Révolution de l’IA Générative : L’Impact sur les Actions de NVIDIA et TSMC
GPT-5 et Groq-4 : Un An Après le Lancement – Effets sur le Chiffre d’Affaires et la Capitalisation de Marché de NVIDIA et TSMC
Augmentation Explosive des Ventes de Semi-conducteurs pour l’IA :
Suite à la demande fulgurante de puces IA destinées aux centres de données durant l’ère GPT-4, le segment des centres de données de NVIDIA a enregistré une croissance de 112 % par rapport à l’année précédente, atteignant un chiffre d’affaires trimestriel de 30,77 milliards de dollars. Ce chiffre représente plus de la moitié des revenus totaux, stimulé par les investissements massifs des fournisseurs de services cloud dans des modèles de très grande envergure, aboutissant à une croissance à trois chiffres sur deux trimestres consécutifs.
Parallèlement, TSMC a tiré profit de l’essor de la production de puces IA : le chiffre d’affaires de ses plateformes HPC (High Performance Computing) a augmenté de 58 % par rapport à l’année précédente, représentant désormais 51 % du chiffre d’affaires annuel prévu pour 2024. Le PDG de TSMC a déclaré que « les revenus issus des accélérateurs IA en 2024 se sont triplés et devraient plus que doubler en 2025 ».
Le déploiement de GPT-5 stimulera davantage la demande en formation et inférence de modèles IA, accentuant ainsi l’effet multiplicateur sur les revenus. Par exemple, OpenAI aurait utilisé environ 25 000 GPU NVIDIA A100 pour l’entraînement de GPT-5, ce qui devrait entraîner d’importants achats de GPU et des investissements considérables dans les centres de données.
En outre, au troisième trimestre 2024, les dépenses d’investissement (CapEx) des centres de données hyperscale à l’échelle mondiale ont augmenté de 82 %, principalement grâce aux investissements dans les infrastructures IA.
Hausse de la Capitalisation de Marché :
Depuis le lancement de GPT-4, qui a déclenché une demande explosive pour les semi-conducteurs IA, NVIDIA et TSMC ont toutes deux connu une augmentation significative de leur capitalisation boursière. NVIDIA est passée d’une capitalisation de 1,2 billion de dollars à la fin de 2023 à 3,28 billions de dollars à la fin de 2024 – soit une hausse de plus de 2 billions de dollars en à peine un an – se hissant ainsi au deuxième rang mondial. En octobre 2024, NVIDIA a même dépassé temporairement Apple, devenant brièvement l’entreprise la plus valorisée au monde.
De son côté, TSMC a également bénéficié de la vague IA ; en octobre 2024, sa capitalisation boursière a atteint environ 833 milliards de dollars, et le cours de son action a augmenté de plus de 90 % sur l’année. TSMC s’est imposé comme le partenaire exclusif de fabrication de puces IA avancées pour des entreprises leaders telles que NVIDIA et AMD, de sorte que l’augmentation de la demande IA se reflète immédiatement dans ses résultats et sa capitalisation.
Un an après le lancement de GPT-5 et de Groq-4, on s’attend à ce que la part de revenus provenant des centres de données de NVIDIA (actuellement supérieure à 50 %) augmente encore, tandis que la proportion des puces HPC/IA chez TSMC s’élargit également, renforçant ainsi la solidité financière des deux entreprises. Il est particulièrement notable que 74 % des revenus de TSMC proviennent de procédés avancés de 7nm ou moins, ce qui lui permet de bénéficier directement de l’ère de l’IA.
Extension des Serveurs et des Infrastructures :
L’arrivée de modèles hyper-échelle tels que GPT-5 a intensifié la compétition entre les fournisseurs cloud mondiaux pour étendre leurs centres de données. En 2024, les grandes entreprises technologiques ont investi environ 236 milliards de dollars dans de nouvelles infrastructures – soit une augmentation de plus de 50 % par rapport à l’année précédente – et des entreprises telles qu’AWS et Google prévoient d’investir plusieurs centaines de milliards de dollars dans l’expansion des infrastructures IA dans les années à venir.
