Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a reconnu que si l’intelligence artificielle (IA) a considérablement stimulé la croissance de l’entreprise, NVIDIA aurait tout de même prospéré sans elle. Malgré cela, Huang se montre optimiste quant à l’émergence de l’IA.
Le PDG de NVIDIA partage ses réflexions sur l’IA, la concurrence et les stratégies de chaîne d’approvisionnement.
Dans un récent podcast avec Dwarkesh Patel, Jensen Huang a détaillé l’ambition de NVIDIA de s’imposer comme un acteur mondial majeur de l’IA. La discussion a également abordé des sujets cruciaux tels que la concurrence accrue avec les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC), le rôle de la Chine dans le paysage de l’IA et les avantages stratégiques de la chaîne d’approvisionnement de NVIDIA.
L’intelligence artificielle est devenue un moteur de croissance et de succès essentiel pour NVIDIA, contribuant à une expansion et un succès sans précédent. Grâce à ses processeurs graphiques (GPU) et à l’écosystème CUDA, NVIDIA est passée du statut de fabricant traditionnel de GPU à celui de fournisseur d’écosystème complet. Cet écosystème repose sur des puces de pointe, une infrastructure étendue et des investissements financiers considérables en recherche et développement, qui continuent de générer des retours sur investissement significatifs.
En évoquant l’hypothèse d’un monde sans IA, Huang a affirmé que le calcul accéléré serait resté la priorité de NVIDIA. Le principe du calcul accéléré repose sur la combinaison des capacités des GPU et des CPU, permettant ainsi de décharger une part importante des tâches et d’obtenir des gains de vitesse phénoménaux, jusqu’à 200 fois supérieurs.
Q-Ma dernière question : si la révolution du deep learning n’avait pas eu lieu, que ferait NVIDIA ?
A- Calcul accéléré. C’est ce que nous faisons depuis toujours. Notre entreprise part du principe que la loi de Moore va… L’informatique à usage général est utile dans de nombreux cas, mais pour de nombreux calculs, elle n’est pas idéale.
Nous avons donc combiné une architecture appelée GPU, CUDA, à un CPU afin d’accélérer la charge de travail de ce dernier. Différents noyaux de code ou algorithmes peuvent ainsi être déportés sur notre GPU. Résultat : une application est accélérée de 100 à 200 fois. Et où cela peut-il être utile ? Évidemment, en ingénierie, en sciences, en physique, en traitement de données, en infographie, en génération d’images… Bref, dans de nombreux domaines. Même si l’IA n’existe pas aujourd’hui, NVIDIA sera un acteur majeur du marché.
Jensen Huang – PDG de NVIDIA
Face aux inquiétudes suscitées par la vente de puces à la Chine, Huang a souligné les capacités énergétiques considérables de ce pays, essentielles au développement de son infrastructure d’IA. Alors que les États-Unis sont confrontés à des contraintes énergétiques, la Chine dispose de ressources quasi illimitées pour la production d’énergie, ce qui lui permet d’exploiter des centres de données souvent à pleine capacité, même sans les utiliser pleinement.
Malgré l’absence d’accès aux outils EUV (ultraviolet extrême) les plus récents d’ASML disponibles ailleurs, l’infrastructure colossale de la Chine lui confère un avantage unique. Huang a souligné qu’il est facile d’accroître sa puissance de calcul en ajoutant simplement des puces, ce qui met en évidence l’échelle gigantesque des centres de données chinois.
La puissance de calcul dont dispose la Chine est colossale. On parle quand même du deuxième marché informatique mondial. S’ils veulent déployer et agréger leurs ressources de calcul, ils en ont largement assez. Mais est-ce vraiment le cas ? Certaines estimations montrent que le processus est en réalité en retard.
Non, c’est direct. Je vais vous dire que leur quantité d’énergie est incroyable, n’est-ce pas ? L’IA est un problème de calcul parallèle, n’est-ce pas ? Pourquoi ne peuvent-ils pas simplement assembler quatre ou dix fois plus de puces ? Parce que l’énergie est gratuite. Ils ont une énergie colossale. Ils ont des centres de données complètement vides, mais pleinement alimentés. Vous savez, ce sont des villes fantômes, des centres de données fantômes. Leur infrastructure a une capacité immense.
L’idée que la Chine ne puisse pas fabriquer de puces d’IA est donc totalement absurde. Bien sûr, si vous me demandez mon avis, les États-Unis seraient-ils plus avancés si le monde entier était dépourvu de toute puissance de calcul ? Mais ce n’est tout simplement pas envisageable. Ce scénario est irréaliste. Ils disposent déjà d’une puissance de calcul largement suffisante.
Jensen Huang – PDG de NVIDIA
Par ailleurs, Huang a exprimé ses regrets d’avoir manqué des opportunités d’investissement initiales avec des organisations comme OpenAI et Anthropic, soulignant que la première incursion de NVIDIA dans l’investissement externe aurait pu positionner l’entreprise différemment sur le marché actuel. Au lieu de cela, ces partenariats importants ont été conclus par des géants du cloud tels que Microsoft, Google et Amazon.
Jensen regrette que, lorsque Anthropic et OpenAI ont eu besoin de milliards pour se développer, Nvidia n’ait pas été en mesure d’investir. Ces laboratoires se sont donc tournés vers des géants du cloud comme Microsoft, Google et Amazon, et se sont engagés en contrepartie à utiliser leur puissance de calcul.« Je ne vais pas refaire la même chose… » pic.twitter.com/1Fj7I156UA
– Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp) 15 avril 2026
En conclusion, Huang salue la perspicacité des entreprises qui ont su saisir ces opportunités et reconnaît le rôle crucial de ces investissements initiaux dans l’avenir de l’IA. Il assure les parties prenantes qu’il abordera les opportunités futures avec une préparation renforcée.
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