Category
🗞
NewsTranscription
00:00Comment Nvidia a réussi à capter la plus grosse part du gâteau de la révolution de
00:17l'intelligence artificielle ? Après tout c'est juste un vendeur de matériel, c'est
00:20un fabricant de puces non ? C'est justement ce que j'ai envie de voir avec vous.
00:23En 1993, Jensen Wang, ancien ingénieur de chez AMD et LSIlogic décide de fonder avec
00:29deux copains ingénieurs de son micro-système une entreprise dédiée à une idée révolutionnaire.
00:34Créer des processeurs capables de gérer des calculs en parallèle.
00:37Parce qu'à l'époque, les ordinateurs reposaient sur des CPU, des processeurs conçus
00:41pour exécuter des tâches séquentielles, c'est-à-dire les unes après les autres.
00:44Mais avec l'émergence des graphismes 3D en temps réel, notamment dans le gaming,
00:49cette approche montrait ses limites.
00:50Parce que dans un jeu vidéo, chaque pixel nécessite des centaines de calculs et un
00:55écran en contient des millions.
00:56Et les CPU qui traitent les tâches séquentiellement ne sont pas assez rapides.
01:01Alors que les GPU avec leurs milliers de cœurs capables de travailler en parallèle sont
01:04la solution idéale.
01:05Mais les débuts n'ont pas été faciles, Nvidia n'était qu'un acteur parmi près
01:08de 90 entreprises qui se lançait en même temps sur le marché des cartes graphiques.
01:12Et comme souvent dans les industries naissantes, la majorité de ses concurrents ont disparu.
01:17Et d'ailleurs, ça a failli arriver à Nvidia qui a été au bord de la faillite,
01:20mais tout a basculé en 1997 avec le lancement de la Riva 128.
01:25Nvidia a voulu créer une bête de course, la puce la plus rapide du monde, pour eux
01:29c'était vraiment un kit ou double.
01:30Et ça a marché, cette puce Riva 128 a sauvé Nvidia, c'est ce que le PDG appelle encore
01:35aujourd'hui le Reset de Nvidia.
01:37En 1999, l'année de son introduction en bourse, Nvidia a lancé le premier véritable
01:42GPU, la GeForce 256, une innovation qui allait transformer non seulement les jeux vidéo,
01:48mais aussi l'informatique.
01:49On pense que cette puce au départ est une carte graphique, mais les informaticiens comprennent
01:52vite qu'elle est utile pour d'autres tâches.
01:54Et c'est là qu'entre en jeu l'idée d'accélération computationnelle, comme l'appelle Nvidia.
01:59C'est à dire, au lieu de tout faire faire par l'ordinateur sur le CPU, qui est très
02:03fort pour faire des tâches complexes je l'ai dit, mais les unes à la suite des autres,
02:06pourquoi ne pas déléguer certaines tâches au GPU qui permet de faire du traitement en
02:10parallèle.
02:11Et notamment les tâches plus simples mais plus nombreuses.
02:13Cette idée a bouleversé l'architecture informatique moderne, c'est justement ce
02:16qui a poussé Nvidia à lancer la plateforme CUDA en 2006, une vraie révolution pour Nvidia.
02:21Ce logiciel permet aux développeurs de programmer directement pour les GPU, ce qui a permis
02:26des utilisations bien au-delà des graphismes.
02:28CUDA a permis de transformer les GPU, au départ pure carte graphique, en outil de calcul généraliste,
02:33ce qui a rendu Nvidia incontournable pour tous les secteurs qui nécessitent de grosses
02:37capacités de calcul, la recherche, la santé et bien sûr un peu plus tard, l'intelligence
02:42artificielle.
02:43Et justement en 2012, l'intelligence artificielle en est à ses tout débuts, d'ailleurs on
02:46parle plutôt à l'époque de Deep Learning, et une compétition a lieu appelée ImageNet
02:51dont le but est de classer des images, aujourd'hui ça paraît assez classique, mais trouver
02:54des images qui contiennent des vélos, trouver des images qui contiennent des avions etc.
02:58Et c'est l'équipe de l'université de Toronto qui gagne en utilisant deux puces
03:02Nvidia.
03:03Et devinez qui est l'un des trois gagnants, c'est Ilya Sutskever, alors son nom ne vous
03:07dit probablement pas grand chose, mais c'est l'un des cofondateurs d'OpenAI et de son
03:10fameux modèle 4G PT avec Elon Musk et Sam Altman en 2015.
03:14Il a été ensuite le Chief Scientist d'OpenAI jusqu'au début de l'année 2024.
03:18Et à partir de là, Nvidia est devenu synonyme d'intelligence artificielle, tout le monde
03:23dans le milieu a compris que les puces d'Nvidia étaient idéales pour entraîner des modèles
03:27d'intelligence artificielle.
03:28Mais tout n'a pas été si simple, entre 2007 et 2015, l'entreprise a connu une période
03:33de stagnation, le chiffre d'affaires avait du mal à grossir.
