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Nvidia mise gros sur l'IA open-source
Nvidia a récemment révélé ses ambitions de devenir un acteur majeur dans le domaine de l'intelligence artificielle open-source. Selon un document déposé auprès de la Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis, l'entreprise prévoit d'investir la somme colossale de 26 milliards de dollars sur une période de cinq ans pour développer des modèles d'IA open-source. Ce plan ambitieux s'accompagne du lancement de Nemotron 3 Super, un modèle qui se distingue par sa puissance et ses capacités avancées.
Les géants chinois comme DeepSeek et Alibaba dominent actuellement le secteur de l'open-source, tandis que des entreprises américaines telles que Meta et OpenAI ont choisi de restreindre leurs offres ouvertes. Nvidia voit une opportunité stratégique dans cette situation pour attirer les développeurs vers son écosystème matériel, en se positionnant comme une alternative occidentale crédible aux modèles open-weight chinois.
Un investissement stratégique pour Nvidia
Le dépôt auprès de la SEC confirme que Nvidia est prêt à investir 26 milliards de dollars sur cinq ans pour renforcer sa présence dans le secteur des modèles d'IA open-source. Ce mouvement stratégique vise à contrer la domination croissante des modèles open-source chinois et à fidéliser les développeurs à son écosystème matériel.
En parallèle de cette annonce, Nvidia a dévoilé Nemotron 3 Super, un modèle open-weight doté de 128 milliards de paramètres. Sur le banc d'essai Artificial Analysis Index, ce modèle surpasse légèrement le GPT-OSS d'OpenAI et se situe à un niveau comparable au Claude 4.5 Haiku d'Anthropic, bien qu'il reste derrière certains concurrents chinois comme le Qwen3.5 122B A10B. Nvidia a utilisé plusieurs innovations techniques lors de l'entraînement pour améliorer les capacités de raisonnement et la gestion de longs contextes. Nemotron 3 Super est un modèle hybride combinant l'architecture Transformer avec Mamba.
La domination chinoise dans l'IA open-source
L'investissement de Nvidia intervient à un moment où l'équilibre des pouvoirs dans le domaine des modèles d'IA ouverts est en pleine mutation. Meta a été un pionnier avec son modèle Llama, mais le PDG Mark Zuckerberg a récemment laissé entendre que les futurs modèles pourraient ne pas être entièrement ouverts. De son côté, OpenAI propose un GPT-OSS qui reste moins puissant que ses modèles propriétaires, et Anthropic n'offre pas de modèles ouverts du tout.
Pendant ce temps, des entreprises chinoises comme DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI et MiniMax publient presque tous leurs poids de modèle gratuitement. Bien que des changements soient en cours, notamment avec des départs au sein de l'équipe Qwen d'Alibaba, les modèles chinois continuent d'être la meilleure alternative ouverte pour de nombreux usages. Cependant, des benchmarks récents indiquent que l'écart pratique avec les meilleurs modèles occidentaux est souvent plus important que ce que les anciens benchmarks suggéraient. Malgré l'efficacité des modèles chinois, l'adoption généralisée dans l'industrie occidentale ne s'est pas concrétisée.
Nvidia et l'opportunité du matériel
En janvier 2025, DeepSeek a secoué le marché avec un modèle open-source performant qui a remis en question l'avance des laboratoires d'IA occidentaux et la quantité de matériel nécessaire pour rivaliser. Un nouveau modèle de DeepSeek, entraîné exclusivement sur des puces du fabricant chinois Huawei, pourrait provoquer un nouveau bouleversement. Si cela se confirme, davantage d'entreprises pourraient se tourner vers le matériel de Huawei, surtout en Chine.
Des rapports indiquent que DeepSeek utilise également des GPU Nvidia Blackwell sanctionnés pour ses entraînements. Sous pression du gouvernement chinois, DeepSeek a tenté de s'entraîner sur des puces Huawei, mais a rencontré des problèmes techniques, notamment des performances instables et une chaîne d'outils logiciels immature. Parallèlement, Nvidia a reçu l'autorisation d'exporter à nouveau des puces d'IA plus puissantes vers la Chine, bien que les entreprises chinoises cherchent à éviter une dépendance renouvelée.
En publiant ses propres modèles ouverts optimisés pour le matériel Nvidia, l'entreprise crée un contrepoids et offre une alternative pour les entreprises occidentales. Ceux qui adoptent Nemotron et ses modèles associés restent dans l'écosystème Nvidia. L'entreprise cible également des marchés où les grands laboratoires d'IA sont absents, comme la robotique et d'autres applications d'IA en périphérie.
Bryan Catanzaro, vice-président de la recherche en apprentissage profond appliqué chez Nvidia, a déclaré à WIRED : "Nous sommes une entreprise américaine, mais nous travaillons avec des entreprises du monde entier. Il est dans notre intérêt de rendre l'écosystème diversifié et fort partout."
Nvidia a déjà pré-entraîné un modèle de 550 milliards de paramètres et a publié des modèles spécialisés pour des domaines tels que la robotique, la modélisation climatique et le repliement des protéines.
Kari Briski, vice-présidente des logiciels d'IA générative, a souligné une autre dimension stratégique : les modèles servent à tester la résistance des centres de données à l'échelle des superordinateurs de Nvidia et à faire avancer sa feuille de route matérielle. "Nous les construisons pour étirer nos systèmes et tester non seulement le calcul, mais aussi le stockage et le réseau, et pour développer notre feuille de route d'architecture matérielle," a-t-elle déclaré à WIRED.
