la direction d'Arvind Krishna qui fait un travail fantastique, on pouvait tout apprendre chez IBM. Je suis entrée à 25 ans et il y avait 300 000 personnes. Je me demandais comment je pourrais faire une grande différence dans une entreprise de cette taille. Mais on réalise que la beauté de l'ingénierie est que ce que vous faites compte réellement. Votre titre ou le nombre d'années passées dans l'entreprise comptent moins ; ce sont vos idées qui comptent le plus. J'ai eu la chance de travailler sur des projets passionnants à ce moment-là. J'ai travaillé sur certains des premiers interconnexions en cuivre lorsque nous intégrions le cuivre dans les laboratoires de semi-conducteurs. J'ai grandi chez IBM. Tous les deux ans, j'avais l'occasion de faire quelque chose de différent. J'ai d'abord été physicienne des dispositifs, puis je suis devenue responsable d'une équipe produit, et ensuite j'ai commencé à apprendre les affaires et comment commercialiser les produits. Cela m'amène à l'endroit où je suis aujourd'hui, à faire probablement la chose la plus amusante que je puisse imaginer : être à la pointe de la technologie dans une industrie qui rend le monde meilleur.

Aujourd'hui, il y a des conversations massives autour de l'IA et du matériel pour l'IA. Nous avons tendance à entendre parler de deux puissances majeures, AMD et NVIDIA. Pour les gens qui ne sont pas forcément au courant du matériel, écoutons directement. Quelles sont les façons de comprendre AMD, son rôle là-dedans, et en quoi est-ce différent de NVIDIA ?

Absolument. Reid, si je peux faire un petit détour. AMD est une entreprise avec une histoire très riche. Nous existons depuis 55 ou 56 ans. Nous avons toujours été dans le monde de l'informatique, repoussant les limites du calcul. Si vous demandez ce que nous faisons quand nous nous réveillons le matin, il s'agit de savoir comment nous repoussons les limites du calcul haute performance. Il s'avère aujourd'hui que le calcul haute performance est entièrement axé sur l'IA et sur la manière dont nous pouvons amener l'infrastructure de l'IA à un point où davantage de personnes peuvent utiliser l'IA dans leurs entreprises et leur vie quotidienne. Ce que nous faisons, c'est vraiment tous les types de calcul. Des milliards de personnes touchent le matériel AMD chaque jour. Vous touchez notre matériel dans le cloud. Si vous utilisez des services de base, comme ce podcast, nous fonctionnons via du matériel AMD dans le cloud. La plupart des services les plus importants que nous avons, qu'il s'agisse de Teams, Zoom, Instagram ou d'appeler un Uber, passent par le matériel AMD. Nous sommes également présents dans des choses comme la Sony PlayStation ou la Microsoft Xbox. Notre objectif est de nous assurer que nous avons le bon calcul au bon moment. Pour répondre à votre commentaire sur ce qui sépare les entreprises de matériel, nous sommes en fait ici pour fournir l'ensemble des capacités de solution. Il ne s'agit pas seulement de matériel, mais de la manière dont nous accomplissons les choses, que vous essayiez de traiter autant de données que possible dans le centre de données ou que vous essayiez d'avoir les meilleures expériences client dans un PC ou un autre appareil. Nous avons l'ordinateur adapté à la bonne application. C'est le cœur même de notre mission.

J'adore le fait que vous ayez décrit la mission d'AMD comme étant de résoudre les problèmes et les défis les plus importants du monde. Comme Reid et moi, vous êtes une optimiste de l'IA. Si vous pouviez faire en sorte que l'IA aide à résoudre un seul des problèmes les plus importants du monde, lequel serait-ce et quel en serait selon vous l'impact ?

Aria, tout d'abord, j'ai l'impression de parler à des experts ici, Reid étant certainement très prolifique sur ce sujet. Je suis optimiste concernant l'IA pour beaucoup de choses. Je vois l'IA comme un facteur multiplicateur de ce que les humains peuvent faire. Les humains sont incroyables, et nous avons fait tellement de progrès, mais maintenant nous pouvons utiliser le calcul pour ajouter un facteur X. Il y a tellement de choses que l'IA peut faire pour les entreprises ; nous l'utilisons certainement partout chez AMD. Nous regardons aussi ce qu'elle peut faire pour la productivité personnelle. Mais le domaine qui m'excite le plus est ce que l'IA peut faire pour les soins de santé, la médecine et la qualité de vie. L'argent ne peut pas acheter la santé, mais si le calcul peut aider à améliorer les résultats de santé, et que l'IA en est une part si importante, je pense que c'est tout simplement incroyable. Cela revient à cette notion que nous travaillons dans l'industrie la plus amusante de la planète.

