Intel a signalé un changement majeur en cherchant à renforcer sa présence sur le marché des unités de traitement graphique (GPU).
Ce marché étant depuis longtemps dominé par Nvidia, l’initiative d’Intel s’inscrit dans un mouvement plus large du secteur visant à réduire la dépendance à l’égard d’un fournisseur unique de puces pour l’IA.
L’annonce met en lumière l’intensification de la concurrence dans le secteur des semi-conducteurs pour l’IA, alors que la hausse des coûts, les contraintes d’approvisionnement et les risques géopolitiques redessinent des alliances établies de longue date.
Les ambitions dans les GPU
Intel CEO Lip-Bu Tan a annoncé un renforcement à grande échelle des activités GPU de l’entreprise lors du Cisco AI Summit à San Francisco. Le groupe a recruté un directeur de la conception des GPU pour l’aider dans cette démarche.
L’entreprise a traditionnellement dominé le marché mondial des unités centrales de traitement (CPU) pour serveurs, mais elle a eu du mal à s’imposer dans le secteur des GPU hautes performances, où Nvidia contrôle environ 80 % du marché. Tan a déclaré qu’Intel comptait s’attaquer à l’emprise de Nvidia sur les GPU pour serveurs à partir du second semestre de cette année, en s’appuyant sur les avancées de son activité de fonderie, notamment un procédé de fabrication prévu en 1,4 nanomètre.
Les analystes du secteur estiment que cette nouvelle offensive d’Intel reflète à la fois un rattrapage technologique et une nécessité stratégique. Alors que les charges de travail liées à l’IA se tournent rapidement vers l’informatique fondée sur les GPU et les accélérateurs, les seuls CPU ne suffisent plus aux opérateurs de centres de données. L’entrée d’Intel sur ce marché pourrait offrir aux clients une solution produite sur le territoire national, à un moment où la résilience des chaînes d’approvisionnement est devenue une préoccupation majeure pour les décideurs politiques américains.
Les premières fissures dans la domination de Nvidia
L’ascension fulgurante de Nvidia a été portée par l’explosion de la demande de puces pour l’entraînement et l’inférence de modèles d’IA. Toutefois, avec l’envolée de la demande, les prix des GPU haut de gamme ont augmenté et il est devenu de plus en plus difficile de sécuriser les approvisionnements. Ces conditions ont incité les grandes entreprises technologiques à chercher des solutions de rechange plutôt qu’à dépendre uniquement des composants de Nvidia.
Le mouvement de prise de distance vis-à-vis de Nvidia est particulièrement visible chez les grandes entreprises du cloud et des plateformes. Google a dévoilé en novembre dernier sa puce d’IA de septième génération, TPU Ironwood, et prévoit de lancer la huitième génération au second semestre de cette année. Google entend améliorer encore les performances de son modèle d’IA Gemini grâce à ses Tensor Processing Units propriétaires.
Microsoft a annoncé le mois dernier sa puce d’inférence pour l’IA, Maia 200, fabriquée selon le procédé en 3 nanomètres de TSMC. Cette puce est conçue pour optimiser les charges de travail d’inférence hautes performances. Amazon Web Services a lancé en décembre sa puce d’IA personnalisée économe en énergie, Trainium3, tandis que Meta prévoit de commercialiser sa puce d’IA de troisième génération, MTIA-v3, au premier semestre de cette année.
L’expansion d’Intel dans les GPU, alignée sur les efforts de l’administration Trump visant à renforcer la production nationale de semi-conducteurs, pourrait accélérer encore cette tendance parmi les entreprises technologiques américaines de taille moyenne à la recherche de solutions de rechange à Nvidia.
Géopolitique et risque chinois
Les tensions géopolitiques compliquent également les perspectives de Nvidia, notamment en Chine. Bien que le gouvernement américain ait autorisé il y a deux mois l’exportation des accélérateurs d’IA H200 de Nvidia vers la Chine, les expéditions restent retardées. Le Financial Times a rapporté que les ventes de puces d’IA de Nvidia à la Chine étaient retardées en raison des contrôles américains de sécurité nationale, précisant que les clients chinois reportaient leurs commandes dans l’attente d’une clarification de la situation.
L’an dernier, Jensen Huang, le CEO de Nvidia, estimait que les ventes annuelles de puces d’IA en Chine pourraient atteindre 50 milliards de dollars au cours des deux prochaines années.
Des questions autour de l’alliance avec OpenAI
Le marché observe également les signes de tension dans la relation entre Nvidia et OpenAI, autrefois considérée comme une alliance centrale de l’écosystème de l’IA. Des articles de presse, notamment du Wall Street Journal, ont laissé entendre que Nvidia pourrait réduire son investissement dans OpenAI, tandis qu’OpenAI aurait fait part de son insatisfaction quant aux performances des GPU. Bien que les dirigeants des deux entreprises aient démenti toute rupture, les doutes persistent.
Bloomberg a rapporté que Nvidia prévoyait d’investir 20 milliards de dollars dans le prochain tour de financement d’OpenAI, soit bien moins que les 100 milliards de dollars évoqués en septembre dernier.
Selon des sources du secteur, une divergence pourrait être inévitable. OpenAI travaille avec Broadcom au développement de ses propres puces d’IA et prévoit de lancer sa première puce personnalisée au second semestre de cette année, parallèlement à un gigantesque projet de centre de données de 10 gigawatts. “
Alors qu’Intel entre dans l’arène des GPU et que les grands clients tracent leur propre voie, le marché des puces pour l’IA semble promis à un avenir plus concurrentiel et fragmenté.
Positron a levé 230 millions de dollars lors d’un tour de financement de série B sursouscrit, ce qui constitue l’un des plus importants financements récents dans le secteur des équipements matériels d’inférence pour l’IA.