La position de leader de Nvidia
L’industrie des semi-conducteurs est en plein essor et d’énormes sommes d’argent sont investies dans l’écosystème des semi-conducteurs, depuis l’extraction, la sélection et le traitement des minéraux jusqu’à la recherche et le développement, et la fabrication de puces.
On estime que ce marché pourrait peser près de dix mille milliards de dollars. De nombreuses entreprises du secteur, d'Asie, d'Amérique et d'Europe, ont connu d'énormes succès.
Depuis longtemps, de nombreux « grands acteurs » du secteur des semi-conducteurs trônent en tête du classement des entreprises rentables. Mais ce n'est pas tout : de nombreux experts estiment que l'ère des semi-conducteurs ne fait que commencer.
Fondée il y a plus de 30 ans avec une concentration initiale sur les puces graphiques informatiques pour les jeux sur PC, Nvidia s'est rapidement tournée vers l'IA.
Jensen Huang est l'un des PDG les plus anciens du secteur technologique. Il a jeté les bases du développement de l'IA chez Nvidia en 2006, en développant ses puces pour des applications autres que l'infographie.
Nvidia est devenu le principal bénéficiaire de la course entre les entreprises technologiques pour intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans leurs produits et services, de nombreuses grandes entreprises technologiques dépensant des milliards de dollars pour acheter les processeurs graphiques de Nvidia.
Le PDG de Nvidia montre un tatouage de logo sur son bras (Photo : Reuters).
Les processeurs graphiques (GPU) de Nvidia, les H100, sont souvent utilisés pour créer les systèmes d'IA les plus sophistiqués. Le H100 est actuellement considéré comme le GPU le plus puissant du marché, mais il est également coûteux, entre 30 000 et 36 000 dollars, et peut atteindre 40 000 dollars en cas de rupture de stock.
Cependant, les développeurs d'IA ont dû faire la queue pendant des mois pour utiliser les processeurs de Nvidia via les fournisseurs de cloud computing.
Les entreprises satellites de l'industrie des semi-conducteurs, qui jouent un rôle dans le traitement des produits finis, possèdent également des entreprises célèbres telles que TSMC, Samsung, SMIC... avec des revenus pouvant atteindre des dizaines de milliards de dollars par trimestre.
Les analystes estiment que Nvidia peut produire environ 1,2 million de puces par an, mais répondre à la demande devient de plus en plus difficile. Nvidia conçoit les puces et sous-traite la fabrication à TSMC, le plus grand fabricant mondial de semi-conducteurs.
Cependant, l'entreprise rencontre des difficultés dans les dernières étapes du processus de fabrication, où les plaquettes de silicium sont assemblées pour former les produits finis. TSMC vise à doubler sa capacité au cours des prochaines étapes cette année.
Croissance rapide
Il a fallu 24 ans à Nvidia, en tant qu'entreprise cotée en bourse, pour atteindre une valorisation de 1 000 milliards de dollars. Mais huit mois plus tard, la société a ajouté 1 000 milliards de dollars supplémentaires grâce à son rôle moteur dans la révolution de l'IA. La capitalisation boursière de Nvidia a récemment dépassé les 2 000 milliards de dollars.
Le voyage pour devenir l'une des entreprises les plus précieuses d'Amérique a commencé chez Denny's en 1993. L'entreprise a connu une croissance rapide ces dernières années grâce à la domination de Nvidia dans le domaine des GPU.
Ces puces sont devenues une denrée rare et précieuse, Nvidia représentant désormais environ 80 % du marché. La demande a dépassé la production, incitant les concurrents à développer leurs propres versions.
La capacité à sécuriser l'approvisionnement en GPU peut déterminer la rapidité avec laquelle les entreprises peuvent développer de nouveaux systèmes d'IA. De nombreuses entreprises utilisent leur approvisionnement régulier en GPU pour recruter davantage de spécialistes en IA. Ces puces servent même de garantie pour emprunter des milliards de dollars.
Les revenus de Nvidia ont fortement augmenté (Photo : Nvidia).
Fletcher Previn, directeur des systèmes d'information de la société de technologie de réseau Cisco, a déclaré que les puces étaient si précieuses qu'elles étaient livrées dans des véhicules blindés.
Lorsque Nvidia a récemment annoncé son troisième trimestre consécutif de bénéfices meilleurs que prévu, les dirigeants de l'entreprise ont déclaré que les approvisionnements restaient limités et qu'une nouvelle génération de puces d'IA dont le lancement est prévu cette année serait limitée en termes d'approvisionnement.
Ces puces jouent un rôle essentiel dans l'entraînement des modèles de langage massifs qui sous-tendent l'IA générative, comme ChatGPT d'OpenAI. La majeure partie des dépenses en IA des entreprises technologiques comme Microsoft, Alphabet et Amazon.com est consacrée aux GPU.
L'IA générative déclenche une vague d'investissement d'un billion de dollars qui, selon lui, doublera le nombre de centres de données dans le monde au cours des cinq prochaines années et créera une opportunité de marché pour Nvidia, a déclaré le PDG et cofondateur de Nvidia, Jensen Huang.
« Une toute nouvelle industrie est en train de se créer et c’est ce qui stimule notre croissance », a-t-il déclaré lors de la réunion de l’entreprise.
