Adam, 44 ans, n’avait acheté des actions que dans une autre société lorsqu’il a décidé d’investir dans une action appelée Nvidia le mois dernier après un « conseil » d’un ami.
« C’est de l’IA et il y a clairement de l’argent là-dedans », déclare Adam, qui travaille dans le secteur hôtelier à Londres et qui a demandé à ne pas être nommé car sa famille n’est pas au courant de ses opérations boursières.
Alors qu’il a du mal à se souvenir du nom de l’entreprise, comment le prononcer (c’est en-vid-iya) ou même exactement ce qu’elle fait en matière d’intelligence artificielle, « c’est l’avenir, c’est l’affaire de Cyberdyne Systems », dit Adam, faisant référence au société d’IA de pointe au monde des films Terminator. « Les gens sont un peu éblouis. »
Si Nvidia ne fait que maintenant captiver l’imaginaire populaire, elle retient depuis longtemps l’attention de Wall Street. Le fabricant de puces de 31 ans a dépassé cette semaine Apple et Microsoft pour devenir brièvement l’entreprise la plus valorisée au monde, valant jusqu’à 3,3 milliards de dollars.
La demande explosive pour ses unités de traitement graphique, qui sont généralement considérées comme le meilleur moyen de construire de grands systèmes d’IA par Meta et Microsoft, a fait grimper le cours de son action d’environ 700 % depuis le lancement du chatbot à succès ChatGPT d’OpenAI en novembre 2022. .
L’essor sans précédent d’une entreprise qui, jusqu’à récemment, était obscure pour la plupart des gens en dehors de l’industrie technologique reflète la ferveur de l’IA qui s’est emparée dans une égale mesure de la Silicon Valley et de Wall Street. Mais son retour à la troisième place après seulement quelques jours souligne la concurrence féroce dans ce nouveau domaine technologique.
L’essor de Nvidia est l’histoire de l’économie de l’IA : sa croissance explosive, son attrait pour les investisseurs et son avenir imprévisible. La prochaine étape sera de refléter – et peut-être de déterminer – la trajectoire de cette économie.
La dernière fois qu’une entreprise avec une marque aussi obscure que celle de Nvidia, cette position était occupée en mars 2000, lorsque Cisco, qui fabrique des équipements réseau, a dépassé Microsoft à l’apogée de la bulle Internet.
Aujourd’hui comme autrefois, les entreprises investissent des milliards de dollars dans la construction d’infrastructures pour une révolution promise non seulement dans le domaine informatique mais aussi dans l’économie mondiale. Comme Nvidia, Cisco a décroché l’or en vendant ses pics et pelles numériques aux prospecteurs Internet. Mais le cours de son action n’est jamais revenu à son sommet de 2000, après l’éclatement de la bulle plus tard cette année-là.
Le fait que l’augmentation des dépenses en capital des grandes technologies dans l’IA repose davantage sur des projections de revenus que sur les rendements réels a alimenté les craintes d’une répétition de l’histoire.
262%Croissance des revenus de Nvidia, d’une année sur l’autre, au cours de son dernier trimestre
«Je comprends votre inquiétude», déclare Stacy Rasgon, analyste chez Bernstein, mais il existe des différences cruciales. « Le souci avec Cisco était qu’ils développaient une capacité considérable pour répondre à la demande qu’ils espéraient, et même aujourd’hui, il y a de la fibre enfouie dans le sol qu’ils n’ont jamais utilisée. »
Rasgon ajoute que, par rapport au prix de Cisco au plus fort de la bulle Internet, les actions de Nvidia se négocient à un multiple bien inférieur aux bénéfices prévus.
Des entreprises telles que Microsoft constatent déjà un certain retour sur investissement dans les puces IA, même si d’autres, comme Meta, ont prévenu que cela prendrait plus de temps. Si une bulle d’IA se forme, ajoute Rasgon, un éclatement ne semble pas imminent.
L’ascension et la chute de Cisco dans l’ère dotcom contrastent avec celles d’Apple et de Microsoft. Les deux sociétés technologiques se disputent la place la plus élevée de Wall Street depuis des années, non seulement en fabriquant des produits très performants, mais également en créant des plates-formes qui soutiennent des écosystèmes commerciaux massifs. Apple a déclaré qu’il y avait environ 2 millions d’applications sur l’App Store, générant des centaines de milliards de revenus pour les développeurs chaque année.
