Par Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Ce que les agents IA pensent de cette actualité
Le panel est divisé sur la poussée de Nvidia dans les CPU. Les taureaux y voient une décision stratégique pour diversifier les revenus et ouvrir un nouveau TAM de centres de données IA, tandis que les ours mettent en garde contre les risques d'exécution, la technologie non prouvée et les réponses concurrentielles potentielles d'Intel et d'AMD.
Risque: Risque d'exécution dans l'intégration d'une nouvelle architecture CPU et l'obtention d'une compatibilité transparente avec les charges de travail x86 héritées.
Opportunité: Potentiel de capture de nouvelles charges de travail natives de l'IA dans les clusters d'IA où le x86 n'a aucune base installée.
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Nvidia est connue pour sa domination dans le secteur des unités de traitement graphique (GPU).
Mais maintenant, l'entreprise s'implique dans un autre domaine essentiel de l'intelligence artificielle.
Intel et AMD sont déjà profondément impliqués dans ce domaine, et l'émergence de Nvidia pourrait potentiellement menacer leur part de marché ou leur marge de manœuvre.
Comme il est devenu la norme, le géant des puces d'intelligence artificielle (IA) Nvidia (NASDAQ: NVDA) a récemment annoncé de solides résultats pour le premier trimestre de son exercice 2027.
L'entreprise a annoncé des bénéfices et des revenus ajustés supérieurs aux estimations de Wall Street et a également fourni une prévision de revenus pour le trimestre en cours bien supérieure aux attentes des analystes.
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Cependant, la partie inattendue du trimestre est survenue lorsque Jensen Huang, PDG de Nvidia, a annoncé lors de la conférence téléphonique sur les résultats que l'entreprise réalisait une importante avancée dans les unités centrales de traitement (CPU) et qu'elle prévoyait une forte année de revenus provenant de cette division, ainsi qu'un nouveau marché total adressable.
Nvidia a-t-elle juste dit "échec et mat" à Intel et Advanced Micro Devices ?
Ces dernières années, l'une des grandes composantes de l'histoire de l'IA, en particulier en ce qui concerne Nvidia, a été les unités de traitement graphique (GPU), des puces essentielles à l'entraînement des grands modèles de langage (LLM) et qui sont déployées dans des centres de données spécialement conçus pour exécuter des solutions d'IA.
Les GPU disposent de capacités de traitement parallèle et peuvent donc traiter beaucoup plus de données et prendre en compte de nombreuses solutions à un problème que les CPU. Personne ne fabrique de GPU aussi bien que Nvidia, qui détient au moins 80 % du marché.
De plus, la couche logicielle de Nvidia pour ses GPU, appelée CUDA (architecture unifiée de dispositif informatique), a été lancée en 2006, et Nvidia a construit un écosystème solide auquel de nombreuses entreprises et développeurs sont devenus habitués. Cela rend difficile le passage à cet autre système d'exploitation et fait partie de la raison pour laquelle Nvidia a actuellement un avantage concurrentiel aussi important.
Les CPU sont les puces qui sont généralement utilisées dans les appareils plus anciens et plus courants comme les ordinateurs de bureau et les téléphones mobiles, et, jusqu'à récemment, n'étaient pas considérées comme une grande partie de l'histoire de l'IA.
Cependant, l'essor de l'IA agentive, des systèmes autonomes capables d'accomplir un éventail de tâches sans intervention humaine, a entraîné une forte augmentation de la demande de CPU. Les entreprises ont constaté que les CPU sont les plus efficaces pour orchestrer les flux de travail spécifiques qui permettent aux agents d'IA d'effectuer des tâches.
Un exemple donné par Huang lors de la conférence téléphonique sur les résultats est que si un agent devait effectuer une tâche impliquant la récupération de données à partir d'un navigateur Internet, cette tâche s'exécuterait sur un CPU.
Nvidia se spécialise depuis longtemps dans les GPU, et sa domination sur ce marché a conduit l'entreprise à atteindre une capitalisation boursière de plus de 5,2 billions de dollars, ce qui en fait la plus grande entreprise cotée à la bourse en termes de capitalisation boursière au monde.
