{"id":11383,"date":"2024-04-06T13:41:20","date_gmt":"2024-04-06T13:41:20","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11383"},"modified":"2024-04-09T17:16:20","modified_gmt":"2024-04-09T17:16:20","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/fr\/2024\/04\/\/","title":{"rendered":"L'odyss\u00e9e de l'IA de NVIDIA : des origines modestes \u00e0 une entreprise de $2 billions d'euros"},"content":{"rendered":"

NVIDIA, un nom synonyme de technologie de pointe et d'innovation, a \u00e9t\u00e9 fond\u00e9e il y a une trentaine d'ann\u00e9es, en 1993.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Apr\u00e8s des d\u00e9buts modestes en tant que concepteur de puces graphiques destin\u00e9es \u00e0 l'industrie du jeu, NVIDIA est devenue un leader mondial de l'IA et de l'informatique de haute performance.\u00a0<\/span><\/p>\n

NVIDIA \u00e9tait \u00e9valu\u00e9e \u00e0 \"seulement\" environ $100 milliards en 2019. Aujourd'hui, elle vaut quelques $2 billions<\/a>Elle est ainsi devenue la troisi\u00e8me plus grande entreprise du monde en termes de capitalisation boursi\u00e8re, derri\u00e8re Microsoft et Apple et devant Saudi Aramco, Amazon, Google et Meta Platforms.\u00a0<\/span><\/p>\n

NVIDIA a \u00e9t\u00e9 fond\u00e9e par Jensen Huang, Chris Malachowsky et Curtis Priem, qui partageaient l'id\u00e9e de r\u00e9volutionner l'infographie. <\/span><\/p>\n

Au d\u00e9but des ann\u00e9es 1990, le trio a reconnu le potentiel inexploit\u00e9 des processeurs graphiques sp\u00e9cialis\u00e9s et a entrepris de cr\u00e9er une entreprise qui transformerait l'industrie des jeux en plein essor.<\/span><\/p>\n

L'un des premiers succ\u00e8s de l'entreprise est le fruit d'un heureux hasard.<\/p>\n

En 1995, Sega d\u00e9veloppait sa console de jeu de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration, la Sega Saturn. Sega \u00e9tait \u00e0 la recherche d'une puce graphique 3D pour \u00e9quiper la console et s'\u00e9tait initialement associ\u00e9 \u00e0 3Dfx Interactive, un concurrent de NVIDIA.<\/p>\n

Cependant, une rencontre fortuite entre un ing\u00e9nieur de NVIDIA et un cadre de Sega lors d'une conf\u00e9rence a permis \u00e0 NVIDIA de pr\u00e9senter la puce NV1 de la soci\u00e9t\u00e9, qui a impressionn\u00e9 Sega. Sega a d\u00e9cid\u00e9 d'utiliser la puce de NVIDIA dans la Saturn au lieu de celle de 3Dfx.<\/p>\n

Il est int\u00e9ressant de noter que la puce NV1 utilis\u00e9e dans la Sega Saturn n'a pas \u00e9t\u00e9 un succ\u00e8s commercial pour NVIDIA sur le march\u00e9 du PC. Le produit suivant de la soci\u00e9t\u00e9, le RIVA 128 (NV3), a \u00e9t\u00e9 son premier GPU PC r\u00e9ussi et a jet\u00e9 les bases de sa future domination sur le march\u00e9 des cartes graphiques.<\/p>\n

Une autre perc\u00e9e a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e en 1999 avec le programme GeForce 256<\/a>commercialis\u00e9 comme le premier GPU au monde.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cela a jet\u00e9 les bases de la domination de NVIDIA dans l'industrie du jeu, et la gamme de GPU GeForce est rapidement devenue un nom familier pour les amateurs de jeux.<\/span><\/p>\n

\"\"
La marque de GPU de jeu NVIDIA GeForce.<\/figcaption><\/figure>\n

Alors que NVIDIA continuait \u00e0 repousser les limites de la technologie graphique au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000, en sortant des GPU de plus en plus puissants qui offraient des exp\u00e9riences de jeu immersives, la R&D de la soci\u00e9t\u00e9 lui a permis de s'imposer comme leader du traitement parall\u00e8le.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cela a \u00e9t\u00e9 d\u00e9terminant pour le succ\u00e8s futur de NVIDIA dans le domaine de l'IA et de l'informatique de haute performance.<\/span><\/p>\n