En réalité, au troisième trimestre 2024, 40 % du CapEx mondial des centres de données a été alloué aux infrastructures IA (serveurs accélérateurs). Les serveurs IA basés sur les GPU de NVIDIA représentent déjà jusqu’à 40 % des ventes OEM de serveurs, et la demande pour des serveurs dédiés à l’entraînement IA compense le ralentissement du marché des serveurs traditionnels, générant ainsi une croissance à deux chiffres.
Un an après le lancement de GPT-5, il est prévu que les principaux fournisseurs cloud déploient des centres de données équipés de clusters GPU H100/H200 et d’accélérateurs Groq, et que l’adoption de l’IA par les entreprises se poursuive, menant à une augmentation annuelle de la demande de puces IA de 30 à 40 % ou plus.
Résumé :
À l’ère de GPT-5 et de Groq-4, NVIDIA et TSMC réaliseront des performances exceptionnelles spécifiques à l’IA ainsi qu’une augmentation significative de leur capitalisation boursière, dépassant largement les attentes des investisseurs.
GPT-6 et Groq-5 : Un An Après le Lancement – Perspectives d’Amélioration des Performances et de Croissance du Marché
Amélioration de la Puissance de Calcul avec GPT-6 :
On s’attend à ce que GPT-6 offre une puissance de calcul et une intelligence nettement supérieures à celles de ses prédécesseurs. Alors que GPT-5 nécessiterait environ 1,7×10^26 FLOPs (opérations en virgule flottante) pour son entraînement, GPT-6 pourrait exiger encore plus de ressources informatiques ou améliorer son efficacité grâce à une architecture optimisée. OpenAI a déjà souligné que « plus un modèle devient intelligent, plus la qualité des données et l’optimisation de l’inférence deviennent cruciales », indiquant ainsi que GPT-6 mettra un fort accent sur l’amélioration de l’efficacité.
L’augmentation du nombre de paramètres et l’expansion des capacités multimodales entraîneront une demande en puissance de calcul bien supérieure à celle de GPT-5. Pour satisfaire cette demande, NVIDIA lancera sa nouvelle architecture GPU (le successeur de la série Blackwell), qui améliorera considérablement la vitesse de traitement et l’efficacité énergétique. Parallèlement, l’accélérateur Groq-5 fera évoluer l’architecture LPU existante, permettant ainsi d’atteindre des latences ultra-faibles et une haute efficacité énergétique. À l’heure actuelle, la Groq LPU a démontré, lors du benchmark Meta Llama2-70B, une capacité de génération de 241 tokens par seconde – soit plus du double de la vitesse des GPU comparables – tout en réalisant une efficacité énergétique dix fois supérieure.
Comparaison des Performances de Calcul et de l’Efficacité Énergétique :
Lorsqu’on compare la prochaine génération de GPU NVIDIA à la Groq-5, il apparaît clairement que, si les GPU conservent leur avantage en termes de polyvalence, des puces spécialisées telles que la LPU seront probablement supérieures en matière d’efficacité énergétique. Groq affirme que sa LPU est « au moins 10 fois plus économe en énergie » que les GPU traditionnelles. Par exemple, la GroqCard ne consomme que 1 à 3 Joules par token, alors que les GPU NVIDIA en consomment 10 à 30 Joules par token. À l’ère de GPT-6, l’efficacité énergétique par watt (Watt/Token) deviendra un indicateur crucial, en raison des limitations énergétiques des centres de données. Dans la pratique, les GPU seront principalement utilisées pour l’entraînement, tandis que les systèmes basés sur LPU seront déployés pour l’inférence en temps réel.
Perspectives du Marché pour la Prochaine Génération d’Accélérateurs IA :
Le lancement de GPT-6 et de Groq-5 devrait entraîner une croissance exponentielle du marché des accélérateurs IA. Pour l’année 2024, le marché mondial des puces IA et des technologies d’accélération est estimé à environ 11 milliards de dollars, avec une croissance prévue atteignant plus de 130 milliards de dollars annuellement d’ici 2030 – soit une augmentation de plus de dix fois. NVIDIA devrait conserver une part de marché de 74 % dans ce segment, tandis que Mizho Securities prévoit que les revenus liés à l’IA de NVIDIA atteindront 259 milliards de dollars en 2027, soit plus de quatre fois les niveaux actuels.