Nvidia a enregistré un chiffre d'affaires de 22,1 milliards de dollars au cours du trimestre fiscal clos fin janvier, en hausse de 265 % par rapport à la même période de l'année précédente, et son bénéfice net a été multiplié par près de huit pour atteindre 12,3 milliards de dollars. L'action Nvidia a bondi de 59 % cette année, après avoir plus que triplé en 2023.
Se battre pour acheter des chips
Face à la concurrence de l'intelligence artificielle, quatre grandes entreprises technologiques chinoises se disputent les puces du géant Nvidia. Baidu, ByteDance, Tencent et Alibaba ont acheté à Nvidia environ 100 000 puces A800, d'une valeur de plusieurs milliards de dollars.
Aujourd’hui, les GPU de Nvidia, qui fournissent la puissance de calcul nécessaire au développement de modèles de grande taille, sont devenus un produit indispensable pour les grandes entreprises technologiques mondiales.
Craignant que les États-Unis ne renforcent leur contrôle sur les puces et que les approvisionnements en puces soient perturbés, de nombreuses entreprises n'ont d'autre choix que de s'approvisionner en puces A800, car personne ne veut se laisser distancer dans la compétition en matière d'IA.
« Sans les puces, nous ne serions pas en mesure de former des modèles linguistiques », a déclaré un employé de Baidu.
ByteDance, la société mère de TikTok, dispose actuellement de plusieurs petites équipes de recherche travaillant sur divers produits généraux d'intelligence artificielle qui sont testés en interne.
Ventes de puces H100 et revenus attendus du marché des serveurs d'ici 2027 (Photo : Omdia).
En mai dernier, ByteDance a testé sur TikTok un chatbot basé sur l'IA, appelé Tako, capable de générer des vidéos à partir des requêtes des utilisateurs. TikTok a également récemment déposé une marque pour Tako, et l'entreprise pourrait se préparer à promouvoir ce chatbot.
Les employés de ByteDance ont déclaré que l'entreprise avait constitué un stock d'au moins 10 000 GPU Nvidia pour soutenir le développement de produits liés à l'intelligence artificielle. Ils ont ajouté que l'entreprise avait également passé commande de près de 70 000 puces A800, pour une valeur d'environ 700 millions de dollars.
Les entreprises chinoises ne disposent que de quelques milliers de puces pouvant être utilisées pour former l'IA, et cette forte demande a également conduit à une « pénurie » de puces Nvidia.
Non seulement les fournisseurs de services cloud et les entreprises technologiques recherchent des puces, mais de nombreux laboratoires d'intelligence artificielle commandent également des puces, et Nvidia est la société de puces la plus commandée.
La demande croissante s'accompagne d'une hausse des prix des puces. Un distributeur Nvidia a révélé : « Actuellement, le prix des puces A800 chez les distributeurs a augmenté de plus de 50 %. »
Brian Venturo, cofondateur et directeur technique de CoreWeave, attribue ce succès à la double compétence de Nvidia en matière de puces matérielles et logicielles. Il estime qu'aucune autre entreprise ne peut fabriquer de meilleures puces que Nvidia.
Se concentrer sur le développement de ses propres puces
L'augmentation de la demande de puces a également incité les concurrents de Nvidia à accélérer le développement de leurs propres puces d'IA.
Advanced Micro Devices a commencé à vendre des puces pour concurrencer les produits de Nvidia et s'attend à ce que les ventes de ces puces atteignent plus de 3,5 milliards de dollars cette année.
Le concepteur britannique de puces Arm Holdings se lance également dans l'aventure. Intel a commencé à vendre des processeurs capables de gérer les calculs d'IA.
Plusieurs startups fabriquent également des puces d'IA. De grandes entreprises du cloud comme Google et Amazon travaillent également sur ce type de puces. En novembre dernier, Microsoft a dévoilé sa première puce d'IA, la Maia 100.
Jensen Huang, PDG et cofondateur de Nvidia (Photo : Investing).
De nombreux analystes du secteur affirment que l'avantage de Nvidia ne peut pas être facilement érodé par la concurrence, grâce à la profondeur et à la complexité du logiciel qu'elle a passé des années à intégrer dans ses puces.
Pendant ce temps, les startups et les grandes entreprises technologiques vantent le nombre de puces Nvidia qu’elles ont accumulées.
Le mois dernier, Mark Zuckerberg, PDG de Meta Platforms, a déclaré sur Instagram que son entreprise prévoyait de dépenser plusieurs milliards de dollars pour acheter 350 000 puces H100 à Nvidia d'ici la fin de cette année.
Google a créé un comité exécutif chargé de déterminer la répartition des ressources informatiques entre les utilisateurs internes et externes. Microsoft a également mis en place un programme d'allocation similaire, appelé le Conseil GPU, où les dirigeants déterminent l'allocation des ressources informatiques aux projets internes.
Mais Andrew Ng, qui dirige un fonds d'IA, a déclaré qu'AMD et Intel ont fait des progrès significatifs dans le développement de systèmes logiciels compétitifs pour accompagner les puces compatibles avec l'IA.
« Je pense que dans environ un an, la pénurie de semi-conducteurs s’améliorera », a-t-il déclaré au Wall Street Journal .
Lien source
![[Photo] Le président de l'Assemblée nationale, Tran Thanh Man, rend visite à la mère héroïque vietnamienne, Ta Thi Tran](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2025/7/20/765c0bd057dd44ad83ab89fe0255b783)
Comment (0)