Au-del\u00e0 des jeux : l'essor du GPGPU et de CUDA<\/h2>\n

Si l'industrie du jeu a catalys\u00e9 les premiers succ\u00e8s de NVIDIA, les dirigeants de la soci\u00e9t\u00e9 ont reconnu le potentiel des GPU au-del\u00e0 du seul rendu graphique.\u00a0<\/span><\/p>\n

En 2006, NVIDIA a introduit l'architecture CUDA (Compute Unified Device Architecture), un mod\u00e8le de programmation permettant aux d\u00e9veloppeurs d'exploiter la puissance de traitement parall\u00e8le des GPU \u00e0 des fins informatiques g\u00e9n\u00e9rales (GPGPU).<\/span><\/p>\n

CUDA a simplifi\u00e9 le processus de programmation des GPU, permettant aux d\u00e9veloppeurs d'\u00e9crire du code en utilisant des langages familiers comme le C et le C++. Cela a ouvert de nouvelles opportunit\u00e9s pour NVIDIA dans la recherche scientifique, l'exploration p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re, les simulations financi\u00e8res et l'imagerie m\u00e9dicale, ouvrant ainsi une myriade de nouveaux partenariats pour NVIDIA.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cela a \u00e9galement montr\u00e9 comment NVIDIA allait devenir un \u00e9l\u00e9ment fondamental de l'infrastructure critique de haute technologie, en \u00e9largissant sa client\u00e8le au-del\u00e0 des entreprises pour atteindre les gouvernements et les institutions publiques.<\/p>\n

Semi-conducteurs : un march\u00e9 notoirement d\u00e9licat \u00e0 conqu\u00e9rir<\/h2>\n

L'industrie des semi-conducteurs est notoirement complexe et tr\u00e8s comp\u00e9titive, seule une poign\u00e9e d'entreprises s'y imposant.<\/p>\n

L'une des principales raisons du nombre limit\u00e9 de grands fabricants de semi-conducteurs est le co\u00fbt et la complexit\u00e9 extr\u00eames du processus de fabrication.<\/p>\n

La fabrication de semi-conducteurs n\u00e9cessite des installations de pointe, appel\u00e9es fonderies, dont la construction et l'entretien peuvent co\u00fbter des milliards de dollars.<\/p>\n

Ces fonderies doivent fonctionner dans des environnements extr\u00eamement propres afin d'\u00e9viter que la moindre particule n'interf\u00e8re avec le processus de fabrication.<\/p>\n

En outre, les \u00e9quipements utilis\u00e9s pour la fabrication des semi-conducteurs, tels que les machines de lithographie, sont hautement sp\u00e9cialis\u00e9s et co\u00fbteux, certaines machines co\u00fbtant plus de $100 millions d'euros.<\/p>\n

Tout cela cr\u00e9e des barri\u00e8res d'entr\u00e9e massives pour les nouveaux acteurs de l'industrie, ce qui a permis \u00e0 NVIDIA de rester au sommet de la hi\u00e9rarchie malgr\u00e9 la concurrence d'AMD, d'Intel et de Qualcomm.<\/p>\n

La r\u00e9volution de l'IA<\/h2>\n

Alors que la demande d'IA et d'apprentissage automatique augmentait dans les ann\u00e9es 2010, NVIDIA \u00e9tait parfaitement positionn\u00e9e pour capitaliser sur cette tendance \u00e9mergente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 la R&D en mati\u00e8re de traitement parall\u00e8le, les GPU de l'entreprise sont devenus le mat\u00e9riel privil\u00e9gi\u00e9 pour l'entra\u00eenement des r\u00e9seaux neuronaux profonds et l'alimentation des charges de travail d'IA.<\/span><\/p>\n

Consciente de l'immense potentiel de l'IA, NVIDIA a r\u00e9alis\u00e9 des investissements strat\u00e9giques dans ce domaine, en collaborant avec les principaux instituts de recherche et soci\u00e9t\u00e9s technologiques pour faire progresser les technologies de l'IA.<\/span><\/p>\n

Le soutien pr\u00e9coce de l'entreprise \u00e0 OpenAI a montr\u00e9 sa capacit\u00e9 \u00e0 exploiter les secteurs de pointe et \u00e0 prendre des risques pour \u00e9largir sa client\u00e8le.<\/span><\/p>\n

