Selon CoinDesk, le dévoilement du générateur texte-vidéo d'OpenAI, Sora, a suscité l'intérêt pour le marché de la cryptographie, entraînant une augmentation des jetons d'IA. Cependant, pour généraliser cette technologie, une quantité impressionnante de puissance de calcul sera nécessaire, ce qui nécessitera plus de GPU H100 de qualité serveur que ce que Nvidia produit en un an ou que ce que ses plus gros clients utilisent collectivement dans leurs centres de données. On estime que des centaines de milliers d’unités de traitement graphique (GPU) seront nécessaires, soit plus que ce qui est actuellement utilisé par les géants de la technologie comme Microsoft, Meta et Google réunis.

Après la première démo de Sora, il y a eu un regain d'intérêt pour les jetons d'IA, et beaucoup ont augmenté par la suite. Cela a conduit à l’émergence de nombreux projets de crypto-IA promettant de générer du texte en vidéo et du texte en image. La catégorie des jetons AI a désormais une capitalisation boursière de 25 milliards de dollars selon les données de CoinGecko. Derrière la promesse des vidéos générées par l’IA se cachent des armées de GPU, des processeurs comme Nvidia et AMD, qui rendent la révolution de l’IA possible grâce à leur capacité à calculer de grands volumes de données.

Un récent rapport de recherche de Factorial Funds estime que 720 000 GPU Nvidia H100 haut de gamme sont nécessaires pour soutenir la communauté des créateurs de TikTok et YouTube. Sora, selon Factorial Funds, nécessite jusqu'à 10 500 GPU puissants pendant un mois pour s'entraîner et ne peut générer qu'environ 5 minutes de vidéo par heure et par GPU pour l'inférence. À mesure que de plus en plus de personnes et d'entreprises commencent à utiliser des modèles d'IA comme Sora pour générer des vidéos, la puissance informatique nécessaire pour créer de nouvelles vidéos (inférence) deviendra supérieure à la puissance nécessaire pour entraîner initialement le modèle d'IA.

Si Nvidia est un acteur clé de la révolution de l’IA, ce n’est pas le seul. Son rival en matière de puces, AMD, fabrique des produits concurrents, et les investisseurs ont également récompensé l'entreprise, faisant passer son action de 2 dollars à l'automne 2012 à plus de 175 dollars aujourd'hui. Il existe également d’autres moyens d’externaliser la puissance de calcul vers des batteries de GPU. Render (RNDR) propose du calcul GPU distribué, tout comme Akash Network (AKT). Cependant, la majorité des GPU sur ces réseaux sont des GPU de jeu de qualité commerciale qui sont nettement moins puissants que le H100 de qualité serveur de Nvidia ou que les concurrents d'AMD. Malgré la promesse de la conversion texte-vidéo, promise par Sora et d’autres protocoles, cela nécessitera un effort matériel herculéen. Même s'il s'agit d'une prémisse intrigante qui pourrait révolutionner le flux de travail créatif d'Hollywood, ne vous attendez pas à ce qu'elle devienne courante de si tôt.