À partir du deuxième trimestre 2025, Nvidia maintient sa position dominante dans le marché des unités de traitement graphique (GPU) pour l’IA, détenant 94 % de parts de marché et renforçant son influence inégalée dans ce secteur en pleine croissance. Cette domination se reflète également sur le plan financier, avec un chiffre d’affaires lié à l’IA prévu à 49 milliards de dollars en 2025 — une hausse de 40 % par rapport à 2024 — soulignant la demande croissante pour ses solutions d’IA dans divers secteurs. Au-delà des revenus, Nvidia a atteint une capitalisation boursière historique de 4, 6 mille milliards de dollars, devenant la première entreprise cotée en Bourse à dépasser les 4 mille milliards, ce qui témoigne de la confiance solide des investisseurs dans sa stratégie dédiée à l’IA. Un élément clé du succès de Nvidia est sa plateforme logicielle propriétaire CUDA, qui offre aux développeurs d’IA un modèle de programmation complet exploitant pleinement les GPU Nvidia. CUDA crée des coûts d’interruption élevés en s’intégrant profondément dans le développement de l’IA, rendant techniquement et financièrement difficile la migration vers du matériel alternatif, ce qui assure une forte fidélité des clients et consolide la position de leader sur le marché. Les grandes entreprises technologiques comme Google et Amazon dépendent fortement des GPU Nvidia malgré leurs efforts pour développer leurs propres puces d’IA, en raison des performances éprouvées de Nvidia et de l’adoption généralisée de CUDA au sein de leurs infrastructures. Cette dépendance continue renforce davantage la domination de Nvidia sur le marché. Cependant, Nvidia fait face à des défis croissants.

Les tensions géopolitiques ont impacté son accès au marché chinois, évalué à 50 milliards de dollars, notamment après l’interdiction par le gouvernement chinois des achats par des entreprises locales des puces RTX Pro 6000D de Nvidia, malgré leur conformité aux règles d’exportation américaines. Par ailleurs, la concurrence des fabricants de puces chinois comme Huawei et Cambricon s’intensifie, ces entreprises produisant du matériel d’IA rivalisant voire dépassant les capacités de Nvidia, ce qui constitue une menace crédible pour sa part de marché en Chine et annonce l’émergence d’un paysage mondial de matériel d’IA plus diversifié. Au niveau international, des géants de la tech comme Amazon et Google développent leurs propres puces d’IA — Amazon avec Trainium 3 et Google avec la septième génération de TPU « Ironwood » — visant à accélérer les charges de travail en apprentissage automatique et à améliorer le traitement de l’IA, reflétant une volonté du secteur de disposer en interne de matériel pour optimiser les performances IA et réduire la dépendance envers des fournisseurs extérieurs. Cependant, les mouvements globaux pour s’éloigner du matériel Nvidia restent limités en raison du rôle enraciné de CUDA dans les frameworks d’IA, ce qui constitue des barrières importantes à l’adoption de plateformes concurrentes. Cet écosystème logiciel confère à Nvidia une position ferme sur le marché des puces d’IA pour l’avenir prévisible. En résumé, la position dominante de Nvidia dans le domaine des GPU pour l’IA se caractérise par une part de marché significative, une croissance notable du chiffre d’affaires et un écosystème solide ancré par CUDA. Bien qu’elle bénéficie du soutien de grands acteurs technologiques et de valorisations record, la leadership de Nvidia fait face à des défis croissants liés aux restrictions géopolitiques et à la concurrence croissante tant nationale qu’internationale. Le marché des puces d’IA devient de plus en plus disputé, annonçant un avenir dynamique et compétitif où l’innovation et une gestion stratégique des enjeux géopolitiques seront essentielles pour maintenir sa position de leader.