Meta signe un contrat portant sur plusieurs millions de processeurs IA d'Amazon

Amazon a conclu un partenariat majeur avec Meta, en s'appuyant une nouvelle fois sur ses propres puces conçues sur mesure. Meta a accepté de déployer des millions de puces AWS Graviton pour répondre à ses besoins croissants en matière d'IA, a confirmé Amazon vendredi.
Il convient de noter qu'AWS Graviton est un processeur (CPU) basé sur l'architecture ARM (conçu pour le calcul général), et non un processeur graphique (GPU).
Si les GPU restent les puces privilégiées pour l'entraînement de grands modèles, une fois ces modèles entraînés, les agents IA construits à partir de ceux-ci entraînent une évolution dans le type de puces requis. Ces agents génèrent des charges de travail très gourmandes en calcul, telles que le raisonnement en temps réel, l'écriture de code, la recherche et la coordination de tâches en plusieurs étapes. AWS affirme que sa dernière version de Graviton a été spécialement conçue pour répondre aux besoins informatiques liés à l'IA.
Cet accord réoriente une plus grande partie des dépenses de Meta vers AWS plutôt que vers des concurrents comme Google Cloud. En août de l’année dernière, Meta avait signé un contrat de six ans d’une valeur de 10 milliards de dollars avec Google Cloud, bien que Meta ait auparavant été principalement un client d’AWS utilisant également Microsoft Azure.
Nous avons remarqué qu'AWS avait choisi de faire coïncider l'annonce de cet accord avec la fin de la conférence Google Cloud Next, presque comme une pique voilée à l'encontre de son rival dans le cloud. Google, bien sûr, développe également ses propres puces IA sur mesure et a dévoilé de nouvelles versions lors de l'événement.
Il est vrai qu'Amazon fabrique également son propre GPU d'IA : le Trainium, qui, malgré son nom, est utilisé à la fois pour l'entraînement et l'inférence — la phase qui suit l'entraînement d'un modèle, lorsque celui-ci traite activement les requêtes.
Cependant, Anthropic avait déjà conclu un accord annoncé plus tôt ce mois-ci qui lui réservait une grande partie de ces puces pour les années à venir. La société à l'origine de Claude a accepté de dépenser 100 milliards de dollars sur dix ans pour exécuter ses charges de travail sur AWS, en mettant particulièrement l'accent sur Trainium, tandis qu'Amazon a accepté d'investir 5 milliards de dollars supplémentaires (portant l'investissement total à 13 milliards de dollars) dans Anthropic en contrepartie.
Au final, l'accord avec Meta permet à Amazon de mettre en avant un client majeur dans le domaine de l'IA comme preuve de la valeur de ses propres processeurs. Ces puces sont en concurrence avec le nouveau processeur Vera de Nvidia, qui est également basé sur l'architecture ARM et conçu pour les charges de travail des agents IA. La principale différence réside dans le fait que Nvidia vend ses puces et ses systèmes d'IA aux entreprises et aux fournisseurs de cloud, y compris AWS, tandis qu'AWS ne propose l'accès à ses puces que par le biais de son service cloud.
Au début du mois, le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a critiqué Nvidia et Intel dans sa lettre annuelle aux actionnaires, affirmant que les entreprises exigent de meilleurs rapports qualité-prix pour l'IA et qu'il compte remporter des contrats sur cette base. Cela signifie également que la pression exercée sur l'équipe interne de développement de puces d'Amazon pour qu'elle tienne ses engagements n'a jamais été aussi forte. Nous avons rendu visite à cette équipe le mois dernier lors d'une visite exclusive de leur laboratoire.
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Il convient de noter qu'AWS Graviton est un processeur (CPU) basé sur l'architecture ARM (conçu pour le calcul général), et non un processeur graphique (GPU).
Si les GPU restent les puces privilégiées pour l'entraînement de grands modèles, une fois ces modèles entraînés, les agents IA construits à partir de ceux-ci entraînent une évolution dans le type de puces requis. Ces agents génèrent des charges de travail très gourmandes en calcul, telles que le raisonnement en temps réel, l'écriture de code, la recherche et la coordination de tâches en plusieurs étapes. AWS affirme que sa dernière version de Graviton a été spécialement conçue pour répondre aux besoins informatiques liés à l'IA.
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Il est vrai qu'Amazon fabrique également son propre GPU d'IA : le Trainium, qui, malgré son nom, est utilisé à la fois pour l'entraînement et l'inférence — la phase qui suit l'entraînement d'un modèle, lorsque celui-ci traite activement les requêtes.
Cependant, Anthropic avait déjà conclu un accord annoncé plus tôt ce mois-ci qui lui réservait une grande partie de ces puces pour les années à venir. La société à l'origine de Claude a accepté de dépenser 100 milliards de dollars sur dix ans pour exécuter ses charges de travail sur AWS, en mettant particulièrement l'accent sur Trainium, tandis qu'Amazon a accepté d'investir 5 milliards de dollars supplémentaires (portant l'investissement total à 13 milliards de dollars) dans Anthropic en contrepartie.
Au final, l'accord avec Meta permet à Amazon de mettre en avant un client majeur dans le domaine de l'IA comme preuve de la valeur de ses propres processeurs. Ces puces sont en concurrence avec le nouveau processeur Vera de Nvidia, qui est également basé sur l'architecture ARM et conçu pour les charges de travail des agents IA. La principale différence réside dans le fait que Nvidia vend ses puces et ses systèmes d'IA aux entreprises et aux fournisseurs de cloud, y compris AWS, tandis qu'AWS ne propose l'accès à ses puces que par le biais de son service cloud.
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