Cette croissance sera principalement alimentée par l’adoption massive de la technologie GPT-6, qui incitera les entreprises non seulement à étendre leurs centres de données, mais aussi à créer leurs propres clusters internes de GPU et d’accélérateurs IA. Parallèlement, le développement d’ASIC IA sur mesure (comme le Google TPU ou l’AWS Inferentia) s’accélérera, ce qui pourrait partiellement atténuer la position dominante de NVIDIA. Toutefois, TSMC continuera de bénéficier des commandes pour ces puces personnalisées.
La collaboration étroite entre NVIDIA et TSMC demeure solide : il est prévu qu’à la fin de 2024, la capitalisation boursière de NVIDIA atteindra environ 3,6 billions de dollars, tandis que TSMC établira de nouveaux records trimestriels grâce à l’augmentation de la demande HPC.
Analyse de la Demande de GPU et de l’Extension des Centres de Données pour le Développement de l’AGI
Comparaison des Exigences de Calcul : AGI vs. Modèles Actuels :
L’Intelligence Artificielle Générale (AGI) doit être capable d’exécuter une vaste gamme de tâches au niveau humain, nécessitant ainsi une puissance de calcul exponentiellement supérieure à celle des modèles actuels tels que GPT-4 ou GPT-5, qui consomment déjà entre 10^25 et 10^26 FLOPs lors de leur entraînement. Certains investisseurs prévoient qu’à l’horizon 2026, des GPU capables d’entraîner 1 000 modèles de niveau GPT-5 seront vendues – sur la base d’une hypothèse de 1,7×10^26 FLOPs par modèle. Étant donné la complexité bien plus grande de l’AGI, les coûts d’entraînement pourraient atteindre des dizaines de milliards de dollars. Morgan Stanley estime que l’entraînement de GPT-5 a nécessité environ 225 millions de dollars en GPU NVIDIA A100 (environ 25 000 unités), et il est prévu que la réalisation de l’AGI demandera des ressources de calcul bien supérieures. Certaines prévisions suggèrent même qu’avant 2030, pour parvenir à l’AGI, il faudrait investir 1 billion de dollars et consommer 20 % de la consommation totale d’électricité des États-Unis – ce qui montre que les GPU H100/H200 actuelles ne suffisent pas.
Nombre de GPU Nécessaires et Échelle de l’Infrastructure :
Le développement et l’exploitation de l’AGI nécessiteront des clusters de GPU et une infrastructure de centres de données d’une ampleur bien supérieure à celle des clusters de formation IA actuels. Les plus grands clusters de formation IA d’aujourd’hui se composent de dizaines de milliers de GPU (par exemple, les superordinateurs de Microsoft et d’OpenAI qui utilisent des dizaines de milliers de GPU A100), mais pour l’AGI, il pourrait être nécessaire de connecter en parallèle des centaines de milliers, voire des millions, de GPU haute performance, créant ainsi des superordinateurs d’une envergure sans précédent. Les coûts initiaux d’investissement pourraient atteindre le niveau des billions de dollars, avec des dépenses colossales pour la construction de centres de données, les systèmes de refroidissement et l’infrastructure électrique.
Mustafa Suleyman, responsable de l’IA chez Microsoft, a déclaré que « le matériel de la génération actuelle (par exemple, la GPU NVIDIA Blackwell GB200) ne suffit pas pour réaliser l’AGI ; il faudra 2 à 5 nouvelles générations d’innovations matérielles », ce qui suggère que dans les 5 à 10 prochaines années, des avancées technologiques majeures et une augmentation substantielle de la production de puces seront indispensables. Au troisième trimestre 2024, les dépenses en CapEx des centres de données hyperscale aux États-Unis ont augmenté de 82 %, une part considérable ayant été allouée aux serveurs accélérateurs. Dans la phase de développement de l’AGI, ces investissements pourraient s’accroître encore, nécessitant la construction et l’exploitation simultanées de plusieurs centres de données exascale pour un seul projet.