03:36Mais heureusement, le PDG de Nvidia, Jensen Wang, a deux gros atouts.
03:40D'abord une vision à long terme et ensuite il est capable de prendre des décisions stratégiques
03:44fortes comme l'acquisition de Mellanox en 2020 pour 7 milliards de dollars, j'en reparlerai
03:49un peu après.
03:50Mais ce qui distingue Nvidia de ses concurrents, ce n'est pas seulement son matériel, même
03:53s'il est très bon, c'est son logiciel.
03:55J'ai déjà parlé de CUDA qui permet aux développeurs de programmer directement pour
03:59les GPU de Nvidia, pour profiter de leur puissance de calcul.
04:02Ça inclut un langage de programmation, mais ça inclut aussi des bibliothèques spécialisées,
04:06c'est-à-dire du code préécrit pour des secteurs comme la santé, la robotique ou
04:10même l'intelligence artificielle, et ça inclut aussi des API qui simplifient le travail
04:14des développeurs.
04:15On se retrouve donc avec un écosystème qui fidélise les utilisateurs et qui rend la
04:20concurrence quasi impossible.
04:21Mais c'est pas tout, Nvidia ne s'est pas contenté de fabriquer des puces et de fournir
04:25un logiciel puissant pour mieux utiliser ces puces.
04:28L'entreprise a construit une offre intégrée qui couvre tous les besoins des datacenters.
04:33Je vous l'ai dit, en 2020, ils ont racheté Melanox, un leader des réseaux haute performance
04:37et de la technologie InfiniBand.
04:39Et grâce à cette acquisition, Nvidia contrôle non seulement les GPU, mais aussi les interconnections
04:45qui permettent de relier des milliers de processeurs entre eux.
04:47Ça a été un coup de génie parce que l'intelligence artificielle demande de relier des dizaines
04:51de milliers de GPU entre eux dans les centres de données.
04:53Nvidia a également conçu des serveurs complets, les fameux DGX, qui combinent GPU, réseaux
04:58et même des CPU maison.
05:00Ces serveurs sont hyper simples à déployer, il y a un côté un peu plug and play.
05:03J'avais fait récemment, je sais pas si vous l'avez vu, une vidéo sur la puissance des
05:06plateformes, les plateformes en tant que business model.
05:08Et c'est exactement ce qui est en train de devenir Nvidia.
05:11Avec certains de leurs nouveaux outils, les entreprises peuvent développer leurs applications
05:14d'IA directement sur l'écosystème Nvidia, puis les faire évoluer sans jamais quitter
05:19cet univers.
05:20C'est un moyen très efficace de verrouiller ses clients.
05:22Et pour aller encore plus loin, Nvidia propose désormais son propre service de cloud, le
05:27DGX Cloud, qui permet aux entreprises de louer la puissance de calcul Nvidia sans avoir à
05:31acheter le matériel.
05:32Nvidia, on le voit, c'est une très belle entreprise, très saine à beaucoup de niveaux.
05:36Reste maintenant la question de la valorisation.
05:38Pour savoir si Nvidia est survalorisée ou toujours une bonne affaire, les investisseurs
05:41se posent trois questions.
05:43La principale, est-ce que les géants, Alphabet, Meta, Microsoft et Amazon vont continuer leurs
05:49milliards d'investissements dans les data centers ? Pour le moment, la réponse est
05:52oui, on sait que le carnet de commande de Nvidia est plein pour encore un certain nombre
05:56de mois, mais combien de temps exactement ? Pour ça, il faut répondre à une autre
06:00question qui est bien plus compliquée, qui est, est-ce que ces investissements seront
06:04assez rentables pour les géants dont j'ai déjà parlé, pour qu'ils continuent leurs
06:08investissements ou est-ce qu'à un moment, ils vont être obligés de les freiner ?
06:10Deuxième grosse question, combien de temps Nvidia va pouvoir dominer le marché ? Nvidia
06:15fait face à plusieurs défis.
06:16D'abord, certains de ses gros clients, comme Google ou Amazon, développent leurs propres
06:19puces pour réduire leur dépendance à Nvidia.
06:22Ensuite, il y a des concurrents comme AMD qui ont pris beaucoup de retard au démarrage
06:26mais qui sont en train progressivement de rattraper leur retard sur Nvidia.
06:29Et sur le marché de l'inférence, qui concerne l'utilisation de l'IA une fois les modèles
06:33entraînés, de nouvelles entreprises émergent avec des solutions plus spécialisées.
06:37Troisième question, c'est la capacité de Nvidia à produire suffisamment vite, sachant
06:41qu'Nvidia dépend de beaucoup de fournisseurs et d'un fournisseur principal qui est le
06:46fabricant taïwanais TSMC pour la production de ses puces.
