Comment Nvidia a construit un fossé concurrentiel autour des puces IA

Jun 20, 2023

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Le gagnant le plus visible du boom de l’intelligence artificielle a acquis sa domination en devenant un guichet unique pour le développement de l’IA, des puces aux logiciels en passant par d’autres services.

Par Don Clark

Reportage de San Francisco

Naveen Rao, un neuroscientifique devenu entrepreneur technologique, a déjà tenté de rivaliser avec Nvidia, le premier fabricant mondial de puces conçues pour l'intelligence artificielle.

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Dans une start-up rachetée plus tard par le géant des semi-conducteurs Intel, M. Rao a travaillé sur des puces destinées à remplacer les unités de traitement graphique de Nvidia, qui sont des composants adaptés aux tâches d'IA comme l'apprentissage automatique. Mais alors qu'Intel avançait lentement, Nvidia a rapidement mis à niveau ses produits avec de nouvelles fonctionnalités d'IA qui allaient à l'encontre de ce qu'il développait, a déclaré M. Rao.

Après avoir quitté Intel et dirigé une start-up de logiciels, MosaicML, M. Rao a utilisé les puces de Nvidia et les a comparées à celles de ses concurrents. Il a découvert que Nvidia s'était différencié au-delà des puces en créant une vaste communauté de programmeurs d'IA qui inventent constamment en utilisant la technologie de l'entreprise.

"Tout le monde s'appuie d'abord sur Nvidia", a déclaré M. Rao. "Si vous sortez un nouveau matériel, vous vous précipitez pour rattraper votre retard."

En plus de 10 ans, Nvidia a acquis une avance presque imprenable dans la production de puces capables d'effectuer des tâches d'IA complexes telles que la reconnaissance d'images, faciales et vocales, ainsi que de générer du texte pour des chatbots comme ChatGPT. L'ancien nouveau venu de l'industrie a atteint cette domination en reconnaissant très tôt la tendance de l'IA, en adaptant ses puces à ces tâches, puis en développant des logiciels clés qui facilitent le développement de l'IA.

Jensen Huang, cofondateur et directeur général de Nvidia, n'a cessé depuis de relever la barre. Pour maintenir sa position de leader, son entreprise a également offert à ses clients l'accès à des ordinateurs spécialisés, des services informatiques et d'autres outils de leur métier émergent. Cela a transformé Nvidia, à toutes fins utiles, en un guichet unique pour le développement de l’IA.

Alors que Google, Amazon, Meta, IBM et d'autres ont également produit des puces d'IA, Nvidia représente aujourd'hui plus de 70 % des ventes de puces d'IA et occupe une position encore plus importante dans la formation de modèles d'IA génératifs, selon le cabinet de recherche Omdia.

En mai, le statut de l'entreprise en tant que gagnant le plus visible de la révolution de l'IA est devenu évident lorsqu'elle a prévu une hausse de 64 % de son chiffre d'affaires trimestriel, bien plus que ce que Wall Street avait prévu. Mercredi, Nvidia – dont la capitalisation boursière a dépassé les 1 000 milliards de dollars pour devenir le fabricant de puces le plus précieux au monde – devrait confirmer ces résultats records et fournir davantage de signaux sur l'essor de la demande en IA.

"Les clients attendront 18 mois pour acheter un système Nvidia plutôt que d'acheter une puce disponible dans le commerce auprès d'une start-up ou d'un autre concurrent", a déclaré Daniel Newman, analyste chez Futurum Group. "C'est incroyable."

M. Huang, 60 ans, connu pour sa veste en cuir noir emblématique, a parlé de l'IA pendant des années avant de devenir l'un des visages les plus connus du mouvement. Il a déclaré publiquement que l'informatique connaissait son plus grand changement depuis qu'IBM a défini le fonctionnement de la plupart des systèmes et logiciels il y a 60 ans. Désormais, a-t-il déclaré, les GPU et autres puces spécialisées remplacent les microprocesseurs standards, et les chatbots IA remplacent le codage logiciel complexe.

"Ce que nous avons compris, c'est qu'il s'agit d'une réinvention de la façon dont l'informatique est réalisée", a déclaré M. Huang dans une interview. "Et nous avons tout construit à partir de zéro, du processeur jusqu'à la fin."

M. Huang a contribué à la création de Nvidia en 1993 pour fabriquer des puces permettant de restituer des images dans les jeux vidéo. Alors que les microprocesseurs standards excellent dans l'exécution séquentielle de calculs complexes, les GPU de l'entreprise effectuent de nombreuses tâches simples à la fois.

En 2006, M. Huang est allé plus loin. Il a annoncé une technologie logicielle appelée CUDA, qui a aidé à programmer les GPU pour de nouvelles tâches, les transformant de puces à usage unique en puces plus polyvalentes qui pourraient assumer d'autres tâches dans des domaines tels que la physique et les simulations chimiques.