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Nvidia sous la pression de nouveaux challengers
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Avertissement : Ce contenu constitue une communication marketing et ne doit pas être considéré comme un conseil en investissement. Investir dans des instruments financiers comporte des risques et les performances passées ne préjugent pas des performances futures.
Ce qu’il faut savoir
Cerebras s’attaque à Nvidia sur la vitesse de génération des réponses par l’IA, tandis que Google et Marvell misent davantage sur les puces sur mesure.
Les hyperscalers recherchent de plus en plus des puces conçues pour des usages spécifiques plutôt qu’un processeur unique censé tout faire.
Nvidia conserve de solides atouts dans les logiciels et les réseaux, mais le marché des puces d’IA devient de plus en plus spécialisé.
Nvidia a profité de l’essor de l’IA grâce à sa position de fournisseur de la solution polyvalente de référence du secteur. Aujourd’hui, certains de ses plus grands clients recherchent des puces conçues spécifiquement pour leurs besoins, tandis que de plus petits concurrents repensent entièrement l’architecture de ces composants.
Deux développements survenus cette semaine illustrent cette évolution. Le 18 août, Cerebras a présenté un nouveau matériel destiné à accélérer significativement l’inférence en IA. Un jour plus tard, Google a élargi son partenariat avec Marvell Technology autour des puces sur mesure. Si les objectifs de performance sont atteints, cette activité pourrait générer jusqu’à 120 milliards de dollars de revenus pour Marvell d’ici l’exercice 2033.
Les investisseurs l’ont remarqué. Le 19 août, l’action Marvell a clôturé à 237,27 dollars, en hausse de près de 10 %. L’essentiel n’est toutefois pas cette progression d’un jour. Le véritable enjeu est que Nvidia doit désormais défendre sa position sur deux fronts à la fois.
Le GPU devient une voie parmi d’autres, plus l’autoroute à lui seul
Les processeurs graphiques (GPU) de Nvidia se sont imposés comme la norme dans l’IA grâce à leur puissance et à leur flexibilité pour une large variété d’applications. Cette polyvalence est particulièrement précieuse pour l’entraînement des modèles avancés, dont les besoins évoluent rapidement.
L’inférence est une autre histoire. Une fois entraîné, un modèle répond en permanence à des requêtes. Dans ce contexte, des puces spécialisées peuvent s’avérer plus efficaces. Google dispose de ses Tensor Processing Units (TPU), Amazon de ses puces Trainium et Meta développe le Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Ces processeurs sacrifient une partie de leur flexibilité au profit de meilleures performances, d’une consommation d’énergie réduite ou de coûts plus faibles pour certaines tâches précises.
Le marché se fragmente donc de plus en plus. Nvidia propose des GPU programmables, les hyperscalers comme Google et Amazon développent leurs propres processeurs, tandis que des spécialistes tels que Cerebras repensent entièrement l’architecture. Marvell et Broadcom sont à l’origine de nombreux designs sur mesure, en apportant leur expertise dans les puces, les réseaux et la connectivité.
De plus en plus, chaque tâche requiert son propre outil.
Cerebras remet l’architecture en question
Cerebras pousse la spécialisation beaucoup plus loin.
Au lieu de relier entre elles une multitude de puces distinctes, l’entreprise mise sur une seule puce géante couvrant une surface bien plus importante que les processeurs traditionnels. Son nouveau système CS-4 en utilise trois, ce qui rapproche la puissance de calcul de la mémoire et limite les transferts de données coûteux.
Selon Cerebras, ce système utilise 50 % de composants en moins que la génération précédente et cible l’inférence, où des temps de réponse plus rapides peuvent améliorer à la fois l’expérience utilisateur et la rentabilité des centres de données.
Cela ne fait pas automatiquement de Cerebras un remplaçant de Nvidia. Nvidia continue de bénéficier d’économies d’échelle, d’un environnement logiciel solide, d’une grande fiabilité et d’un vaste écosystème. Mais Cerebras soulève une question importante : chaque application d’IA a-t-elle vraiment besoin d’un GPU ?
