Jensen Huang, PDG de NVIDIA, annonce une nouvelle ère lors de COMPUTEX 2025 : L’intelligence artificielle redéfinit les règles du silicium et accélère son développement à un rythme sans précédent.

Avec une déclaration à la fois provocante et visionnaire, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a souligné que le modèle qui a guidé l’évolution des semi-conducteurs pendant plus de cinquante ans ne dicte plus le rythme de l’innovation. “La loi de Moore est révolue. À l’avenir, seuls les cieux peuvent limiter la vitesse de développement de l’industrie de l’IA”, a affirmé le dirigeant devant une audience remplie de leaders technologiques et de développeurs lors de la clôture de l’événement.

Accompagné de Liu Yangwei, président de Foxconn, Huang a présenté sa vision de l’avenir de la computation et de l’infrastructure technologique, marquant ainsi un tournant. Alors que les fabricants de puces peinent à progresser sur des nœuds de fabrication de plus en plus complexes et coûteux, NVIDIA a choisi une voie alternative : intégrer l’ensemble de l’écosystème technologique – du matériel aux modèles d’IA – pour évoluer sans dépendre de la taille des transistors.

Une nouvelle architecture : du silicium au superchip collaboratif

Plutôt que de fabriquer des puces plus petites, NVIDIA mise sur des technologies telles que le packaging 3D et NVLink, son interconnexion ultra-rapide qui transforme plusieurs composants en un unique “superchip” collaboratif. Cette approche permet non seulement de surmonter les goulets d’étranglement classiques de la computation, mais crée également un nouveau paradigme d’architecture systémique, où les GPU, les réseaux et le stockage fonctionnent comme un organisme unifié.

Selon Huang, l’approche traditionnelle n’est plus suffisante. “Il ne s’agit plus de concevoir une puce plus rapide, mais de redessiner l’ensemble du système, des modèles aux centres de données, pour s’adapter au nouveau moteur de changement : l’intelligence artificielle.”

Adieu à la loi de Moore, bienvenue à la loi de Huang

La loi de Moore, formulée dans les années 60, proposait que le nombre de transistors dans une puce doublerait environ tous les deux ans, augmentant les performances à moindre coût. Cependant, les limites physiques et le coût énergétique des processus actuels – comme les nœuds de 3 nm et ceux futurs de 2 nm – ont ralenti avancée.

Face à cela, Huang propose une vision différente, déjà connue dans l’industrie sous le nom de “loi de Huang”, fondée non pas sur un scalage lithographique mais sur l’accélération exponentielle des performances par l’intégration verticale, le logiciel optimisé pour l’IA et la collaboration entre puces. Et c’est justifié : la croissance de NVIDIA ne s’est pas ralentit. L’entreprise est devenue le pilier de la nouvelle économie de l’IA, avec des revenus qui la positionnent comme l’un des acteurs les plus influents du XXIe siècle.

Un nouvel écosystème : redimensionner à partir de zéro

Durant son intervention, Huang a souligné que le véritable défi ne réside pas uniquement dans l’architecture des puces, mais dans le redesign complet de l’écosystème technologique :

• Nouvelles GPU conçues pour l’IA générative, et non seulement pour les graphiques.
• Centres de données adaptés aux modèles fondamentaux de billions de paramètres.
• Réseaux photoniques et computation quantique en perspective.
• Logiciel s’adaptant dynamiquement aux modèles d’entraînement et de déploiement en temps réel.

Et dans cet avenir, Huang a laissé entrevoir une possibilité encore plus disruptive : l’IA conçue pour créer les futures GPU. Le rôle de l’ingénieur humain évoluera vers la supervision des infrastructures et la conception des architectures neuronales, les étapes les plus techniques du design électronique étant laissées à l’automatisation et à l’IA.

Un avertissement à l’industrie : s’adapter ou disparaître

Le message de NVIDIA n’était pas seulement technique. Il était stratégique. “Quiconque souhaite suivre le rythme de l’IA devra abandonner les anciennes règles du jeu”, a averti Huang. Il ne suffit plus de rivaliser sur les nœuds de fabrication. Le véritable avantage réside dans la capacité à s’adapter à la disruption, à intégrer verticalement la technologie et la vision, et à évoluer au-delà du matériel.

À l’ère post-Moore, où le coût énergétique et la taille des puces ne sont plus les seules métriques pertinentes, la véritable limite – comme l’a affirmé le PDG de NVIDIA – pourrait ne pas être dans la physique, mais dans notre propre capacité à imaginer jusqu’où l’intelligence artificielle peut nous mener.