Après le rallye de 200 % de Nvidia cette année, les investisseurs se tournent vers l’introduction en bourse d’Arm mais les deux sont très différentes
- Alors que de nombreux investisseurs cherchent à savoir si Arm pourrait être le prochain Nvidia, qui a connu un rallye de 200 % cette année, les deux sociétés proposent des propositions totalement différentes.
- Les analystes ont déclaré qu’il est peu probable qu’Arm voit une forte augmentation des revenus de l’IA à court terme, mais qu’il pourrait en constater les avantages lorsque les applications d’IA seront de plus en plus exécutées sur des appareils tels que les smartphones.
- Il est peu probable qu’Arm voit les bénéfices de l’IA se répercuter sur ses revenus avant au moins trois à cinq ans, a déclaré à CNBC Richard Windsor, fondateur de Radio Free Mobile.
Arm se prépare à une introduction en bourse à succès à un moment où les investisseurs sont très intéressés à la fois par les semi-conducteurs et par l’intelligence artificielle.
Le rallye de 200 % de Nvidia cette année en est la preuve. Arm cherche à lever près de 5 milliards de dollars grâce à son introduction en bourse, ce qui la valoriserait à plus de 50 milliards de dollars. Et la demande est forte, Reuters rapportant que la société pourrait fixer le prix de ses actions au sommet de sa fourchette indiquée, voire au-dessus.
Cela pourrait être dû en partie à Softbank, le propriétaire d’Arm, et à son positionnement du concepteur de puces britannique en tant que jeu d’IA. Arm sera « central » dans la transition vers l’informatique basée sur l’IA, a indiqué la société dans son prospectus d’introduction en bourse.
Mais la société est une proposition différente de Nvidia et il est peu probable qu’elle perçoive les avantages du boom de l’IA à court terme, ont déclaré les analystes à CNBC.
L’IA a été mise sous les projecteurs, en grande partie grâce à ChatGPT d’OpenAI. Il s’agit d’une technologie connue sous le nom d’IA générative, car l’IA est capable de générer des réponses en réponse aux invites des utilisateurs.
Une telle IA est basée sur un modèle entraîné sur d’énormes quantités de données. Une grande puissance de calcul est nécessaire pour entraîner ces modèles d’IA.
Nvidia conçoit un type de semi-conducteur appelé unité de traitement graphique ou GPU, qui est utilisé dans les centres de données pour former et exécuter ces modèles d’IA.
Sur cette illustration photo, le logo Nvidia est affiché sur l’écran d’un smartphone devant le logo ARM.
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L’intérêt croissant pour l’IA générative a entraîné une augmentation des bénéfices de Nvidia.
Arm, quant à elle, est une entreprise qui conçoit les plans ou « architectures » de certains semi-conducteurs. Ces architectures constituent la conception globale, y compris les composants et les instructions du langage de programmation que d’autres sociétés utilisent pour construire des puces. Arm conçoit principalement des unités centrales de traitement ou CPU.
Les processeurs basés sur Arm sont présents dans 99 % des smartphones dans le monde, y compris ceux d’acteurs majeurs comme Apple.
Bien que les processeurs soient également requis dans le centre de données, ils sont souvent utilisés conjointement avec un GPU pour entraîner les données, mais pas toujours.
Arm tire l’essentiel de son argent des redevances et des licences pour son architecture. Plus de 50 % de ces revenus proviennent des smartphones et de l’électronique grand public. Jusqu’à présent, l’IA ne bénéficie pas d’un grand essor.
« La croissance à court terme d’Arm ne concerne pas vraiment l’IA, mais le mobile, mais l’augmentation des redevances », a déclaré lundi Jamie Mills O’Brien, directeur des investissements chez Abrdn, à « Street Signs Europe » de CNBC.
« À plus long terme, je pense qu’Arm essaie d’attirer l’attention des investisseurs sur le potentiel de l’IA en périphérie, de l’IA dans le centre de données, mais pour le moment, cela ne représente pas une part importante de l’exposition de l’entreprise. »
Il est peu probable que l’avenir de l’IA d’Arm vienne des énormes quantités de puces nécessaires à la formation de modèles Big Data.
Au lieu de cela, il est plus probable qu’elle soit un acteur majeur de l’IA à la « périphérie ». Cette expression fait référence aux processus d’IA effectués sur un appareil, tel qu’un smartphone, plutôt que dans le cloud, comme ChatGPT.
Pour que cela se produise, les appareils auront besoin de puces à faible consommation mais hautes performances, capables d’effectuer le calcul requis pour les applications d’IA. Arm conçoit l’architecture de ces puces.
« Si vous faites de l’IA sur un smartphone ou une voiture, vous n’aurez pas le même niveau de puissance de calcul, vous devez donc optimiser le modèle pour qu’il fonctionne localement », a déclaré à CNBC Peter Richardson, directeur de recherche chez Counterpoint Research.
« Ces processeurs seront presque certainement basés sur Arm »
Arm a déclaré dans son dossier d’introduction en bourse que ses processeurs exécutaient déjà des charges de travail d’IA « et que chaque smartphone actuellement sur le marché exécute efficacement des applications d’inférence d’IA, telles que la reconnaissance vocale et l’application de filtres aux images numériques ».
Cependant, il est peu probable qu’Arm voit les bénéfices de l’IA se répercuter sur ses revenus avant au moins trois à cinq ans, a déclaré à CNBC Richard Windsor, fondateur de Radio Free Mobile.
Ce que SoftBank a dû faire, c’est vendre Arm en tant que société d’IA comme Nvidia », a déclaré Windsor.
« Maintenant, à long terme, je suis un fervent partisan de l’exécution de l’IA sur les appareils finaux, cela a énormément de sens sur le plan économique pour le fournisseur du service, et aussi bien plus en général en termes de qualité de le service, la confidentialité et la sécurité, etc. Mais ces revenus ne reviennent pas à Arm pour le moment.