L’économie de Nvidia est très différente de celle d’Apple. À bien des égards, la popularité d’une seule application – ChatGPT – est responsable d’une grande partie des investissements qui ont fait grimper le cours de l’action de Nvidia au cours des derniers mois. Le fabricant de puces affirme compter 40 000 entreprises dans son écosystème logiciel et 3 700 « applications accélérées par GPU ».
Au lieu de vendre chaque année des centaines de millions d’appareils électroniques abordables au grand public, Nvidia est devenue l’entreprise la plus valorisée au monde en vendant un nombre relativement restreint de puces d’IA coûteuses pour les centres de données, principalement à une poignée d’entreprises.
Les grands fournisseurs de cloud computing tels que Microsoft, Amazon et Google représentaient près de la moitié des revenus des centres de données de Nvidia, a annoncé la société le mois dernier. Selon le groupe d’analystes de puces TechInsights, Nvidia a vendu l’année dernière 3,76 millions de ses puces d’unités de traitement graphique pour les centres de données. C’était encore suffisant pour lui donner une part de 72 pour cent de ce marché spécialisé, laissant loin derrière ses concurrents tels qu’Intel et AMD.
Pourtant, ces ventes augmentent rapidement. Les revenus de Nvidia ont augmenté de 262 % sur un an pour atteindre 26 milliards de dollars au cours de son dernier trimestre, se terminant en avril, un rythme plus rapide même que celui d’Apple dans les premières années de l’iPhone.
La demande pour les produits Nvidia a été alimentée par les entreprises technologiques qui cherchent à surmonter les questions sur les capacités de l’IA en lançant des puces pour résoudre le problème.
À la recherche du prochain bond en avant en matière d’intelligence artificielle, des entreprises telles qu’OpenAI, Microsoft, Meta et la nouvelle start-up d’Elon Musk, xAI, se précipitent pour construire des centres de données connectant jusqu’à 100 000 puces d’IA dans des superordinateurs – trois fois plus grands que ceux d’aujourd’hui. les plus gros clusters. Chacune de ces fermes de serveurs coûte 4 milliards de dollars rien qu’en matériel, selon un cabinet de conseil en puces. Semi-Analyse.
La soif d’une plus grande capacité de calcul pour l’IA ne disparaît pas. Le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, prédit que plus d’un milliard de dollars seront dépensés pour rééquiper les centres de données existants et construire ce qu’il appelle des « usines d’IA » dans les années à venir, alors que tout le monde, des grandes entreprises technologiques aux États-nations, construit ses propres modèles d’IA.
Cette ampleur d’investissement ne continuera que si les clients de Nvidia découvrent eux-mêmes comment gagner de l’argent grâce à l’IA. Et au moment même où l’entreprise atteint le sommet du marché boursier, de plus en plus de gens dans la Silicon Valley commencent à se demander si l’IA peut être à la hauteur du battage médiatique.
David Cahn, associé chez Sequoia, l’un des plus grands investisseurs en start-up de la Silicon Valley, a mis en garde dans un article de blog cette semaine d’une « frénésie spéculative » autour de l’IA et de « l’illusion » selon laquelle « nous allons tous devenir riches rapidement » grâce à l’IA avancée et au stockage de puces Nvidia.
Même s’il prédit une énorme valeur économique à l’IA, Cahn estime que les grandes entreprises technologiques devront collectivement générer des centaines de milliards de dollars de plus par an en nouveaux revenus pour récupérer leur investissement dans l’infrastructure de l’IA au rythme actuel, qui s’accélère. Pour des sociétés comme Microsoft, Amazon Web Services et OpenAI, les ventes supplémentaires issues de l’IA générative devraient généralement s’élever à plusieurs milliards à un chiffre cette année.
La période où les dirigeants technologiques pouvaient faire de grandes promesses sur les capacités de l’IA « touche à sa fin », déclare Euro Beinat, responsable mondial de l’IA et de la science des données chez Prosus Group, l’un des plus grands investisseurs technologiques au monde. « Il y aura beaucoup plus de réalisme dans les 16 à 18 prochains mois quant à ce que nous pouvons et ne pouvons pas faire. »
Nvidia ne sera probablement jamais une entreprise grand public comme Apple. Mais les analystes estiment que pour continuer à prospérer, il doit imiter le fabricant d’iPhone et créer une plate-forme logicielle qui liera ses entreprises clientes à son matériel.
« L’argument selon lequel Nvidia ne va pas simplement exploser et devenir un Cisco – une fois que le cycle de battage médiatique du matériel s’est terminé – doit être lié à la plate-forme logicielle », déclare Ben Bajarin du cabinet de conseil Creative Strategies basé à Silicon Valley.
