La Montée Inattendue des Besoins Computationnels
Jensen Huang, PDG de Nvidia (NVDA), ne cède pas à la panique face à l’émergence de nouveaux modèles d’IA comme le DeepSeek R1 chinois, qui affiche des capacités impressionnantes obtenues grâce à une formation rentable. Au lieu de cela, Huang saisit l’occasion pour souligner une tendance bien plus significative : le monde est sur le point de nécessiter une augmentation presque inimaginable de la puissance de calcul. Cette poussée est alimentée par les domaines en plein essor de l’IA de raisonnement et des applications d’IA agentique, poussant la demande bien au-delà des projections précédentes.
Lors de son discours d’ouverture au GTC 2025 de Nvidia, Huang a souligné une erreur de calcul critique commise par l’ensemble de l’industrie il y a tout juste un an. ‘La loi d’échelle de l’IA’, a-t-il expliqué, ‘est plus résiliente et, en fait, hyper-accélérée’. Les besoins en calcul découlant de l’IA agentique et des capacités de raisonnement ne sont pas seulement progressivement plus élevés ; ils sont, selon l’estimation de Huang, ‘facilement cent fois plus importants que ce que nous pensions avoir besoin à la même époque l’année dernière’.
Pour saisir l’ampleur de ce changement, il est essentiel de comprendre ce que l’IA agentique et l’IA de raisonnement impliquent. L’IA agentique fait référence à des systèmes capables d’agir de manière autonome au nom d’un utilisateur, de prendre des initiatives et de prendre des décisions en fonction des comportements et des objectifs appris. Imaginez un assistant numérique qui ne se contente pas de répondre aux commandes, mais qui gère de manière proactive votre emploi du temps, anticipe vos besoins et négocie même en votre nom.
L’IA de raisonnement, quant à elle, imite le processus cognitif humain consistant à décomposer des problèmes complexes en étapes plus petites et gérables. Il s’agit d’appliquer la logique et la déduction pour arriver à la réponse optimale à la requête d’un utilisateur, en allant au-delà de la simple reconnaissance de schémas pour une véritable résolution de problèmes. C’est le type d’IA qui peut comprendre le pourquoi derrière une question, pas seulement le quoi.
DeepSeek R1 : Un Catalyseur, Pas Une Crise
L’émergence du R1 de DeepSeek fin janvier a initialement provoqué des remous d’inquiétude à Wall Street. L’affirmation de la société selon laquelle son modèle de raisonnement égalait les capacités du modèle d’OpenAI, associée à la révélation que son modèle DeepSeek V3 plus large avait été formé pour un montant relativement modeste de 5 millions de dollars, a suscité des craintes d’un changement radical dans le paysage de l’IA. L’investissement de Silicon Valley de dizaines de millions dans des modèles comparables a soudainement semblé excessif.
Cette perturbation perçue a déclenché une réaction significative, bien que temporaire, du marché. Les investisseurs, craignant que les entreprises de cloud n’aient plus besoin de dépenser des milliards pour les puces de Nvidia, ont initié une vente massive qui a vu la valeur marchande de Nvidia chuter de près de 600 milliards de dollars. Le marché remettait essentiellement en question la demande future pour le matériel haute performance de Nvidia dans un monde où des capacités d’IA apparemment équivalentes pouvaient être obtenues à une fraction du coût.
Naviguer les Défis Externes : Tarifs Douaniers et Contrôles à l’Exportation
Au-delà des préoccupations concernant DeepSeek, Nvidia a également été confrontée à des vents contraires liés à des facteurs géopolitiques. Les menaces tarifaires du président Trump et le potentiel de renouvellement des contrôles américains à l’exportation sur les puces destinées à la Chine ont ajouté des couches d’incertitude aux perspectives de l’entreprise. Ces pressions externes, largement hors du contrôle direct de Nvidia, ont contribué à une baisse de 14 % du cours de l’action de la société depuis le début de l’année, bien qu’il reste en hausse de 30 % sur les 12 derniers mois.
Bien que Nvidia puisse faire pression pour obtenir des exceptions et adapter ses stratégies, le défi fondamental posé par les tarifs douaniers et les contrôles à l’exportation reste un facteur externe important influençant la trajectoire de l’entreprise. Ce ne sont pas des obstacles technologiques, mais des obstacles politiques et économiques, nécessitant un ensemble de réponses différent.
La Vision de Huang : Blackwell Ultra, Vera Rubin et la Puissance de CUDA
Huang, cependant, a utilisé son discours d’ouverture du GTC 2025 pour répondre directement aux préoccupations soulevées par l’émergence de DeepSeek, transformant le récit d’une perturbation potentielle en celui d’une immense opportunité. Tout au long de sa présentation de deux heures, il a méticuleusement expliqué comment les modèles de raisonnement, loin de diminuer le besoin de matériel puissant, bénéficieraient en fait de puces comme la nouvelle Blackwell Ultra de Nvidia et la superpuce Vera Rubin.
