- Les PC dédiés à l’IA s’imposent comme une option crédible pour exécuter de l’IA en local sans coûts imprévisibles
- Un coût unique à l’achat du PC évite de payer des frais de tokens dans le cloud
- De nouvelles études confirment la popularité croissante des modèles de plus petite taille
De nouvelles données de Gartner indiquent que le moment pourrait être propice à l’achat de PC dédiés à l’IA, alors que le cloud computing fait face à de nombreux défis dans un environnement économique en rapide évolution.
La construction de centres de données accuse un retard face à la demande, sous la pression des chaînes d’approvisionnement et de l’opposition des communautés locales à de nouveaux projets. Le calcul facturé à l’usage pourrait ainsi coûter plus cher que prévu à certaines entreprises.
En transférant une partie du traitement de l’IA en local, les entreprises peuvent éviter une partie de ces coûts mensuels supplémentaires grâce à un investissement unique dans un PC plus puissant, intégré aux cycles habituels de renouvellement.
Les PC IA offrent un modèle hybride idéal
L’adoption des PC IA a d’abord été lente, les entreprises peinant à en percevoir les bénéfices. Ils sont désormais envisagés comme une solution de repli face au cloud plutôt que comme un avantage principal à part entière.
L’usage de l’IA augmente de manière marquée et la consommation de tokens, difficile à prévoir, pèse sur les entreprises. L’anticipation des coûts mensuels devient un défi majeur.
Les modèles de langage et de raisonnement de petite taille, y compris ceux spécialement entraînés pour des cas d’usage métier, nécessitent moins de ressources que les modèles les plus avancés. Ils peuvent ainsi être exécutés en local dans le cadre d’une approche hybride plus large.
Gartner prévoit que la reconnaissance vocale, les interfaces de chat, la génération de texte, d’images et d’audio, entre autres, pourraient bientôt être traitées directement sur les PC des employés. Seules les tâches les plus intensives seraient alors confiées aux centres de données des hyperscalers.
Dès 2029, les chercheurs estiment qu’environ un tiers des entreprises, soit 30 %, pourraient utiliser des PC IA pour réduire les coûts de tokens dans le cloud. D’ici 2030, 70 % des PC en entreprise pourraient être capables d’exécuter localement certaines tâches de GenAI.
Les analystes d’Omdia observent également une évolution des usages, avec une popularité croissante des modèles de petite et moyenne taille, les tâches spécifiques ne nécessitant pas toute la puissance de calcul des modèles les plus avancés.
« Les GPU plus anciens conservent leur valeur et restent utilisés, car ils continuent d’offrir une solution économique pour l’inférence et la désagrégation de modèles de petite et moyenne taille », explique Alexander Harrowell, analyste principal en informatique avancée.
Via The Register