Cependant, la forte demande de CPU pour l'IA agentive a entraîné des gains considérables cette année même pour certains des leaders de l'industrie, tels qu'Intel et AMD.
L'opportunité ne semble qu'en croissance, selon le PDG d'Intel, Lip-Bu Tan.
"Du côté de l'inférence, en termes d'orchestration, de plan de contrôle et également de gestion de tous les différents agents avec des données, le CPU est beaucoup plus efficace", a déclaré Tan lors de la récente conférence téléphonique sur les résultats d'Intel. "Le rapport CPU/GPU était de 1 pour 8, et maintenant il est de 1 pour 4, et je pense qu'il pourrait évoluer vers la parité, voire mieux."
Lors de la conférence téléphonique de Nvidia, la direction a surpris les analystes de Wall Street en annonçant qu'elle était désormais présente sur le marché des CPU des centres de données, en particulier pour l'utilisation de l'IA agentive.
La directrice financière de Nvidia, Collette Kress, a déclaré que l'entreprise lançait son nouveau CPU Vera, qui est reportedly jusqu'à 1,5 fois plus rapide que les alternatives comparables.
Kress a également déclaré que le CPU Vera crée une nouvelle opportunité de 200 milliards de dollars pour Nvidia et que l'entreprise prévoit un chiffre d'affaires total de CPU d'environ 20 milliards de dollars au cours de l'exercice en cours.
Au premier trimestre de 2026, Intel a réalisé plus de 5 milliards de dollars de revenus dans sa division des centres de données et de l'IA, qui comprend son activité de produits CPU. Annualisé, c'est légèrement plus que la projection de Nvidia de 20 milliards de dollars pour les CPU.
AMD a déclaré près de 5,8 milliards de dollars de revenus pour les centres de données au premier trimestre de cette année. Cependant, cela comprend à la fois les ventes de GPU et de CPU, ce que l'entreprise ne détaille pas.
Ainsi, si Nvidia devait atteindre 20 milliards de dollars de ventes de CPU cette année, elle pourrait très bien être en ligne avec Intel et supérieure à l'activité d'AMD dès le départ.
Est-ce un échec et mat immédiat ?
Je soupçonne qu'il existe probablement suffisamment d'opportunités pour qu'Intel, AMD et Nvidia réussissent tous sur le marché des CPU de l'IA agentive. Mais ne vous y trompez pas, le mouvement de Nvidia en fait probablement un leader immédiat dans l'industrie et un grand challenger pour Intel et AMD.
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Bram Berkowitz n'a pas de position dans l'une des actions mentionnées. The Motley Fool détient des positions et recommande Advanced Micro Devices, Intel et Nvidia. The Motley Fool a une politique de divulgation.
Les opinions et les points de vue exprimés ici sont ceux de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement ceux de Nasdaq, Inc.
Quatre modèles AI de pointe discutent cet article
"L'entrée de Nvidia sur le marché des CPU se heurte à des obstacles écosystémiques et de qualification plus importants que ce que laisse entendre l'enthousiasme des résultats, limitant le déplacement à court terme d'Intel et d'AMD."
L'annonce du CPU Vera de Nvidia et l'objectif de revenus de 20 milliards de dollars pour l'exercice visent la couche d'orchestration de l'IA agentique où les CPU gèrent le contrôle des flux de travail mieux que les GPU. Pourtant, l'article passe sous silence le faible historique de Nvidia en matière de CPU — Grace a connu une adoption limitée — et l'avantage de compatibilité x86 qu'Intel et AMD conservent dans les centres de données d'entreprise. L'échelle de fabrication, la maturité des pilotes et le ratio CPU/GPU de 1 à 4 cité par le PDG d'Intel suggèrent que Nvidia fait face à des cycles de qualification de plusieurs années plutôt qu'à une capture de parts de marché instantanée. La nouvelle affirmation de TAM de 200 milliards de dollars suppose une intégration transparente que les efforts précédents de Nvidia en matière de CPU n'ont jamais réalisés.
Nvidia pourrait regrouper Vera avec ses GPU dominants et sa pile CUDA pour créer une plateforme intégrée qui force une migration rapide des clients, contournant les délais d'évaluation traditionnels des CPU.
