briser la direction brutale de Nvidia et TSMC

TSMC, le plus grand fabricant de semi-conducteurs de la planète, produit les GPU pour l'intelligence artificielle (IA) qui se déroulent dans le NVIDIA, le marché AMD et de nombreux autres fabricants de ce type de puces. En fait, 90% des circuits intégrés pour l'IA Disponible sur le marché mondial a été fabriqué par TSMC. De plus, dans son portefeuille de clients Apple, Nvidia, AMD, Qualcomm, Mediatak et même Intel, parmi de nombreuses autres sociétés dédiées à la conception de circuits intégrés.

Nous sommes maintenant avec Nvidia. La société dirigée par Jensen Huang monopolise actuellement environ 90% du marché GPU pour IA. Il est probable qu'à moyen terme, son quota sera réduit par rapport à la croissance présumée de concurrents tels que Huawei ou AMD, mais en ce moment, Nvidia n'a aucune raison de s'inquiéter. Et cela ne les a pas parce que le marché des semi-conducteurs augmente beaucoup au cours des prochaines années. Selon le consultant AMR () en 2031, il aura un chiffre d'affaires de plus de 263 000 millions de dollars.

Smic et Huawei sont le fer de lance de la Chine dans les chips et les industries de l'IA

Jensen Huang, directeur général de Nvidia, a déclaré il y a quelques jours que la Chine n'était pas en retard devant les États-Unis en IA. Et la solvabilité de Deepseek, Ernie, Qwen, Pangu, Hunyuan ou Sensenova approuve son analyse. À l'heure actuelle, il est très difficile de déterminer de manière objective quel pays mène en IA. Il est raisonnable de conclure que les États-Unis sont en avance sur la Chine si nous nous en tenons à la capacité conjointe et aux performances de ses modèles d'IA, mais la chose vraiment pertinente est de déterminer si cette capacité implique une valeur réelle.

C'est la ligne de pensée qui défend des experts tels qu'Arthur Lai, responsable de la recherche pour l'Asie du conglomérat financier Macquarie, ou Jason Corso, professeur d'IA à l'Université du Michigan (États-Unis). De plus, il est important que nous ne négligeons pas les mesures qui sont actuellement utilisées pour évaluer les capacités et les performances des modèles d'IA les plus avancés Ils sont de moins en moins clarifiants. Et comme les modèles s'améliorent et développent leur compétitivité mondiale, cela correspond.

En tout cas, comme nous le voyons, il est évident que la Chine vous concourt de vous dans le développement de modèles de grandes langues pour les États-Unis. Les plus grands défis auxquels sont confrontés ce pays asiatique ne résident pas dans ce domaine; Ils durent dans le domaine du matériel. Nvidia continue de dominer le marché du matériel chinois pour l'IA malgré les sanctions du gouvernement américain qui l'empêchent de vendre son meilleur GPU pour ses clients chinois.

Et TSMC fabrique 90% des semi-conducteurs pour ce scénario d'utilisation car il a en production certaines des technologies d'intégration les plus avancées qui existent et, ce qui est également crucial, les performances par bonbon de ses nœuds d'avant-garde sont très compétitives. La Chine doit avoir des entreprises capables de Rivaliser avec vous avec Nvidia et TSMCet ses meilleurs candidats sont actuellement Smic () et Huawei.

SMIC est le plus grand fabricant chinois de semi-conducteurs avec une part sur le marché mondial d'environ 5%, et a actuellement la capacité de fabrication de circuits intégrés de 6 et 7 nm. Cependant, selon le Dr Kim, un expert de Chips Manufacturing qui a travaillé à Samsung et enquête actuellement sur le TSMC aux États-Unis, est sur le point de commencer la production de puces de 5 nm et prévoit de commencer à lancer ses 3 premiers nœuds nm équipés de transistors GAA () en 2026.

Huawei, quant à lui, est déterminé à absorber progressivement la part de marché que Nvidia maintient en Chine. Votre matériel le plus ambitieux en ce moment est la puce Ascend 910D, qui poursuit surmonter les performances du GPU NVIDIA H100. Cependant, cette entreprise chinoise a également récemment présenté sa puce Ascend 920, une solution qui vise clairement à occuper sur le marché chinois les lacunes que le GPU NVIDIA H20 va laisser. Cette proposition entrera dans une production à grande échelle au cours de la seconde moitié de 2025 en utilisant une technologie d'intégration de 6 nm qui s'est vraisemblablement développée du côté avec Huawei et SMIC.

Image | Nvidia

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