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L'accord à 100 milliards entre OpenAI et Nvidia est gelé
AUSSI : Les agents IA d'OpenClaw construisent leur propre réseau social, Apple perd un dirigeant Siri et des chercheurs clés dans un nouvel exode et plus encore.
VISION IA
2 févr.
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L'accord à 100 milliards entre OpenAI et Nvidia est gelé
SpaceX veut lancer 1 million de datacenters en orbite
Perplexity signe avec Microsoft alors que les tensions montent avec Amazon
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L'info majeure : le projet très médiatisé d'un investissement de Nvidia jusqu'à 100 milliards de dollars dans OpenAI aurait calé suite à des doutes internes chez Nvidia, même si le partenariat reste stratégiquement important pour les deux parties.
Ce qui est intéressant, c'est le changement de ton après la publication de l'info. Jensen Huang a publiquement réfuté l'idée qu'il serait mécontent d'OpenAI, qualifiant les rumeurs de frictions majeures d'exagérées — tout en reconnaissant que Nvidia prévoit bien un investissement très conséquent (juste pas "100 milliards" comme la rumeur s'est emballée).
Pourquoi c'est important : ce n'est pas du potin — c'est un signal sur la prochaine phase de l'IA. Les deals capital + compute deviennent si énormes que même les narratifs les plus "gagnant-gagnant" se heurtent à la réalité : complexité contractuelle, pression concurrentielle, tolérance au risque des conseils d'administration. Si vous avez senti l'ambiance passer de "la magie des modèles" à "qui peut financer 10 GW de calcul", vous n'imaginez rien.
SpaceX a déposé une demande auprès de la FCC (le régulateur américain des télécoms) pour obtenir l'autorisation de déployer jusqu'à 1 million de satellites alimentés par énergie solaire, décrits comme des "datacenters" orbitaux pour l'IA, reliés entre eux par des liens laser.
Même si ce chiffre est probablement une posture de négociation (et beaucoup le pensent), c'est la direction qui compte : la demande en IA est désormais si massive que le "calcul spatial" est discuté sérieusement dans des dépôts officiels. Et les inquiétudes sont tout aussi réelles : congestion, risque de débris et probabilité de collision — tout ça empire rapidement quand on entasse des objets en orbite basse.
Pourquoi c'est important : vous assistez en direct à l'expansion de la chaîne d'approvisionnement du calcul au-delà de la terre ferme, des réseaux électriques, des contraintes en eau, des batailles de zonage et de l'opposition locale aux nouveaux datacenters. Le rêve : "solaire illimité + vide glacial". Le cauchemar : "un bazar en orbite que personne ne peut nettoyer". Dans les deux cas, c'est un rappel que le goulot d'étranglement de l'IA, ce ne sont pas les idées — ce sont les atomes et l'énergie.
Perplexity aurait conclu un accord cloud de 750 millions de dollars sur trois ans avec Microsoft pour utiliser Azure, tout en indiquant ne pas avoir totalement quitté Amazon Web Services.
Le timing n'est pas subtil : cela survient alors que Perplexity gère des tensions juridiques avec Amazon liées à une fonctionnalité d'achat automatisé (selon les médias), et le partenariat Microsoft est présenté comme un moyen d'accéder à plus de modèles et d'options d'infrastructure via la stack IA de Microsoft.
Pourquoi c'est important : le "multi-cloud" était autrefois une case à cocher ennuyeuse pour les entreprises. En IA, c'est devenu un levier pour négocier les prix, la disponibilité des GPU, et la résilience quand les relations commerciales se tendent. La leçon profonde : les startups IA négocient désormais comme des utilisateurs puissants, pas comme des locataires.
🧠 RECHERCHE
Des chercheurs ont créé Idea2Story, un outil qui aide l'IA à rédiger des articles scientifiques. Au lieu de lire frénétiquement des études en temps réel (lent et source d'erreurs), il organise les connaissances en une "carte" fiable à l'avance. Résultat : l'IA génère des concepts de recherche précis et originaux sans se perdre ni inventer des choses.
Les IA de génération d'images placent souvent les objets au mauvais endroit. Cet article présente un nouveau test pour évaluer la compréhension spatiale des modèles. En les entraînant sur un dataset spécialisé sur le positionnement, ils ont appris aux IA à enfin comprendre des instructions comme "derrière" ou "à gauche" — et à corriger ces images bancales.
Les géants de la tech construisent habituellement des IA plus intelligentes en ajoutant des "sous-cerveaux experts", mais ça les ralentit. Une nouvelle étude prouve qu'il vaut mieux donner à l'IA une banque de mémoire massive pour les mots et concepts. Leur nouveau modèle, LongCat-Flash-Lite, est plus rapide et meilleur en code que ses rivaux complexes.
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