La centrale de puces Nvidia est confrontée à un défi de plus en plus grand à mesure que ses rivaux technologiques se rapprochent.

Pendant des années, NVIDIA a été considérée comme la reine incontestée de l’intelligence artificielle (IA). L’essor de l’IA générative, qui a explosé après le succès des chatbots et des modèles linguistiques avancés, a fait de l’entreprise l’un des symboles de la nouvelle économie technologique. Aujourd’hui, cependant, des signes commencent à émerger qui laissent présager un paysage moins prévisible. Ces derniers mois, le groupe dirigé par Jensen Huang a été confronté à une pression croissante sur le marché des processeurs d'IA. Sa part dans le secteur des accélérateurs d'intelligence artificielle, qui en 2024 avait atteint des niveaux quasi monopolistiques proches de 87 %, serait désormais tombée dans une fourchette comprise entre 75 % et 80 %. Un chiffre qui représente toujours une énorme domination, mais qui montre que son avantage concurrentiel n'est plus inattaquable.

La part de marché de Nvidia dans les processeurs IA diminue à mesure que les grandes technologies accélèrent sur les puces propriétaires

Derrière le déclin mentionné ci-dessus se cachent deux dynamiques très importantes. D’un côté, la concurrence directe croissante d’Advanced Micro Devices, qui tente de gagner du terrain sur le marché de l’IA haute performance avec sa gamme Instinct. De l’autre, et peut-être plus significatif encore, les stratégies des principaux clients de Nvidia évoluent. Des géants comme Google et Amazon investissent de plus en plus dans le développement de puces propriétaires dédiées à l’intelligence artificielle. Il s’agit d’un changement potentiellement crucial, car ces entreprises ne sont pas de simples partenaires commerciaux : elles représentent une part importante de la demande mondiale de GPU IA.

Comme déjà mentionné, Nvidia bénéficiait jusqu'à présent d'une position presque indispensable dans le secteur de la formation de modèles d'IA. Ses GPU sont devenus la norme de référence pour le développement de modèles de langage avancés, de systèmes génératifs et d'infrastructures cloud. Cependant, avec la croissance des puces internes développées par les grandes technologies, une partie de cette dépendance pourrait progressivement diminuer.

Et le marché semble avoir commencé à percevoir ce risque. Certains indicateurs financiers et plateformes de prévision montrent une confiance légèrement plus faible dans la capacité de Nvidia à maintenir un leadership absolu en termes de capitalisation boursière mondiale d’ici mi-2026.

Le vrai problème pour Nvidia n’est pas AMD, mais l’autosuffisance des grandes technologies

Le récit le plus immédiat parle d’une guerre entre Nvidia et AMD dans le secteur de l’IA, mais le problème stratégique est peut-être bien plus profond. Le point central n’est pas seulement la concurrence entre les fabricants de puces, mais le fait que les principaux clients de Nvidia tentent de réduire leur dépendance à l’égard des fournisseurs externes.

Ces dernières années, des entreprises comme Google, Amazon et d’autres hyperscalers ont réalisé que le contrôle de l’infrastructure d’IA représentait un énorme avantage stratégique. Créer des puces propriétaires signifie non seulement réduire les coûts à long terme, mais également personnaliser le matériel en fonction des besoins spécifiques de leurs propres systèmes cloud et plateformes d’IA.

Ce phénomène n’est pas sans rappeler ce qui s’est passé dans le secteur mobile avec Apple qui, au fil du temps, a progressivement remplacé les composants tiers par des solutions développées en interne.

Nvidia conserve toujours un énorme avantage grâce à son écosystème logiciel, la plateforme CUDA et l'énorme expérience accumulée au fil des années. Concevoir une puce puissante ne suffit pas pour vraiment rivaliser : il faut un environnement de développement complet, stable, compatible et pris en charge par les développeurs. Et c’est précisément là que Nvidia continue d’avoir une longueur d’avance sur ses concurrents.

Cependant, le marché commence à s'interroger sur la pérennité de taux de croissance aussi extrêmes sur le long terme. L'entreprise dispose toujours d'un gigantesque carnet de commandes et la demande pour ses GPU reste très élevée, mais le secteur de l'IA entre dans une nouvelle phase, plus mature, où l'optimisme initial cède la place à des évaluations plus pragmatiques.

Il existe également un autre aspect souvent sous-estimé : la distinction entre formation et inférence. Nvidia domine toujours le segment de la formation de modèles, mais de nombreux concurrents tentent de gagner du terrain dans l'inférence, c'est-à-dire dans l'exécution pratique de modèles d'IA déjà formés. Il s’agit d’un marché potentiellement énorme et plus adapté aux puces personnalisées, moins chères et plus efficaces.

Si cette transition devait s'accélérer, Nvidia pourrait se retrouver à devoir défendre son rôle dans un contexte bien plus concurrentiel que ces dernières années.

Le boom de l’IA entre dans une phase plus complexe

Le cas Nvidia est également un signal plus large sur l’évolution du secteur de l’intelligence artificielle. Après une longue phase dominée par un enthousiasme quasi incontrôlé des investisseurs, le marché commence à faire la distinction entre croissance réelle et attentes spéculatives.

Au cours des deux dernières années, les actions Nvidia sont devenues le symbole de la course mondiale à l’IA. La société a bénéficié d’une demande exceptionnelle alimentée par la nécessité de construire une infrastructure pour les chatbots, des modèles multimodaux et des services cloud avancés. Cela a poussé sa valorisation à des niveaux historiques, conduisant même à des spéculations selon lesquelles elle pourrait devenir la plus grande entreprise du monde en termes de capitalisation boursière.

Mais aujourd’hui, des questions inévitables se posent. Combien de temps peut-il