La course à la suprématie en informatique d’IA entre dans une phase plus agressive. Selon des informations relayées par Wccftech, basées sur des commentaires de SemiAnalysis et des déclarations publiques de Forrest Norrod (AMD), tant AMD que NVIDIA ont progressivement ajusté la conception de leurs prochaines architectures — Instinct MI450/MI450X (famille MI400) et Vera Rubin VR200 — en augmentant leur TGP et leur bande passante mémoire afin de préserver leur avantage compétitif.

Norrod a qualifié le MI450 de « moment Milan » pour AMD (en référence à l’impact des EPYC 7003 “Milan”) et a affirmé que l’offre sera plus concurrentielle face à la série Rubin par rapport aux cycles précédents.

Ce qui serait modifié selon les rumeurs

• Puissance (TGP) :
  • AMD MI450X : augmentation de +200 W par rapport aux estimations initiales.
  • NVIDIA Rubin (VR200) : montée de +500 W jusqu’à 2 300 W par GPU.
• Bande passante mémoire par GPU :
  • AMD MI450 : environ 19,6 TB/s.
  • NVIDIA Rubin : environ 20,0 TB/s (contre une estimation précédente d’environ 13 TB/s).
• Technologies communes attendues :
  • HBM4 sur les deux.
  • Nœuds de TSMC N3P et architectures chiplet.
  • Dans l’écosystème NVIDIA, la feuille de route publique évoque des étapes comme NVLink 5 Switch (1 800 GB/s) et de nouvelles générations HBM entre 2025 et 2028.

Important : il s’agit de filtres et de chiffres non définitifs. Ni AMD ni NVIDIA n’ont publié de spécifications complètes ou finales.

Fenêtres de lancement (approximatives)

• AMD Instinct MI400 (MI450/MI450X) : 2026 (famille MI400).
• NVIDIA Vera Rubin VR200 / plateforme NVL144 : 2e semestre 2026.

Rumeurs concernant les spécifications comparatives

(Chiffres indicatifs ; peuvent varier selon le silicium final, les configurations de plateforme et les versions SX/HGX, etc.)

Implications pour les centres de données IA

1. Puissance et refroidissement
   Les augmentations du TGP de cette ampleur impliquent des racks plus denses en watts, des limites thermiques plus exigeantes et probablement de nouveaux requis en refroidissement liquide direct (direct-to-chip) ou immersion. Pour les intégrateurs et opérateurs, le TCO ne dépend plus uniquement du prix par GPU : alimentation électrique, capacité de refroidissement et infrastructure de distribution deviennent des variables critiques.
2. La mémoire comme goulet d’étranglement
   Avec HBM4 jusqu’à 288–432 Go par GPU et une bande passante de 20 TB/s, la mémoire reste l’arme décisive pour modèles de paramètres massifs, contextes longs et pipelines avec expertise multiple (MoE). La différence de capacité brute (432 Go vs. environ 288 Go) pourrait faire pencher la balance pour certains workloads d’inférence avec contexte étendu ou pour des modèles qui scalent mieux avec plus de cache dans la HBM.
3. Parité technologique
   La hiérarchie historique pourrait se réduire : si les deux fournisseurs adoptent HBM4, N3P et architectures chiplet, la différenciation se déplacera vers les systèmes, l’interconnexion (NVLink, XGMI/IF), la maturation du logiciel (compilateurs, kernels, librairies pour LLM) et l’écosystème (fournisseurs de serveurs, disponibilité des modules HBM, délais de livraison).
4. Cycles plus agressifs
   Les informations suggèrent des ajustements réactifs dans les deux feuilles de route (augmentation du TGP et de la bande passante) pour ne pas perdre de terrain. Pour les clients finaux, cela signifie fenêtres d’achat plus courtes, validation accélérée et de possibles révisions de plateforme entre les tape-outs.

Lecture stratégique

• AMD vise un point d’inflexion avec le MI450/MI450X après plusieurs cycles où il est resté derrière en time-to-market. Si la confirmation d’HBM4 à 432 Go, ~19,6 TB/s et ~40 PFLOPS FP4 est établie, avec un stack logiciel (ROCm, kernels spécialisés pour LLM) suffisamment mature, une adoption significative pourrait intervenir dès 2026.
• NVIDIA conserve sa mécanique avec Rubin et son écosystème (frameworks, librairies, partenaires, wins de design). Les fuites évoquent ~20 TB/s, ~50 PFLOPS FP4 et un TGP pouvant atteindre 2 300 W, avec une adoption précoce par de grands acteurs. La connectivité intersystèmes et la pile logicielle restent des atouts majeurs.

Ce qu’il faut surveiller dans les 6 à 12 prochains mois

• HBM4 à grande échelle : qui garantit volumes et performances robustes en 12-Hi/stack, avec des rendements industriels et des calendriers réalistes.
• Plateformes système : châssis, refroidissement et PSUs certifiés pour des >100 kW/rack avec une marge de croissance.
• Logiciel : kernels optimisés pour FP4/FP8, attention kernels, MoE et pipeline parallel; comparables et reproductibles avec des modèles ouverts.
• Disponibilité : délais de livraison, capacité de fabrication et attributions par région/clients.
• Consommation réelle : mesures in-rack sur des charges représentatives (entraînement et inférence), pas seulement les valeurs nominales.

Prudence justifiée

Les données évoquées proviennent de rapports non officiels, de posts d’analystes et de déclarations publiques de dirigeants. Jusqu’à confirmation officielle par AMD et NVIDIA, il convient de considérer ces chiffres comme indicatifs. Toutefois, leurs tendances —HBM4, 20 TB/s, >2 kW/GPU, FP4 élevé— s’intègrent dans le scénario de la prochaine vague de systèmes super-nœuds d’IA attendue en 2026.

En résumé : 2026 s’annonce comme une année de confrontation directe. Si AMD parvient à accélérer ses délais et à fournir une capacité HBM supérieure, tout en maintenant une forte compatibilité logicielle, alors que NVIDIA conserve sa longueur d’avance en écosystème et interconnexion, le choix pour les hyperscalers et grandes entreprises se jouera sur une vision globale de la plateforme (puissance, refroidissement, chaîne d’approvisionnement et logiciels), plus que sur la simple fiche technique de la GPU.

source : wccftech