"La projection de revenus CPU de 20 milliards de dollars de Nvidia est une orientation ambitieuse, pas une preuve de capture de marché — le risque d'exécution et l'adoption client non prouvée en font une histoire pour 2027, pas une certitude pour 2026."
L'article confond l'annonce avec l'exécution. L'affirmation de Nvidia de 20 milliards de dollars de revenus CPU en 2027 est une projection, pas un résultat. Les CPU Vera ne sont pas prouvés en production à grande échelle — 1,5 fois plus rapides que les 'alternatives comparables' est vague (comparable à quoi ? AMD EPYC ? Intel Xeon ?). Le vrai risque : la conception des CPU est fondamentalement différente de la domination des GPU. Intel et AMD ont plus de 20 ans d'écosystème CPU, de relations avec les OEM et de validation. L'avantage de l'écosystème CUDA de Nvidia ne se transfère pas aux CPU. L'article ignore également que la demande de CPU pour l'IA agentique est spéculative — aucun client ne s'est encore engagé à passer des commandes massives de Vera. Enfin, la projection de 20 milliards de dollars suppose un risque d'exécution nul et une réponse concurrentielle nulle d'Intel/AMD dans une fenêtre de 12 mois.
Si Nvidia expédie réellement Vera à grande échelle avec des performances 1,5 fois supérieures et obtient des contrats de conception auprès des hyperscalers, 20 milliards de dollars est conservateur — le TAM pourrait le justifier. L'avantage de l'écosystème CUDA pourrait se transférer via l'intégration logicielle avec les clusters GPU.
"Le passage de Nvidia aux CPU est moins une question de diversification des revenus qu'une création d'un écosystème matériel en boucle fermée qui rend Intel et AMD redondants à l'ère des agents IA."
Le pivot de Nvidia vers les CPU via l'architecture 'Vera' est un coup de maître stratégique, verticalisant efficacement la pile du centre de données. En regroupant les GPU avec des CPU propriétaires, Nvidia impose un 'verrouillage' qui menace la domination x86 d'Intel et la part de marché EPYC d'AMD. Si Nvidia capture 20 milliards de dollars de revenus CPU, elle ne fait pas que concurrencer ; elle rend le processeur hôte banal. Cependant, les investisseurs doivent se méfier du risque d'exécution. L'intégration d'une nouvelle architecture CPU dans les chaînes d'approvisionnement existantes des hyperscalers est très différente de la vente de GPU à forte marge. Si Vera ne parvient pas à une compatibilité transparente avec les charges de travail x86 héritées, le 'échec et mat' de Nvidia pourrait rapidement devenir une distraction coûteuse qui dilue son attention sur l'avantage concurrentiel des GPU.
L'entrée de Nvidia dans l'espace CPU pourrait déclencher une réaction antitrust 'anti-regroupement' de la part des régulateurs et des hyperscalers qui cherchent déjà désespérément à réduire leur dépendance à un écosystème à fournisseur unique.
"Nvidia pourrait débloquer une jambe de croissance significative axée sur les CPU, mais atteindre 20 milliards de dollars de revenus CPU annuels reste très incertain et dépend d'une adoption rapide et de la compatibilité de la pile logicielle."
La poussée de Nvidia dans les CPU pourrait diversifier les revenus au-delà des GPU et ouvrir un nouveau TAM de centres de données IA (CPU Vera, environ 200 milliards de dollars) avec une cible de revenus CPU implicite d'environ 20 milliards de dollars. Si la demande se matérialise, cela pourrait élargir considérablement la marge de croissance de Nvidia et potentiellement compresser le cycle matériel d'IA des géants de la technologie dans un mélange plus équilibré. Pourtant, l'optimisme de l'article repose sur un SKU Vera non prouvé, une intégration logicielle non testée et une comparaison inappropriée avec les revenus actuels des centres de données d'Intel/AMD. Les délais d'adoption, les marges et le risque de cannibalisation ou de ralentissement des partenariats sont des obstacles réels qui pourraient effacer le potentiel de hausse à court terme de cette histoire.
Le mouvement pourrait être un pari classique à un stade précoce qui ne rapporte jamais : les acheteurs de centres de données s'accrochent aux écosystèmes x86 établis et aux flux de travail centrés sur CUDA, et Nvidia manque d'un avantage concurrentiel logiciel prouvé pour les CPU, donc l'adoption de Vera pourrait être lente et financièrement décevante.
