Depuis que Huida (Nvidia) passé du statut de fournisseur de GPU de jeu à celui de fournisseur mondial de technologie de base de calcul d’IA, l’entreprise a réussi à s’implanter dans l’industrie mondiale de l’IA. Les grands géants mondiaux de la technologie tels que Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta et Musk (Elon Musk) a emboîté le pas et a augmenté ses investissements dans l’infrastructure d’IA.
Dans le même temps, des milliards de dollars sont dépensés pour construire des « centres de données hyperscale » et des millions de puces d’IA sont achetées pour répondre à l’énorme demande de puissance de calcul des modèles d’IA. Cependant, face à la forte domination de Huida, si des adversaires tels qu’AMD, Intel (Intel), Google TPU et Amazon (Tranium) une chance de percer, si le développement de l’IA rencontrera des goulets d’étranglement en matière de puissance de calcul à l’avenir et comment cette guerre de l’IA se développera.
L’échelle devient essentielle et les géants de la technologie continuent de construire des infrastructures d’IA
Ces dernières années, la demande de modèles d’IA a augmenté rapidement, et les géants de la technologie ont investi dans la construction de grands centres de données pour étendre les capacités de calcul de l’IA, notamment :
Meta construit un centre de données de (2GW) de 2 gigawatts en Louisiane, aux États-Unis.
Amazon AWS et Microsoft Azure étendent également plusieurs gigawatts (Gigawatt) centres de données dans le monde entier.
Google a dépensé des milliards de dollars dans les réseaux de fibre optique et a renforcé les liens avec les centres de données dans le monde entier.
xAI de Musk prévoit de déployer 200 000 GPU pour construire des clusters de supercalcul d’IA.
L’investissement de ces géants de la technologie montre que « l’échelle » est toujours la clé, puis la connexion des centres de données mondiaux via des réseaux optiques pour améliorer la formation et les performances de calcul de l’IA réfute directement l’affirmation selon laquelle « l’échelle de calcul de l’IA a atteint sa limite ».
Huida occupe toujours la tête, s’appuyant sur elle pour plus de 70 % de la puissance de calcul mondiale de l’IA
Sur le marché des puces d’IA, Huida reste le leader du marché avec une part de marché de 70%, notamment dans le domaine de la formation à l’IA, avec une part de marché proche de 98%. Même si Google dispose de ses propres puces de traitement Unit( )Tensor de traitement des TPU, il fait toujours partie des acheteurs de GPU Huida.
( Remarque : les TPU sont des puces d’application spéciales conçues par Google pour accélérer les charges de travail d’apprentissage automatique et d’IA. )
Pourquoi Huida est capable de maintenir sa domination
Avantages logiciels : En plus du matériel, Huida est l’une des rares entreprises de semi-conducteurs à être vraiment douée pour les logiciels d’IA, en particulier son propre écosystème CUDA est difficile à remplacer.
Processus avancé : les nouvelles technologies peuvent toujours être introduites plus rapidement que celles des concurrents, ce qui garantit des performances de puce de pointe.
Technologie réseau : Renforcement de la (NVLink) d’une technologie d’interconnexion efficace entre les GPU avec l’acquisition de Mellanox.
Ces facteurs font de NVIDIA un leader dans le domaine des puces d’IA, et même si AMD, Google, Amazon et d’autres concurrents investissent activement dans le développement de puces d’IA, Huida détient toujours une position dominante sur le marché. Cependant, le marché reste très concurrentiel et de nombreux acteurs technologiques recherchent des alternatives pour réduire leur dépendance à Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium peuvent défier Huida
Bien que Huida domine toujours le marché, plusieurs concurrents majeurs tels que Google, AMD et Amazon tentent toujours de s’emparer du marché de la puissance de calcul de l’IA. Bien que les TPU de Google soient principalement utilisés pour des services internes tels que la recherche, les annonces et le traitement des vidéos YouTube, ils détiennent toujours une grande part de marché sur le marché de la formation à l’IA.
Avantages et inconvénients de Google TPU
Partenariat avec Broadcom avec une technologie d’interconnexion puissante.
Intégrez-le aux services internes de Google pour optimiser les algorithmes d’IA de recherche et de publicité.
