Résumé :
Nvidia prévoit de développer davantage son activité de logiciels, dans l'espoir d'obtenir des revenus récurrents plus stables grâce aux licences de logiciels d'entreprise en plus de la vente de puces d'intelligence artificielle. Le PDG de Nvidia, Jen-Hsun Huang, a récemment parlé de cette stratégie lors d'un événement GTC à Berlin, en Allemagne, et a déclaré que les logiciels fournis pour exécuter des agents d'intelligence artificielle peuvent adopter un modèle de licence dont les frais sont basés sur le nombre de GPU. Le prix est, par exemple, d'environ 2 000 dollars par GPU et par an. Ce chiffre a attiré l'attention de l'industrie sur l'ampleur potentielle de l'activité logicielle de Nvidia, mais il ne peut pas encore être considéré comme une norme de facturation unifiée officiellement annoncée.
Il est rapporté que Huang Renxun a parlé du secteur des licences de logiciels lors d'une séance de questions et réponses le 22 octobre 2026. Il a déclaré que les licences de logiciels deviendront de plus en plus une partie importante des activités de Nvidia, en particulier en fournissant les logiciels, les outils de gestion et les capacités de support nécessaires pour exécuter des agents d'intelligence artificielle pour les appareils informatiques dans les usines d'intelligence artificielle.
Le soi-disant agent d'intelligence artificielle fait référence à un système d'intelligence artificielle qui peut effectuer des tâches en plusieurs étapes en fonction d'objectifs et appeler des outils, accéder à des données ou exécuter des programmes dans le cadre de l'autorisation. Par rapport aux chatbots traditionnels, ces systèmes nécessitent généralement des environnements d’exploitation, des contrôles de sécurité et des mécanismes de surveillance continue plus complexes. Si les entreprises souhaitent déployer des agents d'intelligence artificielle à grande échelle dans les centres de données, elles doivent non seulement acheter des GPU, mais également résoudre des problèmes tels que le déploiement de logiciels, la gestion des autorisations, la surveillance des opérations et la maintenance de la sécurité.
NVIDIA tente d'intégrer ces fonctionnalités dans une solution d'infrastructure d'entreprise plus complète. Selon l'exemple de prix proposé par Huang Renxun, si 5 millions de GPU adoptent une licence logicielle de 2 000 $ US par an, cela peut théoriquement générer 10 milliards de dollars de revenus annuels ; si cette échelle est maintenue pendant cinq années consécutives, les revenus cumulés atteindront 50 milliards de dollars. Cependant, il ne s'agit que d'un scénario calculé sur la base d'hypothèses et non d'une prévision de revenus publiée par Nvidia. À l'heure actuelle, la société n'a pas divulgué le nombre réel de GPU applicables, ni confirmé quels produits ce prix couvrira, quand il sera mis en œuvre, ni les conditions contractuelles spécifiques.
Il convient de noter que Nvidia dispose déjà d'une activité d'abonnement à des logiciels d'entreprise bien établie. Sa plateforme NVIDIA AI Enterprise est destinée aux centres de données d'entreprise et fournit les composants logiciels requis pour le développement, le déploiement et la gestion de l'intelligence artificielle. Le prix de la licence annoncé par Nvidia montre que les frais d'abonnement d'un an à la plate-forme s'élèvent à 4 500 $ US par GPU, services de support correspondants compris ; le prix d'un abonnement de cinq ans est de 18 000 $ US par GPU.
Par conséquent, les 2 000 $ par an mentionnés par Huang Renxun ne peuvent pas être simplement compris comme une réduction du prix des logiciels d'entreprise existants de Nvidia. Puisqu'il n'est pas clair si l'étendue du logiciel, la durée de licence et le contenu des services correspondant aux deux prix sont les mêmes, il est actuellement impossible de comparer directement leurs coûts réels. Les nouveaux prix peuvent concerner différentes combinaisons de logiciels ou des environnements d'exploitation spécifiques d'agents d'intelligence artificielle, et la situation spécifique reste à expliquer davantage par Nvidia.
La raison pour laquelle le secteur des logiciels est valorisé par NVIDIA est liée à sa volonté de réduire sa dépendance à l'égard d'une seule vente de matériel. Les ventes de GPU sont généralement étroitement liées aux cycles de construction des centres de données, aux plans d'achat des clients et aux capacités d'approvisionnement en puces, tandis que les abonnements logiciels peuvent générer des revenus récurrents pendant que les clients continuent d'utiliser les produits associés. Si Nvidia peut permettre aux entreprises de s'appuyer sur sa plate-forme logicielle pour exécuter et gérer les charges de travail d'IA sur le long terme, elle a la possibilité de générer des revenus continus à partir des GPU déployés, plutôt que de simplement reconnaître un chiffre d'affaires ponctuel lorsqu'une nouvelle puce est vendue.
Cette stratégie est également liée aux récentes avancées de NVIDIA en matière d'architecture de sécurité des agents d'intelligence artificielle. Le 21 octobre 2026, NVIDIA a annoncé l'architecture de référence OpenShell, visant à fournir un environnement de sécurité plus complet permettant aux entreprises d'exécuter des agents d'intelligence artificielle. La solution intègre l'infrastructure informatique Vera Rubin de NVIDIA, le processeur Vera et le processeur de données BlueField-4, et introduit un mécanisme de surveillance appelé NVIDIA Sentry.
