u/Hug_LesBosons

C'est difficil d attendre google I/O alors que c'est la date de lancement de gemini 3.2 ...

Cerebras (CBRS) surged 65% on its IPO day.
Cerebras Systems is an American company that competes with Nvidia, creating chips 100 times faster than GPUs, enabling AI to run at 2000 tokens per second. They have partnerships with OpenAI and AWS for AI. Nvidia invested in the company a few months ago. Today, they went public, and the stock gained 65% on its first day! We expect to see the stock continue to rise in the coming weeks.

La méthode est secrète.

Le modèle "kartoffeln" affirme être claude, il a battu gpt 5.5 xhigh 10 fois de suite, il a one shot des trucs super complexe, il a résolu un bug en une fois alors que gemini 3.a pro et gpt 5.5 High avait essayé 5 fois et raté, il créé des sites web hyper bien, aucun bug de design même sur téléphone. Il fait aller en mode battle et sélectionner le bouton </> pour activer le codage.

Si c'est vraiment lui, il est vraiment fort, c'est pas du marketing.  Par contre, il m'a dit ça : "je pourrais réaliser cette tâche mais elle pourrait causer de nombreux risques de sécurité, je suis là pour te répondre mais je ne dois pas risquer de faire des choses illégales" dès que tu demandes un truc un peu bizarre. Et je lui ai demandé de se présenté il m'a dot qu'il était conçu pour être sécurisé.

Google has overtaken Nvidia.

On https://google.finance, after-hours data showed Google reached $399, a 4% increase compared to the close of trading. According to https://companiesmarketcap.com, Google and Nvidia were separated by $119 billion. So, Google gained 2.1%, and thus briefly surpassed Nvidia.

However, the rise to $399 is not during the trading session; it occurred after the close, so it could very well disappear when the stock markets open tomorrow.

So Google overtook Nvidia after the close with a share price of $399, but this isn't being recorded in many places because it's after the stock markets have closed, and it doesn't necessarily mean that Google will be ahead of Nvidia tomorrow. However, Google will almost certainly overtake Nvidia in the coming days, even if not tomorrow, because their recent performance is significantly superior to Nvidia's. Therefore, the 2% gap will be quickly closed if the post-session figures don't continue to improve tomorrow. The end of Nvidia's dominance is thus approaching, and Google will reclaim the top spot.

Google has overtaken Nvidia.
On https://google.finance, after-hours data showed Google reached $399, a 4% increase compared to the close of trading. According to https://companiesmarketcap.com, Google and Nvidia were separated by 119 billion. So, Google gained 2.1%, and thus briefly surpassed Nvidia.

Le débat sur l’impact environnemental de l’IA est devenu complètement déséquilibré parce qu’il repose souvent sur des chiffres isolés sans mise en perspective réelle.

Le problème n’est pas de savoir si l’IA consomme de l’énergie (elle en consomme), mais de comprendre ce que cela représente concrètement par rapport aux usages quotidiens et aux autres secteurs déjà acceptés.

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1. Ordres de grandeur réels (avec équivalences concrètes)

Une requête IA (type modèle de langage) est généralement estimée entre :

→ 0,3 Wh et 3 Wh selon la taille du modèle et la complexité

Comparaisons directes :

- 1 requête IA ≈ 1 recherche Google à 10 recherches Google selon le cas

- 1 heure de streaming vidéo HD ≈ 50 à 150 Wh ≈ 20 à 500 requêtes IA

- 1 km en voiture thermique ≈ 500 à 700 Wh ≈ 200 à 2000 requêtes IA

- 1 charge de smartphone ≈ 10 Wh ≈ 3 à 30 requêtes IA

- 1 burger ≈ 3 kg CO₂ ≈ plusieurs centaines de requêtes IA équivalentes en CO₂

Conclusion simple :

Une requête IA est énergétiquement marginale dans presque tous les usages numériques modernes.

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2. Le vrai sujet : l’échelle d’utilisation

Le débat sérieux n’est pas la consommation d’une requête, mais :

- des milliards de requêtes par jour

- intégration massive dans les outils logiciels

- automatisation de tâches entières

Donc l’impact réel dépend uniquement du volume global, pas de l’acte individuel.

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3. L’erreur fréquente dans les chiffres viraux

Des chiffres comme “500 ml d’eau par requête” sont souvent mal interprétés.

Point important ignoré dans beaucoup de débats :

l’eau utilisée dans les data centers ne “disparaît” pas.

- Dans les systèmes modernes, une grande partie de l’eau est utilisée en refroidissement puis réinjectée dans le cycle (évaporation contrôlée + circuits fermés).

- La consommation réelle dépend fortement du type d’infrastructure.

