L’aube d’une nouvelle ère informatique
La Graphics Technology Conference (GTC) 2025, tenue au cœur de la Silicon Valley, a consolidé sa position d’événement central dans le paysage technologique. C’est un rassemblement qui attire l’attention d’un public diversifié, allant des vétérans chevronnés de l’industrie et des développeurs de logiciels aux fervents passionnés d’IA et même à ceux qui abordent la technologie avec un certain degré de scepticisme.
Un moment déterminant de la GTC est le discours d’ouverture, et cette année, il a été prononcé par nul autre que le PDG de Nvidia, Jensen Huang. Huang, largement considéré comme un leader avant-gardiste dans le domaine de l’intelligence artificielle, possède la rare capacité de façonner les récits de l’industrie. Ses déclarations ont un poids considérable, préfigurant souvent les avancées technologiques et les tendances émergentes qui définiront les années à venir.
Dans son discours d’ouverture très attendu, Huang a non seulement détaillé les dernières percées de Nvidia en matière d’IA, mais a également offert un aperçu de ses projections pour l’évolution de l’industrie au cours des prochaines années. La présentation de cette année a souligné non seulement la vitesse époustouflante de la révolution de l’IA, mais également le repositionnement stratégique de Nvidia pour maintenir son rôle de force dominante dans l’innovation technologique.
Blackwell et Rubin : l’avènement de la prochaine génération de matériel d’IA
Comme prévu dans de nombreuses analyses pré-événement, un thème central du discours de Huang a été le dévoilement des architectures graphiques de nouvelle génération de Nvidia : Blackwell Ultra et Vera Rubin. Celles-ci représentent un bond en avant monumental dans les capacités du matériel d’IA.
Le chipset Blackwell Ultra, dont la sortie est prévue plus tard cette année, est méticuleusement conçu pour gérer la complexité toujours croissante des processus d’IA. Ses spécifications sont, pour le moins, remarquables :
- Puissance de calcul de 1 exaflop dans un seul rack.
- 600 000 composants par rack.
- Un système de refroidissement liquide sophistiqué de 120 kilowatts.
Ces caractéristiques, du moins sur le papier, positionnent Blackwell Ultra comme une centrale électrique pour le calcul de l’IA.
La feuille de route stratégique de Nvidia implique l’intégration de ces GPU Blackwell Ultra dans deux systèmes DGX distincts : le Nvidia DGX GB300 et le Nvidia DGX B300. Cette intégration est conçue pour répondre aux exigences croissantes des charges de travail d’IA, avec un accent particulier sur les tâches d’inférence et de raisonnement.
La transition du refroidissement traditionnel par air au refroidissement liquide représente un changement crucial motivé par l’impératif d’une efficacité énergétique accrue. Il ne s’agit pas simplement d’une amélioration progressive ; cela signifie une refonte fondamentale de la conception et de la construction des systèmes informatiques d’IA.
En regardant plus loin, le système d’IA Vera Rubin devrait sortir fin 2026, suivi du Rubin Ultra au second semestre 2027. Huang a souligné que, mis à part le châssis, presque toutes les facettes de la plateforme Vera Rubin ont subi une refonte complète. Cette refonte englobe des améliorations substantielles des performances du processeur, de l’architecture réseau et des capacités de mémoire. Nvidia a également donné des détails sur son superchip GPU de nouvelle génération et ses commutateurs photoniques innovants, alimentant davantage l’anticipation pour ces futures versions.
Le parcours transformateur de l’IA : de la vision par ordinateur à l’intelligence agentique
Au cours de son long discours de deux heures, Huang a articulé avec passion les “progrès extraordinaires” réalisés par l’IA. Ce qui était autrefois relégué au domaine de la spéculation futuriste est maintenant devenu une réalité tangible. L’IA a subi une profonde métamorphose, passant de son orientation initiale sur la “vision par ordinateur” à l’émergence de l’IA générative (GenAI), et maintenant, à la frontière de l’IA agentique.
“L’IA comprend le contexte, comprend ce que nous demandons. Comprend le sens de notre requête”, a expliqué Huang. “Elle génère maintenant des réponses. A fondamentalement changé la façon dont l’informatique est faite.” Cette évolution représente un changement de paradigme dans la nature même du calcul.
Selon Huang, la demande de GPU des quatre principaux fournisseurs de services cloud connaît une forte augmentation. Parmi les nombreuses projections partagées par Huang concernant le potentiel de transformation de l’IA, un chiffre s’est démarqué : Nvidia prévoit que ses revenus d’infrastructure de centres de données atteindront le chiffre stupéfiant de 1 000 milliards de dollars d’ici 2028. Cette projection souligne l’ampleur immense de l’impact anticipé de l’IA sur le paysage technologique.
