Nvidia investit 2 milliards de dollars dans Synopsys, vise à turbo-alimenter la conception de puces avec la puissance GPU-IA

Nvidia a bougé lundi avec un achat d'actions de 2 milliards de dollars dans Synopsys, scellant un partenariat plus profond axé sur le calcul plus rapide et l'ingénierie de l'IA. Les actions ont été achetées à 414,79 $ chacune, selon les chiffres de l'entreprise.

L'objectif est de déplacer les lourdes tâches de conception des systèmes lents vers des flux de travail alimentés par le GPU. L'accord est intervenu lors d'une autre semaine marquée par une forte activité dans le secteur de l'IA, l'argent continuant de poursuivre tout ce qui est lié à la vitesse de calcul.

Les marchés ont réagi rapidement. Synopsys a bondi de 4 % dans la journée. Nvidia a augmenté de 1 %. Le timing est important. L'action a grimpé de 33 % cette année, mais elle est également en baisse de près de 12 % ce mois-ci. Cette volatilité montre à quel point l'espace de l'IA reste chaud et instable.

Nvidia continue de vendre les outils qui entraînent les grands systèmes d'IA. Synopsys vend les logiciels qui construisent les puces qui les font fonctionner.

Nvidia et Synopsys élargissent les charges de travail de conception pilotées par le GPU

Le partenariat s'étend sur plusieurs années et cible les applications lourdes en calcul, les outils d'IA agentic, l'accès au cloud et les efforts de marché conjoints.

Nvidia fournira le côté matériel. Synopsys déplacera davantage sa pile de conception vers des systèmes accélérés. L'accent reste mis sur le déplacement des charges de travail massives plus rapidement, et non sur le changement de qui vend quoi.

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré sur CNBC le même jour. Il a indiqué que l'accueil cible le secteur de la conception et de l'ingénierie et l'a qualifié de l'une des industries les plus intensives en calcul au monde. Il a également déclaré que l'industrie s'éloigne des systèmes basés sur le CPU au profit du calcul piloté par le GPU.

Selon lui, les systèmes CPU existeront toujours, mais la majeure partie du travail lourd est en train de passer vers des plateformes accélérées.

Le PDG de Synopsys, Sassine Ghazi, a ajouté ses propres chiffres. Il a déclaré que les tâches qui prenaient autrefois des semaines peuvent maintenant être terminées en quelques heures dans le nouveau dispositif.

Ce changement impacte les tests de disposition de puce, la vérification du silicium, la modélisation de la puissance et le routage système. Ce sont les étapes qui ralentissent les lancements de matériel et augmentent les coûts.

La relation entre les deux entreprises n'a pas commencé cette semaine. Huang a déclaré que Nvidia elle-même a été construite en utilisant les outils de conception Synopsys.

Cette histoire reste intacte sous ce nouvel accord. L'accord reste également non exclusif, ce qui signifie que les deux parties peuvent toujours travailler avec d'autres entreprises sur le marché en même temps.

Nvidia continue de tirer profit de la construction de l'IA car elle vend les GPU utilisés pour entraîner les modèles et exécuter de lourdes charges de travail. Synopsys joue l'autre côté en vendant des logiciels de conception de silicium et d'automatisation de la conception électronique. Ensemble, ils ciblent le chemin complet de l'idée de puce au système IA déployé.

Wall Street signale des risques alors que la concurrence et les dépenses augmentent

Bien que la plupart des firmes de Wall Street restent optimistes, Seaport se distingue seule avec une note de vente sur Nvidia. L'analyste Jay Goldberg a maintenu cette note dans une note du dimanche.

Son objectif de 140 $ se situe environ 21 % en dessous de la clôture de vendredi à 177 $. Il a écrit que bien que les affaires de Nvidia restent solides, la ruée vers l'IA a créé des structures de vente complexes et des modèles comptables flous.

Goldberg a pointé du doigt 26 milliards de dollars de coûts de calcul cloud prépayés dans les livres de Nvidia. L'entreprise a déclaré que cet argent soutient la recherche et les services cloud liés à sa plateforme DGX. Goldberg a contesté. Il a déclaré que la recherche n'absorberait pas ce montant intégral.

Au lieu de cela, il l'a décrit comme des ristournes liées à des accords avec de grands acheteurs. En vertu de ces accords, les clients qui achètent des systèmes Nvidia reçoivent des promesses que Nvidia achètera également leur capacité excédentaire si nécessaire.

Le fonds de roulement de Nvidia a également augmenté de manière significative. L'entreprise affirme que cela signale une forte demande. Goldberg l'a traité comme un signal à double tranchant lorsqu'il est associé à des engagements clients croissants.

Il a déclaré que Nvidia a dépensé 6 milliards de dollars cette année dans des entreprises privées et détient un autre 17 milliards de dollars d'engagements, dont 5 milliards liés à Intel. Il a également signalé l'accord avec OpenAI, qui reste non signé et pourrait ajouter un autre 100 milliards de dollars s'il est finalisé.

Goldberg a déclaré que Nvidia pourrait récupérer cet argent lorsque ces entreprises lèveront des capitaux et achèteront plus de systèmes. Cependant, il a averti que l'ampleur de ces mouvements signale une pression croissante de la part d'autres fournisseurs de puces.

Il a également souligné la concurrence croissante des TPUs internes de Google. Il a écrit que ces systèmes battent déjà le matériel Nvidia sur certaines mesures, bien qu'ils ne puissent pas servir tous les clients. Il a ajouté que Google est devenu très actif dans la promotion de l'utilisation des TPU auprès de partenaires externes.

Sur 66 analystes couvrant Nvidia, 59 le classent acheter ou acheter fortement. Six le classent maintenir. Un seul le classe sous-performant, et c'est toujours Seaport, selon les données de Tipranks.