Altman décrit trois issues à la course à l'IA : du régulateur mondial à la paralysie des GPU des concurrents

Lors d'une réunion interne d'OpenAI, Sam Altman a décrit trois façons dont la compétition pour le leadership en IA pourrait se terminer. D'après The Information, dont Jiqizhixin a repris les informations, les scénarios sont les suivants : la création d'un organe de régulation mondial, la fusion des principaux laboratoires en un seul, ou la percée d'une entreprise vers une technologie clé, qui lui permettrait ensuite de paralyser l'infrastructure matérielle de ses concurrents. Pour le dirigeant d'une entreprise qui dépense des dizaines de milliards de dollars en calcul, c'est un propos d'une franchise inhabituelle : la victoire dans ce secteur pourrait ne ressembler en rien à une victoire de marché.

Trois dénouements, trois économies politiques différentes

Chacun des trois scénarios répond différemment à la question de savoir qui contrôle les systèmes les plus puissants.

• Régulateur mondial. Une supervision internationale de l'entraînement et du déploiement des modèles de pointe. Altman reprend une idée qu'il avait déjà avancée : en 2023, il écrivait avec des collègues d'OpenAI qu'une IA surpuissante pourrait nécessiter un organisme sur le modèle de l'AIEA.
• Fusion des laboratoires. Une structure unique à la place de plusieurs concurrentes. Cela rejoint une clause de la charte d'OpenAI : si un autre projet, axé sur la sécurité, s'approche davantage de l'AGI, l'entreprise s'engage à cesser la compétition et à l'aider.
• Percée unilatérale. Une entreprise obtient une technologie qui lui donne un avantage décisif. Dans la version la plus dure, cet avantage prend la forme d'une capacité à mettre hors service le matériel de ses rivaux.

Les deux premières voies exigent des accords entre États ou entre entreprises, qui ont aujourd'hui peu de raisons de se faire confiance. La troisième n'exige rien d'autre que de la vitesse.

Pourquoi le matériel

Le troisième scénario est intéressant parce qu'il place l'infrastructure, et non les modèles, au centre. L'entraînement des systèmes de pointe repose sur un nombre limité de puces et de centres de données. Si l'on casse ou désactive cette base, le retard d'un concurrent cesse d'être une question d'algorithmes et devient une question de disponibilité physique des clusters.

L'analogie historique la plus proche est Stuxnet, le ver qui avait mis hors service des centrifugeuses industrielles. Mais cette analogie est la nôtre, pas celle d'Altman. Le compte rendu ne cite aucun mécanisme un tant soit peu concret, comme des attaques sur les firmwares, la chaîne d'approvisionnement ou l'infrastructure réseau, et il n'y a pas lieu de spéculer à leur sujet. Un autre point est plus important : le dirigeant d'OpenAI admet publiquement, fût-ce au sein de l'entreprise, qu'à l'issue de la compétition, quelqu'un pourrait obtenir un outil de pression sur le calcul des autres.

Il y a aussi un revers. Si l'on juge un tel scénario réaliste, chaque acteur a intérêt à protéger ses propres clusters, à réduire sa dépendance à un seul fournisseur et à conserver des capacités de secours. Cela va à l'encontre de la logique des gigantesques sites centralisés, dans lesquels des centaines de milliards de dollars sont aujourd'hui investis.

Ce que les entreprises et les investisseurs doivent surveiller

Pour l'instant, il s'agit d'une discussion interne à l'entreprise, et non d'une politique ou d'un produit. Mais de telles thèses finissent généralement par devenir des positions de lobbying et des déclarations publiques. Les points à suivre :

• la façon dont OpenAI et ses concurrents parleront de la régulation internationale, et leur disposition à soutenir des mécanismes concrets plutôt que de simples généralités ;
• l'apparition éventuelle d'accords formels entre laboratoires pour travailler ensemble sur la sécurité, ce qui se rapprocherait le plus de l'idée de fusion ;
• l'évolution des exigences de protection physique et de cybersécurité des centres de données, en particulier chez ceux qui entraînent des modèles de pointe ;
• la mesure dans laquelle les gros acheteurs de GPU commenceront à diversifier leurs fournisseurs de puces et leurs sites, afin de ne pas dépendre d'un seul nœud.

Pour les équipes qui construisent des produits sur les modèles d'autres éditeurs, la conclusion est pragmatique : il vaut mieux prévoir dès maintenant la possibilité de basculer vers un autre fournisseur. Si l'on parle de « finale » de la course à ce niveau, la résilience de la chaîne d'approvisionnement en calcul devient un élément du risque commercial, et non un sujet de futurologues.