Samsung annonce une pénurie de RAM et une hausse des prix à cause de l’IA

L’explosion de l’intelligence artificielle, et des centres d’entraînement nécessaires à son fonctionnement, pourrait bientôt faire grimper les prix de la RAM. C’est en tout cas ce que laisse entendre le responsable marketing de Samsung.

De plus en plus d’entreprises misent gros sur l’intelligence artificielle. Mais cet engouement a un coût, et non des moindres. En effet, les modèles d’IA ont besoin d’immenses centres d’entraînement pour fonctionner. D’ailleurs, l’IA pourrait bientôt consommer autant d’électricité qu’une ville entière. Dans ce cadre, des entreprises comme Microsoft ou Google ont même besoin de centrales nucléaires pour alimenter leurs data centers. Mais ce n’est pas tout.

En effet, les centres d’entraînement ont besoin d’énormément de RAM pour fonctionner. D’ailleurs, Nvidia a récemment dévoilé des puces surpuissantes capables de former des IA telles que ChatGPT. Mais cette forte demande pourrait mener à des pénuries et, à terme, à des augmentations de prix pour ce type de matériel.

Intelligence artificielle : « il faudra réellement envisager de revoir les prix de nos produits »

C’est du moins ce que laisse entendre Wonjin Lee, responsable marketing de Samsung, qui déclare : « Il va y avoir des problèmes d’approvisionnement en semi-conducteurs, et cela va affecter tout le monde […] Les prix augmentent déjà à l’heure actuelle. Évidemment, nous ne voulons pas faire peser cette charge sur les consommateurs, mais nous arriverons à un point où il faudra réellement envisager de revoir les prix de nos produits. »

Il est vrai que, en plus de l’énergie, l’IA a besoin d’une grande quantité de mémoire pour fonctionner. Cet engouement aurait ainsi poussé les fabricants à réorienter leur production pour répondre au mieux à cette demande.

« Les charges de travail liées à l’IA sont construites autour de la mémoire », explique Sanchit Vir Gogia, PDG de Greyhound Research. « L’IA a profondément modifié la nature même de la demande. Les systèmes d’entraînement et d’inférence nécessitent de grandes quantités de mémoire persistante, une bande passante extrême et une proximité étroite avec les unités de calcul. Il est impossible de réduire ces paramètres sans dégrader les performances. »

Source : engadget