CUDA : la vraie raison pourquoi Nvidia est devenu incontournable
- Hal Neuntausend
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Comment une plateforme logicielle développée depuis près de deux décennies permet au géant californien de dominer sans partage le marché de l'intelligence artificielle
Nvidia ne cesse de pulvériser les records. Au dernier trimestre, le chiffre d'affaires du fabricant américain de puces a bondi de 56% pour atteindre 46,7 milliards de dollars, tandis que son bénéfice explosait de 59% à 26,4 milliards de dollars. Des chiffres qui donnent le vertige et placent définitivement l'entreprise californienne au sommet de l'écosystème technologique mondial.
Mais derrière ces performances exceptionnelles se cache une réalité méconnue du grand public : le véritable avantage concurrentiel de Nvidia ne réside pas uniquement dans ses puces révolutionnaires, mais dans une plateforme logicielle baptisée CUDA. Une technologie développée avec une patience d'orfèvre depuis 2006, qui constitue aujourd'hui le socle de toute l'industrie de l'intelligence artificielle.
Le pari visionnaire de Jensen Huang
L'histoire de CUDA commence il y a près de vingt ans, lorsque Jensen Huang, le fondateur et PDG de Nvidia, fait un pari audacieux. À l'époque, son entreprise est surtout connue pour ses cartes graphiques destinées aux joueurs. Mais Huang voit plus loin : il imagine déjà l'avènement d'une ère où les calculs parallèles massifs deviendront cruciaux.
"Compute Unified Device Architecture" - c'est le nom complet de CUDA - est présentée en 2006 comme une simple interface permettant d'utiliser les processeurs graphiques (GPU) pour autre chose que l'affichage. Une innovation qui semble anecdotique mais qui va révolutionner l'informatique.
Rev Lebaredian, employé chez Nvidia depuis 2002, se souvient de cette époque pionnière : "Beaucoup doutaient du succès de CUDA. Le développement était financé par notre activité graphique gaming. Nous avons intégré CUDA dans toutes nos puces, même si nous étions en plein 'hiver de l'IA', en espérant de futures applications."
Le pari était risqué : en 2006, une action Nvidia valait environ 30 cents. Aujourd'hui, elle s'échange autour de 180 dollars, propulsant l'entreprise vers une valorisation qui dépasse désormais les 4 000 milliards de dollars, rivalisant avec Apple et Microsoft pour le titre d'entreprise la plus valorisée au monde.
L'écosystème CUDA : bien plus qu'un simple logiciel
CUDA révolutionne l'utilisation des GPU en permettant leur exploitation pour des calculs complexes bien au-delà de la simple génération d'images. Les processeurs graphiques excellent dans le traitement parallèle - ils peuvent effectuer simultanément des milliers d'opérations là où un processeur classique procède séquentiellement.
Cette capacité s'avère parfaite pour l'intelligence artificielle, qui nécessite des calculs massifs et répétitifs. Nvidia contrôle aujourd'hui environ 80% du marché des accélérateurs IA, une dominance largement due à son logiciel CUDA qui facilite grandement le développement et l'entraînement de modèles IA sur les GPU Nvidia.
Aujourd'hui, CUDA n'est plus une simple interface : c'est un écosystème complet comprenant des dizaines de versions spécialisées selon les secteurs et les applications. L'impact se ressent dans tous les domaines :
- Dans la santé, CUDA permet l'analyse en temps réel d'images médicales - radiographies, IRM, scanners - accélérant considérablement le diagnostic.
- En recherche génomique, la plateforme analyse des milliards de séquences ADN pour identifier des mutations ou développer de nouveaux traitements.
- Dans l'automobile, elle alimente le développement des véhicules autonomes, traitant en continu les données des capteurs et caméras.
- En finance, CUDA optimise les modèles de risque complexes et le trading haute fréquence, où chaque milliseconde compte.
- En climatologie, elle permet de faire tourner des modèles météorologiques et climatiques d'une précision inégalée.
L'effet de verrouillage technologique
Le génie de Nvidia réside dans sa stratégie de verrouillage technologique. CUDA ne fonctionne que sur les GPU Nvidia, créant une dépendance forte chez les développeurs. Les frameworks d'IA les plus populaires - TensorFlow, PyTorch, JAX - sont tous optimisés pour CUDA.
"Les clients Nvidia disposent de tous les outils nécessaires pour développer des applications avec CUDA", explique Martin Geißler de la société de conseil Advyce. "S'ils changent de fournisseur, ils doivent remplacer tout leur outillage. Personne n'aime faire ça."
Cette stratégie rappelle celle d'Apple avec son écosystème fermé mais performant. Mizuho Securities estime que Nvidia contrôle entre 70% et 95% du marché des puces IA utilisées pour l'entraînement et le déploiement de modèles comme GPT d'OpenAI. Plus révélateur encore : l'entreprise affiche une marge brute de 78%, un niveau vertigineux pour un constructeur de matériel.