Elle n’est devancée que par NVIDIA dans le domaine de la formation de l’IA.
Inconvénient du TPU
L’activité cloud de Google est faible et TPU n’est pas aussi compétitif que Huida sur le marché externe.
L’écosystème logiciel est fermé et difficile à utiliser pour les développeurs externes.
AMD MI300 est le plus grand concurrent de Huida, mais le logiciel reste une lacune
AMD a activement déployé le marché des puces d’IA ces dernières années, et le GPU MI300X a bénéficié du contrôle des exportations des États-Unis vers la Chine, qui est relativement populaire sur le marché chinois. En outre, Microsoft et Meta utilisent également activement les puces AMD pour réduire leur dépendance à Huida.
Bien qu’AMD se porte bien, il n’explosera pas comme le marché l’anticipe. Étant donné que la plate-forme ROCm d’AMD n’est pas assez mature en termes d’écosystème logiciel d’IA, il y a encore place à l’amélioration de la stabilité et de la facilité d’utilisation par rapport à CUDA de Huida.
Par exemple, lorsque les développeurs utilisent ROCm pour entraîner des modèles d’IA, ils rencontrent souvent des problèmes tels que le débogage (debug) des difficultés, et même l’expérience de base « prête à l’emploi » n’est pas fluide. Les modèles de frameworks d’IA grand public, tels que l’exécution directe de PyTorch avec ROCm, peuvent rencontrer des situations qui ne peuvent pas fonctionner correctement, et des ajustements ou modifications supplémentaires sont nécessaires, ce qui le rend moins pratique à utiliser pour les développeurs.
Amazon Tranium 2 met l’accent sur la rentabilité
Le Tranium 2 d’Amazon est connu en plaisantant sous le nom de TPU d’Amazon, qui est principalement utilisé pour la formation interne de l’IA, mettant l’accent sur le faible coût et la bande passante mémoire élevée. Voici les trois aspects de la rentabilité d’Amazon :
Amélioration du rapport qualité-prix : AWS affirme que les instances Trn2 offrent un avantage de 30 à 40 % en termes de rapport prix/performances par rapport aux instances EC2 basées sur GPU de la génération actuelle (P5e, P5en et utilisant Huida H200).
Efficacité énergétique accrue : Trainium 2 consomme jusqu’à 3 fois plus d’énergie que le Trainium (Trn1) de première génération et consomme moins d’énergie par unité de calcul.
Réduction des coûts de formation : Trainium 2 permet un entraînement distribué efficace, associé à l’adaptateur Elastic Fabric (EFA) pour fournir jusqu’à 12,8 Tbit/s de bande passante réseau, réduisant ainsi le temps nécessaire à l’entraînement de grands modèles d’IA.
Pour les clients AWS, il s’agit non seulement de réduire les coûts de location et d’électricité, mais aussi de réduire les frais généraux grâce à l’intégration de l’écosystème, en particulier dans le contexte de l’augmentation de la demande de puces d’IA.
Huida est toujours en avance, mais la frénésie du capital de calcul de l’IA peut-elle continuer ?
À l’heure actuelle, Huida détient toujours la suprématie des puces d’IA, mais 2025 et 2026 seront un tournant sur le marché. Si les performances des modèles d’IA continuent de percer, la demande de puissance de calcul continuera d’augmenter, et les grands géants de la technologie continueront d’investir des capitaux pour promouvoir le développement industriel.
Cependant, le marché doit encore prêter attention à la question de savoir si le modèle économique de l’IA peut vraiment apporter des bénéfices stables, sinon le marché de l’IA pourrait être « bullé », puis il inaugurera une vague de consolidation, et seules les entreprises disposant de réels avantages technologiques pourront survivre.
(64,000 puces Huida AI sont prêtes à entrer ! Le projet Stargate a détruit des milliards de magnésium, et le super centre de données du Texas est sur le point de lancer )
Cet article Pourquoi NVIDIA est-il fermement à la tête de l’IA ? Musk, Microsoft, AMD et Amazon ont suivi, et 2025 et 2026 sont devenus un tournant sur le marché et sont apparus pour la première fois dans la chaîne d’actualités ABMedia.
