L’action Nvidia glisse de plus de 2 % aujourd’hui : qu’est-ce qui fait mal au chouchou de l’IA aujourd’hui ?

L’action Nvidia a été volatile jeudi après que le directeur général Jensen Huang a averti que les fabricants de puces chinois rattrapent rapidement les entreprises américaines en matière de capacités d’intelligence artificielle, un avertissement qui a ébranlé la confiance des investisseurs dans le commerce de l’IA.

L’action a ouvert en légère hausse, en hausse de 0,5 % dans les premiers échanges, avant de perdre du terrain après une baisse de 2 % mercredi.

Les actions plus larges liées à l’IA ont été mitigées, les investisseurs ayant réévalué la durée de vie des valorisations actuelles compte tenu de la concurrence croissante et du ralentissement de la demande de matériel.

Nvidia reste l’un des principaux bénéficiaires des dépenses d’infrastructure d’IA, mais la volatilité du secteur a commencé à peser sur le sentiment des investisseurs.

La société continue de se négocier près de ses niveaux records malgré une surveillance accrue de ses perspectives de croissance et des restrictions sur les exportations mondiales de puces.

Huang : « La Chine a quelques nanosecondes de retard sur l’Amérique en matière d’IA »

Les remarques de Huang, publiées mercredi soir, ont pris un ton nationaliste, exhortant à un soutien national plus fort pour l’industrie américaine de l’IA.

« Comme je le dis depuis longtemps, la Chine a quelques nanosecondes de retard sur l’Amérique en matière d’IA », a écrit Huang sur X (anciennement Twitter).

« Il est vital que l’Amérique gagne en prenant de l’avance et en gagnant des développeurs dans le monde entier. »

La déclaration a été largement interprétée comme un appel voilé à moins de restrictions à l’exportation sur les puces d’IA avancées de Nvidia.

La société n’a toujours pas le droit de vendre ses processeurs haut de gamme à la Chine en vertu des règles commerciales américaines, ce qui limite une source clé de croissance des revenus.

Le problème s’étend au-delà de la Chine. Alors que Microsoft a récemment obtenu l’autorisation d’exporter les puces GB300 de Nvidia vers les Émirats arabes unis, Washington continue de plafonner la puissance de calcul totale autorisée dans les expéditions vers certaines régions, y compris certaines parties du Moyen-Orient.

Au milieu de ces limites, les commentaires de Huang ont été considérés comme un cri de ralliement pour le maintien de l’avance technologique de l’Amérique – et un avertissement que le renforcement des restrictions pourrait se retourner contre les concurrents à l’étranger.

Google fait monter les enchères avec une nouvelle puce d’IA

Ajoutant à la pression concurrentielle, Google a annoncé jeudi qu’il rendrait sa puce d’IA la plus avancée accessible au public, élargissant ainsi son défi à la domination de Nvidia dans le calcul haute performance.

L’unité de traitement tensorielle (TPU) de septième génération, connue sous le nom d’Ironwood, sera mise à la disposition du public dans les semaines à venir, a déclaré la société.

Initialement dévoilé en avril pour des tests internes, Ironwood est conçu pour gérer des charges de travail d’IA exigeantes allant de l’entraînement de modèles aux opérations de chatbot en temps réel.

Google a déclaré que la nouvelle puce peut connecter jusqu’à 9 216 TPU dans un seul pod, éliminant ainsi « les goulets d’étranglement des données pour les modèles les plus exigeants » et permettant aux clients « d’exécuter et de faire évoluer les modèles les plus grands et les plus gourmands en données existants ».

La société affirme qu’Ironwood est plus de quatre fois plus rapide que son prédécesseur et a déjà obtenu des clients majeurs, dont la start-up d’IA Anthropic, qui prévoit d’utiliser jusqu’à 1 million de TPU Ironwood pour entraîner son modèle Claude.

La décision de Google souligne l’intensification de la course entre les géants américains de la technologie pour dominer l’infrastructure d’IA.

La société est en concurrence directe avec Microsoft, Amazon et Meta Platforms pour fournir l’épine dorsale informatique de la prochaine génération de grands modèles de langage et de systèmes autonomes.

Alors que la plupart des charges de travail d’IA reposent aujourd’hui sur les unités de traitement graphique (GPU) de Nvidia, les puces personnalisées comme les TPU de Google offrent des avantages potentiels en termes de coût, d’efficacité et d’évolutivité.

Aux côtés d’Ironwood, Google a annoncé une série de mises à niveau de sa plate-forme cloud, promettant des options de déploiement d’IA plus rapides, moins chères et plus flexibles - une offre directe pour gagner des clients d’Amazon Web Services et de Microsoft Azure.