Puces: la concurrence s'anime derrière Nvidia dans la course à l'IA

La révolution de l'intelligence artificielle (IA) générative a aiguisé les appétits des concurrents de Nvidia, qui cherchent à rattraper leur retard sur le géant des puces dédiées à l'IA.

Inconnu du grand public il y a encore trois ans, Nvidia affiche aujourd'hui le premier chiffre d'affaires mondial du secteur, dopé par les ventes de ses processeurs graphiques ou GPU (graphics processing units), les processeurs chéris de l'IA.

Pourquoi Nvidia domine-t-il à ce point?

S'il n'est pas le premier à avoir développé des GPU, le groupe californien en a fait sa spécialité dès la fin des années 1990, pivotant rapidement des jeux vidéo vers l'informatique à distance (cloud computing), alors naissante, et a donc une expérience unique dans le domaine.

Par ailleurs, Nvidia est "un dragon à trois têtes", résumait récemment Dylan Patel, patron du cabinet SemiAnalysis, dans le podcast "No Priors".

Il ne se contente pas de concevoir des puces, mais propose toute une infrastructure à même de les faire fonctionner ensemble, avec des connexions (networking) et des logiciels, les deux autres têtes du dragon.

Nvidia peut "répondre aux besoins d'un +data center+ dans tous ses aspects avec un produit de classe mondiale", selon Jon Peddie, du cabinet Jon Peddie Research.

D'où vient la concurrence?

A bonne distance de Nvidia, dont la part de marché est estimée à plus ou moins 80% pour les centres de données, selon les sources, l'Américain AMD était jusqu'ici considéré comme le dauphin.

Mais ce dernier "dégage le plus gros de ses revenus" sur la vente de CPU, des processeurs utilisés pour les ordinateurs personnels et professionnels, moins puissants que les GPU "et ne peut pas se détourner de cette poule aux oeufs d'or", estime Jon Peddie.

Décidés à réduire leur dépendance vis-à-vis de Nvidia, les grands noms du "cloud" ont mis au point leurs propres processeurs.

Google a commencé à utiliser sa Tensor Processing Unit (TPU) il y a dix ans, tandis que le Trainium d'Amazon Web Services (AWS), filiale dédiée au cloud, a fait son apparition en 2020.

Aujourd'hui, Google et Amazon pèsent plus de 10% du marché et ont même pris le pas sur AMD "pour ce qui est des performances, du prix, des usages, de la fiabilité", avance Jordan Nanos, de SemiAnalysis.

Google propose même, selon plusieurs médias, ses puces à des clients tiers. Sollicité par l'AFP, il n'a pas donné suite. Amazon, en revanche, ne vend pas ses Trainium à d'autres acteurs.

Où en sont les Chinois?

Seule nation à rivaliser avec les Etats-Unis, la Chine cherche à refaire au plus vite son retard dans les équipements d'IA, pour se passer des puces américaines les plus avancées, désormais objets de restrictions à l'export.

Pour Jordan Nanos, Huawei figure parmi les concurrents les plus crédibles de Nvidia, avec Google ou Amazon, et devant AMD.

A l'instar de Google et Amazon, leurs équivalents chinois respectifs Baidu et Alibaba font aussi produire désormais leurs propres processeurs IA, qui ne sont cependant encore que des ersatz des GPU de Nvidia.

"L'appareil de production actuel (en Chine) ne leur permet pas", pour l'instant, "de rattraper" Nvidia, juge Jon Peddie. "Mais à terme, compte tenu de leur main d'oeuvre qualifiée et des investissement publics, ils seront capables de fabriquer des (produits) de pointe".

Nvidia est-il menacé?

Aucun spécialiste ne voit l'ogre de Santa Clara (Californie) desserrer son étreinte sur le secteur dans un avenir proche.

"Nvidia est à la base de la grande majorité des applications d'IA aujourd'hui", souligne John Belton, analyste de Gabelli Funds. "Et malgré leur avance, ils gardent le pied au plancher en lançant un produit par an, une cadence qui sera difficile à égaler pour la concurrence."

Début septembre, Nvidia a ainsi annoncé que sa nouvelle génération, la Rubin, serait commercialisée fin 2026, avec des performances, pour les fonctions IA, estimées à 7,5 fois celles de son produit d'appel actuellement sur le marché, le Blackwell.