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Pourquoi NVIDIA est-il le leader de l’IA ? Musk, Microsoft, AMD et Amazon ont suivi, et 2025 et 2026 sont devenus un tournant sur le marché
Depuis que Huida (Nvidia) passé du statut de fournisseur de GPU de jeu à celui de fournisseur mondial de technologie de base de calcul d’IA, l’entreprise a réussi à s’implanter dans l’industrie mondiale de l’IA. Les grands géants mondiaux de la technologie tels que Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta et Musk (Elon Musk) a emboîté le pas et a augmenté ses investissements dans l’infrastructure d’IA.
Dans le même temps, des milliards de dollars sont dépensés pour construire des « centres de données hyperscale » et des millions de puces d’IA sont achetées pour répondre à l’énorme demande de puissance de calcul des modèles d’IA. Cependant, face à la forte domination de Huida, si des adversaires tels qu’AMD, Intel (Intel), Google TPU et Amazon (Tranium) une chance de percer, si le développement de l’IA rencontrera des goulets d’étranglement en matière de puissance de calcul à l’avenir et comment cette guerre de l’IA se développera.
L’échelle devient essentielle et les géants de la technologie continuent de construire des infrastructures d’IA
Ces dernières années, la demande de modèles d’IA a augmenté rapidement, et les géants de la technologie ont investi dans la construction de grands centres de données pour étendre les capacités de calcul de l’IA, notamment :
Meta construit un centre de données de (2GW) de 2 gigawatts en Louisiane, aux États-Unis.
Amazon AWS et Microsoft Azure étendent également plusieurs gigawatts (Gigawatt) centres de données dans le monde entier.
Google a dépensé des milliards de dollars dans les réseaux de fibre optique et a renforcé les liens avec les centres de données dans le monde entier.
xAI de Musk prévoit de déployer 200 000 GPU pour construire des clusters de supercalcul d’IA.
L’investissement de ces géants de la technologie montre que « l’échelle » est toujours la clé, puis la connexion des centres de données mondiaux via des réseaux optiques pour améliorer la formation et les performances de calcul de l’IA réfute directement l’affirmation selon laquelle « l’échelle de calcul de l’IA a atteint sa limite ».
Huida occupe toujours la tête, s’appuyant sur elle pour plus de 70 % de la puissance de calcul mondiale de l’IA
Sur le marché des puces d’IA, Huida reste le leader du marché avec une part de marché de 70%, notamment dans le domaine de la formation à l’IA, avec une part de marché proche de 98%. Même si Google dispose de ses propres puces de traitement Unit( )Tensor de traitement des TPU, il fait toujours partie des acheteurs de GPU Huida.
( Remarque : les TPU sont des puces d’application spéciales conçues par Google pour accélérer les charges de travail d’apprentissage automatique et d’IA. )
Pourquoi Huida est capable de maintenir sa domination
Avantages logiciels : En plus du matériel, Huida est l’une des rares entreprises de semi-conducteurs à être vraiment douée pour les logiciels d’IA, en particulier son propre écosystème CUDA est difficile à remplacer.
Processus avancé : les nouvelles technologies peuvent toujours être introduites plus rapidement que celles des concurrents, ce qui garantit des performances de puce de pointe.
Technologie réseau : Renforcement de la (NVLink) d’une technologie d’interconnexion efficace entre les GPU avec l’acquisition de Mellanox.
Ces facteurs font de NVIDIA un leader dans le domaine des puces d’IA, et même si AMD, Google, Amazon et d’autres concurrents investissent activement dans le développement de puces d’IA, Huida détient toujours une position dominante sur le marché. Cependant, le marché reste très concurrentiel et de nombreux acteurs technologiques recherchent des alternatives pour réduire leur dépendance à Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium peuvent défier Huida
Bien que Huida domine toujours le marché, plusieurs concurrents majeurs tels que Google, AMD et Amazon tentent toujours de s’emparer du marché de la puissance de calcul de l’IA. Bien que les TPU de Google soient principalement utilisés pour des services internes tels que la recherche, les annonces et le traitement des vidéos YouTube, ils détiennent toujours une grande part de marché sur le marché de la formation à l’IA.
Avantages et inconvénients de Google TPU
Partenariat avec Broadcom avec une technologie d’interconnexion puissante.