Jensen Huang revendique aujourd'hui plus de cinq millions d'utilisateurs enregistrés de CUDA. La plateforme est même enseignée dans les universités, formant une nouvelle génération de développeurs naturellement orientés vers l'écosystème Nvidia.
Une concurrence qui peine à émerger
Face à cette hégémonie, les concurrents tentent de riposter. AMD mise sur ROCm (Radeon Open Compute), Intel développe oneAPI, tandis que ces alternatives open source s'opposent au caractère fermé de CUDA.
Une coalition baptisée UXL Foundation regroupe les principaux rivaux - ARM, Broadcom, Intel, Samsung, Qualcomm - ainsi que Google et Mercedes. Leur objectif : créer une alternative ouverte à CUDA pour briser le monopole de Nvidia.
"Nous montrons aux développeurs comment se libérer de la plateforme Nvidia", déclarait Vinesh Sukumar, responsable IA chez Qualcomm. Bill Magro, de Google, ajoutait : "Il s'agit de créer un écosystème ouvert pour favoriser la productivité et le choix matériel."
Mais ces efforts peinent à porter leurs fruits. AMD lance sa série MI300, sa tentative la plus agressive pour défier la suprématie de Nvidia en 2024, mais l'écart reste béant : AMD a réalisé 7,7 milliards de dollars de chiffre d'affaires au deuxième trimestre, soit 85% de moins que Nvidia.
L'erreur stratégique des start-ups
De nombreuses jeunes pousses technologiques tentent également de défier Nvidia. Cambricon en Chine, Cerebras en Californie, et des dizaines d'autres promettent des puces révolutionnaires.
Mais la plupart commettent la même erreur stratégique, souligne Andy Heinig du Fraunhofer Institute : "Beaucoup de start-ups négligent le logiciel. Pourtant, Nvidia démontre que c'est un avantage concurrentiel énorme."
Ces entreprises se focalisent sur la performance pure de leurs puces, oubliant que l'écosystème logiciel constitue souvent la barrière d'entrée la plus difficile à franchir. Développer un concurrent crédible à CUDA nécessiterait des années d'investissement et l'adhésion massive des développeurs - un défi titanesque.
L'influence grandissante de Nvidia
Fin 2025, Nvidia a franchi le cap des 4 000 milliards de dollars de valorisation, rivalisant pour la première place mondiale avec Apple et Microsoft. Cette ascension place l'entreprise dans une position d'influence inédite.
Gaurav Gupta, analyste chez Gartner, estime que "Nvidia est aujourd'hui plus influent qu'Intel ne l'a jamais été à ses heures de gloire au début des années 2000". À l'époque, Intel dominait le marché des processeurs mais se limitait au secteur des puces. Nvidia contrôle désormais un écosystème complet : puces, serveurs, logiciels.
Cette influence se traduit par un pouvoir de marché considérable. Les modèles H100 "Hopper" et B200 "Blackwell" de Nvidia sont "systématiquement en rupture de stock", selon les analystes de Jefferies. Les clients - OpenAI, Google, Meta, Microsoft - se disputent les allocations dans un marché en situation de pénurie chronique.
L'avenir : robotique et métavers
Jensen Huang ne compte pas s'arrêter là. Il mise désormais sur la robotique et les simulations en temps réel pour alimenter la croissance future. CUDA reste au cœur de cette stratégie d'expansion, servant de fondation technique pour ces nouveaux marchés.
La plateforme Omniverse de Nvidia, qui permet la création d'univers virtuels collaboratifs, s'appuie entièrement sur CUDA. Les applications vont de la conception automobile à l'architecture, en passant par la formation d'IA dans des environnements simulés.
Un monopole quasi-insurmontable
CUDA illustre parfaitement comment le logiciel peut décupler la valeur du matériel. Sans cette plateforme, Nvidia serait probablement resté un fabricant de cartes graphiques parmi d'autres. Avec CUDA, l'entreprise a créé un écosystème si riche et si intégré qu'il devient quasiment impossible de s'en passer.
Cette situation pose des questions importantes sur la concentration du marché de l'IA. Quand une seule entreprise contrôle les outils fondamentaux d'une technologie aussi stratégique, cela soulève des enjeux de souveraineté technologique et de concurrence.
Mais force est de constater que Nvidia a su anticiper et façonner l'avenir avec une vision remarquable. CUDA n'est pas le fruit du hasard : c'est le résultat de près de vingt ans d'investissements patients et d'une stratégie industrielle cohérente.
Dans le secteur technologique, où les positions dominantes peuvent s'effriter rapidement, Nvidia a réussi l'exploit de créer un avantage concurrentiel durable. Une leçon stratégique majeure : dans l'économie numérique, celui qui contrôle la plateforme contrôle le marché.