Il y a aussi une bonne nouvelle pour le $INTCB . Après avoir observé pendant quelques jours, je vais la clarifier clairement pour tout le monde.
Cette bonne nouvelle, c’est Muse. Avec Muse, chacun peut constater la large diffusion à grande échelle des Agents ; ce n’est absolument pas seulement une affaire de GPU, c’est aussi une affaire de CPU. Il faut savoir que les Agents ne sont pas comme l’IA. Aujourd’hui, l’IA, c’est plutôt : vous posez une question, et elle répond une phrase.
Mais les Agents sont différents. Par exemple, si vous demandez à Muse : « Aide-moi à réserver un billet d’avion », il doit ouvrir lui-même le navigateur, chercher, comparer les prix, se connecter, remplir les informations, attendre la réponse de la page, puis décider de la prochaine étape en fonction des résultats. Par-delà le simple raisonnement du modèle. Derrière, ce n’est pas uniquement le modèle qui fait tout. Les GPU s’occupent de « penser ». Les CPU, la mémoire, les machines virtuelles et le réseau s’occupent de « faire ». Et un Agent ne s’exécute pas une seule fois pour s’arrêter. Il peut s’agir d’une séquence : raisonnement → exécution → attente → lecture de l’état → nouveau raisonnement → nouvelle exécution, avec ces aller-retours de raisonnement jusqu’à l’exécution.
Et à l’avenir, il est possible que tout le monde ait besoin de son propre Agent. Donc une fois que l’Agent passera de ce « gadget nouveau et étonnant » à un outil d’usage quotidien fréquent, ceux à qui l’on « bloque le cou » ne seront plus seulement les GPU : il faudra aussi beaucoup de CPU.
Voilà pourquoi je pense que c’est une autre grande bonne nouvelle pour le $INTCB , ces derniers temps.
Cette bonne nouvelle, c’est Muse. Avec Muse, chacun peut constater la large diffusion à grande échelle des Agents ; ce n’est absolument pas seulement une affaire de GPU, c’est aussi une affaire de CPU. Il faut savoir que les Agents ne sont pas comme l’IA. Aujourd’hui, l’IA, c’est plutôt : vous posez une question, et elle répond une phrase.
Mais les Agents sont différents. Par exemple, si vous demandez à Muse : « Aide-moi à réserver un billet d’avion », il doit ouvrir lui-même le navigateur, chercher, comparer les prix, se connecter, remplir les informations, attendre la réponse de la page, puis décider de la prochaine étape en fonction des résultats. Par-delà le simple raisonnement du modèle. Derrière, ce n’est pas uniquement le modèle qui fait tout. Les GPU s’occupent de « penser ». Les CPU, la mémoire, les machines virtuelles et le réseau s’occupent de « faire ». Et un Agent ne s’exécute pas une seule fois pour s’arrêter. Il peut s’agir d’une séquence : raisonnement → exécution → attente → lecture de l’état → nouveau raisonnement → nouvelle exécution, avec ces aller-retours de raisonnement jusqu’à l’exécution.
Et à l’avenir, il est possible que tout le monde ait besoin de son propre Agent. Donc une fois que l’Agent passera de ce « gadget nouveau et étonnant » à un outil d’usage quotidien fréquent, ceux à qui l’on « bloque le cou » ne seront plus seulement les GPU : il faudra aussi beaucoup de CPU.
Voilà pourquoi je pense que c’est une autre grande bonne nouvelle pour le $INTCB , ces derniers temps.
