Intel, le géant des semi-conducteurs qui a été pendant des décennies synonyme d’innovation et de leadership dans l’industrie technologique, est aujourd’hui confronté à une crise qui a ébranlé sa position sur le marché.
Tandis que des concurrents comme AMD et Nvidia se frottent les mains aux profits, Intel se bat pour survivre. Avec une valeur boursière en baisse de plus de 38 % en 2024, l’entreprise se trouve à la croisée des chemins.
Malgré ses efforts pour rester pertinent à l’ère de l’IA, Intel semble se trouver dans une situation presque insurmontable. La raison ? Décisions tardives et incapacité à rivaliser efficacement sur le marché en pleine croissance de l’IA générative.
Quand Intel a refusé d’investir dans OpenAI
En 2017 et 2018, Intel a eu l’opportunité d’acquérir une participation dans OpenAI, qui était à l’époque une organisation de recherche à but non lucratif axée sur l’intelligence artificielle générative.
Pendant plusieurs mois, les dirigeants des deux sociétés ont discuté de diverses options, notamment l’achat par Intel d’une participation de 15 % pour 1 milliard de dollars. La possibilité qu’Intel prenne une participation supplémentaire de 15 % s’il fournissait du matériel à OpenAI à prix coûtant a également été envisagée.
Cependant, Intel a décidé de ne pas donner suite à cet accord. Cela s’explique en partie par le fait que Bob Swan, alors PDG, ne croyait pas que les modèles d’IA générative arriveraient sur le marché de si tôt et ne pensait donc pas que les investissements seraient rapidement récupérés.
De plus, l’unité de centre de données d’Intel n’était pas disposée à fabriquer des produits au prix coûtant pour OpenAI. OpenAI était intéressé par l’investissement d’Intel car cela aurait réduit sa dépendance vis-à-vis des puces Nvidia et lui aurait permis de construire sa propre infrastructure.
Cependant, l’absence d’accord signifie qu’OpenAI a continué à utiliser les puces Nvidia, ce qui a finalement conduit au lancement de ChatGPT en 2022 et à une valorisation d’environ 80 milliards de dollars pour OpenAI. Et cela nous amène au point suivant.
Nvidia : Celui qui donne le premier donne deux fois
Il y a quelques années, Nvidia dominait le marché naissant du matériel d’IA grâce à ses puissants GPU (unités de traitement graphique). Ceux-ci étaient (et sont toujours) particulièrement bien adaptés aux tâches d’IA en raison de leur capacité à gérer plusieurs opérations en parallèle.
Nvidia a reconnu très tôt le potentiel de l’IA et s’est positionné comme leader en proposant non seulement du matériel, mais aussi des logiciels et un accès à des ordinateurs spécialisés. Elle a rapidement commencé à fabriquer du matériel spécifiquement dédié à l’IA, connu sous le nom d’accélérateurs d’IA.
Pendant des années, Nvidia a investi talent et argent dans le développement de sa plate-forme CUDA, qui permet aux développeurs de créer plus facilement des applications d’IA optimisées pour ses GPU. Cette intégration a été un facteur clé de son succès.
Intel, en revanche, a eu du mal à suivre. Non seulement il n’a pas réussi à proposer des GPU rivalisant avec Nvidia en termes de performances et d’efficacité énergétique, mais il a également reconnu trop tard le potentiel du matériel spécialisé pour l’IA.
Ce n’est qu’en 2019 qu’elle acquiert Habana Labs, ce qui lui permet de lancer des produits comme les puces Gaudi. Cependant, ceux-ci sont arrivés sur le marché plus tard que les produits Nvidia, ne parvenant pas à égaler les performances et l’efficacité des GPU Nvidia dans de nombreuses applications d’IA.
Les résultats? Le premier semestre 2024 a été difficile pour Intel. Bien qu’ils puissent se targuer d’une croissance annuelle de 5 % dans leur unité Data Center et IA, il s’agit d’un chiffre dérisoire comparé à la croissance à trois chiffres des ventes de Nvidia dans le même segment.
Le problème de vouloir tout faire « à la maison »
Historiquement, Intel est connu pour conserver toutes les étapes de conception et de fabrication de ses puces « en interne ». Cependant, cette approche semble retarder ses intentions de rester compétitif sur le marché spécialisé du matériel d’IA.
L’un des principaux problèmes d’Intel a été la complexité et les retards dans la transition vers de nouveaux nœuds de fabrication. En 2020, Intel a dû reporter le lancement de ses puces 7 nm en raison de problèmes de fabrication, alors que TSMC produisait déjà en masse des puces 7 nm pour des clients comme AMD.
Ces retards ont non seulement affecté la capacité d’Intel à rivaliser en termes de performances, mais ont également eu un impact sur l’efficacité énergétique de ses produits.
Les processus de fabrication moins avancés d’Intel ont abouti à des puces qui consomment plus d’énergie et sont moins performantes que celles de la concurrence. Par exemple, les puces Nvidia, fabriquées par TSMC, se sont révélées plus efficaces en termes de performances par watt, ce qui est crucial pour les applications d’IA gourmandes en traitement.
La décision d’Intel de continuer à fabriquer ses puces en interne, plutôt que d’adopter un modèle « sans usine » comme Nvidia et AMD, a entraîné des retards coûteux et des problèmes de production.
Qu’a fait Intel alors ?
Si ce n’est l’IA, dans quoi Intel a-t-il investi son argent et les talents de ses employés ? Pourquoi le marché semble-t-il craindre pour son avenir ?
La stratégie d’Intel a consisté à passer d’une entreprise axée sur les processeurs à une entreprise multi-architecture, en plus d’ouvrir ses usines aux conceptions d’autres sociétés. Ces deux décisions sont nécessaires, mais risquées et peut-être tardives.
D’une part, Intel a concentré ses efforts sur l’Internet des objets (IoT), un domaine qui connecte les appareils et les systèmes sur le réseau pour améliorer l’efficacité et l’automatisation.
La société a développé des solutions matérielles et logicielles pour les applications IoT dans des secteurs tels que la santé, l’automobile et les villes intelligentes. Cette approche a permis à Intel de conquérir une part du marché de l’IoT, mais elle ne semble pas suffisante pour les investisseurs.
D’autre part, Intel a continué à innover dans ses gammes traditionnelles de processeurs pour centres de données et PC. La société a lancé de nouvelles générations de processeurs et a amélioré son architecture pour offrir de meilleures performances et une meilleure efficacité énergétique.
Et sur un plan plus expérimental, Intel continue de mener la course à l’informatique quantique, un domaine émergent susceptible de révolutionner la technologie. Cependant, la commercialisation est encore loin, ce qui signifie que ces efforts n’ont pas eu d’impact immédiat sur les résultats de l’entreprise.
Intel est-il perdu ?
Il est encore tôt pour le dire, mais la situation actuelle d’Intel rappelle à quel point une entreprise qui dominait autrefois le secteur peut prendre du retard si elle ne s’adapte pas rapidement aux nouvelles tendances technologiques.
Le retard dans l’adoption et la concurrence dans le domaine de l’IA générative, associé à des décisions douteuses dans sa stratégie de fabrication, a conduit l’entreprise à une perte importante de valeur marchande.
Le chemin à parcourir est difficile, mais pas impossible. Intel a la capacité d’innover et de diriger une fois de plus, mais il lui faut une orientation claire, des décisions audacieuses et, surtout, du temps. Du temps dont vous n’avez peut-être plus.
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