Intégrez-le aux services internes de Google pour optimiser les algorithmes d’IA de recherche et de publicité.
Elle n’est devancée que par NVIDIA dans le domaine de la formation de l’IA.
Inconvénient du TPU
L’activité cloud de Google est faible et TPU n’est pas aussi compétitif que Huida sur le marché externe.
L’écosystème logiciel est fermé et difficile à utiliser pour les développeurs externes.
AMD MI300 est le plus grand concurrent de Huida, mais le logiciel reste une lacune
AMD a activement déployé le marché des puces d’IA ces dernières années, et le GPU MI300X a bénéficié du contrôle des exportations des États-Unis vers la Chine, qui est relativement populaire sur le marché chinois. En outre, Microsoft et Meta utilisent également activement les puces AMD pour réduire leur dépendance à Huida.
Bien qu’AMD se porte bien, il n’explosera pas comme le marché l’anticipe. Étant donné que la plate-forme ROCm d’AMD n’est pas assez mature en termes d’écosystème logiciel d’IA, il y a encore place à l’amélioration de la stabilité et de la facilité d’utilisation par rapport à CUDA de Huida.
Par exemple, lorsque les développeurs utilisent ROCm pour entraîner des modèles d’IA, ils rencontrent souvent des problèmes tels que le débogage (debug) des difficultés, et même l’expérience de base « prête à l’emploi » n’est pas fluide. Les modèles de frameworks d’IA grand public, tels que l’exécution directe de PyTorch avec ROCm, peuvent rencontrer des situations qui ne peuvent pas fonctionner correctement, et des ajustements ou modifications supplémentaires sont nécessaires, ce qui le rend moins pratique à utiliser pour les développeurs.
Amazon Tranium 2 met l’accent sur la rentabilité
Le Tranium 2 d’Amazon est connu en plaisantant sous le nom de TPU d’Amazon, qui est principalement utilisé pour la formation interne de l’IA, mettant l’accent sur le faible coût et la bande passante mémoire élevée. Voici les trois aspects de la rentabilité d’Amazon :
Amélioration du rapport qualité-prix : AWS affirme que les instances Trn2 offrent un avantage de 30 à 40 % en termes de rapport prix/performances par rapport aux instances EC2 basées sur GPU de la génération actuelle (P5e, P5en et utilisant Huida H200).
Efficacité énergétique accrue : Trainium 2 consomme jusqu’à 3 fois plus d’énergie que le Trainium (Trn1) de première génération et consomme moins d’énergie par unité de calcul.
Réduction des coûts de formation : Trainium 2 permet un entraînement distribué efficace, associé à l’adaptateur Elastic Fabric (EFA) pour fournir jusqu’à 12,8 Tbit/s de bande passante réseau, réduisant ainsi le temps nécessaire à l’entraînement de grands modèles d’IA.
Pour les clients AWS, il s’agit non seulement de réduire les coûts de location et d’électricité, mais aussi de réduire les frais généraux grâce à l’intégration de l’écosystème, en particulier dans le contexte de l’augmentation de la demande de puces d’IA.
Huida est toujours en avance, mais la frénésie du capital de calcul de l’IA peut-elle continuer ?
À l’heure actuelle, Huida détient toujours la suprématie des puces d’IA, mais 2025 et 2026 seront un tournant sur le marché. Si les performances des modèles d’IA continuent de percer, la demande de puissance de calcul continuera d’augmenter, et les grands géants de la technologie continueront d’investir des capitaux pour promouvoir le développement industriel.
Cependant, le marché doit encore prêter attention à la question de savoir si le modèle économique de l’IA peut vraiment apporter des bénéfices stables, sinon le marché de l’IA pourrait être « bullé », puis il inaugurera une vague de consolidation, et seules les entreprises disposant de réels avantages technologiques pourront survivre.
(64,000 puces Huida AI sont prêtes à entrer ! Le projet Stargate a détruit des milliards de magnésium, et le super centre de données du Texas est sur le point de lancer )
Cet article Pourquoi NVIDIA est-il fermement à la tête de l’IA ? Musk, Microsoft, AMD et Amazon ont suivi, et 2025 et 2026 sont devenus un tournant sur le marché et sont apparus pour la première fois dans la chaîne d’actualités ABMedia.