Les alternatives aux GPUs Nvidia dévoilent les failles du marché de l'inférence AI : Qualité, performance et marges à 70%

Résumé de l'Article : Nvidia et la Crise d'Inférence en IA 25 juin 2025, 11h56 Lors du VB Transform 2025, un panel de fabricants alternatifs de puces a remis en question la suprématie narrative de Nvidia concernant les "usines d'IA". L'enjeu est de taille, car des centaines de milliards d'investissements en infrastructure et l'architecture future de l'IA d'entreprise sont en jeu. Les intervenants ont révélé une contradiction fondamentale : comment l'inférence en IA peut-elle être une activité standardisée et à faible coût, tout en générant des marges brutes de 70% ? La Narration "Usine d'IA" Contrebalancée par les Rivalités des Fabricants Alternatifs Jonathan Ross, PDG de Groq, n'a pas mâché ses mots lors de la discussion sur le discours soigneusement élaboré de Nvidia. "Usine d'IA est simplement un moyen de rendre l'IA moins effrayante," a-t-il déclaré. Sean Lie, CTO de Cerebras, a également été explicite : "Je ne pense pas que Nvidia s'inquiète que tous les fournisseurs de services se battent pour chaque dernier cent alors qu'ils bénéficient tranquillement de marges de 70%." Les CISOs (Directeurs de la Sécurité des Systèmes et des Informations) et les dirigeants en IA, confrontés à des négociations hebdomadaires avec OpenAI et d'autres fournisseurs pour obtenir plus de capacité, se retrouvent face à des vérités inconfortables. Malgré la croissance fulgurante d'entreprises comme Anthropic, Cursor et OpenAI, qui ont vu leurs revenus bondir, les entreprises n'arrivent toujours pas à obtenir suffisamment de tokens. Pourquoi la Réalité Économique Contredit la Métaphore de l'Usine La vision de la "usine d'IA" de Jensen Huang, dirigeant de Nvidia, implique la standardisation, la commodification et des gains d'efficacité qui réduisent les coûts. Cependant, le panel a souligné trois façons fondamentales où cette métaphore échoue : L'Inférence N'est Pas Uniforme : Les fournisseurs d'inférence offrent des services variés en termes de vitesse et de coût. Par exemple, DeepSeek peut servir son propre modèle au prix le plus bas, mais il ne livre que 20 tokens par seconde, ce qui est insuffisant pour de nombreuses applications. La Qualité Varie Énormément : Jonathan Ross a comparé le marché de l'inférence en IA à celui de Standard Oil au début. Les fournisseurs utilisent différentes techniques pour réduire les coûts, ce qui compromet souvent la qualité. Ces techniques incluent la quantification, qui diminue la précision, et l'élagage, qui retire des paramètres, dégradant ainsi les performances du modèle. L'Inversion Économique : Dans l'IA, il est possible de dépenser davantage pour obtenir de meilleurs résultats, ce qui n'est pas le cas pour une application logicielle traditionnelle. Cette particularité souligne l'importance de choisir des fournisseurs de qualité, malgré les coûts plus élevés. Le Paradoxe du Token à 1 000 000 $ Le panel a mis en lumière une problématique cruciale concernant la tarification des tokens. Sean Lie a pointé du doigt : "Si ces millions de tokens sont aussi précieux que nous le croyons, ce n'est pas seulement pour déplacer des mots." Il a souligné que les fournisseurs ne devraient pas facturer des prix aussi bas (inférieurs à 1,50 $ par million de tokens) tout en prétendant transformer tous les aspects des affaires. Selon Jonathan Ross, la relation quasi équivalente entre les dépenses en tokens et le chiffre d'affaires représente un modèle commercial insoutenable ignoré par la métaphore de l'usine. La Performance Change Tout Groq et Cerebras ne seulement ne compétitionnent pas sur le prix, mais aussi sur la performance. Selon Lie, leur technologie à l'échelle de disque permet jusqu'à 50 fois mieux que les GPUs les plus rapides actuels. Cette amélioration permet des scénarios entièrement nouveaux, comme l'exécution de workflows agentsen temps réel. Jonathan Ross a partagé un exemple édifiant de l'historique de Google : "En 2015, l'expression 'Succès Catastrophe' est devenue populaire. Certains équipes avaient construit des applications IA qui fonctionnaient mieux que les humains pour la première fois, et la demande en calcul était si élevée qu'ils allaient avoir besoin de doubler ou tripler l'empreinte globale du data center rapidement." Ce schéma se répète aujourd'hui dans chaque déploiement d'IA d'entreprise. Stratégies pour les Dirigeants en Technologie Pour les CIOs, CISOs et les dirigeants en IA, les révélations du panel exigent une révision stratégique : Planification de la Capacité : La planification traditionnelle de l'IT repose sur une croissance linéaire. Les charges de travail en IA brisent cette hypothèse. Les entreprises doivent passer du cycle de procurement statique à une gestion dynamique de la capacité. Prime de Vitesse Pérenne : Ignorer la commodification de l'inférence et prévoir des coûts différents selon les fournisseurs. Avantages Architecturaux : Groq et Cerebras gagnent en repensant l'architecture fondamentale du calcul en IA, et non en optimisant les GPUs. Les entreprises doivent investir dans des infrastructures spécialisées. Infrastructure Energetique : La contrainte n'est plus la fabrication des puces mais l'approvisionnement en énergie et l'espace dans les data centers. Les entreprises intelligentes verrouillent déjà la capacité énergétique et l'espace de data center pour 2026 et au-delà. Les Réalités Incontournables de l'Infrastructure en IA Le panel a révélé trois réalités brutales du marché de l'IA : Pénurie de Capacité : Les fournisseurs dictent les conditions, et les entreprises implorant des allocations. Variabilité de Qualité : La différence entre une précision de 95% et 100% peut déterminer le succès ou l'échec de vos applications en IA. Contraintes d'Infrastructure : Les limites liées à l'énergie et aux data centers définissent les capacités réelles de transformation par l'IA. Les alternatives aux chips Nvidia, mises en avant par Transform, ne remettent pas seulement en question sa narration. Elles révèlent également que les entreprises font face à un choix crucial : payer pour la qualité et la performance, ou participer aux négociations hebdomadaires. Le consensus du panel était clair : le succès nécessite de faire correspondre les charges de travail spécifiques aux infrastructures appropriées, plutôt que de rechercher des solutions universelles. Évaluation de l'Événement Par des Professionnels de l'Industrie Les débats du VB Transform 2025 ont révélé que la dominance narrative de Nvidia ne tient pas devant les exigences réelles des entreprises en IA. Les fournisseurs alternatifs comme Groq et Cerebras offrent des performances et une qualité inégalées, remettant ainsi en question l'idée d'un marché de l'inférence en IA uniforme et à faible coût. Profil de l'Entreprise : Groq, fondée par des anciens ingénieurs de Google, se distingue par son approche unique de l'IA grâce à des architectures de chips innovantes. Cerebras, connue pour sa technologie de puce à grande échelle, vise à améliorer considérablement la vitesse et l'efficacité de l'inférence en IA. Ces entreprises démontrent que la réussite en IA passe par des innovations fondamentales, et non par des optimisations marginales. En conclusion, pour naviguer dans ce paysage complexe, les dirigeants technologiques doivent adopter une stratégie basée sur la performance et la fiabilité, plutôt que sur la commodification et les marges réduites. Accepter des marges élevées peut être le meilleur investissement à long terme pour garantir un déploiement réussi de l'IA.