Le 12 novembre, Jensen Huang a annoncé publiquement sa démission de ses fonctions de président, de directeur général et d'administrateur. Le cours de l'action de Nvidia a chuté jusqu'à 14,4 % en séance, sa capitalisation boursière ayant brièvement diminué d'environ 600 milliards de dollars, avant que la baisse à la clôture ne se réduise à 4,3 %.
Pendant ce temps, AMD, le principal rival de Nvidia, a clôturé en hausse de 5,9 % ce jour-là. Il s'agissait déjà de la cinquième séance consécutive de hausse pour AMD, avec une progression cumulée de 44,7 % entre la clôture du 5 novembre et celle du 12.
Cela me rappelle le pari Polymarket sur celui qui succédera à Jensen Huang. Dans une capture d'écran publiée par le compte officiel le 12 novembre, la fille de Huang, Huang Minshan, arrivait en tête avec 12 %, tandis que la PDG d'AMD, Su, et la directrice financière de Nvidia, Colette Kress, étaient à égalité à la deuxième place avec 7 % chacune. AMD est vraiment douée pour être la « deuxième » !
À l'ère du PC, le CPU était le matériel le plus central, et AMD courait toujours derrière Intel ; à l'ère de l'IA, les fournisseurs de cloud achètent des GPU par lots pour construire des centres de données, et AMD est toujours deuxième, sauf que le leader est devenu Nvidia.
Maintenant que cela est arrivé à Nvidia, AMD doit sourire dans son sommeil !
01 Les centres de données d'IA ont déjà été ciblés par AMD
Ce qu'AMD cible maintenant, c'est la plus grande activité de Nvidia.
Comme Nvidia n'annoncera son rapport financier du troisième trimestre que le 17 novembre, heure de l'Est, examinons d'abord les données financières du deuxième trimestre.
Selon le rapport financier du deuxième trimestre de Nvidia de cette année, le chiffre d'affaires total de Nvidia était d'environ 96,2 milliards de dollars, dont l'activité des centres de données a contribué à hauteur de 89 milliards de dollars, soit plus de 90 %. Dans le rapport financier d'AMD, l'activité des centres de données d'AMD n'était que de 6,7 milliards de dollars, ce qui inclut également une partie des revenus des CPU pour serveurs.
AMD a combiné ses CPU pour serveurs, ses cartes accélératrices d'IA et son réseau haut débit dans un rack appelé Helios, correspondant au produit full-rack de Nvidia appelé Vera Rubin NVL72.
À gauche se trouve AMD Helios, à droite NVIDIA Vera Rubin NVL72.
Le 30 septembre, le fournisseur d'équipements informatiques d'entreprise Hewlett Packard Enterprise (HPE) a divulgué avoir signé une commande de racks Helios d'un montant de 1,2 milliard de dollars avec le fournisseur de services cloud américain Vultr. AMD peut déjà participer à des achats de fournisseurs de cloud de l'ordre du milliard de dollars.
Le campus de centres de données Sabey SDC Columbia à East Wenatchee, Washington, États-Unis. Vultr y a déjà étendu sa puissance de calcul GPU dans la région de Seattle.
Mais pour Nvidia, une commande de ce niveau ne peut être considérée que comme une « petite commande ».
Le 2 novembre de l'année dernière, la société de cloud computing IREN a signé un accord d'achat d'environ 5,8 milliards USD avec Dell pour des GPU Nvidia ainsi que des produits et services associés. Dans le rapport financier du deuxième trimestre de cette année, un certain « généreux mécène » a contribué à hauteur de 16 % du chiffre d'affaires total de Nvidia, soit environ 15,4 milliards USD, plus du double du chiffre d'affaires des centres de données d'AMD au deuxième trimestre.
Pour le dire de façon exagérée, un seul cheveu arraché à Nvidia est plus épais que la taille d'AMD.
Cependant, maintenant que Jensen Huang a démissionné de ses fonctions chez Nvidia, la PDG par intérim est la directrice financière Colette M. Kress. Après ce changement de direction, certains clients pourraient reconsidérer leur prochain cycle d'achats.
