Qualcomm, un géant des processeurs pour smartphones, a officiellement rejoint les rangs des concurrents de NVIDIA. Qualcomm a récemment annoncé qu'elle collaborerait avec Humain, une nouvelle société d'IA en Arabie saoudite, pour développer conjointement des puces de calcul d'IA pour les centres de données d'IA.
Selon le protocole d'accord, Qualcomm et Humain prévoient de développer et de construire des centres de données d'IA de pointe en Arabie saoudite. En s'appuyant sur les solutions de Qualcomm pour les périphériques et les centres de données, ils fourniront aux clients locaux et internationaux des solutions d'inférence d'IA hybrides cloud-périphérie efficaces et évolutives.
Les deux sociétés collaboreront également avec le ministère saoudien des Communications et des Technologies de l'information (MCIT) pour établir un centre de conception de technologies de semi-conducteurs Qualcomm dans le pays.
Il est à noter que Humain a annoncé cette semaine des partenariats distincts avec les concurrents NVIDIA et AMD pour utiliser leurs puces dans ses centres de données d'IA.
En fait, ce n'est pas la première tentative de Qualcomm d'entrer sur le marché des puces de calcul d'IA. Dès 2019, Qualcomm a lancé sa première puce pour centre de données, l'AI 100, dans le but de tirer parti de ses technologies à faible consommation et à haut rendement accumulées dans le secteur des puces mobiles pour pénétrer le marché de l'inférence d'IA pour les centres de données.
À l'époque, le principal client de Qualcomm pour l'AI 100 était le géant des médias sociaux Meta. Selon des sources informées, bien que Meta ait trouvé les performances de la puce AI 100 assez exceptionnelles lors des tests, avec une puissance de calcul par watt de consommation particulièrement remarquable, ce qui était crucial pour les coûts d'exploitation des centres de données de Meta soutenant des milliards d'utilisateurs,
cependant, les inquiétudes de Meta quant à la maturité du logiciel d'accompagnement fourni par Qualcomm, en particulier sa capacité à fournir de manière constante les performances maximales de la puce dans les tâches à long terme, ont finalement conduit à l'échec de la collaboration.
La clé de l'avance significative de NVIDIA dans le secteur des puces d'IA réside dans son solide support logiciel. Sa plateforme CUDA et une série d'outils d'optimisation offrent aux développeurs un écosystème complet et convivial, rendant la formation et le déploiement de modèles d'IA plus efficaces et flexibles. En revanche, la plateforme logicielle pour puces d'IA de Qualcomm, qui en est encore à ses débuts de développement, a manifestement encore beaucoup de chemin à parcourir.
Cependant, le refus de Meta ne signifie pas l'échec total de la puce AI 100 de Qualcomm. Foxconn Industrial Internet (FII) a été le premier client public de l'IA 100, l'utilisant dans ses serveurs pour analyser le trafic et les flux vidéo de surveillance de sécurité, démontrant ainsi le potentiel des puces Qualcomm dans les applications réelles.
Le cœur de l'inférence IA réside dans l'utilisation de modèles entraînés pour prendre des décisions en temps réel, par exemple dans les systèmes de recommandation, la reconnaissance vocale ou l'analyse d'images. Les tâches d'inférence nécessitent non seulement une grande efficacité de calcul, mais doivent également fonctionner de manière stable dans des conditions strictes de latence et de consommation d'énergie. Ce scénario correspond parfaitement aux forces de Qualcomm dans le domaine des puces mobiles à faible consommation.
Selon le rapport de Gartner, le marché mondial des puces IA devrait atteindre 119,4 milliards de dollars d'ici 2027. Cela signifie non seulement une vaste opportunité de marché, mais aussi qu'il sera difficile de conserver une position de leader pendant une longue période. Malgré la force de NVIDIA, elle doit continuellement faire face aux défis posés à la fois par les géants traditionnels et par les nouveaux entrants.