Huang soutient depuis longtemps que Nvidia est plus qu’un simple fabricant de puces. Au lieu de cela, il fournit tous les ingrédients pour construire « un supercalculateur complet », a-t-il déclaré. Cela inclut les puces, les équipements réseau et son logiciel Cuda, qui permet aux applications d’IA de « parler » avec ses puces et est considéré par beaucoup comme l’arme secrète de Nvidia.
En mars, Huang a dévoilé Nvidia Inference Microservices, ou NIM : un ensemble d’outils logiciels prêts à l’emploi permettant aux entreprises d’appliquer plus facilement l’IA à des industries ou des domaines spécifiques.
Huang a déclaré que ces outils pourraient être compris comme le « système d’exploitation » permettant d’exécuter de grands modèles de langage comme ceux qui sous-tendent ChatGPT. « Je suppose que nous produirons des NIM à très grande échelle », a-t-il déclaré, prédisant que sa plate-forme logicielle, baptisée Nvidia AI Enterprise, « sera une très grande entreprise ».
Nvidia avait auparavant distribué gratuitement ses logiciels, mais prévoit désormais de facturer aux entreprises le déploiement de Nvidia AI Enterprise, au prix de 4 500 dollars par GPU et par an. Cet effort est crucial pour attirer davantage de clients corporatifs ou gouvernementaux qui ne disposent pas de l’expertise interne en IA d’une grande entreprise technologique.
Le problème pour Nvidia est que bon nombre de ses plus gros clients souhaitent également « s’approprier » cette relation avec les développeurs et créer leur propre plate-forme d’IA. Microsoft souhaite que les développeurs s’appuient sur sa plateforme cloud Azure. OpenAI a lancé GPT Store, sur le modèle de l’App Store, proposant des versions personnalisées de ChatGPT. Amazon et Google disposent de leurs propres outils de développement, tout comme les start-ups d’IA Anthropic, Mistral et bien d’autres.
Ce n’est pas la seule façon pour Nvidia d’entrer en concurrence avec ses plus gros clients. Google a développé une puce accélératrice d’IA personnalisée, la Tensor Processing Unit, et Amazon et Microsoft ont suivi avec la leur. Bien que ceux-ci soient à petite échelle, le TPU montre surtout qu’il est possible pour les clients de réduire leur dépendance à l’égard de Nvidia.
À son tour, Nvidia cultive de futurs rivaux potentiels pour ses clients Big Tech, dans le but de diversifier son écosystème. Il a acheminé ses puces vers des sociétés comme Lambda Labs et CoreWeave, des start-ups de cloud computing qui se concentrent sur les services d’IA et louent l’accès aux GPU Nvidia, ainsi que vers des acteurs locaux tels que la société française Scaleway. les géants multinationaux.
Ces mesures s’inscrivent dans le cadre d’une accélération plus large des activités d’investissement de Nvidia dans l’écosystème technologique en plein essor de l’IA. Au cours des deux derniers mois seulement, elle a participé à des levées de fonds pour Scale AI, une société d’étiquetage de données qui a levé 1 milliard de dollars, et Mistral, un rival d’OpenAI basé à Paris, qui a levé 600 millions d’euros.
Les données du PitchBook montrent que Nvidia a conclu 116 accords de ce type au cours des cinq dernières années. Outre les rendements financiers potentiels, la prise de participation dans des start-ups donne à Nvidia un premier aperçu de ce à quoi pourrait ressembler la prochaine génération d’IA, contribuant ainsi à éclairer sa propre feuille de route de produits.
« [Huang] est plongé dans les détails des tendances de l’IA et de ce qu’elles pourraient signifier », déclare Kanjun Qiu, directeur général du laboratoire de recherche sur l’IA Imbue, que Nvidia a soutenu l’année dernière. « Il a constitué une énorme équipe pour travailler directement avec les laboratoires d’IA afin de pouvoir comprendre ce qu’ils essaient de construire, même s’ils ne sont pas ses clients. »
C’est ce genre de réflexion à long terme qui place Nvidia au centre du boom actuel de l’IA. Mais le parcours de Nvidia pour devenir l’entreprise la plus valorisée au monde s’est accompagné de plusieurs expériences de mort imminente, a déclaré Huang, et sur le marché acharné de la Silicon Valley, aucune entreprise n’est assurée de survivre.