Colette M. Kress, directrice générale par intérim et directrice financière de NVIDIA.
Neuf jours seulement avant que NVIDIA n'annonce le départ de Jensen Huang, AMD venait de publier son rapport financier du troisième trimestre. Parmi ceux-ci, le chiffre d'affaires des centres de données a atteint 8,546 milliards de dollars, en hausse de 27,2 % d'un trimestre à l'autre et de 97 % sur un an, principalement tiré par la demande de processeurs serveur EPYC et le lancement des GPU de la série Instinct MI450. Lors de la conférence téléphonique ce jour-là, Su a déclaré qu'il s'agissait du premier trimestre au cours duquel AMD a expédié des racks MI455 et Helios et comptabilisé des revenus.
Bien que le rapport financier ne détaille pas séparément les revenus de Helios, il est clair que les produits en rack complet ont commencé à générer des revenus pour AMD.
NVIDIA s'apprête à publier ses données du troisième trimestre le 17 novembre, heure de l'Est des États-Unis, avec une période statistique se terminant le 25 octobre. À ce moment-là, Jensen était encore en fonction, les données ne devraient donc pas avoir été affectées. Ce qui est plus notable, ce sont les prévisions du quatrième trimestre données par la direction.
Pour AMD, c'est comme acheter son propre équipement et attendre que les monstres de la jungle réapparaissent, quand soudain une nouvelle arrive de la voie du haut : l'adversaire a été tué en solo. Pour gagner cette partie, c'est le bon moment, mais pour savoir si l'on peut « faire boule de neige » et pousser directement, il reste encore pas mal de difficultés à surmonter.
02 Cartes graphiques de bureau : aucune chance du tout
AMD a été fondée dans la Silicon Valley en 1969, la même génération qu'Intel, et même plus tôt que NVIDIA. Elle fabriquait des CPU, et en 2006, elle a racheté la société de cartes graphiques ATI, intégrant Radeon à AMD. Depuis lors, l'entreprise se bat contre Intel pour l'activité CPU tout en se battant contre NVIDIA pour l'activité GPU.
Au tout début, AMD pouvait encore rivaliser d'égal à égal avec NVIDIA, mais aujourd'hui, en ce qui concerne les cartes graphiques de bureau, AMD n'a absolument aucune chance face à NVIDIA.
Selon les données de Jon Peddie Research, au deuxième trimestre 2026, les expéditions mondiales de GPU discrets de bureau étaient d'environ 12,5 millions d'unités, NVIDIA représentant environ 90 %, AMD environ 8 % et Intel environ 2 %.
Le premier écart évident s'est creusé entre 2014 et 2015. NVIDIA a d'abord lancé les GTX 970 et 980, plus économes en énergie, tandis qu'AMD n'a lancé les séries Radeon 300 et Fury X qu'en juin de l'année suivante. Au moment où les nouvelles cartes d'AMD sont arrivées sur le marché, sa part trimestrielle des expéditions était déjà tombée à 18 %.
Au deuxième trimestre 2018, AMD est une fois revenue à 36,1 %, avant de retomber à 18,8 % à la fin de l'année. Cette année-là, la demande liée au minage a reculé, et les deux entreprises ont rencontré des problèmes de stocks dans les canaux de distribution. NVIDIA a lancé la série RTX 20, axée sur le ray tracing en temps réel, au second semestre, tandis qu'AMD n'est revenue sur les segments de prix grand public qu'en 2019 avec la série RX 5700, sa part remontant à 31,1 % à la fin de l'année. Plus tard, la RX 9070 XT a également pu atteindre des fréquences d'images plus élevées avec un budget similaire, mais au deuxième trimestre 2026, la part d'AMD dans les expéditions de GPU discrets pour ordinateurs de bureau n'était encore que d'environ 8 %.
Aujourd'hui, le segment des modèles phares est toujours dominé par la RTX 5090 de NVIDIA, et AMD ne peut rivaliser avec les cartes NVIDIA de même niveau que sur le rapport coût-efficacité. TechSpot a testé 52 jeux en septembre 2026, et la RX 9070 XT, au prix d'environ 730 à 750 dollars, affichait une fréquence d'images moyenne en 1440p supérieure de 24 % à celle de la RTX 5070, dont le prix de départ était alors de 800 dollars.
