La course aux puces IA s'intensifie : quelles entreprises de semi-conducteurs IA sont prêtes à dominer ?

L’explosion des investissements dans l’infrastructure IA a déclenché une compétition féroce entre les fabricants de semi-conducteurs. Que vous suiviez l’adoption de l’IA ou que vous cherchiez à vous exposer à cette mégatendance, comprendre le paysage des entreprises de semi-conducteurs IA est essentiel. Voici pourquoi cinq acteurs spécifiques se démarquent dans cet espace.

Qui contrôle réellement la chaîne d’approvisionnement des puces IA ?

Le boom de l’infrastructure IA ne concerne pas seulement un type de puce — c’est un écosystème. D’un côté, vous avez des concepteurs qui courent après des parts de marché. De l’autre, il existe un point critique : la capacité de fabrication réelle. Décomposons où chaque acteur se situe.

La domination des GPU : la forteresse Nvidia

Quand on parle de puces IA, on parle généralement de GPU. Nvidia ne se contente pas de mener dans ce domaine — c’est pratiquement elle qui dirige avec une 92 % de parts de marché dans l’espace GPU. Mais ce qui rend la position de Nvidia si défendable, c’est CUDA, sa plateforme logicielle propriétaire.

À l’époque où les GPU étaient uniquement utilisés pour les graphismes de jeux, Nvidia avait la prévoyance de construire CUDA comme un outil de programmation à usage général. Alors que ses concurrents tardaient à réagir, Nvidia a diffusé CUDA dans les universités et les laboratoires de recherche. Aujourd’hui, les développeurs du monde entier sont formés sur les systèmes Nvidia, et l’entreprise continue d’ajouter des outils et bibliothèques pour améliorer la performance des GPU.

Il ne s’agit plus seulement de matériel — c’est une question de verrouillage dans l’écosystème. Où que se déploie la dépense en infrastructure IA, Nvidia capte naturellement la majorité des parts. C’est une barrière difficile à franchir.

Le challenger : AMD, jeu asymétrique

AMD se place en deuxième position dans le domaine des GPU, mais ne joue pas dans le même registre que Nvidia. Au contraire, AMD a construit une véritable force dans les CPU pour centres de données (les processeurs qui gèrent la logique, alors que les GPU s’occupent du calcul brut). Le marché des CPU pour centres de données est en croissance, même s’il reste bien plus petit que celui des GPU.

Plus intéressant encore, AMD se taille une vraie place dans l’inférence IA — la phase où les modèles entraînés font des prédictions après l’apprentissage. Voici la nuance : les charges de travail d’inférence ont des exigences de performance moindres et sont beaucoup plus sensibles aux coûts que l’entraînement. Cela nivelle l’avantage de CUDA. AMD peut rivaliser sur le rapport prix-performance, et c’est une véritable brèche.

À l’avenir, l’inférence devrait devenir le marché principal par rapport à l’entraînement. Si AMD parvient à capter même une part modeste de Nvidia dans l’inférence au cours des prochaines années, l’opportunité de revenus sera considérable.

La couche infrastructure : les gagnants méconnus

Concevoir des puces, c’est une chose. Les faire fonctionner efficacement dans des clusters IA étendus en est une autre.

Broadcom : réseautage + ambitions de puces personnalisées

Broadcom s’est imposé comme la colonne vertébrale de la connectivité pour les centres de données et les clusters IA. Ses commutateurs Ethernet et ses composants d’interconnexion gèrent les flux massifs de données qui maintiennent les environnements de calcul haute performance en marche. À mesure que les clusters IA s’étendent, la valeur de ce portefeuille réseau ne fait que croître.

Mais le plus grand potentiel de Broadcom ne réside pas dans le réseautage — c’est dans les puces IA personnalisées. La société a déjà joué un rôle clé en aidant Alphabet à construire ses Tensor Processing Units (TPUs). Ce succès a ouvert des portes. Broadcom travaille désormais avec plusieurs clients pour développer des semi-conducteurs IA propriétaires, y compris de nouveaux entrants comme Apple.

La société a identifié ses trois clients de puces personnalisées les plus matures comme représentant une opportunité de marché « @E5@60-90 milliards de dollars de marché accessible d’ici 2027@E5@ ». Bien que Broadcom ne capte pas tout, ce segment seul pourrait alimenter des décennies de croissance, sans compter les futurs clients qui arriveront.

Marvell Technology : le moteur IP

Comme Broadcom, Marvell fournit de la propriété intellectuelle et de la technologie d’interconnexion pour des puces personnalisées. Les processeurs Graviton et Trainium d’Amazon dépendent tous deux des contributions de Marvell. Au-delà, Marvell fournirait également des puces réseau, des solutions de connectivité et des contrôleurs de stockage à Amazon — la plomberie essentielle pour faire évoluer l’infrastructure IA.

Des rapports récents suggèrent que Marvell a également obtenu un rôle dans l’initiative de puces personnalisées de Microsoft, Maia, et a sécurisé des engagements pour les futures générations de ce programme. Bien que encore à ses débuts, ce partenariat pourrait devenir un accélérateur de revenus significatif.

Le risque ici est la concentration des clients et la possibilité que de grands fournisseurs de cloud internalisent davantage de développement. Cela dit, le portefeuille diversifié de Marvell à travers plusieurs hyperscalers le positionne mieux que dépendre d’un seul client.

Le fabricant : la position inattaquable de TSMC

Alors que les concepteurs et fournisseurs de propriété intellectuelle rivalisent pour des parts, Taiwan Semiconductor Manufacturing opère à un tout autre niveau. TSMC est le principal fabricant mondial de semi-conducteurs avancés — la fonderie où presque chaque puce IA de pointe est fabriquée.

Voici la simplicité élégante de la position de TSMC : peu importe qui gagne la guerre des designs de puces IA. Tant que la dépense mondiale en infrastructure IA s’accélère — et tous les signes indiquent que oui — TSMC l’emporte. La société possède une expertise technologique et une échelle inégalées. Ses concurrents les plus proches ont du mal à suivre.

TSMC connaît une forte croissance de ses revenus, portée par l’expansion de sa capacité et la vigueur des prix. Elle travaille en étroite collaboration avec ses plus grands clients pour assurer un approvisionnement adéquat en puces, se positionnant pour une croissance soutenue dans les années à venir.

Ce que cela signifie pour la stratégie d’investissement dans les semi-conducteurs IA

Le récit des semi-conducteurs IA n’est pas monolithique. Différentes entreprises gagnent de différentes manières :

• Nvidia gagne par domination et contrôle de l’écosystème
• AMD gagne par un positionnement compétitif dans des marchés adjacents
• Broadcom et Marvell gagnent en permettant le développement de puces personnalisées pour les grands fournisseurs de cloud
• TSMC gagne en étant le partenaire de fabrication incontournable

Pour les investisseurs exposés à la thématique de l’infrastructure IA, comprendre ces distinctions est crucial. Chaque entreprise capte de la valeur à différents points de la chaîne d’approvisionnement, et chacune présente des profils risque-rendement différents. La convergence de toutes ces entreprises de semi-conducteurs IA en mode croissance rapide suggère que la tendance dispose encore d’un potentiel de développement significatif.