LinkedIn freine ses investissements en centres de données IA
LinkedIn a décidé de ne pas augmenter ses investissements dans les centres de données IA cette année. La plateforme utilise ses GPU deux fois plus efficacement et maintient son empreinte de calcul et de stockage. Cette approche contraste avec les dépenses massives d'autres géants tech comme OpenAI et Meta.
« “One of the goals we've set is to try to basically keep our compute footprint flat or as close to flat as possible while shipping more compute-hungry things to production,” » — Wired AI
Que faut-il retenir ?
- LinkedIn maintient ses investissements en GPU stables pour l'année fiscale en cours.
- La plateforme a doublé l'efficacité de ses GPU existants en six mois.
- LinkedIn possède ses propres centres de données en Oregon, Texas et Virginie depuis 2022.
- La quantité de données stockées par LinkedIn doublait annuellement avant les optimisations.
Pourquoi cette nouvelle compte-t-elle ?
Cette décision montre une approche prudente et innovante dans un contexte où les investissements massifs en IA dominent. LinkedIn prouve qu'il est possible d'optimiser les ressources existantes plutôt que de construire de nouvelles infrastructures, ce qui pourrait inspirer d'autres entreprises face aux coûts croissants de l'IA.
1.3 milliards d'utilisateurs sur LinkedIn
💬 Erran Berger, Chief Technology Officer for Engineering chez LinkedIn
Public concerné : entreprises
Pourquoi LinkedIn ne développe pas ses centres de données IA cette année ?
LinkedIn a choisi d'optimiser l'utilisation de ses GPU existants, doublant leur efficacité, plutôt que d'investir dans de nouvelles infrastructures. Cette approche vise à maîtriser les coûts tout en développant de nouvelles fonctionnalités IA.
