Nvidia et Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) sont confrontés à des problèmes de production pour la prochaine génération de leurs puces IA les plus avancées, ce qui pourrait menacer les livraisons prévues pour cette année. Les derniers designs de Nvidia, basés sur un nouveau procédé de fabrication de TSMC, ont causé des complications pour certains modèles de la prochaine famille de puces pour centres de données, Blackwell, selon des sources familières avec la situation.

Voici la traduction en français du titre donné :

Lundi, les actions de Nvidia ont chuté de jusqu'à 15 % lors d'une vente massive sur les marchés boursiers pendant les premières heures de trading à New York, tandis que TSMC a baissé de 10 % à la bourse de Taïwan. À midi à New York, la baisse de Nvidia s'était modérée à 6 %.

Des clients tels que Microsoft, Google, Meta et Amazon ainsi que des start-ups en IA comme OpenAI se sont déjà préparés à acheter les dernières puces de Nvidia pour construire la prochaine génération de leurs systèmes d'IA. Les grandes entreprises technologiques investissent chaque trimestre des milliards dans l'infrastructure IA et ont annoncé leur intention d'augmenter encore les dépenses d'investissement dans les mois à venir. Certains analystes prévoient maintenant que jusqu'à 1 trillion de dollars pourraient être investis dans les centres de données au cours des cinq prochaines années pour soutenir l'IA.

Les préoccupations de Wall Street concernant la durabilité du boom de l'IA ont augmenté ces dernières semaines. La valorisation de Nvidia a chuté d'environ 750 milliards de dollars depuis la mi-juin, lorsque l'entreprise était brièvement devenue la plus précieuse du monde. Le fonds spéculatif Elliott Management a déclaré dans une récente lettre aux investisseurs qu'il considère Nvidia et d'autres grandes actions technologiques comme surévaluées et que l'IA est « surévaluée et que de nombreuses applications ne sont pas encore prêtes pour le marché ».

Lors de la présentation des nouvelles puces en mars, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré que Blackwell serait deux fois plus performant pour l'entraînement des modèles d'IA que son prédécesseur Hopper. En mai, Huang a déclaré lors d'une téléconférence trimestrielle avec des investisseurs et des analystes que Nvidia « s’attendait à beaucoup de revenus liés à Blackwell cette année » et a annoncé la semaine dernière que la livraison des échantillons d'ingénierie avait commencé.

Une personne familière avec le processus de fabrication a toutefois déclaré qu'il y avait des "difficultés" dans la transition vers la production en masse de la puce Blackwell. Ces problèmes seraient liés à l'interposeur, une couche qui connecte les différentes puces nécessaires aux applications d'IA.

Nvidia a refusé de commenter, mais a confirmé que « l'échantillonnage de Blackwell a commencé et que la production est en bonne voie pour augmenter au cours du second semestre de 2024 ». La demande pour les puces Hopper existantes reste « très forte », a ajouté Nvidia. TSMC n’a pas répondu à une demande de commentaire.

Les problèmes soulignent les défis techniques énormes liés à l'intégration de la performance des derniers puces IA dans un espace limité et pourraient exacerber les goulets d'étranglement de capacité dans l'emballage avancé, la dernière étape de la production de puces.

TSMC, le plus grand fabricant de puces au monde et partenaire exclusif de fabrication de Nvidia, a eu des difficultés l'année dernière à augmenter rapidement la capacité de sa technologie de production la plus avancée pour répondre à la demande de puces AI. Lorsque l'entreprise a annoncé ses résultats du deuxième trimestre le mois dernier, le PDG CC Wei a déclaré que l'entreprise ne serait pas en mesure d'équilibrer l'offre et la demande d'ici la fin de cette année, comme prévu initialement. TSMC espère désormais atteindre cet objectif « à un moment donné en 2025 ou 2026 », a déclaré Wei.

Mark Li, analyste des semi-conducteurs chez Bernstein, a déclaré que Nvidia devra probablement apporter une modification mineure de la conception pour résoudre le problème. Les analystes de BNP Paribas ont expliqué que la résolution de tels problèmes prend généralement deux à trois mois. Cependant, ils ne s'attendent pas à ce que le retard « influence l'histoire à moyen ou long terme de Nvidia ou l'adoption de l'IA », bien que cela puisse être une bonne nouvelle pour le plus proche concurrent de Nvidia, AMD.

Analysten von Citi schätzen in einer Mitteilung an Kunden, dass die Verzögerung die Rechenzentrumsumsätze von Nvidia im Quartal, das im Januar endet, um bis zu 15 Prozent reduzieren könnte, obwohl die Verkäufe im folgenden Zeitraum höher ausfallen könnten.

Translation:
Les analystes de Citi estiment dans un message aux clients que le retard pourrait réduire les revenus des centres de données de Nvidia au cours du trimestre se terminant en janvier de jusqu'à 15%, bien que les ventes pourraient être plus élevées au cours de la période suivante.