fr.wedoany.com Rapport : Quand on parle de NVIDIA, beaucoup pensent à leurs GPU. Certes, grâce à son CUDA et à son matériel de pointe, le GPU de NVIDIA est devenu le choix incontournable du marché de l'IA. Par le biais de l'acquisition de la propriété intellectuelle et des technologies de Groq, ainsi que d'investissements dans la technologie CPU, NVIDIA a progressivement construit une solide forteresse de puissance de calcul. Mais en réalité, une autre catégorie de puces de NVIDIA a également discrètement conquis le marché.
Selon les données d'IDC, NVIDIA est devenue au premier trimestre 2026 le premier fournisseur de commutateurs Ethernet pour centres de données en termes de revenus. La stratégie de puces sous-jacente y a grandement contribué.
Un « nouveau géant » qui émerge discrètement
En raison de l'essor de l'intelligence artificielle et de la construction de divers centres de données dans le monde, ce marché a connu une croissance significative. Selon les rapports, les revenus du marché des commutateurs Ethernet ont atteint 15,4 milliards de dollars, soit une augmentation de 39,8 % par rapport à la même période de l'année précédente. Les seuls revenus des centres de données hyperscale et des centres de données d'entreprise ont atteint 10 milliards de dollars, soit une augmentation de 61 % par rapport à la même période en 2025.
En termes de croissance du marché, la région Amériques est en tête avec une croissance de 49,7 % sur un an, suivie par la région EMEA avec 32,2 %, et la région Asie-Pacifique avec 25,9 %.
Avec un chiffre d'affaires de 2,1 milliards de dollars, en hausse de 192,7 % sur un an, NVIDIA détient actuellement 21,5 % de parts du marché Ethernet des centres de données. Le facteur clé de cette croissance des revenus est la plateforme Spectrum-X de NVIDIA, qui offre des solutions réseau de bout en bout, incluant le BlueField DPU et les câbles NVIDIA LinkX. Ces produits sont spécialement conçus pour les clusters GPU à grande échelle, ce qui est précisément la direction du développement de l'IA aujourd'hui.
Grâce à une conception intégrée et synergique du GPU et du réseau, NVIDIA répond aux besoins des centres de données hyperscale et des entreprises en matière d'infrastructure réseau pour les usines d'IA. Ce changement structurel est en train de remodeler le paysage des fournisseurs dans l'ensemble du secteur des réseaux de centres de données.
IDC souligne en outre que la demande pour les déploiements 400G et 800G reste forte et continuera de croître dans les années à venir. Au premier trimestre 2026, les commutateurs 800G représentaient 35,8 % des revenus des centres de données, tandis que les commutateurs 200G et 400G représentaient 34,1 % des parts de marché. Ces commutateurs totalisent 70 % des revenus mondiaux de l'Ethernet pour centres de données.
Avec sa plateforme Spectrum-X optimisée pour l'IA, ce succès met en évidence la domination croissante de NVIDIA dans l'ensemble de l'infrastructure d'IA, des GPU et CPU aux réseaux haute performance. Alors que les centres de données se précipitent pour s'adapter à l'ère de l'IA, NVIDIA prouve qu'il n'est pas seulement un leader des accélérateurs, mais aussi un partenaire de bout en bout de confiance pour la prochaine génération d'usines intelligentes.
Grâce à cette performance, NVIDIA a dépassé des concurrents comme Arista Networks, qui détenait 20,7 % de parts du marché des commutateurs Ethernet pour centres de données au premier trimestre de cette année. Les autres grands fournisseurs incluent Cisco, Huawei et HPE.
D'après les déclarations, ce géant des puces accorde une importance croissante à la technologie réseau, la considérant comme un moteur de croissance majeur. Lors de la récente assemblée générale des actionnaires, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a déclaré que Spectrum-X « a désormais une envergure qui dépasse la somme de tous les autres produits réseau Ethernet ».
