Actions Qualcomm : Le prix monte de 20 % alors que la société émerge comme un concurrent majeur de l'IA face à Nvidia et AMD

• 27 octobre 2025
• |
• 17:20

Après des années à compter sur les smartphones comme principal moteur de revenus, Qualcomm a jeté son dévolu sur un tout nouveau front — le centre de données AI.

L'entreprise a annoncé son entrée sur le marché à enjeux élevés avec une nouvelle gamme d'accélérateurs et de serveurs AI dédiés, signalant une expansion dramatique de son modèle commercial et un défi à la domination de Nvidia et AMD.

La nouvelle famille de processeurs, commençant par l'AI200, marque la première véritable incursion de Qualcomm dans l'infrastructure à grande échelle. Loin d'être une simple sortie de puce, cela représente un effort pour construire une plateforme complète — comprenant des CPU, des réseaux et une technologie d'inférence AI économe en énergie — qui peut rivaliser avec les plus grands noms du secteur.

Des téléphones au cloud : une réinvention en mouvement

Pendant des décennies, la réputation de Qualcomm était liée à la révolution mobile. Ses processeurs Snapdragon alimentaient tout, des smartphones Android haut de gamme aux voitures connectées. Mais la direction de l'entreprise sait que la prochaine opportunité de mille milliards de dollars se trouve ailleurs — dans le calcul AI et l'énorme économie de centres de données qui le soutient.

D'ici 2026, Qualcomm lancera son système AI200, suivi un an plus tard par le plus puissant AI250, et une troisième génération en 2028. Chaque étape, selon l'entreprise, l'emmènera plus profondément dans les charges de travail d'inférence AI — la phase de “déploiement” de l'apprentissage automatique où les modèles entraînés effectuent des tâches dans le monde réel telles que la reconnaissance d'images, l'automatisation et les moteurs de recommandation.

Plutôt que de poursuivre le marché de la formation dominé par Nvidia, Qualcomm se concentre sur l'efficacité et l'évolutivité — deux domaines qui pourraient séduire les hyperscalers cherchant à maîtriser l'augmentation des coûts d'électricité et de matériel.

Intégrer l'efficacité dans la course à l'IA

Au cœur de cette stratégie se trouve le NPU Hexagon de Qualcomm (Unité de traitement neuronal) — une technologie à l'origine conçue pour les processeurs mobiles mais désormais adaptée aux systèmes montés sur rack. Cette architecture de NPU permet une inférence à faible consommation d'énergie et à haut débit à une fraction du coût des GPU concurrents.

Alors que les puces Nvidia excellent dans l'entraînement de modèles nécessitant beaucoup de performances, Qualcomm parie que de nombreuses charges de travail d'entreprise donneront la priorité à la durabilité et au TCO (coût total de possession) au lieu de se concentrer sur la performance brute. Les systèmes de l'entreprise devraient réduire considérablement la consommation d'énergie tout en offrant des vitesses d'inférence AI robustes.

Architecture flexible, positionnement stratégique

Contrairement à de nombreux concurrents qui regroupent des puces et des serveurs, Qualcomm prévoit d'offrir un écosystème modulaire. Les clients pourront acheter des accélérateurs individuels, des composants de serveur ou des systèmes à l'échelle d'un rack, en fonction de leurs besoins.

Selon Durga Malladi, responsable de la planification technologique et des solutions de centre de données chez Qualcomm, cette approche ouverte pourrait même rendre les puces de l'entreprise accessibles à ses rivaux. “Notre matériel peut s'intégrer dans l'infrastructure de quiconque”, a noté Malladi — une remarque diplomatique mais révélatrice qui laisse entrevoir des partenariats avec des concurrents potentiels comme AMD ou Nvidia.