NVIDIA a \u00e9galement d\u00e9velopp\u00e9 des modules de calcul sp\u00e9cialis\u00e9s, tels que la s\u00e9rie DGX, sp\u00e9cialement con\u00e7us pour acc\u00e9l\u00e9rer la formation de grands mod\u00e8les de langage (LLM) et d'autres architectures d'IA. Ces syst\u00e8mes puissants sont rapidement devenus le mat\u00e9riel de pr\u00e9dilection des chercheurs et des d\u00e9veloppeurs en IA du monde entier.<\/span><\/p>\n

Il s'agit l\u00e0 d'un point essentiel. Lorsqu'il s'agit de mat\u00e9riel d'IA haut de gamme, il y a NVIDIA, et puis il y a les autres.<\/p>\n

Il s'agit d'une configuration inhabituelle, m\u00eame dans les grandes entreprises technologiques. Google, Amazon, Meta, Apple et Microsoft ne sont pas si diff\u00e9rents les uns des autres lorsque l'on examine leurs principales unit\u00e9s commerciales.<\/p>\n

Il y a si peu d'acteurs sur le march\u00e9 des semi-conducteurs, en partie parce qu'il est difficile et en partie parce que NVIDIA l'a rendu possible gr\u00e2ce \u00e0 des investissements strat\u00e9giques.<\/p>\n

L'\u00e9cosyst\u00e8me coh\u00e9rent de NVIDIA apporte \u00e9galement une certitude aux d\u00e9veloppeurs, car NVIDIA est devenue si fiable. Il s'agit d'une soci\u00e9t\u00e9 qui ne conna\u00eet pas les controverses des Big Tech, les querelles de leadership, les actions r\u00e9glementaires et la d\u00e9pendance \u00e0 l'\u00e9gard de technologies num\u00e9riques moins tangibles telles que les m\u00e9dias sociaux.<\/p>\n

NVIDIA l'a bien compris, en utilisant des logiciels et du mat\u00e9riel pour renforcer sa domination sur l'\u00e9cosyst\u00e8me de l'IA et cr\u00e9er une suite d'outils logiciels et de biblioth\u00e8ques qui am\u00e9liorent les strat\u00e9gies de mise sur le march\u00e9 de ses clients.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le r\u00f4le de NVIDIA dans l'IA g\u00e9n\u00e9rative<\/h2>\n

L'essor de l'IA g\u00e9n\u00e9rative a encore renforc\u00e9 la position de NVIDIA en tant que g\u00e9ant de l'IA. C'est \u00e0 ce stade que NVIDIA s'est v\u00e9ritablement impos\u00e9e comme l'une des entreprises les plus influentes au monde.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'IA g\u00e9n\u00e9rative consiste \u00e0 former des mod\u00e8les sur de vastes donn\u00e9es afin de cr\u00e9er de nouveaux contenus bas\u00e9s sur des mod\u00e8les et des styles appris, tels que du texte, des images et de la musique.<\/span><\/p>\n

Consciente de son immense potentiel, NVIDIA a lanc\u00e9 AI Foundations, une plate-forme bas\u00e9e sur le cloud qui d\u00e9mocratise l'acc\u00e8s aux mod\u00e8les d'IA g\u00e9n\u00e9rative de pointe.\u00a0<\/span><\/p>\n

AI Foundations permet aux entreprises et aux d\u00e9veloppeurs d'exploiter la puissance de l'IA g\u00e9n\u00e9rative sans avoir besoin de ressources ou d'expertise internes \u00e9tendues.<\/span><\/p>\n

Les fondations d'IA de NVIDIA comprenaient initialement des mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s, tels que NeMo pour le traitement du langage naturel et Picasso pour la g\u00e9n\u00e9ration d'images et de vid\u00e9os.<\/span><\/p>\n

Une fois de plus, cela montre l'engagement de NVIDIA \u00e0 construire un \u00e9cosyst\u00e8me plut\u00f4t que des produits individuels. C'est l\u00e0 qu'elle se diff\u00e9rencie des autres fabricants, en particulier de ses concurrents dans le domaine de la fabrication de semi-conducteurs.<\/p>\n

NVIDIA est un guichet unique pour le d\u00e9veloppement de l'IA de pointe, offrant du mat\u00e9riel, des logiciels et de solides collaborations avec les ressources du cloud via Google, Microsoft, Amazon et d'autres.<\/p>\n

