SemiAnalysis : Le feu et la glace de la plateforme Rubin de Nvidia
Dur·AI
Auteur | Li Jia
Éditeur | Dur AI
Le cabinet de recherche sur les semi-conducteurs SemiAnalysis a publié successivement deux analyses, esquissant les deux faces de l'avenir d'Nvidia où opportunités et défis coexistent : la "glace et le feu".
Selon la dernière prévision de SemiAnalysis publiée sur X le 30 juin,les revenus de l'activité de calcul des centres de données d'Nvidia au second semestre de l'exercice 2027 dépasseront de près de 20 % les prévisions consensuelles de Wall Street. Cette estimation optimiste s'appuie principalement sur le fait que les problèmes d'approvisionnement en mémoire HBM4 qui limitaient auparavant la distribution à grande échelle de la plateforme Rubin ont été résolus, et que la capacité de production de wafers en amont est également sécurisée, éliminant les obstacles majeurs à une explosion des performances au second semestre.
Cependant, dans la matinée du même jour, SemiAnalysis a révélé une autre nouvelle négative :la version originale du Rubin Ultra à 4 puces d'Nvidia a été annulée environ trois mois après son lancement lors du GTC 2026 ; la nouvelle version "Rubin Ultra" a été réduite à la moitié de sa taille initiale, entraînant une baisse équivalente de ses performances.
D'un côté, la fin du goulot d'étranglement de l'approvisionnement laisse entrevoir une révision optimiste des revenus ; de l'autre, la réduction de son produit phare implique une correction pessimiste du choix technologique. Ces deux jugements diamétralement opposés de SemiAnalysis offrent à Nvidia des repères narratifs distincts, l'un du point de vue des performances et l'autre en termes de forteresse technologique.
01
Le goulot d'étranglement du HBM4 est levé, la plateforme Rubin devrait croître au second semestre
SemiAnalysis, via son Accelerateur Model, prévoit une multiplication des volumes d'Nvidia au cours du second semestre.
Le cabinet estime qu'avec le dynamisme de la plateforme Rubin, les revenus d'Nvidia issus du calcul dans les centres de données au second semestre de l'exercice 2027 dépasseront les prévisions du marché d'environ 20 %.Le problème HBM4, qui avait un temps affecté la progression du Rubin, est désormais résolu, et l'approvisionnement en wafers en amont est pleinement stocké, signifiant que la plateforme Rubin auparavant retardée va désormais accélérer son développement.
SemiAnalysis souligne en particulier que sa logique de prévisions diffère nettement de celle des analystes traditionnels côté vente. La plupart des institutions de Wall Street élaborent des prévisions de bénéfices relativement conservatrices, laissant une marge pour des performances supérieures aux attentes. La conclusion de SemiAnalysis, en revanche, repose davantage sur des enquêtes de terrain sur la chaîne d'approvisionnement, visant à refléter les dynamiques du marché de manière plus authentique.
Son Accelerateur Model a constitué un système de vérification croisée couvrant toute la chaîne, avec des données provenant de fournisseurs de matériaux, de fabricants de wafers, de composants clés, d'assembleurs de serveurs, intégrant également les achats et déploiements réels de fournisseurs de cloud de très grande taille et de laboratoires d'IA de pointe pour valider la relation entre l'offre et la demande sous plusieurs angles.
Il convient de noter que ce modèle ne se concentre pas seulement sur Nvidia, mais couvre aussi Broadcom, AMD, MediaTek, Marvell et d'autres fabricants de puces IA, tout en poursuivant le suivi de l'ensemble de la chaîne de l'IA avec le HBM Model.
02
La forteresse CUDA s’érode, la réduction de Rubin Ultra reflète l’ascension des ASIC développés en interne
Cependant, une autre analyse de SemiAnalysis concernant le Rubin Ultra a suscité un large débat sur le marché.
Le cabinet a indiqué que le Rubin Ultra, originellement conçu avec quatre puces de calcul, a vu son architecture modifiée quelques mois après sa présentation au GTC, avec une réduction très nette de sa taille, notamment en raison des difficultés liées à l'emballage avancé.
SemiAnalysis estime que l'essentiel n'est pas la réduction de Rubin Ultra elle-même, mais les transformations du paysage concurrentiel qu'elle révèle. Selon le cabinet, depuis un an, la plus grande pression concurrentielle sur Nvidia ne vient plus seulement des fabricants traditionnels de GPU comme AMD, mais de plus en plus de fournisseurs cloud majeurs et d'entreprises d'IA développant leurs propres ASIC, créant des systèmes de puces dédiés pour des tâches spécifiques comme l'entraînement et l'inférence.
Par exemple, Anthropic a maintenant une architecture de calcul multi-plateformes composée de Google TPU, Amazon Trainium et Nvidia GPU. Une grande partie des entraînements du modèle Claude se font sur TPU, tandis que l'inférence Claude Code est de plus en plus déployée sur Trainium, et les GPU Nvidia assurent surtout les tâches de calcul généralistes pour la recherche de pointe. SemiAnalysis souligne que il était inimaginable il y a un an que TPU et Trainium atteignent une telle échelle, et à présent la forteresse CUDA est lentement érodée.
Dur·AI
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