Lors d'une conférence téléphonique sur les résultats en mai, la directrice financière de NVIDIA, Colette Kress, a indiqué que les revenus plus larges du réseau de centres de données de la société avaient triplé par rapport à l'année précédente, atteignant 15 milliards de dollars. En comparaison, au cours d'un trimestre antérieur, NVIDIA avait révélé que ses revenus trimestriels de l'activité réseau approchaient les 11 milliards de dollars, soit une croissance de 263 % sur un an.
Cela montre l'importance de l'activité réseau dans les revenus de l'entreprise.
Une acquisition qui a changé la donne
Si NVIDIA a obtenu de tels résultats sur le marché des commutateurs, c'est en grande partie grâce à une acquisition clé réalisée en 2019 : l'achat du géant de l'interconnexion Ethernet et InfiniBand, Mellanox Technologies, pour environ 6,9 milliards de dollars.
À l'époque, cette transaction n'avait pas suscité autant d'attention que les GPU IA ultérieurs. Beaucoup pensaient que NVIDIA ne faisait que compléter sa gamme de produits réseau. Mais avec le recul, cela ressemble davantage à un investissement stratégique déterminant pour le paysage concurrentiel de NVIDIA pour la décennie à venir.
À cette époque, dans les centres de données, le GPU n'était encore qu'un accélérateur parmi les serveurs, et le réseau jouait surtout un rôle de « connecteur d'appareils ». Cependant, avec l'expansion continue de l'échelle d'entraînement des grands modèles, le nombre de GPU est passé de quelques centaines à plusieurs milliers, voire dizaines de milliers. Ce qui limite réellement l'efficacité des clusters d'IA n'est plus seulement le GPU lui-même, mais la capacité d'échange de données entre les GPU.
Une phrase courante dans le secteur résume bien ce changement : « À l'ère de l'IA, le GPU détermine la limite supérieure de la puissance de calcul, et le réseau détermine le taux d'utilisation de cette puissance de calcul. »
Par exemple, dans un cluster d'entraînement avec des dizaines de milliers de GPU, si la latence du réseau augmente de quelques microsecondes, ou si une congestion oblige certains GPU à attendre des données, la perte finale n'est pas de quelques microsecondes, mais le coût de « fonctionnement à vide » de dizaines de milliers de GPU simultanément. Pour des usines d'IA dont le coût de construction se chiffre en milliards de dollars, une telle perte est inacceptable.
C'est dans ce contexte que la valeur de Mellanox a vraiment commencé à se révéler.
En tant que l'un des acteurs les plus importants dans le domaine de l'interconnexion à haute vitesse, Mellanox a longtemps travaillé sur l'InfiniBand et les puces Ethernet haute performance. Ses ASIC de commutation, cartes réseau (NIC), cartes réseau intelligentes et logiciels réseau ont accumulé un avantage profond dans le domaine du HPC. Après l'acquisition, NVIDIA a non seulement obtenu une gamme complète de produits réseau, mais surtout la capacité de concevoir de manière unifiée les GPU, CPU, DPU, commutateurs et même les interconnexions optiques.
Le Spectrum-X, aujourd'hui très médiatisé, est un exemple de cette capacité d'intégration.
Il ne s'agit pas simplement de vendre un commutateur, mais de combiner la puce de commutation Spectrum, le BlueField DPU, la carte réseau ConnectX, l'interconnexion haute vitesse LinkX et la pile logicielle pour former une plateforme réseau IA complète. Contrairement au modèle d'assemblage traditionnel des centres de données où « le serveur vient d'un fournisseur, le commutateur d'un autre, et la carte réseau d'un troisième », NVIDIA livre désormais à ses clients une infrastructure IA complète.
Pour les fournisseurs de cloud hyperscale, la plus grande valeur de ce modèle n'est pas de réduire le nombre de fournisseurs, mais de permettre une optimisation synergique du GPU, du réseau et des logiciels, améliorant ainsi l'efficacité d'entraînement de l'ensemble du cluster IA.
C'est pourquoi, ces dernières années, de plus en plus d'usines d'IA adoptent un modèle d'achat global « GPU + réseau », plutôt que d'acheter séparément les serveurs et les commutateurs.