Consommation Énergétique et Exigences en Infrastructure Physique :
L’exécution continue des tâches de calcul requises par l’AGI impliquera inévitablement une consommation énergétique colossale. Même les modèles actuels, tels que GPT-4, consomment d’énormes quantités d’énergie lors de l’inférence, et l’AGI devrait avoir une consommation énergétique équivalente à celle des superordinateurs. Selon certains rapports, d’ici 2030, l’IA et la superintelligence pourraient absorber jusqu’à 20 % de la consommation électrique totale des États-Unis – ce qui équivaut à plusieurs centaines de TWh, suffisamment pour couvrir la demande de millions de foyers.
Par conséquent, les centres de données destinés à l’AGI devront non seulement pouvoir accueillir un grand nombre de GPU, mais aussi disposer d’un réseau électrique robuste et d’une infrastructure conçue pour maximiser l’efficacité énergétique. Des technologies de pointe telles que les procédés de semi-conducteurs de nouvelle génération (3nm → 2nm → 1nm), les systèmes de refroidissement liquide, les conceptions modulaires de centres de données et d’autres innovations technologiques joueront un rôle déterminant. NVIDIA a déjà présenté des racks GPU refroidis par liquide ainsi que des solutions améliorées d’efficacité énergétique (PUE). Un centre de données dédié à l’AGI, destiné à héberger des dizaines de milliers de GPU, pourrait nécessiter une superficie équivalente à celle de plusieurs terrains de football ainsi que des installations électriques de grande envergure comparables à des sous-stations.
En résumé, pour réaliser l’AGI, il faudra investir dans du matériel et des infrastructures au moins 10 fois supérieurs à ceux des systèmes actuels GPT-4/5 – un défi colossal pour les fournisseurs de GPU tels que NVIDIA, les fabricants comme TSMC, ainsi que pour les secteurs de l’énergie et de la construction.
Perspectives des Principaux Acteurs : Broadcom, SK Hynix et Samsung Electronics – L’Avenir des Semi-conducteurs pour l’IA et des Infrastructures de Centres de Données
Broadcom :
Broadcom est un leader de longue date dans le domaine des puces sur mesure pour les centres de données et a consolidé sa position lors de la montée en puissance de l’IA. Depuis sa collaboration au développement du Google TPU (à partir du TPU v1 en 2016), le chiffre d’affaires de Broadcom lié à Google est passé de 50 millions de dollars en 2015 à 750 millions de dollars en 2020.
L’entreprise fournit des ASIC IA sur mesure aux grands fournisseurs de cloud tels qu’AWS et Microsoft, et propose également des solutions de réseau (commutateurs, routeurs, NIC) pour les centres de données IA. Au premier trimestre 2024, le chiffre d’affaires des semi-conducteurs de Broadcom a atteint 7,39 milliards de dollars, dont 3,3 milliards de dollars (en hausse de 46 % en glissement annuel) provenaient du segment réseau, et les revenus liés aux ASIC IA et aux solutions réseau se sont élevés à 2,3 milliards de dollars, représentant 31 % du total – soit une croissance multipliée par quatre par rapport à l’année précédente. Broadcom prévoit qu’en 2024, la part des revenus liés à l’IA dépassera 35 %, portant les revenus annuels liés à l’IA à plus de 10 milliards de dollars.
SK Hynix :
SK Hynix figure parmi les plus grands bénéficiaires de l’essor de l’IA et s’est imposé en tant que leader sur le marché de la HBM (High Bandwidth Memory). En 2024, le chiffre d’affaires de SK Hynix a atteint 66,2 billions de won (environ 46,3 milliards de dollars), enregistrant une hausse de 102 % par rapport à l’année précédente, tandis que le bénéfice d’exploitation s’élevait à 23,5 billions de won, soit une marge opérationnelle de 35 %.