Nous reviendrons à AMD car c'est une partie très importante de l'infrastructure de tout ce qui se passe avec le calcul dans le cloud et bien d'autres endroits. J'ai d'ailleurs quelques appareils Microsoft qui sont propulsés par AMD. Concernant les soins de santé, je pense que c'est l'une des choses que les gens ne réalisent pas tout à fait : à quel point cela va être une amplification. Cela va d'un assistant médical disponible 24h/24 et 7j/7 sur votre smartphone à ce que je fais avec Manas AI avec Siddhartha Mukherjee, qui consiste à créer une usine de découverte de médicaments utilisant l'IA pour accélérer la guérison des cancers. Quelles sont les choses que les gens devraient comprendre comme étant les futurs possibles à court et moyen terme avec les soins de santé ? Quelles sont les choses que vous voyez depuis votre poste chez AMD et pourquoi les gens devraient-ils être enthousiastes à ce sujet ?

C'est un excellent point. C'est tout ce qui précède, par rapport à certains des exemples que vous avez donnés. Pour des exemples à très court terme, l'IA peut réellement améliorer les résultats de santé pour les gens aujourd'hui. Quand vous pensez à la diversité des soins de santé qui existe à travers ce pays, que vous soyez dans le meilleur hôpital ou dans une communauté rurale où vous n'avez pas les meilleurs médecins et capacités, nous pouvons égaliser certains de ces résultats de santé grâce à l'utilisation de l'IA. L'une des choses que j'ai trouvées les plus intéressantes concernant la médecine, c'est qu'il s'agit en fait plus d'un art que d'une science. Le diagnostic précoce de choses comme les cancers aide énormément à améliorer les résultats de santé. Vous ne pouvez pas compter sur la même qualité de service partout où vous allez, mais être capable d'utiliser l'IA comme assistant est puissant. Lors d'une conversation que j'ai eue un jour avec Eric Horvitz, nous avons discuté de ce que l'on attend d'un assistant médical IA. Vous ne voudriez pas que votre capacité d'IA prenne toutes les décisions, mais si vous aviez l'IA juste pour égaliser et vous donner un deuxième avis très solide sur-le-champ, c'est un exemple très simple. Ensuite, il y a les exemples beaucoup plus lointains, comme la découverte de médicaments. Aider à transformer ce qui pourrait prendre 10 ans d'expérimentation avec le calcul traditionnel et réduire cela à des semaines et des mois afin que nous puissions vraiment accélérer le rythme de l'innovation dans ce domaine. Une chose qui me passionne personnellement, ce sont les spécialistes en médecine. Le corps humain n'est pas un ensemble d'organes ; c'est un système intégré. Trouver des gens capables d'intégrer tous ces systèmes est en fait assez difficile. C'est là que l'IA peut nous aider considérablement en termes d'intégration des connaissances à travers une vaste quantité de données et d'expériences pour nous donner le meilleur savoir possible.

Un suivi particulier qui est important pour que tout le monde y prête attention, c'est qu'aujourd'hui, c'est déjà un excellent deuxième avis. Si vous faites face à quelque chose de grave, vous le vérifiez comme un deuxième avis. Si les deux ne correspondent pas, alors passez à un troisième. C'est déjà une amplification par rapport à ce que nous avons aujourd'hui. C'était une chose vraiment importante pour que les gens comprennent le moment actuel de l'IA.

Oui. L'autre chose est que cela s'améliore pratiquement sur une base hebdomadaire. L'IA que vous avez pu expérimenter il y a six mois sera différente de l'IA que vous expérimenterez dans six mois, car il y a cet apprentissage constant en cours. C'est exactement ce que nous voudrions pour toutes ces applications, mais particulièrement dans le domaine médical.

Lisa, quelque chose me dit que vous n'êtes pas quelqu'un qui crie ses succès sur les toits, mais je m'en voudrais de ne pas mentionner que le redressement que vous avez opéré chez AMD est vraiment incroyable. Le chiffre d'affaires est passé de 4 milliards de dollars à plus de 23 milliards pendant votre mandat de PDG, et les actions sont passées de 2 à 200 dollars. On ne peut pas avoir un tel redressement sans prendre des décisions risquées et parier l'entreprise. Y a-t-il eu des moments où vous pensiez prendre un risque nécessaire mais qui restait un risque majeur dans cette trajectoire de 10 ans ?

