NVIDIA Change la Donne avec NVLink Fusion : Ce que Cela Signifie pour l’Avenir de l’IA

Article de Kami.

Le Computex 2025 restera dans les mémoires comme le moment où NVIDIA a redéfini l’architecture de l’intelligence artificielle. Avec l’annonce de NVLink Fusion, l’entreprise ne se contente plus de vendre des GPU haut de gamme : elle se positionne désormais comme un acteur central dans l’infrastructure AI semi-custom.

NVIDIA aujourd’hui : de composants à systèmes complets

Historiquement, NVIDIA vendait des composants individuels à ses clients : GPU, DPU, solutions réseau… permettant aux entreprises de composer leurs propres infrastructures. Mais la tendance s’est inversée : NVIDIA propose désormais des systèmes complets prêts à l’emploi, comme le GB200 NVL72, une machine réunissant 72 GPU Blackwell interconnectés par NVLink pour former une unité de traitement unique.

L’atout maître : NVLink

Grâce à NVLink, NVIDIA peut regrouper des dizaines de GPU en une seule entité logique, une innovation cruciale à l’ère de l’inférence IA. Cette technologie devient une arme stratégique pour le futur du calcul intensif.

Le manque à gagner : les hyperscalers auto-suffisants

Jusqu’ici, les géants du cloud comme AWS, Google ou Meta développaient leurs propres puces (ASIC) et évitaient ainsi de passer par NVIDIA. C’était un marché énorme, et NVIDIA n’y touchait presque pas… jusqu’à maintenant.

NVLink Fusion : une réponse audacieuse

NVLink Fusion permet aux entreprises d’utiliser des morceaux de l’architecture NVIDIA — switches NVLink, CPU, DPU, etc. — tout en intégrant leurs propres composants, comme un accélérateur IA maison. Cette approche modulaire ouvre la porte à une adoption plus large, même chez ceux qui voulaient éviter les coûts élevés de GPU NVIDIA.

Jusqu’où peut-on personnaliser ?

Une grande question demeure : quelle est la flexibilité réelle de cette architecture ? Peut-on tout changer sauf le switch NVLink ? Ou NVIDIA garde-t-elle des contraintes sur la compatibilité ? La réponse reste floue, mais stratégique.

Qui sont les clients potentiels ?

Les hyperscalers : ceux qui créent déjà leurs puces (comme Meta ou Microsoft) mais n’ont pas encore industrialisé leur infrastructure.
Les outsiders : Qualcomm ou Fujitsu, qui n’ont pas de solution IA complète mais peuvent désormais s’intégrer dans l’écosystème NVIDIA sans développer de GPU maison.

Les partenaires stratégiques

NVIDIA ne travaille pas directement avec les hyperscalers mais avec des partenaires technologiques comme Astera Labs, Marvell ou MediaTek pour gérer l’intégration sans exposer les IP critiques. Broadcom brille par son absence, probablement pour des raisons stratégiques de partage de revenus.

Quels cas d’usage à court terme ?

Trois scénarios se dessinent :

Full NVIDIA : puissant mais coûteux
Hybride NVLink Fusion : un bon compromis
Full interne : économique mais complexe

Les décisions dépendront des objectifs des entreprises : réduire les coûts ou briser la dépendance à NVIDIA ?

Bref

Avec NVLink Fusion, NVIDIA élargit son champ d’action pour conquérir un segment stratégique jusqu’ici fermé : celui des hyperscalers et des acteurs à la recherche d’une solution AI partiellement sur mesure. Ce mouvement ne remplace pas le business historique des GPU, mais vient augmenter son potentiel global.

📌 À retenir : cette annonce ne générera pas de revenus immédiats, mais elle pourrait transformer radicalement NVIDIA dans les années à venir.

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