Son argument repose sur l’idée que la sophistication croissante de l’IA, en particulier l’essor des manifestations physiques de l’IA comme les robots humanoïdes et les voitures autonomes, ne fera qu’accélérer la demande de puissance de calcul. Ces applications nécessitent un traitement en temps réel de grandes quantités de données sensorielles, des capacités de prise de décision complexes et la capacité d’interagir avec le monde physique de manière sûre et fiable. Il s’agit d’un niveau de complexité qui dépasse de loin les capacités des modèles d’IA les plus avancés formés sur des ressources relativement limitées.
Huang a également souligné le rôle crucial de la plateforme logicielle CUDA de Nvidia. CUDA permet aux développeurs d’exploiter tout le potentiel des puces de Nvidia pour le traitement général, s’étendant bien au-delà des applications graphiques traditionnelles. Cela crée une barrière à l’entrée importante pour les concurrents, car la réplication de la fonctionnalité et des performances du matériel de Nvidia nécessite une compréhension approfondie et une intégration avec l’écosystème CUDA.
De plus, Huang a mis en avant la plateforme de simulation Omniverse de Nvidia, un outil puissant pour créer des mondes virtuels et simuler des scénarios du monde réel. Omniverse n’est pas seulement destiné aux jeux ; c’est un composant crucial dans le développement et le test des systèmes d’IA, en particulier ceux conçus pour l’interaction physique, comme les robots et les véhicules autonomes. Il permet aux développeurs de former et d’affiner leurs modèles d’IA dans un environnement sûr et contrôlé, accélérant le cycle de développement et réduisant les risques associés au déploiement dans le monde réel.
La Réaction Mitigée de Wall Street et l’Optimisme des Analystes
Malgré la présentation convaincante de Huang, la réaction immédiate de Wall Street a été quelque peu modérée. Les actions de Nvidia ont connu une baisse de plus de 3 % le jour du discours d’ouverture. Cependant, les analystes restent largement optimistes quant aux perspectives à long terme de l’entreprise, reconnaissant le changement fondamental de la demande de calcul qu’Huang a articulé.
John Vinh, analyste chez KeyBanc Capital Markets, dans une note aux investisseurs après le discours d’ouverture, a souligné les ‘barrières à l’entrée significatives’ créées par la pile logicielle CUDA de Nvidia. Il voit des ‘risques concurrentiels limités’ et s’attend à ce que Nvidia ‘continue de dominer l’une des charges de travail à la croissance la plus rapide dans le cloud et l’entreprise’. Vinh a également souligné qu’Omniverse était un ‘flux de revenus d’abonnement logiciel émergent pour les applications métavers’ qui pourrait encore améliorer la valorisation boursière de Nvidia à mesure qu’il croît et évolue.
Le cœur de l’optimisme des analystes repose sur la conviction que Nvidia ne se contente pas de surfer sur la vague de l’IA ; elle la façonne activement. Les investissements de l’entreprise dans le matériel, les logiciels et les plateformes de simulation la positionnent comme un acteur central dans l’évolution de l’IA, de ses fondements théoriques à ses applications pratiques.
L’Horizon Élargi de l’IA : Au-Delà des Capacités Actuelles
Le récit émergeant du GTC 2025 de Nvidia ne concerne pas seulement la satisfaction des demandes actuelles en matière d’IA ; il s’agit d’anticiper la croissance exponentielle de ces demandes à mesure que l’IA continue d’évoluer. Le passage à l’IA de raisonnement et à l’IA agentique, associé à l’essor des applications physiques de l’IA, représente un changement fondamental dans le paysage computationnel.
Les capacités des modèles d’IA comme DeepSeek R1, bien qu’impressionnantes, ne sont finalement qu’un tremplin vers un avenir où les systèmes d’IA nécessiteront une puissance de traitement bien plus importante. Ce n’est pas une menace pour la domination de Nvidia ; c’est une affirmation de sa vision stratégique. L’entreprise ne se contente pas de réagir à l’état actuel de l’IA ; elle construit activement l’infrastructure pour l’avenir alimenté par l’IA. Cet avenir nécessitera non seulement des puces plus puissantes, mais aussi un écosystème logiciel sophistiqué et des outils de simulation avancés – autant de domaines dans lesquels Nvidia est fortement investie.
Les défis posés par des facteurs externes tels que les tarifs douaniers et les contrôles à l’exportation demeurent, mais la tendance technologique sous-jacente est claire : la demande de puissance de calcul est sur le point d’exploser, et Nvidia est particulièrement bien placée pour capitaliser sur cette croissance sans précédent. Le succès à long terme de l’entreprise dépendra non seulement de sa capacité à innover sur le plan technologique, mais aussi de sa capacité à naviguer dans le paysage géopolitique complexe et à maintenir sa position de leader dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle.