Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022 et l’essor de l’intelligence artificielle (IA) générative, le nom de NVIDIA est sur toutes les bouches dans l’industrie. Le fabricant de puces ressort indubitablement comme le grand gagnant de ces dernières années grâce à une technologie qui surpasse toutes les autres. Un exploit, alors que l’entreprise était avant tout un acteur incontournable dans le jeu vidéo.
Le numéro 1 des graphiques 3D
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Selon le cabinet d’études de marché IDC, NVIDIA contrôle aujourd’hui environ 90 % du marché des GPU (processeurs graphiques) pour centres de données, c’est-à-dire les puces utilisées pour entraîner et faire tourner l’intelligence artificielle (IA). Sa capitalisation boursière a littéralement explosé depuis début 2023, en faisant l’une des entreprises les plus valorisées au monde aux côtés de mastodontes comme Apple, Google ou Microsoft.
Fondée en 1993 par Jensen Huang, Chris Malachowsky et Curtis Priem, NVIDIA avait l’ambition de révolutionner le jeu vidéo grâce à ses puces. Et ses débuts furent difficiles, avec le développement de deux modèles qui ont rencontré un échec cuisant. C’est leur troisième tentative, le Riva 128, qui a été couronnée de succès en 1997 en s’écoulant à 1 million d’unités en seulement quatre mois.
Une fois sur les bons rails, la société a enchaîné le développement de nouveaux produits plébiscités par l’industrie, la hissant au rang de leader incontesté des graphiques 3D. Dans les années 2000, sa technologie fait passer le jeu vidéo dans une toute nouvelle dimension, mais la société doit aussi faire face à une concurrence accrue. En parallèle, ses ingénieurs réalisent que ses accélérateurs graphiques peuvent être exploités dans d’autres applications. Une aubaine pour les chercheurs en intelligence artificielle, qui se rendent compte que leurs travaux théoriques peuvent se concrétiser en utilisant la technologie de NVIDIA.
Basculement vers l’IA : un choix payant
Au fil des ans, ils sont toujours plus nombreux à se tourner vers les GPU de l’entreprise. Conscient de l’enjeu, le PDG Jensen Huang choisit de se lancer concrètement dans l’IA. C’est un tournant historique pour NVIDIA : nous sommes au début des années 2010. Pendant près de dix ans, la firme améliore ses accélérateurs, et ne rompt jamais le dialogue avec les chercheurs afin d’optimiser au mieux leurs performances.
Quand l’IA générative devient officiellement une tendance, la société est déjà sur le pied de guerre, et personne ne lui arrive à la cheville. Sa puce H100, inspirée de ses unités dédiées aux gaming, se vend comme du petit pain. Sa successeur Blackwell, encore plus puissante, attire elle aussi toutes les convoitises.
Car les processeurs de NVIDIA permettent à plusieurs ordinateurs de travailler ensemble comme s’ils n’étaient qu’un seul, les aidant à traiter une énorme quantité de données très rapidement. Et justement, la puissance de calcul nécessaire pour entraîner et faire fonctionner les modèles est astronomique.
Mais au-delà de la puissance matérielle, NVIDIA possède un autre atout majeur : CUDA, un langage spécifique à ses puces qui facilite leur programmation pour l’IA. Son adoption massive verrouille l’écosystème, rendant toute transition vers une alternative plus complexe pour les entreprises.
La concurrence ne fait pas le poids
La demande est telle que la société se retrouve régulièrement en rupture de stock. Ces pénuries entraînent une hausse significative de leur prix, car elle vend plus de puces qu’elle ne peut en produire, même pour ses anciens modèles.
C’est donc sans surprise que les géants du cloud comme Amazon, Google et Microsoft tentent de développer leurs propres puces pour réduire leur dépendance à NVIDIA, mais sans réel impact pour le moment compte tenu de l’échelle à laquelle l’entreprise opère. Ses rivales dans la filière des puces entrent également dans la danse. AMD, par exemple, mise sur sa gamme Instinct MI350, attendue mi-2025, pour gagner du terrain. Mais malgré 5 milliards de dollars de revenus annuels dans ce secteur, la société reste loin derrière la firme de Jensen Huang, qui dépasse les 100 milliards de dollars.
Intel, de son côté, est encore plus en difficulté : après l’échec de son projet Falcon Shores, la société a renoncé à entrer sérieusement sur le marché des puces IA pour le cloud. Et même si des accélérateurs venaient à afficher des performances semblables à celles de NVIDIA, la transition serait fastidieuse pour ses clients tant l’architecture CUDA est ancrée dans leurs systèmes.
Pour combien de temps ?
Le monopole du fabricant semble très dur à venir titiller. D’autant plus qu’il est en mesure de rapidement mettre à jour ses offres à un rythme qu’aucune autre entreprise n’a encore été en mesure d’égaler. Son système permet en outre à ses clients d’acheter des H100 en gros et de les déployer rapidement.
Toutefois, certains signes indiquent que l’explosion des data centers pourrait se calmer. Et l’arrivée de DeepSeek dans le paysage de l’IA pourrait même changer la donne. La startup chinoise est en effet parvenue à développer un modèle capable de raisonner en exploitant des puces de NVIDIA beaucoup moins puissantes, à des coûts plus bas que ses concurrentes américaines.
Son impact sur le géant des puces pourrait être important, comme en témoigne la dégringolade du cours de son action au lendemain de la présentation de l’IA de DeepSeek. Jensen Huang, lui, minimise les progrès de la jeune pousse, alors que les ventes de sa firme continuent de grimper en flèche.
Malgré tout, NVIDIA a su bâtir un empire quasiment inébranlable dans le domaine de l’IA. Mais si le géant américain paraît solidement installé sur son trône, l’histoire des technologies nous a maintes fois prouvé qu’aucune hégémonie n’est éternelle. NVIDIA devra rester vigilante face à aux approches qui pourraient progressivement éroder sa suprématie.
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