Le grand plan de Nvidia pour dominer le cerveau mondial de l'IA à partir de la base

Nvidia, la société dont les puces alimentent actuellement une grande partie de l'infrastructure mondiale d'intelligence artificielle, s'investit davantage dans le développement de logiciels et de modèles d'IA, indiquant qu'elle ambitionne d'être bien plus qu'un simple fabricant de matériel.

Les chiffres révèlent une partie de l'intrigue. Les analystes prévoient que le chiffre d'affaires annuel de Nvidia dépassera 358,7 milliards de dollars en 2026, après être passé de 26,9 milliards de dollars en 2022 à 215,9 milliards de dollars en 2025.

Les actions de ChatGPT ont augmenté d'environ 990 % depuis la création de la société en novembre 2022.

Nvidia a annoncé son intention d'investir 26 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années pour soutenir le développement de grands modèles d'IA open source dans des documents déposés auprès de la Securities and Exchange Commission américaine.

L'attrait de l'entreprise ne s'est jamais limité à ses puces. Sa plateforme logicielle CUDA, qui permet aux clients d'exploiter pleinement ses unités de traitement graphique, a été un élément central de son succès.

Justin Boitano, vice-dent des plateformes d'entreprise chez Nvidia, a souligné que la plupart de leurs employés sont des ingénieurs logiciels, un fait souvent négligé.

Pour compléter son offre logicielle, Nvidia a récemment publié un nouveau modèle de langage IA open source appelé Nemotron ​​3 Super. Ce modèle est conçu pour les systèmes d'IA d'entreprise qui impliquent plusieurs agents IA travaillant de concert.

Il comporte 120 milliards de paramètres et utilise une conception appelée « Mélange d'experts ».

L'une de ses principales caractéristiques est une fenêtre de contexte pouvant contenir jusqu'à un million de jetons, ce qui signifie qu'elle peut traiter un livre entier ou des milliers de pages de documents financiers en une seule exécution.

Nvidia a opté pour une solution de compromis.

Contrairement à OpenAI, qui garde ses modèles fermés, ou à Meta, qui ouvre entièrement ses modèles Llama, Nvidia publiera les principaux paramètres du modèle. Les entreprises et les développeurs pourront les télécharger et les exécuter gratuitement, ou les adapter à leurs besoins.

Si Nvidia parvient à conserver son avance en matière de matériel et à s'emparer de 10 % du marché des modèles de base, les analystes financiers estiment que cette initiative pourrait générer 50 milliards de dollars de revenus annuels supplémentaires d'ici trois ans.

Les partenaires développent la partie matérielle

En matière de déploiement matériel, Nvidia ne construit pas elle-même les centres de données. Ce sont ses partenaires, notamment Dell, Hewlett Packard Enterprise et Foxconn, qui s'en chargent.

Arthur Lewis, responsable de l'infrastructure chez Dell, a déclaré que son entreprise avait aidé un client à installer 100 000 GPU en seulement six semaines. 

Parallèlement, NTT DATA a dévoilé un plan visant à mettre en œuvre ce qu'elle appelle des « usines d'IA alimentées par du matériel Nvidia ». Il s'agit de configurations complètes intégrant des systèmes de gouvernance, des outils logiciels, une infrastructure et des données.

Le programme utilise les outils logiciels NeMo et NIM de Nvidia en plus de son matériel.

Un hôpital de recherche sur le cancer qui utilise les plateformes Nvidia pour la radiologie et le diagnostic, un fournisseur de pièces automobiles qui utilise les services cloud de Nvidia pour réduire le temps de mise en place de la production de plusieurs mois à quelques jours, et un fabricant américain qui teste actuellement des lignes de production de batteries à l'aide de simulations accélérées par Nvidia ne sont que quelques exemples des premiers résultats obtenus auprès des clients.

Kari Briski, vice-présidente de Nvidiadent des logiciels d'IA générative pour entreprises, a souligné que la création de ces modèles de pointe exerce une pression énorme sur les systèmes de stockage, de réseau et de calcul, et que cette pression contribue à orienter le développement du matériel informatique futur.

Le PDG Jensen Huang a décrit l'IA comme étant davantage une infrastructure fondamentale qu'une mode logicielle passagère.

« L’IA est l’une des forces les plus puissantes qui façonnent le monde d’aujourd’hui », a déclaré Huang. « Il ne s’agit pas d’une application astucieuse ou d’un modèle unique ; c’est une infrastructure essentielle, au même titre que l’électricité et Internet. »

Huang a décrit la pile de l'IA en cinq couches: l'énergie à la base, puis les puces, puis l'infrastructure physique telle que les terrains et les systèmes de refroidissement, puis les modèles d'IA, et enfin les applications au sommet, où, selon lui, la véritable valeur économique est créée, grâce à des choses comme la découverte de médicaments, les robots industriels et les véhicules autonomes.

Il a reconnu que le projet n'en est qu'à ses débuts.

Quelques centaines de milliards de dollars ont déjà été dépensés, mais Huang a déclaré que le total nécessiterait des billions, qualifiant ce projet de potentiellement le plus grand déploiement d'infrastructures de l'histoire de l'humanité.

Il a ajouté que les modèles d'IA ont récemment franchi une étape cruciale, devenant suffisamment fiables pour être largement utilisés, et que les modèles open source contribuent à accélérer leur adoption généralisée.