Les GPU de NVIDIA<\/h3>\n

En plein boom de l'IA g\u00e9n\u00e9rative, NVIDIA a consid\u00e9rablement \u00e9largi son portefeuille de puces d'IA, en introduisant plusieurs processeurs r\u00e9volutionnaires con\u00e7us pour repousser les limites de l'IA et des technologies informatiques dans divers secteurs.\u00a0<\/span><\/p>\n

Examinons de plus pr\u00e8s ces puces et leurs contributions :<\/span><\/p>\n

    \n
  1. A100 et H100 :<\/b> Les <\/span>H100<\/span><\/a> est rapidement devenu le fleuron de NVIDIA pour les applications d'IA, avec des vitesses d'horloge six fois sup\u00e9rieures \u00e0 celles de son pr\u00e9d\u00e9cesseur, l'A100.<\/span><\/li>\n
  2. HGX H200 GPU :<\/b> Bas\u00e9 sur l'architecture Hopper, le <\/span>H200<\/span><\/a> introduit la m\u00e9moire HBM3e, qui offre une capacit\u00e9 presque deux fois sup\u00e9rieure et une bande passante 2,4 fois plus large que son pr\u00e9d\u00e9cesseur, l'A100. Elle est con\u00e7ue pour doubler la vitesse d'inf\u00e9rence sur Llama 2, un LLM de 70 milliards de param\u00e8tres, par rapport \u00e0 la H100. Le H200 est compatible avec diverses configurations de centres de donn\u00e9es et sa sortie est pr\u00e9vue pour le d\u00e9but ou le milieu de l'ann\u00e9e 2024.<\/span><\/li>\n
  3. GH200 Grace Hopper Superchip : <\/b>Le GH200 associe le GPU HGX H200 \u00e0 un CPU NVIDIA Grace bas\u00e9 sur Arm. Il est destin\u00e9 aux applications de supercalculateurs pour traiter les applications complexes d'IA et de HPC. Le GH200 devrait \u00eatre utilis\u00e9 dans plus de 40 supercalculateurs d'IA dans le monde, y compris dans des projets importants comme le syst\u00e8me JUPITER en Allemagne, qui devrait \u00eatre le syst\u00e8me d'IA le plus puissant au monde lors de son installation en 2024.<\/span><\/li>\n
  4. Blackwell GPU :<\/b> D\u00e9voil\u00e9 \u00e0 <\/span>GTC 2024<\/span><\/a>Le GPU Blackwell est le processeur de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de NVIDIA, succ\u00e9dant aux GPU H100 et H200. Pr\u00e9sent\u00e9 comme la puce la plus puissante au monde par NVIDIA, Blackwell est con\u00e7u sp\u00e9cifiquement pour r\u00e9pondre aux exigences de l'IA g\u00e9n\u00e9rative. Il offre des performances 30 fois sup\u00e9rieures \u00e0 celles du H100 pour les charges de travail LLM et une efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique 25 fois sup\u00e9rieure.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Blackwell sera massif, avec Communiqu\u00e9 de presse de NVIDIA<\/a> qui a suscit\u00e9 l'int\u00e9r\u00eat d'une liste de grands noms de la technologie, tels que Satya Nadella de Microsoft, Sundar Pichai et Demis Hassabis de Google et DeepMind, Sam Altman d'OpenAI, et bien d'autres.<\/p>\n

    \"Blackwell\"
    Plate-forme Blackwell de NVIDIA. Source : NVIDIA.<\/figcaption><\/figure>\n

    NVIDIA d\u00e9joue les pronostics du gouvernement am\u00e9ricain<\/h2>\n

    Le succ\u00e8s de NVIDIA s'explique par l'agilit\u00e9 de sa strat\u00e9gie d'entreprise, de sa gouvernance et de sa r\u00e9ponse aux pressions du march\u00e9. Elle a notamment \u00e9vit\u00e9 les efforts du gouvernement am\u00e9ricain pour freiner les exportations de mat\u00e9riel haut de gamme vers la Chine, l'un de ses principaux clients.<\/p>\n

    En ao\u00fbt 2022, le minist\u00e8re am\u00e9ricain du commerce a impos\u00e9 des exigences de licence pour l'importation de certains GPU haut de gamme, dont les puces A100 et H100 de NVIDIA, en Chine et en Russie. Cette mesure a entra\u00een\u00e9 une baisse temporaire des stocks de pr\u00e8s de 8%.<\/p>\n

