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La dernière pluie de pierres · Agate Blue

En très bref : ça va éclater, et la technologie va disparaître dans sa forme actuelle pour le commun des mortels.

Sur le fond, ça ne peut pas tenir financièrement. Il n'y a pas assez d'argent disponible dans le monde pour que ça tienne beaucoup plus que quelques mois ou années.

Merci pour le résumé, au moins j'ai une idée de ce que je vais lire.

[!INFO] Qui est Agate Blue ? Peu d'info sur elle, impliquée dans le milieu de la transition de genre, elle donne des formations à des développeureuses. Donc à prendre comme une opinion et une enquête (on l'espère) de bonne foi.

L'exemple le plus évident que ça craque, c'est l'effondrement de la bourse sud-coréenne, qui est en train de tirer toute l'économie du pays avec elle depuis juin.

Son explication est que les Coréens ont massivement investi dans les semi-conducteurs via des instruments qui fragilisent la stabilité. Les régulateurs ont déclenché des mécanismes de préservation 8 fois en 2026 contre 7 fois les 25 années précédentes.

Et même aux États-Unis, il y a des choses qui commencent à tomber aussi, notamment un premier fonds spéculatif qui avait tout misé sur l'IA.

Elle parle de Jane Street qui a engrangé des pertes importantes (15 Mds $ de pertes liées à l'IA).

NVIDIA, sur qui tout repose, dégage moins de cash qu'avant. [et a des comportements désespérés/inhabituels]

À part le "moins de cash qu'avant", j'ai du mal à juger si c'est habituel ou non.

Chez OpenAI ce n'est pas beaucoup mieux. L'introduction en bourse semble reportée à 2027, des gens de plus en plus haut de l'échelle se barrent de manière plus ou moins discrète : la Responsable du Chiffre d'Affaires en particulier.

SoftBank, dont dépend OpenAI pour mobiliser du capital en est réduit à utiliser ses parts dans OpenAI comme garantie pour emprunter pour pouvoir financer ses engagements vis à vis d'OpenAI.

C'est aussi un signe qu'OpenAI reste un bon argument de vente pour lever des fonds. Visiblement beaucoup de monde croit en la capacité d'OpenAI à attérir.

À un moment, ça va lâcher quelque part. Quelqu'un n'arrivera pas à lever des fonds, pas en quantité suffisante, ou dans des délais assez rapides. Et là, tout va partir en sucette.

C'est marrant car on retrouve le même argument que dans l'article d'Ed Zitron.

À mon avis c'est une question de semaines, [...]

OK, mais j'aimerais bien savoir pourquoi

Ce n'est même pas comparable à l'opération de sauvetage des banques après la crise de 2007. Même si les états intervenaient pour stabiliser le merdier, ça passerait par sauver les acteurs systémiquements importants, par exemple les assureurs qui ont prété pour financer les datacenters.

Même si les états investissaient magiquement des trillions de liquidités dans OpenAI, NVIDIA, Anthropic, Broadcom, Marvel, SoftBank, SpaceX, Oracle et tout le reste, avec un dispositif entièrement nouveau, ça ne réglerait pas le problème. Ça reviendrait à rajouter de la flotte dans une citerne trouée de partout.

C'est vraiment trop léger comme analyse, ça ne répond à aucune question qu'on peut se poser :

Et elle n'auront plus aucune raison ni possibilité d['entrainer de nouveaux modèles pour qu'ils restent à jour] faire puisqu'il n'y aura plus d'argent pour ça, de marché, d'investissement…

Oui.

Quand bien même, les utiliser reviendrait à fouiller une vieille encyclopédie.

Pas complètement d'accord, la valeur des LLMs récemment est plus dans leur capacité de raisonnement et à utiliser des outils pour consulter des ressources à jour que dans leur capacité de mémorisation.

les modèles se périment en quelques mois ou années selon les usages

Pas d'accord non plus, actuellement ils se périment, mais parce qu'on est sur un hyper financement de la recherche en IA. Les poids des vieux modèles ne périment pas, ils rendent les mêmes services qu'à l'époque, c'est à dire des performances médiocres et une connaissance innée des événements jusqu'à une date donnée.

Dans la bulle de l'IA, le matériel est intimement couplé au logiciel. Personne n'utilise actuellement les GPU des datacenters pour autre chose que l'IA générative, et les modèles d'IA générative ne tournent correctement que sur ces GPUs. L'un n'existe que par et pour l'autre.

Je crois qu'en ce moment, les prix empêchent complètement d'utiliser ces GPUs pour autre chose que de l'IA, mais j'imagine qu'une petite partie de toute l'infrastructure pourrait être réutilisée pour du ML classique et plein de sujets de recherche.

Il faut arrêter les frais, arrêter de faire comme si on pouvait "sauver" quoi que ce soit de cet échec. Le caillou retombe, ça n'a pas marché. Ça ne peut pas marcher. Arrêtons de lancer des cailloux.

Complètement d'accord. Arrêtons tout, ça n'apporte rien de bon et ça tue la planète et les sociétés. On a déjà assez à faire sans l'IA.

JP Morgan Chase. Bank of America. Citigroup, pour citer les trois premières. Toutes ces banques sont exposées à des défaut de paiement en cas d'éclatement de la bulle IA

Voilà la réponse à l'une de mes questions.

Le reste contient beaucoup d'explications du point de vue de l'auteur sur pourquoi, comment se passera l'éclatement, sur ce qu'il faudra faire, sur pourquoi ne pas chercher à punir les milliardaires, mais plutôt foncer vers la collectivisation des appareils pour éviter que ça ne se reproduise.

L'article est intéressant. Il me manque encore beaucoup d'éléments sur les prémisses (tout le début), pour lesquels je n'ai pas trouvé de réponse dans le reste de l'article. Pourquoi ça serait en train de s'effondrer ? Pourquoi tout de suite et si rapidement ?

Extraits cités issus de ce lien visité le , crédits: Agate Blue