Dans un sens, NVIDIA ne vend plus seulement des GPU, mais vend l'ensemble du centre de données IA.
Cependant, selon une analyse récente de Semianalysis, en plus de gagner des clients grâce à la qualité de ses produits, NVIDIA semble également compter sur son influence. Semianalysis indique que de nombreux dirigeants de nouveaux fournisseurs de cloud avec lesquels ils se sont entretenus pensent que si leurs clusters contiennent des équipements réseau non-NVIDIA, ou si leurs services cloud proposent des GPU AMD ou des TPU, NVIDIA ripostera. C'est une autre raison qui explique le succès exceptionnel de l'activité réseau de NVIDIA.
Malgré une croissance rapide, NVIDIA ne cesse de poursuivre les nouvelles technologies.
L'avenir de la technologie réseau de NVIDIA
Dans une interview accordée à networkworld en septembre dernier, Gilad Shainer, vice-président senior du réseau chez NVIDIA, a déclaré que les centres de données évoluent vers un nouveau type d'unité de calcul, dont l'unité principale passe du CPU au GPU, et dont les fonctions passent de composants dispersés à une infrastructure soutenant les charges de travail d'IA. Cette évolution de l'infrastructure nécessite un transfert de données synchrone et implique au moins quatre réseaux : le réseau de calcul, le réseau d'extension verticale, le réseau d'extension horizontale et le réseau d'accès.
« Aujourd'hui, l'échelle des centres de données a changé. À l'ère de l'IA, le centre de données lui-même est devenu une unité de calcul. Nous ne demandons plus "Combien de CPU puis-je acheter ?", mais "Comment concevoir un centre de données capable d'exécuter mes charges de travail avec la plus grande efficacité ?" », a déclaré Shainer. « Ce changement transforme fondamentalement la façon dont nous concevons, connectons et optimisons l'infrastructure. Les centres de données géants sont devenus la nouvelle unité de calcul, et les architectures réseau existantes ne peuvent plus y faire face », a-t-il ajouté.
Shainer a expliqué dans un précédent blog de NVIDIA : « Nous avons besoin d'une conception en couches utilisant des technologies de pointe, comme les composants optiques co-packagés qui semblaient autrefois relever de la science-fiction. »
NVIDIA a également intégré dans sa plateforme Ethernet Spectrum-X un ensemble d'algorithmes capables de mettre en œuvre divers protocoles réseau, permettant aux commutateurs Spectrum-X, aux super cartes réseau ConnectX-8 et aux systèmes équipés de GPU Blackwell de se connecter à distance sans modification matérielle. Ces algorithmes Spectrum-XGS utilisent des données de télémétrie en temps réel (suivi des schémas de trafic, latence, niveau de congestion et distance entre sites) pour ajuster dynamiquement les paramètres de contrôle.
Le développement et la construction de la technologie Ethernet sont un élément clé de la feuille de route de NVIDIA. Depuis le lancement initial de Spectrum-X en 2023, NVIDIA a rapidement fait de l'Ethernet un axe de recherche et développement central. Parallèlement, NVIDIA continue de développer activement la technologie InfiniBand, qui reste sa solution de connectivité de base.
« InfiniBand a été conçu dès le départ pour le calcul haute performance synchrone. Il possède des caractéristiques comme RDMA qui permettent d'éviter les à-coups du CPU et prennent en charge le routage adaptatif et le contrôle de congestion », a déclaré Shainer. « C'est l'étalon-or pour l'entraînement de l'IA à grande échelle, connectant plus de 270 supercalculateurs de premier plan dans le monde. L'Ethernet rattrape son retard, mais la conception Ethernet traditionnelle, construite pour les télécommunications, les entreprises ou le cloud hyperscale, n'est pas optimisée pour les besoins uniques de l'IA », a-t-il ajouté.
