Le PDG de Nvidia relativise face à la puce Jalapeño d’OpenAI : « De nombreux projets sont annulés »

OpenAI a publié les premiers résultats de performance de Jalapeño, sa puce d'inférence IA sur mesure codéveloppée avec Broadcom ↘ 0.74%, montrant qu'elle surpasse les systèmes de génération Blackwell de Nvidia ↘ 4.58% en matière d'efficacité et de vitesse. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a réagi mercredi en relativisant la menace, déclarant à l'émission Mad Money de CNBC que « de nombreux projets sont lancés. De nombreux projets sont annulés. »benzinga

Les tests comparatifs, présentés mardi lors de la conférence Hot Chips à l'université Stanford, ont montré que Jalapeño offre un débit de pointe par kilowatt 1,5 à 1,9 fois supérieur et une latence de bout en bout 1,7 à 3,6 fois inférieure à ceux des systèmes GB200 et GB300 de Nvidia, sur trois modèles allant de 120 milliards à 1 000 milliards de paramètres. La puce consomme 700 watts, soit environ la moitié de la puissance des systèmes Nvidia auxquels elle a été comparée.cnbc+1

Enjeu de coûts et d'efficacité

Richard Ho, responsable des puces chez OpenAI, a déclaré que Jalapeño devrait « faire baisser considérablement [les coûts] » lors de son déploiement, selon Bloomberg. La puce a été testée sur le benchmark public SemiAnalysis InferenceX face au GB300 de Nvidia, qui détenait jusqu'alors les meilleurs résultats.latimes+1

« Jalapeño peut traiter davantage de tâches d'IA par unité de puissance, tout en fournissant des réponses plus rapidement », a affirmé Richard Ho lors d'une conférence de presse. La puce est évaluée à 700 watts, mais la puissance continue mesurée est restée égale ou inférieure à 550 watts pendant les tests.egamers+1

Les analystes ont toutefois émis des réserves. SemiAnalysis a estimé que la comparaison était « quelque peu incomplète et injuste » car Jalapeño utilise la mémoire plus récente HBM4. Cela fait de la plateforme Rubin de Nvidia, qui utilise également la mémoire HBM4 et dont les livraisons ont déjà commencé, un point de référence plus approprié. Jalapeño est par ailleurs dédiée exclusivement à l'inférence et n'a pas été testée pour l'entraînement de modèles, domaine où Nvidia reste dominant.cnbc+2

Nvidia reste imperturbable

Jensen Huang a exprimé sa confiance dans la position de Nvidia lors de son intervention de mercredi. « Nous disposons de la chaîne d'approvisionnement et de l'échelle technologique nécessaires pour être leur principal fournisseur », a-t-il déclaré, ajoutant que Nvidia « augmente sa part du marché de l'IA » et que « notre croissance s'accélère ».benzinga

OpenAI a elle-même reconnu le maintien de cette relation. « Nvidia est un très bon partenaire, et nous continuons d'avoir grandement besoin de Nvidia », a déclaré Richard Ho.latimes

Calendrier de déploiement et implications sectorielles

Le déploiement de Jalapeño débutera en faibles volumes au sein de l'infrastructure d'OpenAI d'ici la fin de l'année 2026, avant un déploiement à plus grande échelle en 2027. Alexander Harrowell, analyste chez Omdia, a indiqué à CNBC que les puces ASIC sur mesure comme Jalapeño devraient dépasser les GPU en volume d'ici 2028, qualifiant cette évolution de « plus grande menace concurrentielle pour Nvidia ».egamers+2

OpenAI travaille déjà sur les deuxième et troisième générations de la puce, le tape-out de la deuxième génération étant prévu dans « les prochains mois ». L'entreprise rejoint ainsi Google Alphabet Inc. ↗ 1.53%, Amazon Amazon.com, Inc. ↗ 3.97% et Meta ↗ 1.21% dans la tendance croissante vers les puces IA personnalisées, une dynamique que l'analyste de Yole Group Adrien Sanchez a décrite comme une « menace pour les marges d'inférence de Nvidia, soit le domaine qui progresse le plus actuellement ».cnbc+2