    Les restrictions ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7ues pour emp\u00eacher l'utilisation de ces puces dans des applications militaires, telles que les superordinateurs et les syst\u00e8mes d'intelligence artificielle.<\/p>\n

    En octobre 2022, les \u00c9tats-Unis ont encore renforc\u00e9 leurs contr\u00f4les \u00e0 l'exportation, en introduisant un vaste ensemble de r\u00e8gles visant \u00e0 couper la Chine de certaines puces semi-conductrices fabriqu\u00e9es n'importe o\u00f9 dans le monde avec du mat\u00e9riel am\u00e9ricain. Ces r\u00e8gles restreignent \u00e9galement l'exportation d'outils et de composants fabriqu\u00e9s aux \u00c9tats-Unis et essentiels \u00e0 la fabrication des puces.<\/p>\n

    \u00c0 chaque it\u00e9ration de ces r\u00e8gles, NVIDIA a trouv\u00e9 des moyens de les contourner en modifiant ses puces pour \u00e9chapper sp\u00e9cifiquement aux interdictions d'exportation.<\/p>\n

    Par exemple, en novembre, NVIDIA a publi\u00e9 trois nouveaux produits - HGX H20, L20 PCle et L2 PCle - bas\u00e9s sur la puissante puce H100 de NVIDIA mais con\u00e7us pour respecter les restrictions \u00e0 l'exportation.<\/p>\n

    Ces puces sont moins puissantes que les mod\u00e8les A100 et H800 pr\u00e9c\u00e9demment limit\u00e9s, mais elles offrent n\u00e9anmoins des capacit\u00e9s de performance efficaces pour les t\u00e2ches d'intelligence artificielle.<\/p>\n

    En tant que not\u00e9 par SemiAnalysis<\/a>Nvidia est parfaitement \u00e0 cheval sur les performances maximales et la densit\u00e9 des performances avec ces nouvelles puces pour les faire passer \u00e0 travers les nouvelles r\u00e9glementations am\u00e9ricaines.<\/p>\n

    Selon le South China Post, on estime que 20 \u00e0 25% du chiffre d'affaires des centres de donn\u00e9es de NVIDIA sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les acheteurs chinois, malgr\u00e9 des interdictions d'exportation de plus en plus strictes.<\/p>\n

    Robotique avec le projet GR00T et Jetson Thor<\/h2>\n

    NVIDIA soutient les technologies de pointe et \u00e9mergentes par le biais de ses plates-formes de d\u00e9veloppement robotique d'entreprise.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Lors de la conf\u00e9rence GTC 2024, l'entreprise a annonc\u00e9 <\/span>Projet GR00T<\/span><\/a> et<\/span> Jetson Thor<\/span><\/a>. GR00T entend r\u00e9volutionner la robotique humano\u00efde en fournissant un mod\u00e8le de base polyvalent qui permet aux robots d'apprendre des actions humaines et d'acqu\u00e9rir rapidement de la coordination, de la dext\u00e9rit\u00e9 et d'autres comp\u00e9tences.\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n

    C'est aujourd'hui le d\u00e9but de notre campagne pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me de l'intelligence artificielle incarn\u00e9e dans le monde physique. Je suis tr\u00e8s heureux d'annoncer le projet GR00T, notre nouvelle initiative visant \u00e0 cr\u00e9er un mod\u00e8le de base \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral pour l'apprentissage des robots humano\u00efdes.<\/p>\n

    Le mod\u00e8le GR00T permettra \u00e0 un robot de comprendre les... pic.twitter.com\/EqN19Z3cXH<\/a><\/p>\n

    - Jim Fan (@DrJimFan) 18 mars 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n

    Jetson Thor, pr\u00e9sent\u00e9 en m\u00eame temps que le projet GR00T, est une nouvelle plate-forme informatique con\u00e7ue pour ces robots humano\u00efdes. Elle est \u00e9quip\u00e9e d'un GPU de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration bas\u00e9 sur l'architecture Blackwell de NVIDIA.<\/span><\/p>\n

    NVIDIA d\u00e9veloppe \u00e9galement activement son <\/span>Plate-forme robotique Isaac<\/span><\/a> pour soutenir le d\u00e9veloppement de robots sophistiqu\u00e9s dot\u00e9s d'une dext\u00e9rit\u00e9 et de mouvements asynchrones naturels.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Performances financi\u00e8res et position dominante de NVIDIA sur le march\u00e9<\/h2>\n

