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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à GPU : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 83 articles
Nvidia ne vend plus seulement des puces graphiques : l’entreprise fournit une plateforme complète devenue centrale pour entraîner et faire fonctionner l’IA générative. Entre écosystème logiciel, cadence de produits et demande industrielle, sa position reste très difficile à contester, malgré des risques bien réels.
Nvidia a dévoilé le 18 mars 2025 sa nouvelle DGX Station, un système de bureau destiné aux équipes qui développent et exécutent des modèles d’IA exigeants. Avec sa puce GB300 Grace Blackwell Ultra, 784 Go de mémoire cohérente et une connectivité pouvant atteindre 800 Gb/s, la machine veut rapprocher la puissance d’un centre de données des postes de travail.
Google lance Gemma 3, une famille de modèles à poids ouverts issue des travaux de Gemini. De 1 à 27 milliards de paramètres, elle mise sur la vision, un contexte long et une exécution possible sur un seul GPU, avec des compromis à comprendre avant tout déploiement.
OpenAI a conclu avec CoreWeave un accord de fourniture de puissance de calcul pouvant atteindre 11,9 milliards de dollars sur cinq ans. Contrairement à une idée répandue, il ne s’agit pas d’un investissement financier d’OpenAI dans CoreWeave, mais d’un contrat d’infrastructure assorti d’une attribution d’actions au bénéfice d’OpenAI.
La correction boursière d’Nvidia, proche de 30 % depuis un récent sommet, a ravivé le débat sur sa valorisation. Selon le ratio cours/bénéfices, ou PER, l’action paraît moins chère qu’au lancement de ChatGPT en novembre 2022. Une comparaison éclairante, mais insuffisante à elle seule pour juger son potentiel.
Des informations de presse ont attribué à Meta un projet de centre de données de plus de 200 milliards de dollars. Mais l’entreprise a démenti construire une installation unique de cette ampleur. Au 27 février 2025, il faut distinguer cette rumeur des investissements, bien réels, du groupe dans les infrastructures nécessaires à l’IA.
À la veille de ses résultats trimestriels, Nvidia concentre l’attention des marchés. Sa valorisation de plus de 3 300 milliards de dollars et sa place dans l’infrastructure de l’IA font de ses prévisions un signal pour tout le secteur, du Nasdaq aux grands clients du cloud.
Hugging Face met en avant Spaces, une plateforme destinée à explorer, tester et partager plus de 400 000 outils d’intelligence artificielle. Génération d’images, voix, analyse de données ou détection d’objets : le service veut simplifier l’accès aux démonstrations et donner aux développeurs un cadre pour publier leurs propres applications.
La percée revendiquée par DeepSeek a brutalement rappelé aux investisseurs que la course à l’intelligence artificielle ne dépend pas uniquement du nombre de puces achetées. Le 27 janvier 2025, la chute de plus de 16 % de l’action Nvidia traduit une interrogation majeure : des modèles plus efficaces peuvent-ils freiner la demande de matériel ?
Les modèles DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1 font émerger une alternative chinoise, performante et largement accessible, dans la course aux grands modèles de langage. Mais DeepSeek ne vend pas de puces : son essor constitue moins une attaque frontale contre Nvidia qu’un test majeur pour l’économie de l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle ne se résume plus à produire un texte ou une image. En 2025, les entreprises cherchent à fiabiliser leurs modèles, à superviser leurs décisions et à confier davantage de tâches à des systèmes agentiques. Une évolution qui place la gouvernance, les données et l’infrastructure au centre de la stratégie.
L’IA générative ne repose pas sur un nuage immatériel : elle mobilise des centres de données, de l’électricité, de l’eau et des composants électroniques. De l’entraînement des grands modèles à chaque requête quotidienne, son impact dépend aussi du mix électrique, du refroidissement et de la durée de vie des matériels.
