Comment concurrencer Nvidia dans le domaine de l'IA?

La domination de Nvidia dans le domaine de l'IA

• Nvidia est au cœur de l'essor de l'intelligence artificielle en fournissant les puces nécessaires pour construire et exécuter des applications d'IA telles que Chatbot et MID-sky.

• Les prévisions de vente de Nvidia ont dépassé les estimations de Wall Street pour la troisième fois consécutive, avec un chiffre d'affaires qui a plus que doublé pour atteindre 13,5 milliards de dollars et six milliards de dollars de bénéfice pur, soit une augmentation stupéfiante de 843 pour cent par rapport à l'année précédente.

• La demande sans précédent de ces puces d'IA a conduit à une augmentation de 141 pour cent du chiffre d'affaires de Nvidia dans le segment des centres de données, ce qui a propulsé l'entreprise vers une valorisation boursière de mille milliards de dollars.

• La clé de la domination de Nvidia réside dans son écosystème qui en fait un guichet unique pour tout ce qui concerne l'IA, des puces haut de gamme aux logiciels conçus pour fidéliser les clients.

• Cependant, certains soulignent que la concurrence dans le domaine de l'intelligence artificielle ne cessera de croître, et que des fissures pourraient commencer à apparaître dans la domination de Nvidia.

La domination de Nvidia dans le domaine de l'IA

La concurrence dans le secteur de l'informatique et des services informatiques

• La concurrence dans le secteur de l'informatique et des services informatiques se renforce, avec des entreprises cherchant à pénétrer différentes couches du marché.

• Un point crucial de cet enjeu est le logiciel. Nvidia a un avantage compétitif grâce à sa plateforme de programmation Cuda, qui permet aux développeurs d'accélérer leurs applications, mais qui fonctionne uniquement avec les puces Nvidia. Cette synergie a attiré plus de 4 millions de développeurs et généré 40 millions de téléchargements sur sa plateforme.

• Une entreprise comme Modular travaille à développer une alternative à Cuda, ce qui libérerait les développeurs pour utiliser d'autres puces non-Nvidia potentiellement moins chères ou plus accessibles. Cela pourrait élargir le marché et offrir une technologie unificatrice, permettant aux développeurs d'investir leurs connaissances en Python pour des applications en IA et des accélérateurs comme les GPU.

• Il est important de noter que le logiciel n'est pas transférable, créant ainsi un 'jardin clos' similaire à celui d'Apple et constituant un défi pour les entreprises souhaitant concurrencer Nvidia dans ce domaine.

La concurrence dans le secteur de l'informatique et des services informatiques

Financement massif et concurrence féroce dans le domaine des puces pour l'IA

• L'entreprise Modulaire, récemment bénéficiaire d'un financement de 100 millions de dollars de la part de General Catalyst, Google Ventures, entre autres, suscite un grand intérêt de la part de milliers d'entreprises.

• D'autres startups se concentrent sur le développement de logiciels et de matériel, telles que Nvidia, Rain Neuromorphics et D Matrix, qui ont toutes reçu des financements substantiels. Ces entreprises s'efforcent de concevoir des puces et des logiciels qui génèrent moins de chaleur et nécessitent donc moins de refroidissement, les rendant ainsi plus rentables et écoénergétiques.

• Nvidia domine largement le marché des GPU (unités de traitement graphique) liés à l'IA, avec une part estimée à 90%. Les GPU sont essentiels au développement de l'IA car contrairement aux microprocesseurs standard qui effectuent des calculs un par un, les GPU ont la capacité de les effectuer simultanément, offrant ainsi des performances parallèles.

• Entrer dans le domaine des puces pour l'IA est coûteux et complexe sur le plan technique, ce qui confère à Nvidia un avantage considérable. Plusieurs startups ont tenté de rivaliser avec Nvidia dans ce domaine, mais la plupart ont échoué, à l'exception de quelques-unes qui espèrent encore tirer profit de la demande croissante de ces puces.

Financement massif et concurrence féroce dans le domaine des puces pour l'IA

Les nouvelles entreprises émergentes dans le domaine des puces AI

• Cerebra Systems, fondée en 2015, produit des puces AI à grande échelle presque 60 fois plus grandes que les plus grands processeurs graphiques de Nvidia, ce qui la place comme la seule concurrente capable de rivaliser avec Nvidia dans l'entraînement de data centers.

• Samba Nova, soutenue par SoftBank, est une autre entreprise à surveiller. Fondée en 2017, elle a développé des puces AI personnalisées et a également atteint une valorisation de plusieurs milliards de dollars.

• Les géants de la technologie représentent également une menace pour les ventes de ces startups. Google et Amazon développent leurs propres puces personnalisées en interne, qu'ils louent ensuite à d'autres développeurs.

• AWS, bien que plus lent à démarrer, a lancé ses premières puces AI en 2018. Cependant, des analystes estiment que la forte présence d'AWS dans le Cloud et auprès des clients lui confère un avantage certain.

• Google travaille sur ses propres puces personnalisées depuis près d'une décennie et a récemment annoncé la sortie de sa quatrième génération de puces, plus rapides et plus éco-énergétiques que celles de Nvidia.

• Microsoft, quant à elle, collabore avec le fabricant AMD pour développer ses propres puces personnalisées, renforçant ainsi la concurrence dans ce domaine.

Les nouvelles entreprises émergentes dans le domaine des puces AI

La concurrence dans le domaine des processeurs AI

• AMD, le plus proche rival de Nvidia et le plus susceptible de rattraper son retard, possède sa propre gamme de processeurs AI, ainsi que des relations étroites avec les grands centres de données. La société a intensifié sa production de puces AI cette année, et la PDG Lisa Sue a déclaré que sa nouvelle puce aura plus de mémoire que toute puce Nvidia actuelle. Un changement dans le cycle pourrait donner aux concurrents une ouverture tant attendue.

• La génération de l'IA évolue de ce qu'on appelle la formation à l'inférence. La formation consiste à construire un modèle en alimentant les données nécessaires, tandis que l'inférence est le moment où le modèle commence à penser par lui-même, à répondre aux questions et peut être développé à l'aide d'autres puces. Nvidia a récemment lancé ses nouvelles puces Grace Hopper 200 conçues pour l'inférence, mais il fait déjà face à la concurrence de rivaux bien capitalisés comme Inferentia d'AWS et les TPU de Google.

• Malgré la concurrence croissante, Nvidia reste un leader incontesté dans le domaine. La société collabore même avec des concurrents potentiels tels que Google, Amazon, Microsoft et Meta, s'assurant ainsi qu'ils dépendent de ses puces. Par ailleurs, Nvidia soutient également les start-ups telles que Core Weave et Lambda Labs dans le développement de leurs propres puces AI, ce qui limite la capacité d'acheter de grandes quantités de puces pour les géants de la technologie.

• L'industrie des processeurs AI est en pleine évolution, avec des acteurs majeurs cherchant à consolider leur position tout en relevant les défis des nouveaux concurrents et des évolutions technologiques.

La concurrence dans le domaine des processeurs AI

Conclusion:

La concurrence dans le domaine de l'IA est en pleine expansion, offrant de nouvelles opportunités de rivaliser avec Nvidia. En exploitant les dernières avancées et en développant des stratégies novatrices, il est possible de défier la domination de Nvidia dans le secteur de l'IA.