La fièvre de l'IA a permis à l'action Nvidia de grimper de 25 % lors de la séance du 25 mai, portant la capitalisation boursière de l'entreprise à environ 950 milliards de dollars. Auparavant, la capitalisation boursière de Nvidia n'était que de 755 milliards de dollars le 24 mai. Selon CNBC, si elle répond aux attentes, le géant des puces électroniques deviendra la cinquième entreprise américaine à atteindre 1 000 milliards de dollars.
Nvidia transforme sa façon de construire des ordinateurs pour générer encore plus de profits. Huang Jensen a déclaré que les composants utilisés pour la construction de centres de données pourraient représenter un marché de 1 000 dollars.
Le composant le plus important des ordinateurs et des serveurs est l'unité centrale de traitement (CPU). Ce marché est dominé par les concurrents de Nvidia, Intel et AMD. Mais avec l'essor des applications d'IA nécessitant une puissance de calcul importante, Nvidia domine désormais le marché des GPU.
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Huang a expliqué que les centres de données d'autrefois utilisaient principalement des processeurs pour accéder aux fichiers, mais qu'à l'avenir, ils seront dédiés aux données générales. Au lieu d'accéder aux données, on accédera à certaines données, mais la plupart seront générées 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 des centres de données de Nvidia a augmenté de 14 % au premier trimestre 2023. Parallèlement, l'activité des centres de données et d'IA d'Intel a vu son chiffre d'affaires baisser de 39 % pour atteindre 3,7 milliards de dollars, tandis que la croissance d'AMD est restée stable.
De plus, les GPU Nvidia ont tendance à être beaucoup plus chers que les processeurs centraux. La dernière génération de processeurs Xeon d'Intel peut coûter jusqu'à 17 000 $ au prix catalogue, tandis qu'une puce Nvidia H100 peut être revendue jusqu'à 40 000 $ sur d'autres plateformes comme eBay.
La concurrence avec Nvidia ne fera qu'augmenter à mesure que le marché de l'IA s'intensifie. Ses grands rivaux, AMD et Intel, possèdent chacun leurs propres GPU, et des géants de la technologie comme Google et Amazon conçoivent également des puces d'IA. Mais les GPU haut de gamme de Nvidia restent la puce de choix pour l'entraînement de l'IA. Les analystes affirment que Nvidia conserve son avance sur les puces d'IA grâce à son logiciel propriétaire qui facilite la mise en œuvre de l'IA.
M. Huang a partagé que le logiciel de l'entreprise ne sera pas facile à copier car il faut concevoir tous les logiciels, toutes les bibliothèques, tous les algorithmes, les intégrer et optimiser les cadres et les optimiser pour l'architecture, pas seulement une puce mais l'architecture de l'ensemble du centre de données.
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