    Le succ\u00e8s de NVIDIA dans les domaines du jeu, de l'IA et de l'informatique haute performance s'est traduit par des performances financi\u00e8res remarquables. En 2023, le chiffre d'affaires de l'entreprise a augment\u00e9 de 61% par rapport \u00e0 l'ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente.<\/span><\/p>\n

    Gr\u00e2ce \u00e0 cette croissance, la capitalisation boursi\u00e8re de l'entreprise s'est envol\u00e9e. <\/span>d\u00e9passer la barre des $1 trillions<\/span><\/a> \u00e0 la mi-2023 et s'est poursuivie jusqu'\u00e0 ce qu'elle atteigne l'objectif de la <\/span>$2 marque de trillion<\/span><\/a>, wle voici aujourd'hui.<\/span><\/p>\n

    Le segment des centres de donn\u00e9es, qui comprend l'IA et l'informatique haute performance, a repr\u00e9sent\u00e9 $11,2 milliards, soit 42% du chiffre d'affaires total, ce qui souligne l'importance croissante de ces domaines pour l'activit\u00e9 de NVIDIA.<\/span><\/p>\n

    De mani\u00e8re impressionnante, le segment des jeux de NVIDIA a continu\u00e9 \u00e0 prosp\u00e9rer, contribuant \u00e0 hauteur de 1,4 milliard de dollars, soit 351,3 milliards de dollars du chiffre d'affaires total, ce qui d\u00e9montre sa capacit\u00e9 \u00e0 maintenir son leadership dans l'industrie des jeux tout en se d\u00e9veloppant sur de nouveaux march\u00e9s.<\/span><\/p>\n

    Le succ\u00e8s financier de NVIDIA a atteint de nouveaux sommets au premier trimestre de l'ann\u00e9e fiscale 2024, avec un chiffre d'affaires qui a grimp\u00e9 \u00e0 $13,5 milliards, soit une augmentation impressionnante de 88% par rapport au trimestre pr\u00e9c\u00e9dent. Le segment des centres de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 le principal moteur, avec des ventes record d\u00e9passant les $10 milliards.\u00a0<\/span><\/p>\n

    L'ascension de NVIDIA va-t-elle se poursuivre ?<\/h2>\n

    Dans l'ensemble, le secteur des technologies conna\u00eet une p\u00e9riode faste, Alphabet, Meta et Microsoft annon\u00e7ant des r\u00e9sultats impressionnants en 2023.<\/span><\/p>\n

    Alphabet, Amazon, NVIDIA, Apple, Meta et Microsoft dominent l'indice S&P 500, repr\u00e9sentant 9% de ses ventes, 16% de ses b\u00e9n\u00e9fices nets et quelque 25% de sa capitalisation boursi\u00e8re.<\/span><\/p>\n

    \"L'action
    Cours de l'action NVIDIA en 2023.<\/figcaption><\/figure>\n

    L'ann\u00e9e derni\u00e8re, le chiffre d'affaires de NVIDIA s'est \u00e9lev\u00e9 \u00e0 environ $60 milliards, soit une augmentation de 126% par rapport \u00e0 l'ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente. Sa valorisation \u00e9lev\u00e9e et le prix de son action sont bas\u00e9s sur ce chiffre d'affaires et sur la pr\u00e9vision d'une croissance continue.\u00a0<\/span><\/p>\n

    \u00c0 titre de comparaison, Amazon a une valeur boursi\u00e8re inf\u00e9rieure \u00e0 celle de NVIDIA, mais a r\u00e9alis\u00e9 un chiffre d'affaires de pr\u00e8s de $575 milliards d'euros l'ann\u00e9e derni\u00e8re. <\/span><\/p>\n

    Cette disparit\u00e9 montre le chemin escarp\u00e9 que NVIDIA doit parcourir pour enregistrer des b\u00e9n\u00e9fices suffisamment importants pour justifier sa valorisation de $2 trillions, d'autant plus que la concurrence sur le march\u00e9 des puces d'IA s'intensifie.<\/span><\/p>\n

    Malgr\u00e9 cela, les analystes ont relev\u00e9 leurs objectifs de prix pour NVIDIA, Timothy Arcuri, analyste chez UBS. l'avoir r\u00e9cemment augment\u00e9<\/a> \u00e0 1 100 contre 800, citant le potentiel de NVIDIA \u00e0 capter la demande des entreprises et des gouvernements mondiaux avec Blackwell.<\/span><\/p>\n

