Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a récemment partagé lors d’une interview les secrets du succès de son partenariat à long terme avec TSMC, ainsi que la profonde amitié qui unit NVIDIA et TSMC. Il a souligné que la technologie de TSMC n’est qu’une façade visible pour tous, la véritable clé de leur position repose sur la qualité et la confiance. Huang a également indiqué que la plus grande barrière de NVIDIA provient de la base d’installation de GPU, avec CUDA, la plateforme de programmation universelle, très appréciée par les développeurs du monde entier. Des millions de développeurs ont une grande confiance dans la technologie de NVIDIA, faisant de cette plateforme leur premier choix pour la construction logicielle, consolidant ainsi leur position sur le marché.
La position de leader de TSMC repose sur la qualité et la confiance de ses clients
Le succès de TSMC dans le domaine des semi-conducteurs est souvent attribué à ses procédés avancés, mais Huang pense qu’il existe une idée fausse à ce sujet. Il affirme que la véritable différence réside dans la capacité de TSMC à coordonner ses activités mondiales, à gérer les besoins changeants de centaines de clients, et à équilibrer la production, le taux de rendement et le contrôle des coûts. TSMC valorise ses engagements envers ses clients, leur permettant de confier leurs commandes en toute confiance pour la fabrication.
NVIDIA n’a jamais signé de contrat avec TSMC
Huang insiste sur le fait que TSMC possède non seulement des technologies de pointe telles que les transistors, l’emballage et la photonique en silicium, mais aussi une culture d’entreprise qui « prend ses engagements au sérieux ». Cette culture donne à ses clients la confiance que les wafers seront livrés à temps, assurant la stabilité opérationnelle de l’entreprise. Huang mentionne particulièrement qu’au cours de leurs trente années de collaboration, de nombreux contrats valant plusieurs milliards de dollars ont été réalisés sans accords formels. Cette relation de confiance construite au fil des années est une valeur que TSMC trouve difficile à remplacer.
CUDA, la plateforme de programmation universelle, et la base d’installation de GPU, constituent la plus grande barrière de NVIDIA
Lorsque l’animateur Lex Fridman a demandé quelle était la plus grande barrière de NVIDIA, Huang a répondu que le bien le plus précieux n’était pas seulement la technologie des puces, mais la plateforme de calcul (Compute Platform) et sa base d’installation de GPU (Installed Base).
Des millions de développeurs dans le monde utilisent CUDA pour déployer des GPU, créant ainsi un cycle de confiance puissant : les développeurs croient que NVIDIA maintiendra la plateforme, ce qui les incite à publier leurs logiciels sur CUDA pour atteindre le plus large éventail d’utilisateurs cloud et d’entreprise. La vaste base d’utilisateurs, combinée à la capacité de NVIDIA à mettre à jour ses systèmes complexes chaque année, constitue une barrière difficile à franchir pour ses concurrents.
Un autre avantage de NVIDIA réside dans sa capacité d’intégration verticale. Huang explique que NVIDIA parvient à intégrer verticalement des systèmes complexes tout en étendant ses architectures horizontalement à divers secteurs. De Google Cloud, Amazon AWS, aux superordinateurs de recherche en biotechnologie comme Eli Lilly, jusqu’aux véhicules, robots, satellites et stations de base pour l’informatique en périphérie, l’architecture de NVIDIA est omniprésente. Cette couverture étendue permet à l’architecture de calcul universel de résoudre des problèmes dans différents secteurs, renforçant ainsi leur position sur le marché. Pour les développeurs, supporter CUDA signifie que leurs applications peuvent s’adapter automatiquement aux entreprises et équipements informatiques du monde entier. La portée universelle de CUDA est un pilier essentiel pour maintenir la position de leader de NVIDIA.
Huang indique qu’avec l’évolution de l’intelligence artificielle, les unités de calcul ne se limitent plus aux GPU, mais s’étendent à des systèmes entiers, des clusters, voire à des infrastructures de plusieurs mégawatts. La mise en marche d’une usine d’IA nécessite la collaboration de milliers d’ingénieurs en réseau et en matériel, impliquant des connexions électriques complexes et des systèmes de refroidissement. NVIDIA espère à l’avenir construire une capacité de calcul à l’échelle planétaire (Planetary Scale).
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