J'ai pensé récemment à la révolution des GPU dans l'IA. Vous savez comment certains changements technologiques semblent inévitables avec le recul, mais au moment où ils se produisent, c'est en réalité un énorme saut dans l'inconnu ?

Ce qui me rend vraiment curieux, c'est : quand les vétérans de l'industrie ont-ils réalisé pour la première fois que les GPU n'étaient plus seulement destinés aux graphiques - qu'ils étaient le véritable changemaker pour l'apprentissage automatique ? Y a-t-il eu une expérience clé qui a rendu cela parfaitement clair ? Ou cela s'est-il déroulé plus progressivement, à travers des essais et des erreurs ?

Parce que voici le truc - les moments décisifs dans la technologie n'arrivent rarement avec un joli nœud sur le dessus. Parfois, c'est évident à partir des premiers principes, d'autres fois c'est plus compliqué. Vous êtes plongé dans le travail, testant différentes approches, et soudain, les pièces s'assemblent.

Cette évolution entière compte bien au-delà de l'IA. Regardez le minage de crypto, les mécanismes de consensus blockchain, même l'infrastructure de calcul qui alimente les projets Web3 d'aujourd'hui - l'optimisation des GPU est au cœur de tout cela. Comprendre comment ces idées se sont cristallisées à l'époque pourrait nous en dire quelque chose sur l'endroit où se cache le prochain changement de paradigme computationnel.