L'engouement pour l'intelligence artificielle a fait bondir le cours de l'action Nvidia de 25 % le 25 mai, propulsant la capitalisation boursière de l'entreprise à environ 950 milliards de dollars. Auparavant, le 24 mai, elle n'était que de 755 milliards de dollars. Selon CNBC, si les prévisions se confirment, le géant des semi-conducteurs deviendra la cinquième entreprise américaine à atteindre une valorisation de 1 000 milliards de dollars.
Nvidia modifie sa façon de concevoir des ordinateurs afin d'accroître encore sa rentabilité. Huang Jensen a déclaré que les composants utilisés pour la construction de centres de données pourraient générer un marché d'une valeur de 1 000 $.
Le composant le plus important des ordinateurs et des serveurs est le processeur (CPU). Ce marché est dominé par les concurrents de Nvidia, Intel et AMD. Mais avec l'avènement des applications d'IA exigeant une puissance de calcul considérable, Nvidia domine désormais le marché des GPU.
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Huang a expliqué que les centres de données s'appuyaient auparavant fortement sur les processeurs pour la récupération de fichiers, mais qu'à l'avenir, ils récupéreront des données générales. Au lieu de récupérer des données entières, on en récupérera une partie, la majeure partie étant générée par l'IA. Ainsi, au lieu d'utiliser des millions de processeurs, on en aura besoin de beaucoup moins, mais ils seront connectés à des millions de GPU, a ajouté le PDG de Nvidia.
C’est l’une des raisons pour lesquelles l’activité de centres de données de Nvidia a progressé de 14 % au premier trimestre 2023. Parallèlement, le segment des centres de données et de l’IA d’Intel a enregistré une baisse de 39 % de son chiffre d’affaires, à 3,7 milliards de dollars, tandis que la croissance d’AMD est restée inchangée.
De plus, les GPU de Nvidia sont généralement beaucoup plus chers que les processeurs. La dernière génération de processeurs Intel Xeon peut coûter jusqu'à 17 000 $ au prix catalogue. Une puce Nvidia H100 peut même se revendre jusqu'à 40 000 $ sur des plateformes comme eBay.
Face à une concurrence accrue sur le marché de l'IA, Nvidia doit faire face à des défis de taille. Ses deux principaux concurrents, AMD et Intel, proposent chacun leur propre gamme de GPU. Par ailleurs, des géants de la tech comme Google et Amazon développent également des puces dédiées à l'IA. Cependant, les GPU haut de gamme de Nvidia restent la référence pour l'entraînement des modèles d'IA. Les analystes estiment que le leadership de Nvidia sur le marché des puces d'IA repose sur son logiciel propriétaire, qui facilite le développement d'applications d'IA.
M. Huang a expliqué que le logiciel de l'entreprise ne serait pas facilement copiable car il faut concevoir l'ensemble du logiciel, toutes les bibliothèques, tous les algorithmes, les intégrer, optimiser les frameworks et les adapter à l'architecture — non pas d'une seule puce, mais de l'architecture de l'ensemble du centre de données.
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