Dix ans, cela semble long, mais dans la technologie, ce n'est pas si long. C'est vraiment quelques cycles de produits. AMD est un emploi de rêve pour moi. J'ai la chance de travailler sur la technologie la plus excitante de l'industrie avec des gens, des clients et des partenaires incroyables. Quand nous avons commencé, nous avions probablement environ 4 milliards de dollars de chiffre d'affaires, et les gens se demandaient ce qu'AMD allait devenir une fois grande. La chose la plus importante pour nous était de décider ce dans quoi nous voulions être les meilleurs. Pour les entreprises technologiques, vous devez être le meilleur dans quelque chose. Mon CTO Mark Papermaster a été mon partenaire dans ce voyage, et nous pensions que nous pouvions être les meilleurs dans le calcul haute performance. À l'époque, le calcul haute performance n'était pas aussi excitant qu'aujourd'hui car l'IA n'était pas aussi importante et le cloud suivait une voie différente. Pour le calcul haute performance, nous nous sommes concentrés sur les CPU et les GPU. Le monde changeait aussi. Chaque fois qu'il y a des points d'inflexion technologiques, cela apporte des opportunités. Pendant 30 ans, les semi-conducteurs ont été portés par la loi de Moore et l'idée que tous les deux ans on pouvait doubler la productivité. Mais la mise à l'échelle changeait, et nous avons vu ce changement. Nous avons fait quelques paris. Nous avons parié que la mise à l'échelle ralentirait et que nous devions innover de différentes manières. L'une des plus grandes innovations a été d'être les premiers à intégrer le calcul haute performance dans des chiplets de sorte que vous puissiez assembler énormément de puces pour devenir un ordinateur plus performant. Chaque CPU haute performance aujourd'hui et les futures générations de GPU d'IA utiliseront cette technologie. Il s'agit toujours de faire des paris. Je me souviens de réunions à l'époque où je m'asseyais avec nos collègues techniques et où nous prenions cette décision majeure de parier la feuille de route de l'entreprise sur les chiplets. Nous avons dit oui. C'est la confiance mais la vérification. Nous avons beaucoup appris. Il y avait des produits qui fonctionnaient très bien et d'autres moins bien, mais nous avons énormément appris de ce processus.

Vous semblez très patiente, en disant que vous avez un plan sur trois à cinq ans. Comment parvenez-vous à embarquer tout le monde pour cela alors qu'il y a tant de bruit et de modes suggérant que vous devriez aller dans une direction différente ? Comment ralliez-vous tout le monde à cette vision à plus long terme ?

Il faut avoir de la conviction. Il y a toutes sortes de modes dans la tech. Quand nous avons commencé, on parlait beaucoup du fait qu'AMD devrait fabriquer des puces pour smartphones. Mais on réalise en fait que les entreprises ont un ADN fondamental concernant ce dans quoi elles sont bonnes. Nous sommes simplement très bons pour construire de gros ordinateurs. Nous travaillons sur l'IA depuis sept ou huit ans. L'IA n'est pas apparue avec ChatGPT ; elle existait depuis longtemps. L'industrie n'avait pas tout à fait trouvé comment rendre l'IA assez accessible, et les grands modèles de langage sont maintenant tout à fait accessibles à une population plus large. Cela nécessite de faire de grands paris à long terme. Les décisions que nous prenons aujourd'hui seront connues dans trois à cinq ans. Le rythme de l'IA est différent. Le rythme de l'IA est plus rapide que tout ce que j'ai vu dans ma carrière. Le matériel suit des cycles de trois ans, mais le logiciel peut suivre des cycles de trois semaines. Bien que nous fournissions l'infrastructure pour cela, la quantité phénoménale d'innovation sur la couche applicative et les modèles d'utilisation rend l'IA tout à fait passionnante.

Au fait, je pense que ce ne sera pas seulement trois semaines, je pense que nous arrivons à des cycles de trois jours ou potentiellement trois heures. La révolution de l'IA consiste à savoir comment nous exploitons le calcul à grande échelle avec des données et des équipes à grande échelle. Vous avez mentionné les débuts d'un super-cycle de l'IA de 10 ans. Donnez-nous plus de détails à ce sujet. Que voyez-vous depuis le point de vue central d'AMD ?

