Mardi, Alphabet (NASDAQ: GOOGLE ), société mère de Google, a présenté son nouvel assistant de recherche, Bard, rival du ChatGPT d’OpenAI.
L’entreprise a indiqué qu’elle commencerait à déployer Bard dans les prochaines semaines, en l’ouvrant à des tests avec des utilisateurs de confiance, avant de le rendre accessible au grand public.
L’outil est basé sur LaMDA, un modèle de langage pour les applications de dialogue développé par Google lui-même.
Réagissant au nouveau chatbot d’IA de Google, les analystes de Morgan Stanley (NYSE: MS ) ont déclaré aux investisseurs que la banque estime que le géant technologique dispose de la technologie et de l’échelle nécessaires pour maintenir/augmenter sa base d’utilisateurs.
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Cependant, une intégration plus profonde que prévu « augmente le risque de dérapage des coûts, car nous estimons que, pour chaque tranche de 10 % des recherches qui migrent vers des modèles de langage, les dépenses opérationnelles augmentent d’environ 1,2 milliard de dollars US ».
« La course à l’intelligence artificielle a commencé », ont ajouté les analystes.
« Nos travaux sur les requêtes en langage naturel suggèrent qu’elles peuvent être jusqu’à cinq fois plus coûteuses (en moyenne). »
Les analystes de la banque ont expliqué que l’intensité de calcul des modèles de langage naturel, qui stockent, récupèrent, analysent et compilent de grandes quantités de texte sous forme de réponses en langage naturel, est très élevée.
L’analyse actualisée de la banque sur la taille du modèle de ChatGPT, son temps de calcul, le nombre moyen de mots générés par requête, les niveaux de prix du GPU A100 de Nvidia sur Azure (NASDAQ: NVDA ) et une marge brute estimée de 50 % d’Azure (pour cette analyse) les amène à penser que le coût supplémentaire moyen en langage naturel de GOOGLE par requête devrait se situer entre 0,0022 et 0,0220 dollar US.
« Les premières démonstrations montrent à quel point les coûts informatiques du langage naturel ont tendance à être plus élevés.
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Mais, selon nous, le plus grand risque de cette technologie vient du potentiel accru de coûts supplémentaires dû à une intégration du langage naturel dans les résultats de recherche de base plus profonde que prévu », ont écrit les analystes.
Ils ont conclu que, si 50 % des requêtes étaient intégrées au langage naturel en 2024, les coûts supplémentaires s’élèveraient à 6 milliards de dollars.
Source de référence: investing.com