Google veut une puce conçue pour sa mission
Google exerce une pression d’une autre nature.
Les hyperscalers qui exploitent d’immenses centres de données disposent de plus en plus souvent de la taille critique nécessaire pour concevoir des puces adaptées à leurs propres usages. L’accord élargi entre Google et Marvell couvre les processeurs, le stockage et les réseaux autour des TPU de Google.
Cette évolution ressemble davantage à une diversification des fournisseurs qu’à une mise à l’écart de Broadcom. Broadcom a d’ailleurs conclu séparément un accord pour développer les futures puces d’IA sur mesure destinées à Google jusqu’en 2031.
La frontière entre concurrent et partenaire devient elle aussi plus floue. Marvell aide ses clients à développer des puces personnalisées tout en collaborant avec Nvidia, notamment au sein de l’écosystème NVLink du groupe.
La défense de Nvidia pourrait donc aller bien au-delà de la protection de ses seules parts de marché dans les GPU. Même lorsque ses clients utilisent d’autres processeurs, Nvidia peut tenter de conserver un rôle central dans l’écosystème qui les entoure.
Pourquoi Nvidia ne cède pas facilement du terrain
Les puces spécialisées n’ont de sens économique que si elles peuvent être déployées à grande échelle. Leur conception est coûteuse, leur production peut être complexe et les logiciels doivent fonctionner de manière fiable. Un avantage dans les tests de performance vaut peu si les clients ne peuvent pas les intégrer facilement.
Nvidia peut également défendre sa position en améliorant encore ses performances en inférence tout en maintenant les clients dans son environnement logiciel, réseau et de développement. Pour les investisseurs, le principal signal d’alerte n’est donc pas l’annonce d’une nouvelle puce impressionnante, mais la question de savoir si les charges de travail migrent réellement vers d’autres plateformes.
Il existe aussi un risque inverse. La demande en puissance de calcul pour l’IA pourrait croître si rapidement que Nvidia, les concepteurs de puces sur mesure et les acteurs spécialisés pourraient tous progresser simultanément. Les parts de marché pourraient reculer alors même que le chiffre d’affaires continuerait d’augmenter, si le marché sous-jacent croît encore plus vite.
Qu’est-ce que cela signifie pour vous en tant qu’investisseur ?
Surveillez les déploiements, pas les démonstrations. Les puces sur mesure ne deviennent réellement pertinentes que lorsque les hyperscalers les déploient à grande échelle pour des usages récurrents.
Faites la distinction entre entraînement et inférence. Nvidia peut rester très fort sur un segment du marché de l’IA tandis que des alternatives gagnent du terrain ailleurs.
Suivez l’infrastructure périphérique. Les réseaux, la mémoire et la connectivité pourraient gagner en importance à mesure que les centres de données combinent différents types de processeurs.
Restez prudent avec les fournisseurs de puces sur mesure. Les grands contrats de conception créent des opportunités, mais la dépendance à un nombre limité de clients majeurs entraîne également un risque de concentration.
Pourquoi Nvidia reste solidement positionnée
La question clé n’est plus de savoir si quelqu’un peut construire une puce d’IA plus rapide que celles de Nvidia. Dans bien des cas, c’est possible, pour une application précise et dans des conditions spécifiques. La vraie difficulté consiste à égaler, à grande échelle, la combinaison de performances, de logiciels, de réseaux, de capacités d’approvisionnement et de facilité d’utilisation de Nvidia.
C’est pourquoi Cerebras et l’accord entre Google et Marvell sont particulièrement importants. Le premier remet en question l’architecture elle-même. Le second remet en cause l’idée que les hyperscalers doivent nécessairement acheter un processeur standard. Aucun de ces développements ne signifie que l’avantage de Nvidia disparaît. Mais les infrastructures d’IA deviennent de plus en plus spécialisées, ce qui rend cet avantage plus difficile à défendre. Nvidia reste au cœur de l’écosystème de l’IA. Elle n’est simplement plus l’unique voie vers les meilleures performances.
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