Cet article ne constitue pas un conseil en investissement. L’auteur ne détient actuellement aucune position dans les actions mentionnées ici.
Le dilemme ASIC : les défis de la domination de NVIDIA
Alors que de nouveaux ASIC spécifiques à l’IA émergent, les experts scrutent leur potentiel à perturber la position dominante de NVIDIA sur le marché des GPU. Malgré l’intérêt croissant pour les ASIC, les récentes analyses de Morgan Stanley Research suggèrent que ces puces personnalisées ne représentent pas une menace significative pour le succès commercial de NVIDIA.
Morgan Stanley : Malgré les ASIC, Nvidia continuera à conserver une part de marché dominante.
La catégorie ASIC n’est ni supérieure ni inférieure aux GPU commerciaux : c’est simplement un autre moyen d’obtenir le même résultat.
Au cours des six derniers mois, la dynamique du secteur de l’IA a clairement…
— Jukanlosreve (@Jukanlosreve) 14 février 2025
Aperçu du marché : NVIDIA vs. ASIC IA
Dans une analyse approfondie, Morgan Stanley Research souligne que NVIDIA est bien positionnée, en étayant son argumentation par des données de marché actuelles. NVIDIA maintient une capitalisation boursière impressionnante d’environ 3 000 milliards de dollars et génère des revenus trimestriels d’environ 32 milliards de dollars. En revanche, Broadcom détient une capitalisation boursière d’environ 1 100 milliards de dollars, alimentée par seulement 3, 2 milliards de dollars de revenus trimestriels.
L’étude met en évidence une différence marquée dans les niveaux d’investissement, soulignant le caractère relativement abordable du développement des ASIC, qui coûtent généralement moins d’un milliard de dollars. En revanche, NVIDIA prévoit d’allouer environ 16 milliards de dollars à la recherche et au développement cette année.
« NVIDIA investira environ 16 milliards de dollars dans la R&D cette année seulement. Grâce à ce financement, NVIDIA peut maintenir un cycle de développement de 4 à 5 ans en faisant fonctionner trois équipes de conception de manière séquentielle, chacune avec une cadence architecturale de 18 à 24 mois, et en produisant des innovations sur une période de cinq ans. En outre, NVIDIA investit des milliards dans des technologies d’interconnexion pour améliorer les performances à l’échelle du rack et du cluster… »
Comprendre l’efficacité des ASIC par rapport au GPU NVIDIA
Bien que les ASIC comme le Tensor Processing Unit (TPU) de Google offrent une personnalisation importante, Morgan Stanley affirme que la plupart des opérations de formation et d’inférence d’IA à grande échelle ne nécessitent pas actuellement ce niveau élevé de personnalisation. NVIDIA continue de perfectionner son architecture GPU spécifiquement pour les modèles de transformateurs, conservant ainsi un avantage concurrentiel en matière d’optimisation.
Les considérations de coût apparaissent également comme un facteur primordial dans l’adoption des ASIC. Les ASIC personnalisés sont disponibles pour seulement 3 000 $, tandis que les puces H100 de NVIDIA coûtent environ 20 000 $.Cependant, ces comparaisons de coûts initiales négligent les dépenses supplémentaires associées au déploiement des ASIC.
Par exemple, les clusters ASIC entraînent souvent des coûts plus élevés en raison de l’adoption de technologies de connexion optique haut de gamme, tandis que NVIDIA utilise un système NVLINK à base de cuivre plus rentable sur ses architectures à 72 GPU.
Le pouvoir d’achat inégalé de NVIDIA permet également à l’entreprise de négocier des tarifs avantageux pour les puces de mémoire à large bande passante (HBM).Les recherches de Morgan Stanley le confirment :
« Il en va de même pour CoWoS. Comme de nombreux ASIC utilisent des matrices plus petites avec des piles plus grandes, le coût de CoWoS peut être plus élevé que celui de NVIDIA. Bien sûr, les coûts des plaquettes de NVIDIA peuvent être plus élevés en raison des matrices limitées par le réticule, mais dans l’ensemble, Nvidia offre une valeur exceptionnelle.»
Le paradoxe du coût total de possession (TCO)
Morgan Stanley souligne l’importance de prendre en compte les « heures de développement logiciel » dans le coût total de possession (TCO) des ASIC. Le SDK CUDA (Compute Unified Device Architecture) de NVIDIA offre des avantages distincts, permettant un environnement de développement logiciel plus efficace pour ses utilisateurs.
Perspectives d’avenir : tendances et prévisions du marché
Selon Morgan Stanley, NVIDIA et AMD devraient tous deux surpasser leurs concurrents ASIC au cours de l’année en cours, en particulier au cours du second semestre. L’entreprise souligne l’investissement considérable d’AMD dans l’écosystème et les récentes acquisitions d’entités de logiciels d’IA qui renforcent sa présence sur le marché.
« L’ampleur des investissements d’AMD dans l’écosystème tend à dépasser de loin celle des fournisseurs ASIC. Cette année, AMD a réalisé deux acquisitions d’actifs logiciels d’IA. L’une d’entre elles, l’acquisition de ZT Systems, impliquait l’acquisition d’un ODM de serveur majeur, la cession de l’activité ODM tout en conservant les talents clés en ingénierie liés au calcul à l’échelle du rack et du cluster… »
Dans un contexte de marché plus large, le silicium commercial a dominé 90 % du marché en 2024, où NVIDIA a largement dominé avec 98 milliards de dollars de revenus basés sur les puces.À l’inverse, les ASIC personnalisés ne représentaient que 10 %, principalement grâce aux 8 milliards de dollars de revenus de Broadcom.
« Nous prévoyons que la part de 90 % des produits commerciaux augmentera légèrement cette année.»
Morgan Stanley souligne également les vulnérabilités potentielles des fournisseurs ASIC, notant que la dépendance à l’égard de clients uniques, comme Google ou Amazon, pourrait entraver la croissance. Plus précisément, NVIDIA devrait dépasser TPU de 50 à 100 % en 2025.
Dans les prévisions à long terme, le marché total adressable (TAM) des ASIC IA devrait passer de 12 milliards de dollars en 2024 à environ 30 milliards de dollars d’ici 2027, une estimation plus prudente que celle anticipée par de nombreux analystes.
« Le plus grand risque à court terme pour NVIDIA est le contrôle des exportations américaines, qui est tout aussi problématique pour AVGO.À long terme, le plus grand risque n’est pas la concurrence mais un ralentissement des investissements, qui devrait se produire vers la mi-2026.»
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