« Lorsque nous avons commencé à nous intéresser aux réseaux backend d'IA fin 2023, InfiniBand dominait le marché avec plus de 80 % de parts de marché », a écrit Sameh Boujelbene, vice-président du groupe Dell'Oro, dans un précédent rapport. « Malgré la domination d'InfiniBand, nous avons toujours prédit que l'Ethernet finirait par l'emporter dans les applications à grande échelle. Cependant, il est remarquable de constater à quelle vitesse l'Ethernet a été adopté dans les réseaux backend d'IA. Alors que l'industrie se dirige vers des vitesses de 800 Gbps et plus, nous pensons que l'Ethernet a désormais solidement pris l'avantage et est en passe de dépasser InfiniBand dans ces déploiements haute performance. »
650 Group a également prédit dans un rapport : « Dans les un ou deux ans à venir, avec la généralisation du 800G et la formation de réseaux 1,6T, l'Ethernet deviendra la technologie réseau plus dominante, dépassant InfiniBand. Le cycle 800G dans le domaine de l'IA créera de nouveaux records de revenus et de nombre de ports. »
Pour les réseaux évolutifs comme NVLink de NVIDIA, les composants optiques sont un élément important de la connexion, car une grande bande passante doit être transmise entre les puces de silicium GPU connectées.
« Nous travaillons à augmenter la densité de calcul à l'intérieur d'un seul rack afin qu'il puisse utiliser du cuivre. Le cuivre a une consommation d'énergie nulle, est fiable et très économique. Tant que l'on peut utiliser du cuivre, il faut le faire. Mais lorsque les clients ont besoin d'étendre le réseau sur de plus longues distances, le cuivre ne peut plus être utilisé car il ne peut pas transmettre sur de telles distances, et il faut alors recourir à la fibre optique », a déclaré Shainer.
Actuellement, NVLink offre une bande passante bidirectionnelle allant jusqu'à 1,8 To/s par GPU, prenant en charge jusqu'à 72 GPU par rack. On s'attend à ce que la technologie NVLink, plus rapide et plus capacitaire, se développe rapidement dans les années à venir pour répondre à des vitesses plus élevées et à des besoins de communication inter-GPU accrus.
Dans le domaine des communications optiques, NVIDIA fournit des modules optiques enfichables pour ses équipements réseau Ethernet et InfiniBand. Mais NVIDIA s'engage également pleinement dans le domaine des réseaux à modules optiques co-packagés (CPO). Le CPO intègre directement les modules optiques réseau dans la puce ASIC du commutateur. On s'attend à ce que la technologie CPO se développe rapidement dans les mois et les années à venir pour traiter le trafic d'IA, et finalement d'autres trafics réseau nécessitant des performances élevées.
En conclusion
Un rapport d'IDC sur le marché des commutateurs, qui semble n'être qu'un simple changement de classement des fournisseurs, reflète en réalité un changement fondamental dans la logique concurrentielle à l'ère de l'IA.
Autrefois, les GPU, CPU, commutateurs et cartes réseau appartenaient à des marchés distincts ; aujourd'hui, ils sont redéfinis comme faisant partie d'une même infrastructure d'IA. Ce qui détermine la victoire dans la compétition n'est plus la performance d'une puce en particulier, mais la capacité à intégrer véritablement le calcul, le réseau, l'interconnexion, les logiciels et les systèmes.
De l'acquisition de Mellanox à la création de Spectrum-X, en passant par le déploiement de NVLink, CPO, BlueField et d'une plateforme réseau complète, NVIDIA n'a cessé de répondre à une même question : comment faire fonctionner des clusters d'IA de plus en plus vastes avec la plus grande efficacité.
C'est pourquoi la puce de commutation est devenue le nouveau moteur de croissance de NVIDIA.
Dans les années à venir, alors que les usines d'IA passeront de dizaines de milliers à des centaines de milliers, voire des millions de cartes, l'importance du réseau ne fera que croître. Et pour NVIDIA, ce qui mérite vraiment l'attention, ce n'est peut-être pas le nombre de GPU vendus, mais le fait qu'il soit en train de devenir discrètement l'arbitre du discours sur l'ensemble de l'infrastructure d'IA.
C'est un sujet qui mérite une réflexion approfondie de la part de tous les acteurs du secteur.