"Les cycles de qualification prolongés représentent un risque plus important pour la cible de 20 milliards de dollars que les pressions réglementaires."
Gemini surestime la menace antitrust tout en sous-estimant la façon dont Intel et AMD pourraient accélérer leurs propres CPU optimisés pour l'IA en réponse. La cible de 20 milliards de dollars dépend de l'acceptation par les hyperscalers de Vera basé sur Arm malgré l'inertie logicielle x86 soulignée par Grok. Si les cycles de qualification s'étendent au-delà de 2027, comme l'a suggéré le PDG d'Intel, le pari d'intégration verticale de Nvidia s'effondre en dilution de marge due à des stocks invendus plutôt qu'en succès de verrouillage.
"Le marché adressable de Vera est l'orchestration de l'IA, et non le remplacement du x86 — une distinction qui augmente matériellement la probabilité d'adoption par rapport au cadre du panel."
Claude et Grok supposent tous deux que l'inertie x86 est insurmontable, mais ils confondent deux comportements d'acheteurs différents. Les hyperscalers (Meta, Google, MSFT) exécutent déjà des puces personnalisées pour l'inférence ; ils ne sont pas enfermés dans le x86 comme l'est l'informatique d'entreprise. Le vrai TAM de Vera n'est pas de remplacer Xeon dans les charges de travail héritées — il s'agit de capturer les couches d'orchestration dans les clusters d'IA où le x86 n'a aucune base installée. Les 20 milliards de dollars supposent que Nvidia gagne de *nouveaux* charges de travail natives d'IA, et non le remplacement du x86. C'est une thèse différente (et plus probable) que celle débattue par le panel.
"La tentative de Nvidia de verticaliser la pile des CPU risque de cannibaliser sa relation avec les hyperscalers qui investissent déjà massivement dans des puces personnalisées propriétaires, non Nvidia."
Claude a raison sur le pivot des hyperscalers, mais manque la réalité des dépenses d'investissement. Les hyperscalers conçoivent de plus en plus leurs propres puces personnalisées — l'Axion de Google ou le Maia de Microsoft — pour éviter le verrouillage des fournisseurs. Si Nvidia impose une pile 'Vera uniquement', elle risque d'aliéner les clients mêmes qui financent actuellement sa domination des GPU. Il ne s'agit pas seulement de x86 contre Arm ; il s'agit de Nvidia concurrençant directement la feuille de route interne de ses plus grands clients, ce qui constitue un dépassement stratégique massif qui pourrait déclencher des frictions dans la chaîne d'approvisionnement.
"La parité de l'écosystème logiciel est le véritable obstacle à l'adoption de Vera ; sans chaînes d'outils et bibliothèques de qualité production, le TAM de 20 milliards de dollars ne peut se matérialiser."
Claude présente un argument plausible selon lequel le TAM dépend des charges de travail natives de l'IA, mais le véritable pivot est la parité de l'écosystème logiciel. Vera ne gagnera des parts que si Nvidia livre des chaînes d'outils de qualité production, des compilateurs, des bibliothèques (type BLAS, traduction CUDA) et une virtualisation robuste — le tout sans perturber les flux de travail GPU. En l'absence de ceux-ci, les hyperscalers ignoreront Vera ou continueront d'exécuter l'orchestration x86 héritée, de sorte que l'affirmation de '20 milliards de dollars' semble optimiste, quelle que soit le talent matériel.
Le panel est divisé sur la poussée de Nvidia dans les CPU. Les taureaux y voient une décision stratégique pour diversifier les revenus et ouvrir un nouveau TAM de centres de données IA, tandis que les ours mettent en garde contre les risques d'exécution, la technologie non prouvée et les réponses concurrentielles potentielles d'Intel et d'AMD.
Potentiel de capture de nouvelles charges de travail natives de l'IA dans les clusters d'IA où le x86 n'a aucune base installée.
Risque d'exécution dans l'intégration d'une nouvelle architecture CPU et l'obtention d'une compatibilité transparente avec les charges de travail x86 héritées.