Pourquoi un logiciel sauvera Nvidia de l’éclatement d’une bulle d’IA ?

Publié le 2025-12-30 11:41:00. Alors que l’engouement pour l’intelligence artificielle pourrait s’essouffler, Nvidia se positionne pour devenir le leader mondial des logiciels, capitalisant sur un écosystème bien plus vaste que la simple formation de modèles d’IA.

• Nvidia a développé un vaste catalogue de bibliothèques logicielles, de frameworks et de microservices pour accélérer une multitude de charges de travail, allant de la dynamique des fluides à la découverte de médicaments.
• L’entreprise ne se contente pas de vendre du matériel ; elle évolue vers la vente de services logiciels aux entreprises, ouvrant de nouvelles perspectives de revenus.
• Des investissements stratégiques dans des entreprises comme Intel et Groq témoignent de l’ambition de Nvidia de s’étendre au-delà de ses propres puces et de créer un écosystème plus large.

Si l’ascension fulgurante de Nvidia ces derniers mois est indissociable de la vague d’enthousiasme autour de l’intelligence artificielle (IA), l’entreprise californienne mise sur une stratégie à long terme qui dépasse largement le simple engouement pour les modèles de langage comme ChatGPT. Depuis fin 2022, Nvidia a expédié des millions de GPU (unités de traitement graphique) principalement destinés à l’entraînement et à l’inférence en matière d’IA. Mais le géant des GPU anticipe déjà un retour à la réalité et se prépare à un avenir où la valeur résidera davantage dans les logiciels que dans le matériel.

L’histoire des GPU est souvent réduite à leur rôle dans l’amélioration des performances des jeux vidéo à la fin des années 1990, lorsque les processeurs traditionnels peinaient à suivre le rythme. Cependant, leur capacité à effectuer des calculs parallèles les rend également extrêmement performants pour d’autres tâches exigeantes, comme la simulation de phénomènes physiques complexes. Les puces les plus avancées de Nvidia, telles que le H200 ou le GB300, ont d’ailleurs abandonné les fonctions graphiques traditionnelles pour se concentrer sur les accélérateurs mathématiques vectoriels et matriciels indispensables au calcul haute performance (HPC) et à l’IA.

Nvidia ne se contente pas de proposer du matériel. Depuis 2007, avec le lancement de CUDA, son environnement de programmation GPU, l’entreprise a créé des centaines de bibliothèques logicielles, de frameworks et de microservices pour accélérer un large éventail de charges de travail. Ces outils, regroupés sous la bannière CUDA-X, couvrent des domaines aussi variés que la dynamique des fluides computationnelle, l’automatisation de la conception électronique, la découverte de médicaments, la lithographie computationnelle, la conception de matériaux et même l’informatique quantique. Nvidia propose également des frameworks pour la visualisation de jumeaux numériques et la robotique.

L’IA a certes été la source de revenus la plus lucrative ces dernières années, mais Nvidia anticipe une diversification de ses activités. L’entreprise a notamment développé cuDF, une bibliothèque qui s’intègre au framework de science des données et d’analyse RAPIDS pour accélérer les bases de données SQL ou Pandas, atteignant une accélération de près de 150x. Un atout qui ne manque pas d’intéresser des géants comme Oracle, qui peuvent utiliser cette puissance de calcul pour améliorer leurs plateformes de bases de données et d’analyse.

La stratégie de Nvidia consiste à rendre l’accès à ses technologies le plus facile possible. Certaines de ses bibliothèques sont open source, tandis que d’autres sont proposées sous forme de frameworks et de microservices plus complets. Ces éléments de base permettent aux développeurs de logiciels d’accélérer leurs charges de travail, et de plus en plus d’entre eux sont liés à des activités génératrices de revenus, via des régimes de licences.

Nvidia a également réalisé plusieurs acquisitions stratégiques dans le domaine des logiciels, notamment Run:AI, spécialisée dans l’orchestration GPU basée sur Kubernetes, et DeciAI, une plateforme d’optimisation de modèles. Plus récemment, en décembre 2025, Nvidia a ajouté la plateforme de gestion de charge de travail Slurm de SchedMD, largement utilisée dans les clusters AMD, Nvidia et Intel pour les charges de travail HPC et IA, garantissant ainsi des revenus même si les clients n’achètent pas son matériel.

L’entreprise ne se limite pas à ses propres technologies. Nvidia a investi 5 milliards de dollars dans Intel, qui développe actuellement un accélérateur de pré-remplissage pour accélérer le traitement de l’inférence de grands modèles de langage. De plus, Nvidia a signé un accord avec Groq, un fournisseur de puces rival, pour acquérir sa technologie d’inférence, bien que les modalités d’intégration à long terme restent à déterminer.

Si l’IA générative telle que nous la connaissons aujourd’hui pourrait connaître des remous, la technologie sous-jacente reste suffisamment précieuse pour que les entreprises continuent de l’utiliser. Plutôt que de poursuivre le mirage d’une intelligence artificielle générale, les applications de cette technologie seront probablement plus ciblées et pragmatiques. De nombreux microservices de Nvidia utilisent déjà des modèles d’IA spécifiques à un domaine pour des tâches telles que les prévisions météorologiques ou la simulation physique.

Comme lors de l’éclatement de la bulle Internet, les gens ne cesseront pas de créer des services en ligne ou d’acheter des équipements réseau. De même, la demande de services d’IA ne disparaîtra pas. Elle ne sera qu’une des nombreuses raisons d’acheter des GPU. ®