fr.wedoany.com Rapport : Lors de son discours d’ouverture au GTC Taipei 2026, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a présenté la vision stratégique de la nouvelle phase de développement de l’intelligence artificielle. Ses idées principales portent sur cinq aspects : l’IA pratique est entrée dans une phase de production économique, les tokens deviennent une nouvelle unité de rentabilité, l’IA agentique va remodeler les modes d’application, NVIDIA se transforme en entreprise d’infrastructures d’IA, et le lancement de la plateforme matérielle Vera Rubin, spécialement conçue pour le calcul agentique.
Jensen Huang a d’abord affirmé que l’« IA pratique » est déjà arrivée et commence à avoir un impact économique. Il a cité des données de GitHub pour étayer son propos : bien que le nombre de développeurs professionnels n’ait pas augmenté, le volume de soumissions de code a presque triplé entre 2023 et début 2026. Selon lui, environ 30 à 40 millions de développeurs de logiciels ont considérablement amélioré leur productivité grâce à l’aide d’assistants IA. Huang a démenti l’idée que l’IA entraînerait du chômage, estimant que l’augmentation de la productivité inciterait les entreprises à embaucher davantage de développeurs, et non moins. L’IA est un multiplicateur de talents techniques, et non un outil de licenciement.
Jensen Huang a souligné que l’unité économique centrale de l’IA a changé : les tokens sont désormais l’unité de rentabilité des revenus. Selon lui, une fois que les tokens produits par un modèle peuvent être directement monétisés, la logique du secteur se transforme : chaque token généré efficacement représente un revenu supplémentaire, tandis que chaque watt d’électricité gaspillé est un profit perdu. Il a clairement indiqué que la conception des centres de données devient une ingénierie financière, et qu’il est crucial de choisir une architecture maximisant le nombre de tokens par watt et minimisant la latence du premier token pour maintenir un avantage économique unitaire.
Sur le plan applicatif, Jensen Huang a défini le concept d’« IA agentique ». Selon lui, contrairement aux applications traditionnelles, un agent est constitué d’un grand modèle de langage ou de plusieurs modèles, situé dans une « ceinture à outils » qui coordonne son travail productif. Ce modèle représente une architecture de calcul distribuée, où différentes phases du cycle de l’agent sollicitent différentes parties du centre de données, notamment les GPU, CPU, DPU et dispositifs d’interconnexion. Pour les entreprises, cela signifie qu’elles doivent repenser leurs systèmes et flux de travail autour d’agents capables de maîtriser les processus métier de bout en bout.
Jensen Huang a décrit les « usines d’IA » comme le plus grand projet de construction d’infrastructures de l’histoire humaine, avec des sites individuels approchant le gigawatt, un coût en capital de 50 à 60 milliards de dollars par gigawatt, qui atteindra bientôt 80 à 100 milliards de dollars. Pour résoudre les problèmes de construction et d’exploitation de ces installations, NVIDIA promeut la pile complète DSX, couvrant la simulation, l’exploitation et l’optimisation de la puissance. Huang a déclaré que NVIDIA est passée d’une entreprise de GPU à une entreprise de systèmes, et qu’elle se transforme à nouveau en entreprise d’infrastructures d’IA, aidant ses clients à construire des usines d’IA entières.
Jensen Huang a dévoilé les plateformes matérielles Vera Rubin et Vera CPU. Vera Rubin est un système multi-baies intégrant la prochaine génération de GPU, le Vera CPU, le BlueField DPU, le Grok LPU, le NVLink 72 et le Spectrum-X, avec une conception de baie sans câble pour améliorer le débit et la vitesse d’assemblage. Le Vera CPU est positionné comme le « CPU des agents », avec une conception monolithique à 88 cœurs, mettant l’accent sur les performances monocœur, la bande passante par cœur, la bande passante totale et l’efficacité énergétique. Huang a résumé la nouvelle répartition des tâches : « Le CPU est désormais le chef d’orchestre, le GPU est l’orchestre. »
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