General Motors fait appel à Nvidia pour l'IA afin d'alimenter ses usines et ses véhicules futurs
Photo par Elishia Jayye sur Unsplash
- GM utilise l'IA de Nvidia pour moderniser ses usines, ses véhicules et ses systèmes d'aide à la conduite.
- Nvidia Omniverse créera des jumeaux numériques des usines GM pour améliorer la fabrication.
- Nvidia Drive AGX alimentera les futures fonctionnalités de sécurité et d'aide à la conduite des véhicules GM.
General Motors intègre Nvidia pour construire des véhicules et des usines alimentés par l'IA. Le constructeur automobile a annoncé un accord mardi qui intégrera l'intelligence artificielle de Nvidia dans ses systèmes d'assistance à la conduite de nouvelle génération, ses fonctionnalités de sécurité en cabine et ses opérations d'usine.
GM a confirmé qu'il utilisera Nvidia Omniverse avec Cosmos pour la planification des usines et la robotique, tandis que les véhicules futurs comprendront le matériel Nvidia Drive AGX pour les systèmes d'assistance à la conduite avancés. Les détails financiers de l'accord n'ont pas été divulgués, mais l'expansion de Nvidia dans le secteur automobile fait partie de sa stratégie plus large pour s'étendre au-delà des GPU et des centres de données.
GM élargit le rôle de Nvidia à l'intérieur de ses usines et véhicules
GM s'est appuyé sur les GPU de Nvidia pour entraîner des modèles d'IA depuis des années, les utilisant pour la simulation et la validation. Mais le nouvel accord va plus loin. Nvidia Omniverse permettra à GM de créer des répliques virtuelles détaillées – des jumeaux numériques – de ses usines, aidant les ingénieurs à optimiser la production avant toute construction physique. La technologie relie les environnements réels aux simulations numériques, rendant la fabrication plus efficace.
Le constructeur automobile testait Omniverse depuis au moins 2022. GM l'a utilisé pour concevoir une version virtuelle de son nouveau centre de design, permettant aux employés de collaborer à distance et d'affiner le développement des véhicules dans un espace de travail numérique partagé.
« L'ère de l'IA physique est là, et ensemble avec GM, nous transformons les transports, des véhicules aux usines où ils sont fabriqués », a déclaré Jensen Huang, PDG de Nvidia, dans un communiqué.
La plateforme Omniverse de Nvidia est déjà utilisée par BMW, Amazon Robotics et Samsung. Elle coûte 4 500 dollars par GPU par an, bien qu'il soit unclear combien de GPU GM aura besoin pour faire fonctionner ses usines. Compte tenu de l'échelle des usines automobiles modernes, la demande devrait être élevée.
Pour les véhicules, GM installera Nvidia Drive AGX, un système sur puce conçu pour alimenter les fonctionnalités d'assistance à la conduite et de sécurité en cabine. Plus de 20 constructeurs automobiles utilisent déjà le matériel informatique de Nvidia, y compris Mercedes-Benz, Volvo, Audi, Volkswagen et BYD.
Les puces IA de Nvidia s'enfoncent plus profondément dans l'industrie automobile
L'accord de GM avec Nvidia a été annoncé lors de la conférence GTC AI de l'entreprise à San Jose, en Californie. L'événement, auquel ont assisté 25 000 personnes, a montré comment des entreprises comme Waymo, Microsoft et Ford utilisent la technologie IA de Nvidia.
Aux côtés de l'accord avec GM, Nvidia a dévoilé sa famille de puces Blackwell Ultra, qui sera expédiée au deuxième semestre de 2025, et le GPU Vera Rubin, prévu pour une sortie en 2026. Le matériel de l'entreprise domine l'industrie de l'IA, ses GPU étant largement utilisés pour tout, du minage de crypto à l'entraînement de modèles d'IA à grande échelle.
« Cette dernière année est celle où presque le monde entier s'est impliqué. L'exigence computationnelle, la loi d'échelle de l'IA, est plus résiliente, et en fait, est hyper-accentuée », a déclaré Huang .
L'activité IA de Nvidia a considérablement augmenté depuis la sortie de ChatGPT par OpenAI à la fin de 2022. La demande de puces IA a fait augmenter les revenus de Nvidia de six fois en seulement quelques années, et l'entreprise passe à un cycle de sortie de puces annuel.
Après Vera Rubin, la prochaine architecture de puce sera Feynman, nommée d'après le physicien Richard Feynman, et sera disponible en 2028.
L'entreprise a également annoncé des mises à jour pour ses ordinateurs IA DGX Spark et DGX Station, qui exécuteront des modèles d'IA massifs comme Llama et DeepSeek. Nvidia a également introduit de nouveaux composants réseau conçus pour relier des centaines ou des milliers de GPU, les transformant en un système unifié pour l'entraînement de l'IA.
GM et Nvidia parient que l'IA sera essentielle à l'avenir de l'industrie automobile. Avec une concurrence accrue de la Chine et des changements réglementaires imprévisibles, les usines alimentées par l'IA et la technologie véhicule avancée pourraient être clés pour rester en tête.
L'action de GM est en baisse de 8 % en 2025, tandis que celle de Nvidia a chuté de 12 %, mais les deux entreprises doublent leur mise sur l'IA pour entraîner leur prochaine phase de croissance.
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Jai Hamid
Jai Hamid couvre les cryptomonnaies, les marchés boursiers, la technologie, l'économie mondiale et les événements géopolitiques qui affectent les marchés depuis 6 ans. Elle a travaillé avec des publications axées sur la blockchain, notamment AMB Crypto, Coin Edition et CryptoTale, sur des analyses de marché, des entreprises majeures, la réglementation et les tendances macroéconomiques. Elle est diplômée de la London School of Journalism et a partagé à trois reprises des analyses du marché des cryptomonnaies sur l'une des principales chaînes de télévision d'Afrique.
