L'intelligence artificielle ChatGPT a connu un succès immédiat en semblant pouvoir répondre à beaucoup de questions très diverses et à automatiser un grand nombre de tâches du Web.
C'est aussi un outil surprenant pour composer du texte ou en résumer les points principaux, avec ses bons et ses mauvais côtés puisque le robot conversationnel a déjà largement fait ses preuves pour tricher aux examens et pourrait devenir un expert en désinformation et fake news.
Derrière ces capacités étonnantes se cachent les fondements d'une intelligence artificielle qui nécessite beaucoup de matériel pour la rendre vivante. Selon TrendForce, ChatGPT va nécessiter plus de 30 000 cartes graphiques Nvidia dans sa forme finale.
Des revenus potentiels gigantesques avec l'IA
Cela représente une belle opportunité pour la firme au-delà des GPU pour PC de bureau et PC portables qui dont les ventes connaissent de grosses fluctuations (actuellement à la baisse).
Et ce d'autant plus qu'il s'agira d'accélérateurs graphiques de type Nvidia A100 que l'on croise dans les supercalculateurs et qui coûtent plus de 10 000 dollars l'unités. Après avoir profité de la forte demande en GPU issue du secteur des cryptomonnaies, l'entreprise peut trouver là un bon débouché pour ses produits professionnels et capable de lui générer 300 millions de dollars de revenus.
Si l'accélérateur Nvidia A100 exploite l'architecture Ampere, la firme a déjà présenté son successeur, l'accélérateur Nvidia H100 avec architecture Hopper (l'équivalent d'Ada Lovelace mais pour les produits professionnels), lui laissant de la marge pour des futurs projets (mais avec un coût beaucoup plus élevé de plus de 30 000 dollars).
Question de priorités
L'activité accélérateurs graphiques et produits pour intelligence artificielle de Nvidia est en croissance et devrait encore s'accélérer avec l'arrivée de nouveaux acteurs dans le domaine de l'intelligence artificielle conversationnelle intégrable dans des moteurs de recherche et des applications...et qui sont capables d'investir des centaines de millions de dollars pour s'équiper.
Il reste à voir si la concurrence directe ne risquera pas de grignoter trop de parts de marché tandis qu'il faudra également surveiller le danger de voir les grands groupes développer leurs propres solutions. De fait, le site Tom's Hardware pose la question : cela peut-il amener Nvidia à concentrer ses ressources sur les accélérateurs graphiques plutôt que les GPU gaming ?
