InfrastructureThe Information AI · 6 avr. 2026, 20:01· 2 min de lecture

TensorWave peut-il dépasser l'avantage concurrentiel de Nvidia ?

Nick Tatarchuk, fondateur de la startup TensorWave, a organisé mercredi à San Francisco un événement intitulé Beyond Summit, anciennement appelé Beyond CUDA. Ce changement de nom n'est pas anodin : l'édition précédente, tenue à San Jose en 2025 lors de la conférence GTC de Nvidia, avait attiré des centaines de participants désireux de discuter des alternatives au logiciel de Nvidia. Cette année, des sponsors et participants potentiels ont exprimé des réticences à s'associer à un événement aussi explicitement positionné contre le géant des puces. Tatarchuk lui-même reconnaît cette pression, d'autant que sa salle habituelle à San Jose avait été réservée pour plusieurs années... par Nvidia. L'événement réunit des startups qui développent des compilateurs, des noyaux et des couches d'optimisation pour concurrencer l'écosystème logiciel de Nvidia, dont plusieurs ont figuré dans les classements Top 50 Startups de 2024 et 2025.

L'enjeu central est CUDA, la plateforme logicielle de Nvidia considérée comme son véritable fossé concurrentiel : elle simplifie radicalement l'utilisation du matériel Nvidia pour l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA. Mais ce monopole commence à se fissurer. OpenAI et Meta ont récemment annoncé des accords importants avec AMD, rival direct de Nvidia, pour utiliser ses puces dans leurs infrastructures d'IA. Tatarchuk affirme que des laboratoires d'IA commencent désormais à réaliser des entraînements à grande échelle sur du matériel AMD, une pratique qui était à peine évoquée publiquement il y a encore peu. Pour la première fois depuis des années, des clients seraient prêts à envisager sérieusement des alternatives à CUDA, estime-t-il : "Il y a tellement d'entreprises sophistiquées qui n'ont pas besoin de CUDA."

Ce mouvement s'inscrit dans un contexte de transformation profonde de l'industrie du calcul pour l'IA. La domination de Nvidia, dont les GPU représentent l'essentiel du marché de l'entraînement des grands modèles, est contestée à la fois par des fabricants de puces alternatifs et par un écosystème logiciel naissant. En parallèle, une autre initiative illustre l'effervescence du secteur : à l'université Stanford, un cours universitaire de premier cycle sur l'infrastructure IA est devenu un événement majeur, surnommé le "Compute Coachella". Le cours, complet, réunit cette semaine Jensen Huang (Nvidia), Lisa Su (AMD), Sam Altman (OpenAI), Satya Nadella (Microsoft) et Andrej Karpathy comme intervenants. Il est enseigné par Anjney Midha, ancien associé d'Andreessen Horowitz et investisseur précoce d'Anthropic, et Michael Abbott, ancien responsable ingénierie chez Apple, tous deux impliqués dans AMP, une initiative visant à faciliter l'accès aux ressources de calcul pour les entreprises.

Impact France/UE

L'émergence d'alternatives viables à CUDA pourrait à terme réduire la dépendance des entreprises et laboratoires européens envers Nvidia pour leurs infrastructures d'entraînement IA.

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UESi cet outil est publié, les laboratoires et entreprises européens pourraient diversifier leurs fournisseurs de puces IA au-delà de Nvidia, réduisant ainsi une dépendance stratégique coûteuse.

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UELes entreprises européennes utilisant Databricks pour leurs projets d'IA peuvent désormais accéder directement aux GPU Nvidia au sein de la plateforme sans couches d'infrastructure supplémentaires, réduisant la complexité opérationnelle de l'industrialisation de l'IA agentique.

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UELes entreprises européennes qui achètent des infrastructures IA pourront bénéficier de racks interopérables, réduisant potentiellement la dépendance à un seul fournisseur de puces.

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UELes entreprises européennes dépendantes des puces NVIDIA et de la mémoire coréenne (Samsung, SK Hynix) pourraient bénéficier indirectement d'une chaîne d'approvisionnement renforcée, mais l'impact direct sur la France ou l'UE reste limité.

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