Comment la puce Big Thor de Nvidia alimente la révolution Robotaxi : un changement de jeu à 3 500 $ pour 2027

TLDR - Nvidia vise à dominer les flottes de robotaxis d’ici 2027 en utilisant sa plateforme Drive AV et ses processeurs automobiles de nouvelle génération. - Les revenus liés à l’automobile et à la robotique s’élèvent à seulement $592 millions par trimestre (1% du total), mais représentent l’opportunité à croissance la plus rapide de l’entreprise. - L’ordinateur automobile Drive AGX Thor — le grand Thor alimentant les systèmes autonomes — coûte environ 3 500 $ par puce et attire les grands constructeurs automobiles. - La plateforme Vera Rubin atteint une performance IA cinq fois supérieure avec 72 GPU et 36 CPU par serveur, entrant désormais en production à pleine capacité. - Des tests en conditions réelles à San Francisco montrent que le système gère la conduite autonome 90 % du temps, bien que le Niveau 2 Plus Plus nécessite encore une intervention du conducteur dans des scénarios complexes. * * *

L’opportunité Robotaxi : pourquoi la stratégie automobile de Nvidia est importante

L’engagement de Nvidia dans les véhicules autonomes représente un changement crucial pour ses sources de revenus. Alors que la plupart des investisseurs se concentrent sur les puces IA pour centres de données, la division automobile et robotique de l’entreprise a discrètement généré $592 millions de dollars en revenus trimestriels — une petite mais significative part de 1 % du chiffre d’affaires total de Nvidia. Ce qui rend ce segment critique, ce ne sont pas ses chiffres actuels, mais le potentiel explosif à venir.

Le responsable de l’automobile chez Nvidia a révélé que les véhicules autonomes de Niveau 4 — capables de fonctionner sans intervention humaine dans des zones définies — deviendront une réalité d’ici 2027. Ce n’est pas de la vaporware. La plateforme logicielle Drive AV est déjà testée en conditions réelles, avec du matériel de production qui sera intégré dans les véhicules cette année.

Le Grand Thor : matériel à 3 500 $ qui pourrait transformer l’industrie

Au cœur de la stratégie robotaxi de Nvidia se trouve le Drive AGX Thor, l’ordinateur automobile phare de l’entreprise. À environ 3 500 $ l’unité, cette puce représente la pari de Nvidia que les constructeurs automobiles seront prêts à payer une prime pour une technologie autonome éprouvée et haute performance.

Les grands constructeurs mondiaux votent avec leur portefeuille. Plusieurs fabricants prévoient de lancer des fonctionnalités de conduite autonome de Niveau 2 et Niveau 2 Plus Plus en 2026, en commençant par des capacités limitées comme la conduite mains libres sur autoroute et le changement de voie avancé via des mises à jour logicielles over-the-air. La timeline d’accélération suggère que la puce Thor répond à ses promesses de performance.

Pourquoi se concentrer sur un matériel spécifique ? Parce que les véhicules autonomes exigent une puissance de calcul incessante. L’architecture Thor consolide les besoins de traitement qui auparavant nécessitaient plusieurs composants, réduisant ainsi les coûts pour les fabricants tout en maintenant la performance brute nécessaire pour une opération autonome sûre.

Vera Rubin : la puissance IA qui alimente la nouvelle génération de traitement

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé que la plateforme Vera Rubin a atteint le statut de production complète. Cette architecture de nouvelle génération réalise une étape remarquable : une performance de calcul IA cinq fois supérieure à celle des générations précédentes, tout en utilisant seulement 1,6 fois plus de transistors.

Les gains d’efficacité proviennent des formats de données propriétaires de Nvidia et des innovations architecturales. Chaque serveur Vera Rubin contient 72 unités de traitement graphique et 36 processeurs centraux, pouvant être reliés en grappes de plus de 1 000 unités pour un traitement à grande échelle. La plateforme offre une amélioration de dix fois de l’efficacité de génération de tokens — essentielle pour les grands modèles linguistiques et les tâches d’inférence pour véhicules autonomes.

Plusieurs leaders technologiques ont confirmé leur engagement à adopter l’infrastructure Vera Rubin, reconnaissant le saut de performance. Cette demande indique que l’architecture de nouvelle génération de Nvidia résout de véritables goulets d’étranglement computationnels dans l’industrie de l’IA.

Les tests en conditions réelles révèlent des progrès mais aussi des limites

Une démonstration en décembre à San Francisco a permis de faire un point sur les capacités actuelles en autonomie. