AMD: Une poussée de matériel IA pour défier la domination de Nvidia

Alors que le boom de l’IA continue, les fortunes de Nvidia (NVDA ) sur le marché boursier augmentent également, faisant d’elle la plus grande entreprise du monde en capitalisation boursière.

Mais cela n’a pas toujours été le cas. Il n’y a pas si longtemps, Nvidia était simplement une entreprise de GPU (unités de traitement graphique), un type de matériel informatique spécialisé dans le rendu graphique.

Les GPU sont spécialisés dans l’exécution de milliers de calculs parallèles et simples simultanément, plutôt que de moins nombreux mais plus complexes comme le fait un CPU (unité centrale de traitement). Il s’avère que cette capacité parallèle était essentielle au minage de cryptomonnaies et à l’IA, d’où le succès de Nvidia.

Cependant, Nvidia et sa série GeForce n’étaient pas les seules entreprises de GPU, et ont toujours dû faire face à la concurrence d’AMD et de ses GPU Radeon, même si l’entreprise n’a jamais eu une part de marché aussi élevée.

AMD a été plus lent que Nvidia à adopter l’utilisation des GPU pour des applications non graphiques, ce qui a coûté à l’entreprise une position de leader potentielle lorsque l’IA était nouvelle et qu’une course pour déterminer le matériel à utiliser était en cours.

Cependant, le marché du matériel IA mûrit maintenant, les hyperscalers recherchant une alternative au matériel de Nvidia, qu’il s’agisse de nouveaux matériels axés sur l’IA comme les TPU, XPU, etc., ou d’une offre alternative de GPU dédiés à l’IA.

Ainsi, AMD est désormais bien placé pour rattraper son retard, et sa capitalisation boursière actuelle, inférieure à 1/10^e de celle de Nvidia, ne reflète peut‑être pas le potentiel d’AMD à redevenir un rival sérieux du leader des GPU.

Historique et évolution d’AMD

Advanced Micro Devices, ou AMD, a été fondée en 1969, principalement par d’anciens employés mécontents de Fairchild Semiconductors, une entreprise pionnière dans la fabrication de transistors et de circuits intégrés.

L’entreprise a débuté avec la production de puces logiques, puis est entrée sur le marché de la RAM en 1971 et celui des microprocesseurs en 1975. C’est l’acquisition en 2006 de la société de graphiques ATI Technologies pour 4,3 milliards de dollars qui a permis à AMD d’entrer sur le marché des GPU haute performance (Radeon).

À ce jour, AMD est présent à la fois sur le marché des CPU, en concurrence avec des acteurs comme Intel (INTC ), et sur le marché des GPU, en concurrence avec Nvidia.

Dans les années 2020, elle a également acquis Xilinx pour un montant record de 49 milliards de dollars, ainsi qu’en 2024 une acquisition de 4,7 milliards de dollars de la société de matériel de centre de données ZT Systems et une acquisition de 665 millions de dollars de Silo AI, le plus grand laboratoire privé d’IA en Europe, afin de renforcer sa position dans l’IA, les centres de données et l’informatique embarquée.

“Xilinx propose des FPGA de pointe, des SoC adaptatifs, des moteurs d’inférence IA et une expertise logicielle qui permettent à AMD d’offrir le portefeuille le plus solide de solutions de calcul haute performance et adaptatif de l’industrie et de capter une part plus importante de l’opportunité de marché d’environ 135 milliards de dollars que nous voyons dans le cloud, l’edge et les appareils intelligents.” Dr. Lisa Su – Présidente & PDG d’AMD

Ainsi, AMD fait partie intégrante de l’histoire de la Silicon Valley depuis plus d’un demi‑siècle, et a grandi grâce à un mélange de R&D interne ainsi que d’acquisitions stratégiques clés qui sont aujourd’hui essentielles à la position stratégique de l’entreprise.

AMD en chiffres

Statistiques générales d’AMD

AMD emploie environ 31 000 personnes et a son siège à Santa Clara, Californie, avec des opérations majeures à Austin, Texas. En dehors des États‑Unis, l’entreprise possède un grand site récemment agrandi avec un nouveau laboratoire d’ingénierie de 209 000 pi² à Penang, en Malaisie, et une installation importante à Markham, Ontario, totalisant 100 sites de bureaux dans le monde, répartis dans 32 pays.

Comme Nvidia, AMD est un fabricant de puces « fabless », axé sur la conception, avec TSMC (TSM ) comme principal partenaire pour les nœuds avancés (2‑3 nm) et GlobalFoundries pour les conceptions plus anciennes.

L’entreprise a également élargi en mars 2026 son partenariat avec Flex pour fabriquer les plateformes IA AMD Instinct MI355X dans l’installation de Flex de 1,4 million de pieds carrés à Austin, Texas.

Finances d’AMD

En 2025, AMD contrôlait 36,5 % du marché des CPU, mais est tombé à seulement 5 % du marché des GPU PC (plus de détails ci‑dessous). Globalement, AMD détient environ 28 % de part de revenu sur le marché des PC clients (en hausse par rapport à 20 % en 2024) et vise 40 % au cours des 3 à 5 prochaines années.

AMD a généré 34,6 milliards de dollars de revenus en 2025, en hausse de 34 % par rapport à l’année précédente, avec un bénéfice net de 2,5 milliards de dollars, en hausse de 42 % d’une année sur l’autre. Cette croissance a été tirée par les segments des centres de données, des clients et du jeu. Le marché des centres de données était le principal générateur de revenus, avec 16,6 milliards de dollars (en hausse de 32 %), suivi de près par les clients et le jeu avec 14,5 milliards de dollars (en hausse de 51 %).

Position actuelle d’AMD

AMD est actuellement présent dans la plupart des marchés clés des semi-conducteurs haut de gamme, y compris les CPU, les GPU et les semi-conducteurs spécialisés pour des industries telles que l’automobile, l’automatisation et la robotique.

Source: AMD

La stratégie de l’entreprise s’est récemment concentrée principalement sur l’IA, ce qui n’est pas une surprise, car il en va de même pour tous les acteurs du secteur au cours des trois dernières années.

Pour gagner la course à la fourniture d’un matériel IA suffisant et adapté, AMD se concentre sur la croissance du segment des centres de données, incluant des solutions à l’échelle du rack et offrant une option intégrée pour un ensemble complet de CPU, GPU, FPGA (Field Programmable Gate Array, ou circuits logiques numériques personnalisés), d’emballages et de réseaux compatibles.

Elle déploie également des efforts concentrés sur l’edge IA (IA calculée sur site plutôt que dans le cloud et les centres de données) et sur les plateformes IA adaptatives sur mesure, notamment le matériel pour les agents IA (voir plus bas).

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Stratégie d’AMD pour la croissance future

Stratégie d’AMD : matériel IA à haute efficacité énergétique

Comme mentionné précédemment, AMD a réalisé ces dernières années quelques acquisitions clés, comme Xilinx, ZT Systems et Silo AI, afin d’améliorer sa position sur le marché de l’IA. En conséquence, bien qu’elle travaille encore à regagner sa position sur les GPU, elle est déjà un acteur sérieux dans les racks de centres de données, les FPGA, les SoC adaptatifs (System‑on‑Chip) et les marchés européens.

Cette présence est importante car les FPGA, les SoC et d’autres matériels similaires sont reconsidérés pour le calcul IA. Ils ne sont peut‑être pas aussi puissants, mais ils sont beaucoup plus efficaces, nécessitant beaucoup moins d’énergie pour la même quantité de calcul effectuée.

Alors que les déploiements de centres de données IA sont de plus en plus freinés non pas par un manque de matériel, mais par l’approvisionnement énergétique, du matériel plus efficace pourrait devenir une préoccupation croissante et favoriser des conceptions différentes de l’approche axée sur les GPU adoptée jusqu’à présent.

AMD a‑t‑elle des difficultés avec les GPU ?

AMD est depuis longtemps connue des joueurs PC comme une alternative viable et moins chère aux GPU Nvidia, bien qu’un peu en retard en termes de performances.

Cependant, AMD a lentement perdu du terrain face à Nvidia sur ce marché, atteignant un nouveau creux à la fin 2025, où les GPU d’AMD ne représentaient que 5 % du total des ventes de cartes graphiques add‑in‑board (AIB).

Cela était en partie dû à une baisse de l’offre, les derniers GPU Radeon RX série 9000 d’AMD n’étant pas disponibles en quantités suffisantes au début de leur cycle de vie, entraînant un lancement quelque peu raté.

De plus, la demande croissante des hyperscalers IA a fait grimper les prix des GPU, les rendant inaccessibles à la plupart des utilisateurs PC, tandis que le prix d’autres composants PC comme la mémoire a également explosé.

Dans l’ensemble, le marché des cartes graphiques pour ordinateurs de bureau diminuera de 10 % d’une année sur l’autre.

“Le marché des AIB, largement soutenu par les joueurs, est comprimé d’en bas par les nouveaux ordinateurs portables puissants et les graphiques intégrés aux CPU, et d’en haut par la hausse des prix due à la concurrence (offre et demande), aux prix de la mémoire, et aux tarifs de l’administration Trump qui fluctuent,” Dr. Jon Peddie – Président de Jon Peddie Research.

Comme AMD n’a actuellement aucune concurrence haut de gamme pour cette génération, les clients les plus dévoués et prêts à payer pour des GPU hautes performances, quel que soit le prix, ignorent totalement AMD.

Cependant, les ventes séparées de GPU ne reflètent pas pleinement la position d’AMD sur ce marché. Par exemple, AMD contrôle une part importante du marché des GPU intégrés, car presque tous les processeurs Ryzen pour ordinateurs de bureau intègrent un iGPU, le matériel intégré au CPU effectuant déjà de nombreux calculs liés aux graphiques.

Source: TechPowerUp

Ainsi, pour la plupart des utilisateurs PC, l’option d’un CPU à prix raisonnable capable d’éviter complètement les GPU surévalués est une bonne solution, et a conduit AMD à renforcer sa position sur le marché des CPU au détriment d’Intel.

Ou comme le dit AMD : « AMD offre aux consommateurs et aux entreprises davantage d’options PC IA avec le portefeuille élargi Ryzen™ AI 400 Series. » Cela signifie que les ventes de GPU, qui ne sont clairement pas favorables à AMD à la fin 2025, ne sont plus vraiment un indicateur pertinent des ventes de matériel IA, surtout au niveau des consommateurs.

La série AMD Ryzen AI 400 permet désormais aux utilisateurs d’exécuter localement des applications IA et des LLM, et de traiter des applications intensives en calcul, y compris celles de conception et d’ingénierie. Elle comprend également une unité de traitement neuronal (NPU).

“Le PC de bureau évolue d’un simple outil que vous utilisez à un assistant intelligent qui travaille à vos côtés. Avec les processeurs Ryzen AI 400 Series – les premiers au monde conçus pour alimenter les nouvelles expériences Copilot+ sur le bureau – nous apportons une accélération IA puissante qui permet à nos partenaires de créer des systèmes qui donnent aux entreprises et aux consommateurs les moyens d’en faire plus et de créer davantage.” Jack Huynh – Vice‑président senior et directeur général du groupe Computing and Graphics chez AMD

Un paysage concurrentiel du matériel IA en mutation

Il n’est pas secret que dans la course à la fourniture de matériel IA aux hyperscalers, le plus grand gagnant s’est avéré être Nvidia. Cependant, ce succès engendre également de nombreux problèmes et des risques futurs pour l’entreprise.

Dans la majeure partie de l’histoire de l’industrie des semi‑conducteurs, chaque type de matériel a fini par être contrôlé par un oligopole composé de quelques grands concepteurs et fabricants, mais aucun n’est jamais devenu un monopole.

La raison principale est que si une partie spécifique de la chaîne d’approvisionnement devenait un monopole, cela donnerait à cette entreprise trop de pouvoir de fixation des prix et de contrôle, et d’autres entreprises disposant de compétences similaires peuvent intervenir et offrir la concurrence tant nécessaire.

Et c’est le cas pour le matériel IA. D’une part, certains des plus grands hyperscalers comme Google (GOOGL ) cherchent maintenant à produire leur propre matériel IA avec des TPU (Tensor Processing Units). D’autre part, de nombreuses grandes entreprises d’IA qui ne souhaitent pas construire leur propre matériel restent méfiantes face à leur dépendance excessive à Nvidia et recherchent des alternatives.

Les grands accords de partenariat d’AMD

En octobre 2025, AMD a signé un accord d’approvisionnement en puces avec OpenAI d’une valeur de 6 GW de capacité de calcul, utilisant les GPU AMD. Cela fait partie d’un effort plus large d’OpenAI pour diversifier ses fournisseurs pour un engagement de calcul massif de 33 GW réparti entre Nvidia (10 GW), AMD (6 GW), Broadcom (10 GW pour des accélérateurs IA personnalisés) (AVGO ), et Oracle (ORCL ).

Cela utilisera les prochains puces AMD MI450 — dotées de 432 Go de mémoire HBM4 avec près de 20 To/s de bande passante et jusqu’à 40 PFLOPS de calcul FP4 par GPU.

L’accord représente jusqu’à 90 milliards de dollars de potentiel de revenus matériels cumulatifs. Il a également permis à OpenAI d’acquérir jusqu’à 10 % de participation dans AMD, selon la quantité de capacité de calcul construite, liant ainsi étroitement les deux entreprises.

Les puces MI450 ont également remporté un autre gros succès sous la forme de un accord de 100 milliards de dollars avec Meta pour 6 GW supplémentaires de capacité de calcul. Elles utiliseront une version personnalisée de la puce optimisée pour les charges de travail de Meta, appelée « Instinct ».

Source: DigWatch

Ici aussi, la raison d’être de Meta était de « diversifier notre calcul », selon Mark Zuckerberg. De même, AMD a émis le même nombre de bons de souscription basés sur la performance (jusqu’à 160 millions d’actions ordinaires AMD), structurés pour être acquis à des étapes spécifiques de livraisons de GPU à Meta, ce qui pourrait permettre à la fois à Meta et à OpenAI de détenir jusqu’à 20 % de l’entreprise à l’avenir.

“Cette collaboration pluriannuelle et multigénérationnelle autour des GPU Instinct, des CPU EPYC et des systèmes IA à l’échelle du rack aligne nos feuilles de route pour fournir une infrastructure haute performance et économe en énergie, optimisée pour les charges de travail de Meta, accélérant l’un des plus grands déploiements IA de l’industrie et plaçant AMD au centre du développement mondial de l’IA.” Dr. Lisa Su – Présidente & PDG d’AMD

Par ailleurs, même le Département de l’Énergie des États‑Unis se tourne vers AMD pour construire un superordinateur de 1 milliard de dollars afin d’aider à exploiter l’énergie de fusion ou à traiter le cancer avec des médicaments récemment développés.

“Nous allons obtenir des progrès massivement plus rapides grâce aux calculs de ces systèmes IA, qui, je le crois, ouvriront des voies pratiques pour exploiter l’énergie de fusion dans les deux ou trois prochaines années. Mon espoir est que dans cinq à huit ans, nous transformerons la plupart des cancers, dont beaucoup sont aujourd’hui des sentences de mort définitives, en affections gérables.” Secrétaire à l’énergie Wright

IA Edge

Enfin, l’IA se déplace lentement d’une IA généralisée ultra‑intensive en calcul exécutée dans d’immenses centres de données vers des tâches plus ciblées effectuées à la volée sur du matériel localisé, une méthode appelée « edge computing ». Cela est particulièrement important pour l’IA physique dans la robotique mobile, les voitures autonomes, les drones, les objets connectés, les sites industriels, etc.

Pour ces tâches, une puissance de calcul moindre mais exécutée de manière plus efficace est à privilégier.

À cette fin, AMD a lancé en mars 2026 son nouveau processeur Ryzen AI Embedded Série P100, avec jusqu’à 2 fois plus de cœurs CPU, jusqu’à 8 fois plus de puissance GPU, le tout sur une seule puce.

“La plateforme AMD Ryzen™ AI Embedded est une révolution pour les applications industrielles et IA en périphérie. Notre K4131-Px mITX basé sur le P100 sera équipé d’APU de quatre à douze cœurs, nous permettant d’offrir aux clients une gamme de solutions qui délivrent des performances de calcul élevées et une accélération IA dans le même format compact.” Thomas Stanik, directeur principal des ventes & du développement commercial, Kontron

Agents IA et le passage à l’inférence pilotée par le CPU

Progressivement, l’IA généraliste est remplacée par les « agents IA », une sous‑division des modèles IA créant des outils plus spécialisés centrés exclusivement sur une tâche donnée. Après tout, il n’est pas nécessaire que les IA qui conduisent une voiture, nettoient une base de données ou déplacent un bras robotique puissent écrire un roman, offrir un conseil psychologique ou générer une image à la demande.

On pense que l’IA agentique dépend davantage des CPU que des GPU, comparée aux modèles IA complets. Ainsi, les agents IA sont susceptibles de provoquer une résurgence de la demande de capacité de calcul CPU, après des années où les GPU dominaient les gros titres et les chiffres de croissance des ventes.

“Les déploiements IA modernes dépendent de systèmes équilibrés. Les CPU, les GPU, les réseaux et les logiciels jouent chacun des rôles distincts pour offrir des performances à grande échelle. Dans ces environnements, les CPU orchestrent les charges de travail, gèrent la mémoire et les déplacements de données, et soutiennent les applications d’entreprise qui fonctionnent aux côtés des modèles IA en production.”

Ainsi, alors que l’ère de l’entraînement massif était centrée sur les GPU, l’ère de l’exécution de l’IA pour résoudre des problèmes concrets (inférence) pourrait être davantage centrée sur les CPU, ce qui profiterait aux leaders de ce marché : AMD et Intel.

Le cas d’investissement pour AMD

AMD est un fabricant de puces moins discuté et beaucoup moins valorisé que son éternel rival historique sur le marché des GPU : Nvidia. Mais il rattrape rapidement son retard sur le marché des centres de données IA et possède un avantage solide en inférence IA, que ce soit dans le cloud ou le edge computing, AMD bénéficiant d’une activité commerciale plus diversifiée, avec une forte présence dans les CPU et les semi‑conducteurs spécialisés comme les FPGA.

De plus, de nombreux hyperscalers souhaitent diversifier leurs fournisseurs de puces IA, tant à cause des retards répétés de livraison de Nvidia que pour atténuer le risque qu’un acteur devienne trop monopolistique. Alors que des entreprises comme Google pourraient prendre la production de matériel IA en main, d’autres comme Meta et OpenAI choisissent AMD et construisent un partenariat stratégique à long terme, incluant une participation stratégique au capital de l’entreprise.

Enfin, AMD bénéficiera également du passage mondial de l’industrie IA d’une approche centrée sur les GPU vers des conceptions personnalisées, des puces plus économes en énergie et un rôle plus important des CPU, tous des secteurs où AMD peut surpasser Nvidia ou tenir tête à Intel ou Broadcom.

Cela modifie le profil de l’entreprise, passant d’un concepteur de puces semi‑conductrices rentable mais en retard, à un leader IA émergent, tout en conservant une capitalisation boursière qui reflète principalement son profil antérieur.

(Vous pouvez également en savoir plus sur le matériel IA dans notre rapport dédié, ainsi que les rapports couvrant les entreprises de matériel IA comme Nvidia, Intel, et Broadcom)

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