OpenShell fournit un environnement d'exécution pour isoler les agents d'intelligence artificielle, ce qui peut limiter les outils, les données et les ressources système auxquels les agents peuvent accéder. NVIDIA Sentry est responsable de la surveillance indépendante de l'activité de l'agent et de la prise de mesures de quarantaine si un agent tente de franchir les limites d'autorisation établies. L’idée de conception est de placer certains contrôles de sécurité dans l’infrastructure sous-jacente, plutôt que de s’appuyer entièrement sur le mécanisme de sécurité du modèle d’intelligence artificielle lui-même.
Cela est particulièrement important pour les entreprises qui déploient des agents d'intelligence artificielle. Les agents peuvent être autorisés à lire des fichiers internes, à accéder aux systèmes de l'entreprise et même à effectuer des actions ayant des conséquences réelles. Si les autorisations sont mal configurées ou si les agents sont induits par une entrée malveillante, des fuites de données, des opérations non autorisées ou d'autres risques de sécurité peuvent en résulter. NVIDIA espère fournir aux entreprises des solutions de déploiement plus faciles à gérer grâce à l'isolation de l'environnement d'exploitation, aux restrictions d'autorisation et à la surveillance indépendante.
À l'heure actuelle, d'autres entreprises ont également commencé à coopérer autour de cette structure. Anthropic intègre le matériel OpenShell et BlueField aux agents gérés Claude pour fournir des capacités supplémentaires d'isolation opérationnelle et de contrôle d'accès aux agents d'entreprise. Salesforce a développé Slack Admin Bridge pour OpenShell, qui permet aux administrateurs d'examiner les demandes d'accès des agents, d'approuver ou de refuser les autorisations et de surveiller les activités associées directement dans Slack.
Ces collaborations montrent que la concurrence pour les agents d'intelligence artificielle s'étend progressivement des performances des modèles à l'environnement d'exploitation, à la gestion de la sécurité et aux services d'entreprise. À mesure que les agents commencent à assumer des tâches plus complexes, les entreprises doivent non seulement déterminer si le modèle peut mener à bien la tâche, mais également s'assurer qu'il respecte les limites d'autorisation pendant l'exécution et qu'il peut être surveillé et géré en permanence. Nvidia espère intégrer des GPU, des équipements réseau, des plateformes logicielles et des mécanismes de sécurité dans une solution complète, augmentant ainsi la dépendance des clients à l'égard de son écosystème technologique.
Huang Renxun a également souligné à plusieurs reprises auparavant que Nvidia ne devait pas être considéré comme un simple fabricant de puces. Les activités de l'entreprise se sont étendues aux équipements de réseau, aux systèmes de machines complets, aux logiciels d'entreprise, ainsi qu'aux secteurs médical et de la santé, de l'automobile, des communications et des sciences de la vie. En fournissant un système technologique complet allant du matériel informatique à la gestion des logiciels, Nvidia espère tirer des revenus de plusieurs aspects de l'infrastructure d'intelligence artificielle.
Cependant, la capacité du modèle de licence logicielle à devenir une nouvelle source de revenus importante pour NVIDIA dépend encore de l'acceptation des entreprises clientes. Certains clients peuvent être disposés à payer des frais permanents pour un fonctionnement stable, une sécurité et une assistance technique ; d'autres peuvent choisir des logiciels open source, développer leurs propres outils de gestion ou répondre à leurs besoins grâce à des solutions fournies par d'autres fournisseurs. La facturation basée sur le nombre de GPU signifie également qu'à mesure que l'échelle de déploiement de l'entreprise augmente, les coûts des logiciels peuvent augmenter simultanément, de sorte que les clients seront plus attentifs à l'étendue de la licence, à la durée du contrat et à la question de savoir s'il y a des paiements répétés.
Actuellement, NVIDIA n'a pas officiellement annoncé les termes complets de ce plan de licence, qui coûte environ 2 000 USD par GPU et par an, et n'a pas non plus donné de date de mise en œuvre spécifique. À ce stade, ce chiffre convient mieux comme exemple du prix proposé par Huang Renxun lorsqu'il a élaboré la stratégie commerciale des logiciels, plutôt que comme une offre commerciale pleinement efficace.
À long terme, Nvidia tente d'établir une nouvelle structure de revenus : les ventes de matériel aident les clients à construire une infrastructure d'intelligence artificielle, les licences de logiciels continuent de générer des revenus une fois l'infrastructure mise en service, et les outils de sécurité et de gestion augmentent encore la volonté des entreprises d'utiliser sa plateforme sur le long terme. Si ce modèle réussit, la croissance future de Nvidia ne dépendra plus entièrement du nombre de GPU qu'elle pourra vendre chaque année, mais dépendra de plus en plus du montant que les clients sont prêts à payer pour les logiciels et les services qui fonctionnent sur ces GPU.
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