Des centres de données aux “usines d’IA” : un nouveau paradigme pour l’infrastructure informatique
L’un des objectifs les plus ambitieux de Nvidia est de faciliter la transition des centres de données traditionnels vers ce qu’elle considère comme des “usines d’IA”. Huang a décrit cela comme la prochaine étape évolutive des centres de données traditionnels. Ces usines d’IA seraient essentiellement des environnements informatiques ultra-performants spécialement conçus pour la formation et l’inférence de l’IA.
L’ampleur des ressources nécessaires pour une telle entreprise est immense. Nvidia, dans un article de blog, a détaillé l’ampleur de cette entreprise : “La mise en place d’une seule usine d’IA d’un gigawatt est un acte extraordinaire d’ingénierie et de logistique - nécessitant des dizaines de milliers de travailleurs chez les fournisseurs, les architectes, les entrepreneurs et les ingénieurs pour construire, expédier et assembler près de 5 milliards de composants et plus de 210 000 miles de câble à fibre optique.”
Pour illustrer la faisabilité de cette vision, Huang a montré comment l’équipe d’ingénierie de Nvidia a exploité l’Omniverse Blueprint pour concevoir et simuler une usine d’IA de 1 gigawatt. Cette démonstration a fourni un aperçu tangible de l’avenir de l’infrastructure de l’IA.
“Deux dynamiques se produisent en même temps”, a expliqué Huang. “La première dynamique est que la grande majorité de cette croissance est susceptible d’être accélérée. Ce qui signifie que nous savons depuis un certain temps que l’informatique à usage général a fait son temps et que nous avons besoin d’une nouvelle approche informatique.”
Il a ensuite expliqué le changement de paradigme informatique : “Le monde est en train de passer d’une plateforme de logiciels codés à la main fonctionnant sur des ordinateurs à usage général à des logiciels d’apprentissage automatique fonctionnant sur des accélérateurs et des GPU.”
“Cette façon de faire du calcul est à ce stade, passé ce point de basculement, et nous voyons maintenant le point d’inflexion se produire - l’inflexion se produisant dans la construction des centres de données du monde.” Il a souligné le principal point à retenir : “La première chose est donc une transition dans la façon dont nous faisons du calcul.” Cette transition marque un changement fondamental dans la façon dont nous abordons le calcul et exploitons la puissance de l’IA.
IA agentique et robotique : la prochaine frontière
L’IA agentique, un concept qui a attiré l’attention de nombreuses entreprises ces derniers mois, est un axe majeur pour Nvidia. Huang partage l’enthousiasme entourant ce domaine émergent, prédisant que les agents d’IA deviendront une composante intégrale de chaque processus métier. Nvidia construit activement l’infrastructure pour soutenir le développement et le déploiement de ces agents intelligents.
Huang a souligné la robotique comme la prochaine grande vague de l’IA, portée par “l’IA physique” qui possède une compréhension des concepts fondamentaux tels que la friction, l’inertie et la cause à effet. Il a souligné l’importance cruciale de la génération de données synthétiques pour la formation des systèmes d’IA. Cette approche permet un apprentissage plus rapide et élimine le besoin d’implication humaine dans les boucles de formation, accélérant considérablement le processus de développement.
“Il n’y a qu’une quantité limitée de données et de démonstrations humaines que nous pouvons effectuer”, a-t-il noté. “C’est la grande percée de ces deux dernières années : l’apprentissage par renforcement.” Cette percée représente une avancée significative dans le domaine de l’IA, ouvrant la voie à des systèmes plus autonomes et adaptables.
Progrès progressifs et réactions du marché
Certaines des annonces et mises à jour présentées à la GTC 2025 étaient, dans une certaine mesure, anticipées et perçues comme plus progressives que révolutionnaires. Cette perception pourrait être attribuée à l’intérêt intense entourant Nvidia, beaucoup ayant déjà spéculé sur les annonces potentielles. Cette spéculation pré-événement a peut-être involontairement diminué l’impact perçu de certaines annonces véritablement révolutionnaires, les rendant moins surprenantes.
Il convient de noter que le discours de Huang ne s’est pas immédiatement traduit par un impact positif sur le cours de l’action de Nvidia. En fait, l’action de Nvidia a connu une baisse de plus de 3 % pendant le discours, suggérant la prudence des investisseurs dans un contexte d’attentes élevées et d’environnement de marché volatil. Cette réaction met en évidence l’interaction complexe entre les avancées technologiques, le sentiment du marché et les attentes des investisseurs.