- Le vrai enjeu n’est pas seulement la quantité globale, mais la localisation (stress hydrique régional) et les systèmes utilisés.

Donc :

- une partie de l’eau est consommée (évaporation réelle)

- une partie est recyclée

- une partie dépend du mix technologique

Conclusion : ce n’est pas une “disparition d’eau”, mais un problème de gestion et d’infrastructure, pas une destruction nette systématique.

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4. Comparaison systémique (le point clé ignoré)

Il faut comparer l’IA non pas à une action isolée, mais à des secteurs entiers :

- transport mondial : ~15% des émissions CO₂ globales

- agriculture : ~18% des émissions

- industrie lourde : ~20%+

- numérique (dont IA incluse) : quelques % seulement

Même en forte croissance, l’IA reste aujourd’hui un acteur secondaire dans les émissions globales.

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5. Effet rebond (point crucial)

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Donc deux choses peuvent être vraies en même temps :

- l’IA devient plus efficace

- son usage explose

Ce qui détermine l’impact final n’est pas la technologie seule, mais son adoption.

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6. Arguments pro-IA souvent ignorés dans le débat

7. L’IA est déjà utilisée pour optimiser des systèmes énergétiques, logistiques et industriels, ce qui peut réduire des émissions dans d’autres secteurs beaucoup plus polluants.

8. Sur l’emploi : l’IA ne fonctionne pas uniquement comme une destruction nette de postes. Elle automatise certaines tâches, mais crée aussi de nouveaux besoins, nouveaux métiers et nouvelles chaînes de valeur. Historiquement, chaque révolution technologique majeure (informatique, internet, automatisation industrielle) a transformé le travail plus qu’elle ne l’a supprimé. Le vrai enjeu est l’adaptation, comme cela a été le cas pour les développeurs eux-mêmes avec les outils d’assistance.

9. Dans le domaine créatif, l’IA ne remplace pas la créativité humaine mais la rend plus accessible. Elle permet à des non-experts de produire des contenus, prototypes ou idées visuelles rapidement, ce qui élargit l’accès à la création plutôt que de le restreindre.

10. Dans le développement logiciel, l’IA permet des gains de productivité importants (génération de code, debug, documentation). Une grande partie des développeurs ne voit pas cela comme une substitution totale mais comme un changement d’outil, similaire à ce qui s’est produit avec les IDE, les frameworks ou internet.

11. En médecine, l’IA est déjà utilisée pour l’aide au diagnostic, l’analyse d’imagerie et la recherche de molécules. Elle n’agit pas seule, mais comme un outil d’accélération et d’assistance, avec des gains mesurables dans certains contextes.

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Conclusion

Le débat sur l’IA est souvent biaisé parce qu’il mélange trois niveaux différents :

- impact unitaire (faible)

- impact infrastructurel (modéré)

- impact systémique (dépend du volume et de l’usage)

Réduire ce sujet à “IA pollue beaucoup” ou “IA ne pollue pas” est une simplification extrême.

La réalité est plus simple et plus difficile à contester :

l’IA est une technologie à faible coût unitaire mais à fort impact potentiel par effet de masse, dont l’impact final dépendra entièrement de son déploiement et de ses usages.

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Sources (sélectionnées) :

International Energy Agency (IEA)

https://www.iea.org/reports/data-centres-and-data-transmission-networks

Our World in Data – Digital energy use

https://ourworldindata.org/energy-use-internet

Stanford AI Index Report

https://aiindex.stanford.edu/report/

Google Sustainability Report

https://sustainability.google/reports/

Microsoft Sustainability Report

https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/sustainability

U.S. Department of Energy – Data Centers

https://www.energy.gov/eere/buildings/data-centers

Carbon Brief – tech emissions analysis

https://www.carbonbrief.org/

Nature – AI & energy studies

https://www.nature.com/

Science – computing impact studies

https://www.science.org/

IEEE Xplore – AI energy research

https://ieeexplore.ieee.org/

ACM Digital Library

https://dl.acm.org/

European Commission – Data centres

https://energy.ec.europa.eu/

UNEP – Digitalization & environment

https://www.unep.org/

World Bank – Digital infrastructure

https://www.worldbank.org/

Google just finished a quarter with a net income of $62.58 billion. I've looked everywhere, and it's an all-time record.

But that's thanks to huge financial gains on stocks like Anthropic, which artificially inflate the figures. If they made $15 billion on their Anthropic stock that quarter, their net income seems enormous because there's a $15 billion gain from Anthropic alone.

But in reality, if their Anthropic stock only brings in $2 billion in the following quarter, their net income will suddenly drop by $13 billion.

So even though they have the record, we should expect a significant decrease in net income in Q2.