Pour faire fonctionner Lucie, son assistant conversationnel open source, Linagora cherche un équilibre difficile entre rapidité, coût et souveraineté. L’entreprise mise sur des cartes graphiques moins onéreuses que les GPU les plus récents, une infrastructure multicloud et, à terme, de nouvelles architectures de modèles comme Mamba.
L’administration Biden envisage de renforcer les contrôles sur l’exportation de puces d’intelligence artificielle avancées. Nvidia redoute que cette stratégie, pensée pour protéger la sécurité nationale américaine face à la Chine, ne réduise l’innovation, fragilise les chaînes d’approvisionnement et affaiblisse la compétitivité des entreprises américaines.
Au CES 2025, Nvidia a levé le voile sur Project DIGITS, un système de bureau pensé pour exécuter localement des modèles d’IA allant jusqu’à 200 milliards de paramètres. Avec sa puce GB10, 128 Go de mémoire et un prix annoncé de 3 000 dollars, il cible les développeurs, chercheurs et étudiants.
La société singapourienne Firmus Technologies a reçu le prix Asia Pacific Data Centre Project of the Year pour son projet d’AI Factory. Son approche associe serveurs GPU, refroidissement immersif et optimisation de l’exploitation afin de répondre à la demande de calcul pour l’IA tout en limitant la consommation énergétique.
La GeForce RTX 5090 doit arriver le 30 janvier 2025 à partir de 1 999 dollars aux États-Unis. Avant ce lancement, les fabricants partenaires dévoilent des cartes aux formats imposants, avec trois ou quatre ventilateurs et, pour certaines, des radiateurs de 360 mm. Tour d’horizon des principales déclinaisons annoncées.
La Commission européenne a autorisé Nvidia à acquérir Run:ai, spécialiste israélien des logiciels qui organisent l’usage des processeurs graphiques dédiés à l’IA. Estimée à 700 millions de dollars, l’opération doit renforcer l’offre logicielle de Nvidia. Bruxelles juge toutefois que des alternatives resteront disponibles pour les entreprises européennes.
Avec ses 13 888 GPU et une puissance soutenue de 477 pétaflops, HPC6 fait d’Eni le détenteur du supercalculateur le plus puissant d’Europe. Installée près de Milan, cette infrastructure doit accélérer aussi bien l’exploration des hydrocarbures que la recherche sur les matériaux, la fusion et la décarbonation.
Nvidia a finalisé l’acquisition de Run:ai, startup israélienne spécialisée dans l’orchestration des ressources GPU pour l’intelligence artificielle. Évaluée à 700 millions de dollars, l’opération renforce la stratégie logicielle du fabricant de puces et son implantation en Israël, après le feu vert de la Commission européenne.
Les autorités américaines ont demandé à Nvidia d’examiner les failles qui pourraient permettre à ses GPU d’intelligence artificielle d’arriver en Chine. L’affaire illustre la difficulté de contrôler des chaînes de distribution mondiales, entre serveurs revendus, intermédiaires régionaux et règles d’exportation toujours plus strictes.
Liquid AI, issue du MIT, a obtenu 250 millions de dollars lors d’une série A menée par le fonds d’investissement d’AMD. La jeune entreprise veut accélérer ses modèles fondamentaux liquides, une famille de systèmes conçus pour être légers et polyvalents, tout en renforçant ses capacités de calcul et ses équipes.
Les autorités chinoises ont ouvert une enquête antitrust contre Nvidia, centrée sur les engagements pris lors du rachat de Mellanox en 2020. Cette procédure survient alors que les restrictions américaines sur les puces avancées redessinent le marché chinois et renforcent la concurrence locale, notamment celle de Huawei.
Nvidia domine les puces qui font tourner l’intelligence artificielle, mais son avance attire des concurrents déterminés. Groq et Cerebras misent sur l’inférence, Huawei avance dans un contexte géopolitique tendu, tandis qu’Amazon et Intel développent leurs propres solutions. La bataille se joue autant sur les performances que sur les prix, les logiciels et la capacité à produire.
