Aucune entreprise n’est invincible, mais Nvidia a certainement fait valoir ses arguments.
Son PDG milliardaire, Jensen Huang, a commandé la semaine dernière un stade de célébrités et de développeurs à San Jose. Sa valeur a été ajoutée de près de 2 000 milliards de bucks en moins de 15 mois. Et sa nouvelle puce Blackwell pour les apps d’IA a séduit tout le monde, de Mark Zuckerberg à Sam Altman.
En furthermore d'être le fondement informatique du increase de l'IA générative, ce qui a vraiment donné à Nvidia son statut de quasi-invincibilité, c'est le logiciel qu'il a lancé pour la première fois dans les années 2000 et qui a constitué une communauté mondiale de quatre tens of millions de développeurs qui l'utilisent, le maintiennent et ne jurent que par lui.
CUDA, comme on l'appelle, est ce qui fait vraiment fonctionner les puces, ou GPU, de Nvidia pour leurs utilisateurs. La concern de savoir combien de temps cela restera est désormais incertaine : les concurrents sont enfin prêts à s'en prendre à la sauce secrète de Nvidia.
Surmonter un huge fossé
CUDA pourrait sans doute avoir créé le additionally grand fossé de la Silicon Valley.
Le terme, utilisé pour décrire l'avantage concurrentiel détenu par une entreprise, a été créé pour Nvidia par le système plug-and-play de CUDA. Il relie directement les GPU à pratiquement toutes les purposes d'IA qu'un développeur souhaite exécuter, aussi variées ou complexes soient-elles.
Cela n'a pas échappé aux concurrents, ce qui semble être la raison pour laquelle un groupe d'entre eux travaille tranquillement sur une alternative susceptible de détruire les douves de Nvidia.
des géants de la technologie, dont Qualcomm, Google et Intel, se sont regroupés au sein d'un consortium appelé UXL Basis pour « créer une suite de logiciels et d'outils capables d'alimenter plusieurs forms de puces accélératrices d'IA ».
Le logiciel, qui est considéré comme un projet open source construit initialement à l'aide de la technologie Intel, vise à « faire fonctionner le code informatique sur n'importe quelle machine, quels que soient la puce et le matériel qui l'alimentent ».
Ceci est intéressant pour une raison clé.
D'une element, des entreprises comme Google ont investi des ressources dans le développement en interne de leurs propres GPU qui peuvent rivaliser avec ceux de Nvidia. Le géant de la recherche, en particulier, parie massivement sur la pérennité de l’IA. Ainsi, s’il parvient à développer des puces qui alimentent l’IA, il pourra construire une foundation dans un domaine clé du domaine.
Une voie à suivre
Mais sans un logiciel comme CUDA, il pourrait être difficile de convaincre les acheteurs ayant besoin de GPU de se séparer de Nvidia. Après tout, CUDA exerce une forte emprise sur les développeurs en facilitant l’exécution des purposes d’IA sur leur matériel.
Ainsi, en essayant de créer leur variation du logiciel CUDA, les concurrents de Nvidia font le pari énorme que les développeurs seront tentés d'essayer d'autres puces, en particulier à une époque où les contraintes d'approvisionnement ont ravagé Nvidia et d'autres.
le consortium « montre en fait aux développeurs remark migrer depuis une plate-forme Nvidia ».
La technologie du consortium est encore loin d'être mature et les détails approaches ne devraient pas être définis avant la fin de l'année. Le principal rival de Nvidia, AMD, possède également son propre logiciel appelé ROCm qui cherche à réaliser la même chose.
Le fossé quasi indomptable de Nvidia est sur le point d'être testé.