À gauche se trouve la Radeon RX 9070 XT, et à droite la GeForce RTX 5070.
Une grande partie de l'« écrasement » dans les cartes graphiques pour ordinateurs de bureau est due à Jensen.
En novembre 2006, NVIDIA a lancé la GeForce 8800 compatible CUDA. Jensen Huang a rappelé plus tard que l'intégration de CUDA dans les cartes de jeu allait engloutir une grande partie des profits, mais il a insisté pour le faire quand même. En mai 2008, les expéditions cumulées de GPU GeForce des séries 8 et 9 compatibles CUDA avaient dépassé 70 millions d'unités.
Qu'est-ce que CUDA ?
CUDA est un ensemble d'outils logiciels créés par NVIDIA. Les ingénieurs l'utilisent pour confier aux GPU des tâches telles que l'entraînement de modèles, et peuvent appeler directement du code que NVIDIA a déjà écrit et débogué. Par exemple, lorsque des dizaines de cartes s'entraînent ensemble, il existe des outils prêts à l'emploi pour la façon dont les cartes échangent des données entre elles.
Illustration du calcul parallèle CUDA. Le même morceau de code peut être confié à plusieurs threads GPU pour traiter différentes données simultanément.
Les personnes qui achètent des cartes de jeu n'utiliseront pas nécessairement CUDA, mais les développeurs disposent d'un matériel qu'ils peuvent acheter à tout moment pour écrire des programmes et mener des expériences.
Bien que Jensen Huang soit parti, CUDA, auquel les développeurs sont habitués, est toujours là. Il reste relativement « facile » pour AMD de séduire les joueurs, mais s'il veut séduire les personnes qui achètent des cartes graphiques pour développer, il doit franchir l'obstacle de CUDA.
03 Le fossé de CUDA peut-il vraiment être franchi ?
Le plus grand défi pour AMD lorsqu'il tente de séduire les clients de NVIDIA est CUDA.
Cet ensemble a été construit par NVIDIA
Diandian
étape par étape.« The NVIDIA Way: Jensen Huang and His Tech Empire » écrit que NVIDIA a non seulement intégré CUDA dans des cartes de jeu que les développeurs pouvaient se permettre, mais a aussi envoyé des personnes pour aider les développeurs à transférer des programmes de simulation moléculaire sur GPU.
NVIDIA a indiqué que, pour l'exercice 2026, plus de 7,5 millions de développeurs utilisaient CUDA et ses autres outils logiciels, avec des centaines de bibliothèques logicielles spécialisées associées.
Bien sûr, AMD n'est pas sans contre-mesures.
ROCm est l'outil logiciel d'AMD pour concurrencer CUDA, permettant aux développeurs de modifier moins de lignes de code lors du changement de carte. Par exemple, lors de l'entraînement d'un modèle de classification de photos avec PyTorch sur votre propre ordinateur, tant que toutes les fonctionnalités utilisées sont prises en charge, l'installation de la version ROCm de PyTorch permet au script d'entraînement d'origine de continuer à fonctionner sur Radeon.
Dans le tutoriel officiel d'AMD, une démo d'IA locale sur la série Radeon RX 9000, montrant ComfyUI exécutant la génération d'images SDXL.
Mais ce qui est vraiment difficile à rattraper avec CUDA, ce sont les outils et le code prêts à l'emploi. Plus un projet dépend de fonctionnalités, plus il faut vérifier les éléments un par un lors du passage à AMD.
Et pour les centres de données, remplacer NVIDIA par AMD complique encore les choses : une seule carte peut fonctionner, mais il faut encore vérifier si des dizaines de cartes s'entraînant ensemble fonctionnent correctement.Ce n'est pas seulement une question d'argent ; le temps est en fait plus important.
