Jensen Huang (NVIDIA) chez Dell Technologies World : la demande explose de façon exponentielle

NVIDIA et Google réduisent les coûts d'inférence en IA

Lors de la conférence Google Cloud Next, Google et NVIDIA ont dévoilé une nouvelle génération d'infrastructure destinée à réduire drastiquement le coût de l'inférence IA à grande échelle. Les deux entreprises ont présenté les instances A5X bare-metal, reposant sur les systèmes rack NVIDIA Vera Rubin NVL72. Cette architecture promet une réduction jusqu'à dix fois du coût d'inférence par token par rapport aux générations précédentes, tout en multipliant par dix le débit de tokens par mégawatt. Pour atteindre ces performances, les instances A5X combinent les SuperNICs NVIDIA ConnectX-9 avec la technologie réseau Google Virgo, permettant de connecter jusqu'à 80 000 GPU NVIDIA Rubin au sein d'un même site, et jusqu'à 960 000 GPU dans un déploiement multi-sites. Mark Lohmeyer, VP et directeur général de l'infrastructure IA chez Google Cloud, a résumé l'enjeu : "La prochaine décennie de l'IA sera façonnée par la capacité des entreprises à faire tourner leurs charges de travail les plus exigeantes sur une infrastructure vraiment intégrée et optimisée pour l'IA." Ces annonces ont un impact direct sur les secteurs fortement réglementés, comme la finance et la santé, qui butent régulièrement sur des contraintes de souveraineté des données. Google et NVIDIA y répondent avec plusieurs initiatives concrètes : les modèles Gemini fonctionnant sur GPU NVIDIA Blackwell et Blackwell Ultra sont désormais disponibles en préversion sur Google Distributed Cloud, ce qui permet aux organisations de garder les modèles frontier entièrement dans leur environnement contrôlé, au plus près de leurs données sensibles. La sécurité est assurée par NVIDIA Confidential Computing, un protocole de chiffrement matériel qui protège les données d'entraînement et les prompts y compris vis-à-vis des opérateurs cloud eux-mêmes. Pour les environnements cloud public multi-tenant, des VM Confidential G4 équipées de GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell sont également introduites en préversion, marquant la première offre de confidential computing cloud pour des GPU Blackwell. Cette collaboration s'inscrit dans une course plus large à l'optimisation de l'inférence, alors que les coûts opérationnels de l'IA générative restent un frein majeur à son adoption industrielle. Au-delà du matériel, le partenariat couvre aussi la couche logicielle : NVIDIA Nemotron 3 Super est désormais disponible sur la Gemini Enterprise Agent Platform, permettant aux développeurs de construire des systèmes agentiques complexes capables de raisonner, planifier et agir en chaîne. L'ensemble de la plateforme NVIDIA sur Google Cloud est optimisé pour les familles de modèles Gemini et Gemma. Avec des clusters dépassant le million de GPU et une ambition affichée de simplifier le déploiement d'IA souveraine, Google et NVIDIA repositionnent l'infrastructure cloud non plus comme un simple fournisseur de puissance de calcul, mais comme un levier stratégique pour les entreprises qui veulent industrialiser l'IA sans sacrifier performance, coût ou conformité réglementaire.