06:49On connaît tous le contexte géopolitique tendu à l'heure actuelle, notamment avec
06:53l'élection de Donald Trump, et cette dépendance pourrait vite devenir un problème.
06:57Et d'ailleurs, en faisant des recherches pour cette vidéo, j'ai trouvé une vidéo
07:00de Nvidia qui est un hommage à Taïwan.
07:02Il se trouve que le PDG a des origines taïwanaises, il est allé aux Etats-Unis à l'âge de
07:079 ans.
07:08Donc un hommage à Taïwan et à ses fournisseurs.
07:11Je vous laisse regarder la vidéo si vous la trouvez sur Youtube, c'est assez drôle.
07:14Et le fait qu'Nvidia soit une fablesse compagnie, c'est-à-dire une entreprise sans usine,
07:19ça a beaucoup d'avantages, notamment le fait d'avoir peu d'investissements à faire,
07:22mais ça a aussi de gros inconvénients, et notamment cette dépendance à beaucoup de
07:26fournisseurs, et à TSMC en particulier, ou en tout cas une grosse dépendance à Taïwan
07:31en tant que zone géographique.
07:33Mais malgré ces défis, Nvidia reste aujourd'hui au cœur de l'intelligence artificielle,
07:37elle continue à innover, à innover du côté matériel, à innover du côté logiciel,
07:42et surtout elle est une stratégie intégrée, on en a parlé, c'est ce qui fait qu'Nvidia
07:46est incontournable dans l'intelligence artificielle aujourd'hui.
07:48Alors est-ce qu'Nvidia va réussir à maintenir sa position dominante dans l'intelligence
07:52artificielle ? Pas évident de répondre à cette question, mais ce qui est sûr, c'est
07:55que depuis que cette société existe, c'est-à-dire depuis 31 ans, et qu'elle a à sa tête la
07:59même personne, c'est-à-dire Jensen Wang, c'est une entreprise qui innove énormément,
08:04qui a une excellente exécution, et qui arrive à pivoter quand il faut.
08:08En fait, quand je dis pivoter, c'est un petit peu faux, parce que quand on dit qu'une entreprise
08:12pivote, c'est en général qu'elle se trompe, et qu'elle prend une autre voie pour mieux
08:15coller au marché.
08:16Mais ce qu'a montré Nvidia, c'est que c'était souvent elle qui faisait le marché, c'est-à-dire
08:20que c'est pas juste un fabricant de puces, c'est un fabricant qui a créé et imposé
08:26les GPU, et qui a réussi à quasiment tordre le moyen qu'ont les informaticiens de développer
08:32pour les forcer à utiliser ces GPU.
08:34Alors c'est évidemment qu'ils avaient la meilleure technologie, et que les GPU sont
08:38beaucoup plus efficaces pour certains types de calculs, notamment les calculs intelligence
08:43artificiels.
08:44Mais je trouve ça assez incroyable de démarrer par du matériel pour finir par une plateforme.
08:48C'est ce qu'a fait Apple, c'est ce qu'est en train de faire Apple aussi, on départ
08:51par un matériel pour créer une plateforme, et je trouve que c'est un business model très
08:56puissant qui finalement ne fait que se renforcer.
08:59Donc je pense qu'ils ont encore un certain nombre de mois, plus probablement d'années
09:03avant de revoir une nouvelle concurrence.
09:05La première question, la plus grosse question pour moi, c'est vraiment les investissements,
09:09les CapEx, les géants de la technologie dont j'ai déjà parlé plusieurs fois en
09:12vidéo.
09:13Combien de temps est-ce que ces investissements vont se maintenir ? Donc si vous êtes investisseur
09:17Nvidia, je pense que plutôt que d'écouter ce que dit Jensen Wang, il faut vraiment écouter
09:23ce que disent les géants de la tech sur leurs investissements, ils en parlent à chaque fois
09:26de leurs CapEx dans ces datacenters, il faut suivre ça de très près, parce que dès
09:30que ces géants de la tech vont dire qu'ils vont maintenir, qu'ils vont plutôt diminuer
09:35un petit peu leurs dépenses de CapEx, ça va directement se voir dans le chiffre d'affaires
09:39d'Nvidia les mois suivants.
09:41Donc voilà, je ne sais pas ce que vous pensez d'Nvidia, je pense que c'est une société
09:44qui laisse peu de monde indifférent, donc mettez-moi ça en commentaire, ça m'intéresse
09:49beaucoup.
09:50Merci à tous, merci encore pour tous vos likes, vos partages, je vous rappelle que
09:52pour profiter des abonnements zone bourse à moins de 40%, vous avez jusqu'à demain
09:56soir, donc jusqu'à mercredi soir, n'hésitez pas à cliquer sur le lien qui est en dessous
09:59de cette vidéo pour en profiter.
10:01Merci encore pour toute votre fidélité, merci pour vos partages, merci pour vos abonnements,
10:05c'est toujours hyper motivant et moi je vous dis à bientôt pour une autre vidéo.