NVIDIA se prépare à concurrencer les géants de la technologie dans le domaine des puces d’IA personnalisées grâce à des alliances stratégiques et une feuille de route produit inégalée.

Des inquiétudes ont été soulevées quant à la menace potentielle que les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) pourraient représenter pour la position dominante de NVIDIA dans le secteur de l’IA. Cependant, il semble que Jensen Huang et son équipe disposent des stratégies nécessaires pour relever ce défi efficacement.

La stratégie concurrentielle de NVIDIA en matière d’IA

Pour ceux qui ne le connaissent pas, les ASIC désignent des puces conçues sur mesure pour des applications ou des charges de travail spécifiques. Ces puces sont développées par de grandes entreprises technologiques comme Meta, Amazon et Google, qui cherchent à diversifier leurs capacités de calcul en dehors des offres de NVIDIA. Bien que les ASIC représentent un défi de taille pour la suprématie de NVIDIA en IA, l’entreprise a pris des mesures importantes pour maintenir sa position de leader.

L’un des facteurs clés de l’avantage concurrentiel de NVIDIA réside dans sa feuille de route proactive en matière d’IA, qui évolue tous les six à huit mois.À l’inverse, des concurrents comme AMD ont une feuille de route annuelle, ce qui confère à NVIDIA un avantage significatif en termes d’agilité. Ce cycle de développement rapide permet à NVIDIA de s’adapter efficacement à l’évolution des besoins de ses clients, freinant ainsi le développement interne d’ASIC, car son matériel est optimisé pour les performances.

Puce AMD Instinct MI300A sur fond noir. — NVIDIA Rubin CPX | Crédits image : NVIDIA

L’introduction de la puce d’IA Rubin CPX de NVIDIA illustre parfaitement cette stratégie. Ce produit remarquable est spécifiquement conçu pour les charges de travail d’inférence, de plus en plus essentielles aux calculs d’IA. De plus, l’entreprise prévoit un délai de seulement huit mois entre la montée en puissance de ses puces Blackwell Ultra et Rubin. Cette progression rapide témoigne de la détermination de NVIDIA à maintenir son avantage concurrentiel, aucune autre entreprise d’IA n’ayant fait preuve d’une telle détermination à accroître sa puissance de calcul.

Processeurs Ironwood sur une carte serveur dans un centre de données. — TPU Ironwood de Google | Crédits image : Google

L’initiative de NVIDIA, « NVLink Fusion », permet l’intégration transparente de solutions personnalisées développées par des entreprises comme Intel et Samsung au sein de son écosystème technologique. Cette intégration stratégique consolide la position de NVIDIA comme pivot du paysage matériel de l’IA. Par conséquent, on peut supposer que l’ambition d’autres géants de la technologie de développer des ASIC ne devrait pas perturber la position actuelle de NVIDIA, comme l’a souligné Jensen Huang dans un récent podcast, affirmant que son entreprise est à l’avant-garde des capacités de calcul avancées de l’IA.

Notre objectif est que même si [les concurrents] fixent le prix des puces à zéro, vous continuerez à acheter des systèmes NVIDIA car le coût total d’exploitation de ce système… est toujours plus rentable que l’achat des puces (le terrain, l’électricité et l’infrastructure valent déjà 15 milliards de dollars).– Jensen Huang, PDG de NVIDIA

À mesure que le secteur évolue, il sera intéressant d’observer comment les puces d’IA telles que Trainium d’Amazon, les TPU de Google et le MTIA de Meta se comparent aux offres de NVIDIA. Une concurrence saine au sein du secteur de l’IA est sans aucun doute essentielle à la croissance et à l’innovation.

Source de l’information : DigiTimes

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