NVIDIA Vera : quand le CPU devient le cerveau de l’IA autonome

Le 16 mars 2026, lors de la conférence GTC 2026, Jensen Huang a présenté le processeur CPU Vera, une puce conçue spécifiquement pour l'intelligence artificielle agentique. Architecturé autour de la plateforme Olympus, Vera embarque 88 cœurs personnalisés basés sur la technologie ARM Neoverse, une mémoire SOCAMM en LPDDR6 atteignant une bande passante de 1,2 To/s, et une conception monolithique qui réduit la latence interne au minimum physiquement possible. Contrairement aux GPU Blackwell et Rubin qui gèrent le traitement parallèle massif, Vera prend en charge l'exécution séquentielle et logique : la planification, la vérification, l'enchaînement de décisions. Sa capacité à manipuler des contextes de plusieurs millions de tokens en temps réel en fait un composant radicalement différent des processeurs x86 traditionnels, jugés trop lents pour les exigences actuelles de l'IA. L'enjeu est fondamental pour toute entreprise qui cherche à déployer des agents IA dans des workflows réels. Jusqu'ici, les systèmes d'IA buttaient sur le goulot d'étranglement du raisonnement séquentiel : générer du texte rapidement ne suffit pas pour gérer du code complexe, de la logistique ou de la prise de décision multi-étapes. Vera permet à l'IA de passer d'un outil passif à un collaborateur capable d'orchestrer des tâches sur la durée, de corriger ses propres erreurs et d'enchaîner des raisonnements structurés sans latence perceptible. Pour les développeurs et les entreprises, cela ouvre concrètement la voie à des agents autonomes opérationnels dans des environnements de production exigeants, là où les solutions actuelles restent trop fragiles ou trop lentes. Cette annonce s'inscrit dans une accélération que NVIDIA pilote depuis plusieurs années en construisant une pile matérielle complète pour l'IA. Après avoir dominé l'entraînement des modèles avec ses GPU, puis l'inférence avec la gamme Blackwell, l'entreprise complète aujourd'hui l'architecture avec un CPU qui lui est propre, réduisant sa dépendance aux processeurs Intel et AMD pour les charges de travail IA. Le concept rappelle la distinction cognitive entre Système 1 (rapide, instinctif) et Système 2 (analytique, délibéré) : les GPU couvrent le premier, Vera prend en charge le second. Si l'adoption suit, NVIDIA pourrait imposer une architecture propriétaire de bout en bout pour les data centers orientés agents, ce qui renforcerait encore davantage sa position dominante dans l'infrastructure de l'IA mondiale au moment où la course aux systèmes autonomes s'intensifie chez Google, Microsoft et Meta.

💬 Le goulot d'étranglement du raisonnement séquentiel, c'est le truc qui fait ramer les agents en prod depuis 2 ans, et Vera s'attaque frontalement à ça. La distinction Système 1/Système 2 appliquée au silicium, c'est bien vu, pas juste du marketing. Le revers, c'est que si t'as besoin de Vera pour que tes agents tournent vraiment, t'achètes le stack NVIDIA complet, de bout en bout, et ils le savent.

L'efficacité à grande échelle : NVIDIA et les acteurs de l'énergie accélèrent les centres d'IA flexibles pour renforcer le réseau électrique

NVIDIA et la startup Emerald AI ont présenté lors du CERAWeek — le sommet mondial de l'énergie surnommé le « Davos de l'énergie » — une architecture inédite qui transforme les usines à IA en actifs flexibles pour le réseau électrique. Construite sur la plateforme NVIDIA Vera Rubin DSX et le logiciel Conductor d'Emerald AI, cette approche intègre calcul, gestion de l'énergie et pilotage en temps réel dans une architecture unifiée. Concrètement, une usine à IA peut désormais moduler sa consommation électrique en fonction des conditions du réseau, tout en continuant à produire des tokens. Six grands acteurs de l'énergie — AES, Constellation, Invenergy, NextEra Energy, Nscale Energy & Power et Vistra — se sont engagés à construire des capacités de production compatibles avec cette architecture, notamment via des projets hybrides combinant alimentation locale et connexion au réseau. Du côté de l'efficacité pure, NVIDIA revendique une progression d'un million de fois le nombre de tokens générés pour un même budget énergétique, entre le GPU Kepler de 2012 et la plateforme Vera Rubin lancée cette année. La métrique clé est désormais le « tokens par seconde par watt ». Cet enjeu dépasse la simple optimisation technique : la croissance explosive des infrastructures IA menace de déstabiliser des réseaux électriques déjà sous tension. En rendant les centres de calcul capables de s'adapter en temps réel à l'offre disponible — en réduisant leur consommation lors des pics de demande, par exemple — cette approche évite de dimensionner le réseau pour des pointes qui ne surviennent que rarement. Pour les opérateurs d'énergie, cela représente une nouvelle classe de clients industriels qui, au lieu de fragiliser le réseau, peuvent contribuer à sa stabilité. Pour les entreprises qui déploient l'IA à grande échelle, l'avantage est double : des coûts opérationnels réduits et un accès accéléré à la puissance électrique, souvent le principal goulot d'étranglement dans la construction de nouveaux data centers. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, décrit l'infrastructure IA comme un « gâteau à cinq couches » — énergie, puces, infrastructure, modèles, applications — dans lequel l'énergie constitue la base fondatrice. C'est dans cette logique que s'inscrit également l'annonce de Maximo, une entreprise de robotique solaire incubée par AES, qui a achevé l'installation autonome d'une ferme solaire de 100 mégawatts sur le site Bellefield d'AES, en utilisant NVIDIA Omniverse et Isaac Sim. TerraPower, en partenariat avec SoftServe, a de son côté présenté une plateforme de jumeau numérique propulsée par Omniverse pour accélérer la conception de réacteurs nucléaires. Ces annonces illustrent une tendance de fond : l'IA ne se contente plus de consommer de l'énergie, elle commence à en accélérer la production.