Grâce à la forte demande de DRAM pour les applications IA, SK Hynix est passée d’une situation déficitaire en 2023 à un bénéfice considérable en 2024, les ventes de HBM représentant plus de 40 % du total des ventes de DRAM. SK Hynix fournit, par exemple, de la HBM3 aux processeurs NVIDIA H100, s’assurant ainsi une part de marché de 50 % dans le segment HBM, et la capacité de production pour 2024-2025 est déjà entièrement réservée. La direction prévoit que la demande en mémoire IA continuera de stimuler la croissance des revenus HBM.
Samsung Electronics :
Samsung Electronics se prépare à l’ère de l’IA dans les domaines de la mémoire et de la fonderie. Dans le secteur de la mémoire, Samsung accélère la production de masse de HBM3/3E pour fournir des clients clés tels que NVIDIA et a développé la première solution HBM3E à 12 couches, avec la perspective de son intégration dans les futures générations de GPU NVIDIA.
Bien que la part de marché de Samsung dans le secteur HBM soit légèrement inférieure à celle de SK Hynix (la part de marché HBM pour 2024 étant estimée à environ 42 %), Samsung cherche à regagner le leadership par des investissements R&D agressifs pour développer la HBM4 à 16 couches.
Dans le segment de la fonderie, afin de concurrencer TSMC, Samsung a introduit le procédé 3nm GAA, bien qu’il ait rencontré des problèmes initiaux de rendement. Toutefois, après la stabilisation de ses procédés, Samsung a annoncé qu’il débuterait la production de masse du procédé 2nm au second semestre 2025 et commencerait la production de puces 2nm dans son usine du Texas dès 2026, afin d’étendre sa capacité de production globale.
De plus, Samsung se prépare pour l’ère 1nm (ou 1,4nm) en adoptant des solutions de procédé de pointe, tandis que TSMC prévoit de lancer un nœud 1,6nm (version améliorée du 2nm) en 2026. Actuellement, Samsung accuse un léger retard technologique par rapport à TSMC, mais grâce à des investissements massifs et à des technologies innovantes, il est possible de réduire cet écart.
TSMC vs. Samsung Electronics : Perspectives sur les Procédés de Fabrication de Semi-conducteurs pour l’AGI (1nm vs. 2nm)
Procédés Optimaux pour l’AGI :
Pour développer des puces destinées à l’Intelligence Artificielle Générale (AGI), il est essentiel d’utiliser les procédés semi-conducteurs les plus fins afin de maximiser la densité d’intégration et d’optimiser l’efficacité énergétique. Selon les roadmaps actuels, un procédé à 2nm avec technologie Gate-All-Around (GAA) devrait entrer en production de masse aux alentours de 2025–2026, suivi d’un procédé 1.x nm (avec une longueur de grille inférieure à 10Å) prévu pour 2027–2028.
Le terme « procédé à 1nm » englobe en réalité des variantes améliorées du procédé à 2nm, telles que 1,4nm et 1,2nm. Par exemple, TSMC envisage de préparer un nœud de 1,6nm (N1.6) aux alentours de 2026, tandis que Samsung vise à lancer la production de masse d’un procédé à 1,4nm en 2027.
Du point de vue de la conception des puces, un procédé à 1nm offrirait une densité de transistors nettement supérieure à celle d’un procédé à 2nm, ce qui améliorerait considérablement la capacité de calcul parallèle et réduirait la consommation d’énergie de 20 à 30 % pour des performances équivalentes. TSMC et Samsung se fixent, lors de la transition vers un procédé à 2nm, des objectifs d’amélioration de la vitesse d’environ 10–15 % et de réduction de la consommation d’énergie de 25–30 %, ce qui fait du procédé à 1nm un facteur clé pour la réalisation de matériels AGI efficaces et économiques.