Je passe énormément de temps avec les clients et les partenaires pour comprendre les cas d'utilisation. Malgré tous les progrès réalisés ces deux dernières années, l'IA fait désormais partie de notre vocabulaire quotidien. C'est encore le tout début parce que la technologie est bonne, mais elle n'est pas encore géniale. Je vois cela à travers toutes les bases d'applications, des grands modèles de langage à l'usage des agents. Nous sommes tous enthousiastes à l'idée d'augmenter notre force de travail avec des agents capables d'effectuer des tâches collectives. Mais nous en sommes encore aux toutes premières étapes de la mise en œuvre de ces choses. Nous voyons beaucoup de promesses dans la construction de puces. Nous pouvons construire des puces bien meilleures, beaucoup plus rapides et plus fiables au fil du temps. Nous pouvons appliquer l'IA à nos éléments de conception, de test et de qualité. Nous utilisons également l'IA pour écrire une tonne de nos logiciels. On dit qu'AMD est une excellente entreprise de matériel, mais il y a beaucoup d'infrastructures logicielles sur l'IA qui ont été écrites en CUDA et qui doivent être traduites pour AMD. Une tonne de cela peut maintenant être faite par logiciel. Nous utilisons le logiciel pour optimiser de manière significative le code de nos clients afin qu'ils puissent fonctionner sur AMD. C'est encore si récent, Reid. Le fait est que cela s'améliore tout le temps. Nous trouvons de nouveaux cas d'utilisation et continuons à progresser sur cette échelle de productivité. L'IA peut vraiment être adaptée aux cas d'utilisation des entreprises et aux cas d'utilisation personnels afin de devenir plus efficace au fil du temps.

Comment l'IA et la géopolitique mondiale sont-elles devenues si importantes ? Vous avez parlé de l'importance de la fabrication aux États-Unis alors que nous dépendons de Taïwan. Comment cela affecte-t-il les activités d'AMD ? À quel point ce changement vers la fabrication nationale de puces est-il réaliste, comme le fait de recevoir des puces fabriquées dans l'usine TSMC de l'Arizona d'ici fin 2025 ?

C'est absolument en train de se produire. L'idée que nous avons besoin d'une fabrication de puces à la pointe de la technologie aux États-Unis est désormais parfaitement comprise. Ces choses ne se font pas en quelques mois ; elles se font en plusieurs années. Nous sommes actifs dans ce domaine depuis trois ou quatre ans, et cela s'accélère maintenant. TSMC construit une fabrication à grande échelle en Arizona, ce qui est bon pour nous en tant qu'entreprise et pour le pays. Nous sommes actifs dans le transfert de notre fabrication vers les États-Unis. Ce ne sera jamais à 100 % parce que la chaîne d'approvisionnement pour la tech et les semi-conducteurs est très mondiale. Une grande partie passe par l'Asie. Nous allons équilibrer cela avec une part importante revenant aux États-Unis, mais ce ne sera pas 100 %. Nous devons nous assurer qu'il y a un bon équilibre dans notre façon de penser aux investissements et dans nos priorités.

Avec cette vision à long terme et ces cycles de plusieurs années, comment naviguez-vous dans la volatilité actuelle des affaires mondiales, comme les tarifs douaniers et les politiques commerciales ?

C'est devenu un peu plus volatil. Nous sommes dans une partie de l'industrie où les pays ont des politiques importantes. La Chine est un marché important pour nous ; une bonne partie de notre chiffre d'affaires provient de la Chine dans le domaine de la consommation et de l'informatique traditionnelle. Mais il existe des restrictions sur les contrôles à l'exportation pour le calcul d'IA le plus performant que nous construisons, ce qui nous empêche de vendre à la Chine. Nous devons protéger la sécurité nationale, mais nous voulons aussi nous assurer que la technologie d'IA américaine soit adoptée aussi largement que possible car c'est bon pour l'innovation. Nous naviguons en veillant à passer du temps avec toutes les parties prenantes. Je passe pas mal de temps avec les acteurs de Washington car il est important que nous soyons sur la même longueur d'onde que le Département du Commerce. Mais nous sommes aussi une entreprise mondiale avec des revenus en dehors des États-Unis. Nous voulons que les parties prenantes hors des États-Unis comprennent que notre objectif est de fournir la meilleure technologie au monde.