NVIDIA et ses partenaires présentent l'avenir de la fabrication pilotée par l'IA à Hannover Messe 2026

NVIDIA et ses partenaires industriels investissent Hannover Messe 2026, le salon phare de l'industrie manufacturière qui se tient du 20 au 24 avril à Hanovre, en Allemagne, pour y présenter ce qu'ils considèrent comme la prochaine révolution de la production : l'usine pilotée par l'intelligence artificielle. Au programme, des démonstrations concrètes couvrant l'informatique accélérée, la simulation physique en temps réel, les agents autonomes et les robots humanoïdes opérant en environnement industriel. Parmi les temps forts, l'annonce de l'Industrial AI Cloud, l'un des plus grands centres d'IA d'Europe, construit en Allemagne par Deutsche Telekom sur infrastructure NVIDIA. Des géants comme SAP, Siemens, ABB, Dassault Systèmes, Cadence ou encore Synopsys y participent, aux côtés d'acteurs spécialisés comme Agile Robots, Wandelbots et PhysicsX. EDAG, prestataire indépendant d'ingénierie, a par ailleurs annoncé le déploiement de sa plateforme de métavers industriel "metys" sur ce cloud souverain, ciblant l'automobile et l'ingénierie lourde. L'enjeu est considérable : l'industrie manufacturière mondiale fait face à une pression simultanée sur les cycles de conception, les coûts opérationnels et la disponibilité de main-d'œuvre qualifiée. L'IA n'est plus une option expérimentale mais un levier de compétitivité immédiat. Les jumeaux numériques à l'échelle d'une usine entière, construits sur les bibliothèques Omniverse de NVIDIA et le standard ouvert OpenUSD, permettent désormais de simuler, tester et optimiser des lignes de production en continu, sans interruption physique. ABB, par exemple, intègre ces outils dans sa suite Genix pour analyser la performance des équipements et accélérer la recherche de causes de pannes via des agents IA. Pour les ingénieurs, la simulation physique en temps réel change radicalement le processus de conception : là où des heures de calcul étaient nécessaires, des résultats apparaissent en secondes. Cette offensive de NVIDIA dans l'industrie s'inscrit dans une stratégie plus large visant à faire de l'informatique accélérée le socle de la transformation industrielle européenne. Le concept de "souveraineté numérique" est central : face aux craintes européennes de dépendance aux clouds américains, l'Industrial AI Cloud positionné en Allemagne répond à une demande politique autant qu'économique. CUDA-X, Omniverse, les modèles ouverts Nemotron et les puces NVIDIA équipent désormais les logiciels des éditeurs les plus influents du secteur, de Siemens à Dassault Systèmes, créant un écosystème interdépendant difficile à contourner. Dell, IBM, Lenovo et PNY complètent l'offre avec des systèmes accélérés déployables de la périphérie jusqu'aux datacenters. La prochaine étape, déjà visible à Hanovre, est l'intégration de robots humanoïdes dans les chaînes de production, un marché où NVIDIA entend jouer un rôle d'infrastructure aussi structurant que dans l'IA générative.