Développement et Faisabilité du Procédé à 1nm :
La recherche sur des nœuds inférieurs à 1nm est déjà en cours, et les principaux fonderies visent une production de masse dans la seconde moitié des années 2020. TSMC a récemment annoncé son intention de produire, d’ici 2030, des puces intégrant jusqu’à 1 billion de transistors, tandis que la roadmap d’IMEC en Belgique indique que des recherches sur des nœuds de 0,7nm et 0,5nm sont également en cours.
Bien que les défis techniques soient considérables, il est attendu que, de la même manière que la transition de 5nm à 3nm a pu être réalisée grâce à de nouveaux matériaux (comme les nanosheets et les matériaux 2D) et à des méthodes de procédé innovantes (telles que la lithographie EUV à haute NA), le procédé à 1nm puisse être atteint par des innovations analogues – par exemple, par l’extension de la technologie GAA-FET ou par l’adoption de structures de transistors avancées telles que le MBCFET.
Possibilités pour Samsung de Combler l’Écart Technologique avec TSMC :
Historiquement, Samsung accusait un retard technologique d’environ 12 ans par rapport à TSMC, mais grâce à l’introduction de la technologie 3nm GAA, cet écart se réduit progressivement, même si TSMC conserve toujours un léger avantage. Entre 2022 et 2023, Samsung a perdu une part significative des commandes de Qualcomm et NVIDIA en raison de problèmes initiaux liés aux procédés 4nm/3nm, tandis que TSMC, avec une production stable en 3nm, a su gagner la confiance de ses clients majeurs.
Pour la génération 2nm, la donne pourrait se modifier : il devient de plus en plus probable que Qualcomm confie la production de ses puces Snapdragon 2nm, prévues pour 2025–2026, à Samsung. Cela permettrait à Samsung d’acquérir une expérience précieuse et de renforcer sa compétitivité pour la transition vers un nœud 1,4nm. Par ailleurs, les politiques de soutien aux fonderies mises en place aux États-Unis et en Europe devraient créer un environnement favorable à Samsung.
Techniquement, le procédé 2nm de TSMC représente la première transition de la technologie FinFET vers une technologie GAA basée sur des nanosheets, tandis que le procédé 2nm de Samsung s’appuie sur l’expérience acquise avec le 3nm. Certaines analyses prévoient que le procédé 2nm de TSMC améliorera l’efficacité énergétique de 30 %, tandis que Samsung vise une amélioration de 25 % – bien que la performance finale sera déterminée dans une concurrence féroce. À l’ère 1nm, les deux entreprises exploreront des territoires inédits, offrant à Samsung l’opportunité de combler complètement l’écart technologique.
Du point de vue des investisseurs, une réduction de l’écart technologique signifierait une rentabilité accrue et une possible augmentation de la capitalisation de marché pour Samsung, tout en posant un défi à la position de leader technologique de TSMC. En fin de compte, il est probable que, dans l’ère AGI à 1nm, les deux entreprises réussiront à pénétrer le marché et à maintenir un environnement concurrentiel équilibré à moyen et long terme, garantissant ainsi la stabilité de la capacité de production de puces IA avancées.
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💡 Résumé :
L’adoption des générations GPT-5/6 et des accélérateurs Groq innovants entraîne une explosion de la demande en puces IA pour centres de données. En 2024, NVIDIA a vu ses ventes de puces IA passer de 1 billion à 3 billions de dollars, tandis que TSMC a enregistré une hausse de 58 % de ses revenus HPC et une augmentation de son cours de plus de 90 %. Pour réaliser l’AGI, il faudra jusqu’à 10 fois plus de GPU et de centres de données de très grande envergure, soutenus par des infrastructures avancées en énergie et en refroidissement. Parallèlement, des acteurs majeurs tels que Broadcom (ASICs IA personnalisés et solutions réseaux), SK Hynix (mémoire HBM) et Samsung Electronics (technologies de fonderie de pointe) connaissent une croissance significative de leur chiffre d’affaires et de leur rentabilité. La concurrence entre TSMC et Samsung dans le domaine des technologies 2nm/1nm sera un facteur décisif pour l’avenir de l’AGI et du marché des semi-conducteurs IA, lequel devrait afficher une croissance annuelle de plus de 2030 %.