Midjourney a rencontré un problème similaire. En mai de cette année, le fondateur de Midjourney, David Holz, a déclaré dans une interview que Midjourney avait choisi Google TPU très tôt ; s'il avait utilisé l'ensemble des outils de NVIDIA dès le premier jour, les progrès de recherche de l'équipe auraient probablement été d'un an plus tôt.S'il pouvait recommencer, il utiliserait des GPU NVIDIA dès le premier jour. Les différents choix techniques affectent vraiment la progression de l'entreprise.
Une photo d'archives du fondateur de Midjourney, David Holz.
Lorsqu'il a parlé de rattraper les cartes graphiques NVIDIA, Liang Wenfeng a déclaré : « La technologie n'a pas de secrets, mais la réinitialisation prend du temps et coûte cher. »
L'approche d'AMD consiste à faire en sorte que les clients modifient le moins de code possible. Par exemple, si un client écrit un modèle dans PyTorch, tant que les fonctionnalités utilisées sont déjà prises en charge sur AMD, la majeure partie du code du modèle peut rester inchangée, et PyTorch confie le calcul au GPU d'AMD via ROCm. Pour le code CUDA propre aux clients, AMD dispose également d'outils qui peuvent aider à en convertir une partie.
Lors de sa tournée de présentation d'introduction en bourse, Anthropic a déclaré avoir utilisé Claude Mythos Preview pour aider à modifier le code de calcul et avoir fait fonctionner le traitement d'entrée d'un modèle sur AMD MI355X en environ trois jours, atteignant une vitesse utilisable.
Meta et AMD ont adapté 10 modèles de recommandation aux GPU des deux entreprises ; en s'entraînant avec le même nombre de cartes, chaque partie a gagné certains points et en a perdu d'autres, et la vitesse d'entraînement globale était à peu près la même.
Les fournisseurs de cloud ont déjà commencé à utiliser les deux, ne mettant plus tous leurs œufs dans le même panier.
Le 26 octobre de cette année, NVIDIA a annoncé l'expansion de sa collaboration de modèles avec Meta ; le lendemain, AMD a révélé que Meta utilisait déjà Helios. Pour les services d'approvisionnement, cela signifie que la même vague d'expansion peut être répartie par tâche. L'entraînement qui dépend de CUDA continue d'utiliser NVIDIA, tandis que l'entraînement de modèles de recommandation déjà validé sur ROCm peut acheter séparément de la puissance de calcul AMD.
Bien sûr, perdre Jensen Huang comme visage de l'entreprise affectera inévitablement les affaires de NVIDIA, principalement parce que Jensen sait vraiment convaincre les gens par son visage.
En 2025, NVIDIA a signé un accord avec CoreWeave d'une valeur initiale de 6,3 milliards de dollars, acceptant d'acheter sa puissance de calcul non louée jusqu'en 2032. Le visage de Jensen Huang représente NVIDIA.
Après son départ, quel visage oserait prendre des engagements au nom de NVIDIA ?
04 AMD a failli mourir, et était encore moins disposée à être deuxième
En 2006, AMD a racheté ATI, et à partir de ce moment-là, elle a combattu Intel sur les CPU tout en combattant NVIDIA sur les cartes graphiques.
Mais au cours de la décennie suivante, les deux fronts sont tombés l'un après l'autre.En 2015, la part mondiale des livraisons de x86 d'AMD était tombée de 25,3 % à la fin de 2006 à 12,1 %, et les GPU discrets pour ordinateurs de bureau ne représentaient à un moment donné que 18 %.
À la fin de 2015, AMD ne disposait que de 785 millions de dollars en liquidités et titres négociables, avec 2,26 milliards de dollars de dettes. La division vendant des processeurs pour PC et des cartes graphiques a vu son chiffre d'affaires chuter de 42 % cette année-là.
À l'époque, AMD opposait le FX-8370 au Skylake Core i7-6700K d'Intel sur ordinateur de bureau. Dans un test contemporain couvrant 14 applications, le score global du FX-8370 était inférieur d'environ 39 %.
Avec une part de CPU tombée à un peu plus de 10 %, AMD devait tenir jusqu'à l'arrivée de la génération suivante de produits.