Quand je parle d'IA et de puces à des amis, la géopolitique et la sécurité nationale reviennent, mais les préoccupations environnementales surgissent aussi toujours. Que pensez-vous des implications environnementales de l'augmentation de la production de puces ?

Il est important de reconnaître qu'un corollaire du désir de calcul est la quantité d'énergie requise. S'assurer que nous sommes aussi efficaces que possible dans l'utilisation de cette énergie est important. Nous nous concentrons sur l'efficacité énergétique. L'efficacité énergétique est aussi importante que la mise à l'échelle des performances générales. Nous reconnaissons qu'il n'y aura peut-être pas assez d'énergie pour tout le calcul que les gens souhaitent. Plus nos puces sont économes en énergie, plus les gens peuvent disposer de calcul. Cela doit être une considération de premier ordre dans les processus de développement.

Y a-t-il des choses spécifiques qu'AMD fait, qu'il s'agisse d'investir dans les technologies vertes ou de faire des paris à long terme, pour accélérer cette technologie ?

Nous en faisons pas mal. Nous avons pu améliorer notre efficacité énergétique de plus de 30 fois au cours des cinq dernières années grâce à de meilleures techniques de gestion de l'énergie, de conditionnement et de fabrication. Nous faisons la même chose pour les cinq prochaines années. Nous devons travailler sur l'ensemble de l'écosystème car notre calcul n'est qu'une partie du système global. Nous travaillons avec nos partenaires pour nous assurer que nous développons réellement cette efficacité énergétique.

Une chose que les gens ne comprennent souvent pas, c'est qu'il s'agit d'écosystèmes. Une partie de ce que vous et AMD faites consiste à soutenir les startups qui construisent des infrastructures d'IA sur vos GPU, comme Lamini. Quelles sont les innovations matérielles les plus prometteuses que vous avez vues sortir de l'écosystème des startups ?

Reid, nous sommes vraiment impressionnés par ce que les startups ont pu faire. Pendant un temps, les gens pensaient qu'il était difficile de faire de nouvelles choses dans les startups car l'intensité de l'investissement est très élevée. Mais c'est l'une des différences avec l'IA. Bien que vous ayez besoin d'infrastructure, il y a une quantité phénoménale d'innovation sur la couche des modèles. Par exemple, Liquid AI essaie de réduire la quantité de calcul nécessaire pour faire fonctionner des modèles performants afin de démocratiser l'IA. Il ne devrait pas y avoir que les plus grandes entreprises qui aient accès à l'infrastructure d'IA. La communauté des startups a énormément contribué à l'innovation en IA. La clé est de donner accès aux gens. Nous avons un cloud pour développeurs qui permet aux gens d'accéder à nos GPU puis d'innover par-dessus.

L'accélération du codage est quelque chose que la plupart des gens suivent de près. Qu'est-ce qui fonctionne actuellement dans l'accélération du codage et qu'est-ce qui s'en vient ?

Nous observons l'environnement de codage chaque jour. Nos ingénieurs sont capables de faire écrire une quantité significative de code grâce à l'IA. Nous utilisons tous les outils disponibles. Probablement le domaine où je suis le plus excitée d'utiliser l'IA concerne vraiment le développement de kernels. Les GPU ont de nombreuses bibliothèques qui doivent être écrites pour que quelqu'un d'autre puisse utiliser nos GPU facilement, et nous en faisons pas mal en demandant à l'IA d'écrire des optimisations spécifiques à notre matériel. L'élément clé pour accélérer le rythme de l'innovation en IA est de rendre plus facile l'utilisation de toute la puissance. S'il faut six mois aux gens pour s'optimiser à un nouveau matériel, c'est du temps perdu. Notre objectif est de rendre cela super facile. Nous entraînons les outils d'IA pour qu'ils soient réellement capables de s'optimiser à notre matériel.

Dans ce monde en innovation rapide, maintenir AMD en tête dépend de l'utilisation de l'IA par vos employés internes. Y a-t-il des choses spécifiques que vous faites pour encourager l'adoption de l'IA ou le partage des connaissances ? Comment gardez-vous une longueur d'avance ?