    Cependant, certains pensent que le graphique des actions de NVIDIA montre des signes d'affaiblissement. En effet, il est extr\u00eamement \u00e9lev\u00e9 pour une soci\u00e9t\u00e9 qui n'a pas encore exp\u00e9di\u00e9 la grande majorit\u00e9 de ses commandes d'A100 et de H100.\u00a0<\/span><\/p>\n

    L'avenir de la big tech et de la croissance de NVIDIA reste incertain. Bien que le potentiel de croissance soit immense, les entreprises doivent \u00e9galement faire face \u00e0 la possibilit\u00e9 d'un refroidissement de l'histoire d'amour avec l'IA, \u00e0 des limitations technologiques et \u00e0 des obstacles r\u00e9glementaires.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Le trafic sur ChatGPT, par exemple, a chut\u00e9 depuis mai 2023, et certains investisseurs ralentissent leurs investissements dans les entreprises li\u00e9es \u00e0 l'IA. Certains craignent que l'IA g\u00e9n\u00e9rative soit arriv\u00e9e trop vite, atteignant rapidement un sommet qu'elle pourrait avoir du mal \u00e0 d\u00e9passer dans un avenir proche.<\/span><\/p>\n

    De plus, b<\/span>e calcul intensif est tr\u00e8s gourmand en ressources, tant pour NVIDIA que pour ses clients. Si l'on additionne les charges de travail globales d'IA, les puces ont besoin d'une puissance constante que l'on peut utiliser en toute s\u00e9curit\u00e9. <\/span>rivalise avec la capacit\u00e9 des petites nations<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Et il ne s'agit pas seulement d'\u00e9lectricit\u00e9, mais aussi d'eau, qui est pomp\u00e9e dans les centres de donn\u00e9es \u00e0 hauteur de milliards de gallons par jour. Les ressources naturelles n\u00e9cessaires \u00e0 la construction de mat\u00e9riel d'IA haut de gamme, telles que les terres rares, ne sont pas non plus illimit\u00e9es.\u00a0<\/span><\/p>\n

    NVIDIA est tout \u00e0 fait consciente des d\u00e9fis \u00e9nerg\u00e9tiques de l'industrie, c'est pourquoi ses nouvelles puces sont consid\u00e9rablement plus \u00e9conomes en \u00e9nergie.<\/span><\/p>\n

    Lors de la conf\u00e9rence GTC 2024, M. Huang a d\u00e9clar\u00e9 : \"Le calcul acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 a atteint le point de basculement. Le calcul \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral s'est essouffl\u00e9. Nous avons besoin d'une autre fa\u00e7on de faire de l'informatique pour pouvoir continuer \u00e0 changer d'\u00e9chelle, pour pouvoir continuer \u00e0 faire baisser le co\u00fbt de l'informatique, pour pouvoir continuer \u00e0 consommer de plus en plus d'informatique tout en \u00e9tant durable.\"<\/span><\/p>\n

    Au moins, Huang est r\u00e9aliste sur ces questions. <\/span><\/p>\n

    Vous pouvez \u00eatre s\u00fbr que NVIDIA consacrera davantage de fonds \u00e0 la croissance de l'IA \u00e9conome en \u00e9nergie afin de lib\u00e9rer l'industrie des cha\u00eenes de l'informatique acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e par la force brute.<\/span><\/p>\n

    Si c'est le cas, l'ascension de NVIDIA pourrait ne pas avoir de limites \u00e9videntes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    NVIDIA, un nom synonyme de technologie de pointe et d'innovation, a \u00e9t\u00e9 fond\u00e9e il y a une trentaine d'ann\u00e9es, en 1993. Apr\u00e8s des d\u00e9buts modestes en tant que concepteur de puces graphiques ax\u00e9es sur l'industrie du jeu, NVIDIA est devenue un leader mondial de l'IA et de l'informatique de haute performance. NVIDIA \u00e9tait \u00e9valu\u00e9e \u00e0 \"seulement\" environ $100 milliards en 2019. Elle vaut aujourd'hui quelque $2 trillions, ce qui la place au troisi\u00e8me rang mondial en termes de capitalisation boursi\u00e8re, derri\u00e8re Microsoft et Apple et devant Saudi Aramco, Amazon, Google et Meta Platforms. 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