Les commandes de consoles de jeux et les liquidités provenant de la vente d'actions ont permis à AMD de gagner du temps. Su Zifeng a rappelé plus tard qu'AMD avait d'abord concentré ses ressources sur la refonte des cœurs de CPU, puis élargi les investissements dans les GPU. Un nouvel ensemble de cœurs de CPU pouvait l'aider à reconquérir le marché des ordinateurs de bureau et aussi à revenir sur le marché des serveurs.
Cette nouvelle conception est Zen. À fréquence égale, un cœur peut en faire plus.
La série Zen a aidé AMD à revenir d'entre les morts. AMD l'a utilisée pour fabriquer les Ryzen de bureau, reconquérir le marché des ordinateurs de bureau, et l'a aussi utilisée pour fabriquer les EPYC pour serveurs, en revenant sur le marché des serveurs. Au deuxième trimestre de 2026, en ne considérant que les EPYC et les Xeon dans les serveurs, la part des livraisons d'AMD avait rattrapé 46,4 %, soit seulement 7,2 points de pourcentage derrière les 53,6 % d'Intel.
En 2017, Su Zifeng a présenté le processeur Ryzen de première génération.
La gamme GPU n'a pas été abandonnée.
À l'époque, la PS4 de Sony et la Xbox One de Microsoft utilisaient toutes deux des puces personnalisées d'AMD, avec un CPU et un processeur graphique dans une seule puce. La technologie accumulée dans la fabrication de cartes graphiques pouvait être vendue à la fois aux joueurs sur PC et aux fabricants de consoles.
La PlayStation 4 de première génération et la manette DualShock 4 annoncées à l'E3 en 2013.
En décembre 2016, la veille de la présentation par AMD de ses processeurs de bureau Zen, elle a annoncé le plan Radeon Instinct pour l'apprentissage profond.
Tout en sauvant le CPU, AMD fabriquait déjà des GPU pour les centres de données afin d'entraîner des modèles d'IA.
Ce courage a finalement commencé à porter ses fruits. AMD a lancé l'Instinct MI100 pour le calcul en centre de données en 2020, et en 2023 a utilisé le MI300X pour rivaliser sur la puissance de calcul des grands modèles. Aujourd'hui, l'EPYC sauvé et l'Instinct développé en cours de route sont devenus le cœur de la baie Helios.
Couverture de la vidéo d'ingénierie officielle d'AMD « Building Helios », montrant le site de développement.
Oracle Cloud est un très bon exemple. Parce qu'il achète à la fois des baies et loue de la puissance de calcul aux clients.
Oracle prévoit d'utiliser 50 000 GPU AMD Instinct MI450 series, en commençant le déploiement au troisième trimestre 2026, pour construire un cluster d'IA ouvert aux clients cloud, et de continuer à étendre le déploiement en 2027 et au-delà. Calculé à 72 cartes par baie Helios, cela représente près de 700 baies entièrement configurées au départ.
Prenons Vultr comme référence. Son cluster d'IA AMD de génération précédente prévu dans l'Ohio doit utiliser environ 24 000 cartes MI355X, et l'ensemble du projet de cluster prévoit d'investir plus d'un milliard de dollars. Le premier lot de déploiement d'Oracle à lui seul prévoit d'utiliser plus du double du nombre de cartes de ce projet.
Avec le départ de Jensen Huang, le ciel d'AMD s'est éclairci.
Les cartes graphiques de bureau peuvent enfin respirer. Bien que CUDA, auquel les développeurs sont habitués, soit toujours là, c'est déjà bien de convaincre quelques joueurs.
Les centres de données sont l'endroit où AMD peut saisir l'occasion de prendre des commandes. La baie Helios complète est remplie des espoirs de Su Ma, ROCm peut aussi aider à contourner la douve de CUDA, et les clients ont même déjà signé, n'attendant plus que l'expédition.
Mais je suppose qu'AMD ne rira pas aux éclats ; ils ne pourront se retenir que lorsque Chen Liwu quittera aussi Intel.
Cet article provient du compte public WeChat « Hardcore Kanban » (ID : yinghekb), auteur : celui qui embrasse l'IA
