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Comment la pénurie de GPU peut être transformée en opportunité stratégique pour les entreprises

© Gamer Girl Holding a New GPU Video Card in Her Hands

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La montée en flèche de ChatGPT et l’essor des entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle ont conduit à une demande élevée en processeurs graphiques haut de gamme tels que les A100 et H100. Cette situation représente à la fois un défi et une occasion pour les dirigeants de produits qui doivent prioriser et allouer leurs ressources limitées. Dans cet article, nous examinons une approche innovante fondée sur la « Contribution par GPU » et expliquons comment elle permet aux entreprises d’adopter une stratégie plus efficace face à cette pénurie.

I. Le contexte : La pénurie de GPU et la montée des LLM

Le succès de ChatGPT et la popularité croissante des modèles de langage de grande taille (LLM) ont conduit les entreprises à réévaluer leur utilisation de l’intelligence artificielle générique (gen AI). Les processeurs graphiques (GPU) sont essentiels pour alimenter ces modèles d’IA complexes, mais le marché fait actuellement face à une sévère pénurie. Cela oblige les dirigeants de produits à redéfinir leurs stratégies et à prendre des décisions plus intelligentes en matière d’allocation de ressources.

II. L’importance de prioriser les fonctionnalités basées sur l’IA

Avec la pénurie de GPU, les dirigeants doivent non seulement innover constamment mais aussi optimiser l’utilisation de leurs ressources limitées. Cela implique d’allouer judicieusement le temps consacré aux GPU et de se concentrer sur les projets qui offrent le meilleur retour sur investissement, qu’il s’agisse de revenus, de parts de marché ou d’autres métriques clés pour l’entreprise.

A. Un nouveau cadre de priorisation : Contribution par GPU

Pour aider les dirigeants à prendre ces décisions stratégiques, nous proposons un cadre de priorisation fondé sur la “Contribution par GPU”. Le principe est simple : classer les projets en fonction de leur contribution (revenu, part de marché, etc.) par unité de temps passé sur le GPU.

Voici comment cela fonctionne :

  • Calculez la contribution globale de chaque projet (par exemple, potentiel de revenus, gain de parts de marché)
  • Déterminez combien de GPU sont nécessaires pour mener à bien chaque projet
  • Divisez la contribution globale par le nombre de GPU requis pour obtenir la Contribution par GPU
  • Classez les projets en fonction de leur Contribution par GPU et allouez vos ressources en conséquence

Cette approche vous permet de maximiser votre retour sur investissement en vous concentrant sur les projets qui offrent la plus grande valeur pour chaque unité de temps passé sur le GPU.

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B. Exemple d’application du cadre de priorisation

Imaginons que vous deviez décider comment allouer vos ressources limitées en GPU parmi quatre projets différents : A, B, C et D.

En utilisant le cadre de Contribution par GPU, vous calculeriez la contribution (revenu ou part de marché) par GPU pour chacun des projets. Puis, vous classeriez les projets en fonction de leur Contribution par GPU et allouez vos ressources dans cet ordre. Le tableau ci-dessous illustre comment cette approche pourrait être appliquée :

Produit A Produit B Produit C Produit D
Potentiel de revenus $100M $80M $50M $25M
Nombre de GPU requis 1 000 450 500 50
Contribution par GPU $0,1M/GPU $0,18M/GPU $0,1M/GPU $0,5M/GPU

En suivant cette approche, vous pourriez atteindre un revenu global de 155 millions de dollars ou un gain de parts de marché de 7,75% en vous concentrant d’abord sur les projets D, B et C.

III. Avantages et limites de l’approche Contribution par GPU

Le cadre de priorisation basé sur la Contribution par GPU présente plusieurs avantages :

  • Il offre une méthode plus stratégique et nuancée pour allouer vos ressources limitées
  • Il élimine les biais liés à la prise de décision et privilégie les données plutôt que l’opinion du dirigeant le plus influent
  • Il encourage une réflexion rigoureuse sur les métriques clés qui déterminent le succès de votre entreprise

Cependant, cette approche n’est pas sans limites et ne peut servir de solution universelle :

  • Elle n’est pas applicable à toutes les situations et peut ne pas tenir compte de facteurs qualitatifs importants
  • L’évaluation précise des contributions et des besoins en GPU peut être difficile dans certains cas

IV. Conclusion : Tirer parti de la pénurie de GPU pour réussir

Bien que la pénurie de GPU pose un défi majeur pour les entreprises qui doivent innover et rester compétitives,

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