C'est une chose très organique. Nous avons des équipes qui étudient comment nous pouvons utiliser davantage l'IA dans nos processus internes. En ingénierie, il est important que chaque aspect du développement de nos puces puisse être amélioré par l'IA. Nous travaillons avec des fournisseurs d'outils comme Cadence et Synopsys pour nous assurer d'intégrer cela dans les outils. Nous développons également nos propres bases de données autour de nos techniques de développement matériel et logiciel. Les tâches non liées à l'ingénierie, de la finance aux RH en passant par le marketing, peuvent également être améliorées grâce aux capacités de l'IA. Nous expérimentons beaucoup pour voir quels outils sont les meilleurs. Je passe personnellement en revue avec mon équipe le fait que nous utilisions l'IA aussi largement que possible dans l'ensemble de nos activités.

Passant de la technologie aux personnes, vous parlez beaucoup de l'importance de prendre des risques sur les talents. Que voulez-vous dire par prendre un risque sur les talents ?

Quelqu'un m'a donné l'opportunité de diriger une entreprise, ce qui a nécessité que quelqu'un prenne un risque sur moi. Donner aux gens de grands défis permet de forger des talents incroyables, même s'ils ne réussissent pas toujours. AMD est spéciale parce que pendant très longtemps, nous avons été le plus petit. Quand nous étions 8 000 personnes contre 100 000 chez Intel, nous attirions les meilleurs esprits en leur donnant la possibilité de travailler sur la technologie la plus excitante. Pour attirer et retenir les talents, vous leur donnez l'opportunité et la liberté d'innover. Votre CV est important, mais ce sont vraiment vos idées qui comptent. L'école, c'est apprendre à réfléchir, et vous devez continuer à appliquer ces compétences chaque jour. Nous voulons construire un environnement qui attire et retient les meilleurs talents dédiés à une certaine mission. Les meilleurs leaders aident une équipe à trouver comment dépasser les attentes et accomplir des choses extraordinaires.

Quels sont certains des signaux que vous utilisez pour les talents sur lesquels vous devriez prendre un risque ?

Au-delà des bases comme la formation adéquate, j'aime voir des leaders prêts à prendre des risques. J'adore la personne qui se porte volontaire pour les problèmes les plus difficiles, car ce sont ceux dont on va le plus apprendre. J'aime aussi les gens capables d'intégrer différentes disciplines. Plutôt que d'être juste une personne du matériel ou du logiciel, nous aimons les gens qui pensent globalement en termes de solutions et peuvent assembler toutes les pièces.

Y a-t-i un film, une chanson ou un livre qui vous remplit d'optimisme pour l'avenir ?

Le livre de Fei-Fei Li sur l'IA est en fait assez inspirant. C'est une histoire incroyable et une belle compilation d'optimisme et de pragmatisme autour de l'IA.

Elle était une invitée fantastique.

Oui.

Alors, tir rapide numéro deux. Quelle est la question que vous aimeriez que les gens vous posent plus souvent ?

J'aimerais qu'on me demande ce que je voudrais être quand je serai grande. Je pense qu'il y a encore beaucoup de chemin à parcourir pour grandir dans notre monde.

Vous ne faites que commencer.

Vous ne faites que commencer.

Où voyez-vous des progrès ou de l'élan en dehors de votre industrie qui vous inspirent ?

Je suis inspirée par ce qui se fait dans la recherche. J'ai récemment passé du temps avec Elon sur les progrès qu'il fait avec ses robots Optimus, et c'est plutôt cool. La robotique dans notre vie quotidienne a encore des progrès à faire, mais elle progresse très rapidement et c'est passionnant.

Que pensez-vous qu'il soit possible d'accomplir si tout tourne en faveur de l'humanité dans les 15 prochaines années, et quelle est la première étape pour y parvenir ?

Au cours des 15 prochaines années, nous pouvons rendre notre qualité de vie substantiellement meilleure à tous égards, en termes de santé, de productivité et de longévité. La première étape est de trouver comment utiliser l'IA de la manière la plus agressive possible dans tous les domaines de la santé et de la médecine. À l'heure actuelle, ce sont encore deux mondes distincts : le monde de la technologie et le monde de la santé. Ils se rejoignent, mais nous avons besoin de plus de pollinisation croisée de personnes ayant des compétences différentes afin de pouvoir réellement exploiter la puissance de la technologie pour transformer nos vies dans 10 ans.

Si l'IA peut combler les fossés entre la technologie et la biotechnologie, que pouvons-nous accomplir ?

Oui.

À mille pour cent.