Comment Nvidia a fait de l'intelligence artificielle une machine à cash

L'intelligence artificielle devait encore faire ses preuves en bourse, Nvidia démontre maintenant qu'elle est entrée dans le vif du sujet. Et plus seulement sur le plan technologique, mais aussi dans les chiffres.

Avec ses 4,3 milliards de dollars de ventes à des data-centers sur les seuls mois de février, mars et avril 2023, le géant des cartes graphiques profite à plein régime des investissements massifs des entreprises dans des capacités de calculs supplémentaires pour intégrer l'IA dans leur fonctionnement.

Aux sources du succès, l'envie de donner du relief

Mais comment Nvidia est-elle devenue si indispensable, de là à ce que les marchés estiment que l'entreprise sera le principal bénéficiaire de cette révolution?

Dès ses débuts en 1993, la société fondée par Jensen Huang avait pour objectif d'améliorer la visualisation en 3D sur ordinateur, inspirée par les productions hollywoodiennes qui intègrent déjà des images de synthèse réalistes.

Elle crée alors ce qu'elle est la première à appeler le GPU (Graphics Processing Unit), qui diffère du CPU (Central Processing Unit). Contrairement au CPU, cerveau de l'ordinateur qui exécute les instructions des programmes informatiques, le GPU se concentre (en résumé) sur le calcul des visuels et leur rendu.

Grâce à ses processeurs graphiques, l'entreprise sera d'abord très active dans le monde du jeu vidéo. Sa ligne de cartes graphiques GeForce, créée en 1999, devient rapidement la référence, au centre par exemple de la Xbox, console lancée en 2001 par Microsoft .

De ChatGPT à l'ADN en passant par les cryptos, Nvidia est partout

En 2006, Nvidia lance CUDA (Compute Unified Device Architecture), une plateforme logicielle qui permet de démultiplier les capacités de ses processeurs graphiques, et qui permettra plus tard d'alimenter les modèles d'intelligence artificielle, aux côtés du réseau neuronal AlexNet, créé en 2012.

Dix ans plus tard, cette avance se traduit par des applications concrètes. Ce sont donc des processeurs Nvidia qu'utilise OpenAI pour donner vie aux requêtes des utilisateurs de ChatGPT. Microsoft se vantait d'ailleurs récemment de détenir plus de 10.000 cartes graphiques Nvidia A100, qui coûtent plus de 10.000 dollars par pièce.

On retrouve aussi sa technologie dans le domaine de la santé, permettant par exemple de réduire le temps nécessaire au séquençage de l'ADN, ou encore dans le minage de cryptomonnaies, qui nécessite des puissances de calcul toujours plus importantes. Bref, les processeurs Nvidia sont désormais partout.