Les Sables Mouvants de l’IA : De l’Entraînement à l’Inférence
L’industrie de l’intelligence artificielle (IA) est en train de passer d’une focalisation sur l’’entraînement’ des modèles d’IA à l’’inférence’, où ces modèles appliquent leurs connaissances acquises pour générer des réponses. Ce changement présente à la fois des opportunités et des menaces pour la position de Nvidia sur le marché.
L’’entraînement’, la phase initiale du développement de l’IA, consiste à alimenter les modèles d’IA avec des ensembles de données massifs, leur permettant d’apprendre et d’améliorer leurs performances. Nvidia, avec ses puces puissantes, a établi une présence dominante dans ce segment, détenant plus de 90 % de part de marché.
L’’inférence’, en revanche, est le processus d’utilisation de modèles d’IA entraînés pour effectuer des tâches et fournir des réponses. Cette étape présente un paysage plus concurrentiel, avec de nombreux acteurs rivalisant pour une part du gâteau. La répartition finale des parts de marché dépendra des méthodes spécifiques employées pour le calcul de l’inférence.
Le Monde Multiforme du Calcul de l’Inférence
Le calcul de l’inférence englobe un large éventail d’applications, allant de tâches simples comme la reformulation d’e-mails sur les smartphones à des analyses complexes de documents financiers dans les centres de données. Cette diversité a attiré un essaim de startups et de rivaux établis, tous visant à défier la suprématie de Nvidia.
Ces concurrents, y compris des acteurs établis comme Advanced Micro Devices (AMD), misent sur des puces offrant des coûts globaux inférieurs, notamment en termes de consommation d’électricité. Les puces de Nvidia, connues pour leurs exigences élevées en matière de puissance, ont même incité les entreprises d’IA à explorer les réacteurs nucléaires comme source d’énergie potentielle.
La Contre-Attaque de Nvidia : Adopter le ‘Raisonnement’ dans l’IA
Nvidia ne reste pas immobile face à ces défis. L’entreprise défend une nouvelle forme d’IA appelée ‘raisonnement’, qui, selon elle, joue sur ses forces. Les chatbots de raisonnement s’engagent dans une forme de dialogue interne, générant du texte puis l’analysant pour affiner leur compréhension. Ce processus nécessite une puissance de calcul substantielle, un domaine où les puces de Nvidia excellent.
Ce changement stratégique vers le raisonnement pourrait considérablement élargir le marché de l’inférence, compensant potentiellement toute perte de part de marché par un pool de revenus global plus important. Comme le dit Jay Goldberg, PDG de D2D Advisory, ‘Le marché de l’inférence va être plusieurs fois plus grand que le marché de l’entraînement… À mesure que l’inférence devient plus importante, leur part en pourcentage sera plus faible, mais la taille totale du marché et le pool de revenus pourraient être beaucoup, beaucoup plus importants.’
Au-Delà de l’Inférence : Les Horizons Élargis de Nvidia
Les ambitions de Nvidia s’étendent au-delà du domaine de l’inférence. L’entreprise explore des opportunités dans d’autres marchés informatiques, en tirant parti des techniques d’IA pour améliorer la robotique et d’autres applications.
Un domaine d’intérêt notable est l’informatique quantique. Les commentaires antérieurs de Huang sur le sujet ont déclenché des fluctuations du marché et suscité des réponses de géants de la technologie comme Microsoft et Google. Cela a conduit Nvidia à consacrer une partie importante de sa conférence à discuter de l’état de l’industrie quantique et de ses propres plans dans ce domaine émergent.
Une autre initiative stratégique est l’incursion de Nvidia sur le marché des processeurs centraux (CPU) pour ordinateurs personnels. Cette entreprise pourrait potentiellement perturber la part de marché restante d’Intel, renforçant encore la position de Nvidia en tant que puissance technologique.
Le Système de Puces Vera Rubin : Un Aperçu de l’Avenir
La conférence de Nvidia devrait dévoiler les détails d’un nouveau système de puces nommé Vera Rubin, en l’honneur de l’astronome qui a été la pionnière du concept de matière noire. Ce système est prévu pour une production de masse plus tard cette année, après le déploiement de son prédécesseur, la puce Blackwell, qui a connu des retards de production.
Le système Vera Rubin représente l’engagement de Nvidia envers l’innovation continue et sa détermination à rester à la pointe de l’industrie de l’IA en évolution rapide.
Le Paysage Concurrentiel : Un Essaim de Challengers
Nvidia est confrontée à la concurrence non seulement de rivaux établis, mais aussi d’un nombre croissant de startups. Au moins 60 startups cherchent activement à perturber la domination de Nvidia sur le marché de l’inférence, offrant des solutions alternatives avec des coûts potentiellement inférieurs et une efficacité améliorée.
L’une de ces startups, Untether AI, souligne le bagage associé aux puces de Nvidia axées sur l’entraînement. Comme le note Bob Beachler, vice-président d’Untether AI, ‘Ils ont un marteau, et ils ne font que fabriquer des marteaux plus gros… Ils possèdent le marché de l’’entraînement’. Et donc, chaque nouvelle puce qu’ils sortent a beaucoup de bagages d’entraînement.’
Le Facteur Chine : Le Chatbot Compétitif de DeepSeek
La pression concurrentielle sur Nvidia est encore intensifiée par les développements en Chine. L’émergence de DeepSeek, une entreprise chinoise, avec son chatbot compétitif qui nécessiterait moins de puissance de calcul que ses rivaux, a fait des vagues sur les marchés américains. Cet événement a souligné le potentiel de perturbation des acteurs internationaux et la nécessité pour Nvidia d’innover constamment.
La Performance Boursière de Nvidia : Un Reflet du Sentiment du Marché
La performance boursière de Nvidia a été un baromètre du sentiment du marché à l’égard des perspectives de l’entreprise. La baisse du cours de l’action après l’annonce de DeepSeek reflète les inquiétudes des investisseurs quant à l’érosion potentielle de la part de marché et de la croissance des revenus de Nvidia.
Cependant, la croissance impressionnante des revenus de Nvidia au cours des trois dernières années, avec une multiplication par plus de quatre pour atteindre 130,5 milliards de dollars, démontre la solide position financière de l’entreprise et sa capacité à capitaliser sur le boom de l’IA.
La Voie à Suivre : Naviguer les Défis et Saisir les Opportunités
Le parcours de Nvidia dans le paysage de l’IA est loin d’être terminé. L’entreprise est confrontée à un ensemble complexe de défis, notamment le passage de l’entraînement à l’inférence, la concurrence croissante et la nécessité d’innover constamment.
Cependant, Nvidia possède également des atouts importants, notamment sa part de marché dominante dans l’entraînement, son expertise en matière de calcul haute performance et son orientation stratégique vers l’IA de ‘raisonnement’.
La capacité de l’entreprise à relever ces défis et à tirer parti des opportunités émergentes déterminera son succès futur dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle. L’introduction du système de puces Vera Rubin, l’expansion sur de nouveaux marchés informatiques et les efforts continus pour relever les défis du calcul de l’inférence témoignent de la détermination de Nvidia à rester un leader de la révolution de l’IA.
Le paysage de l’IA est dynamique et en constante évolution. L’approche proactive de Nvidia, associée à ses prouesses technologiques, la positionne bien pour s’adapter à ces changements et maintenir sa domination dans les années à venir. L’engagement de l’entreprise envers l’innovation, les partenariats stratégiques et une compréhension approfondie des besoins en constante évolution du marché de l’IA seront essentiels pour façonner sa trajectoire future.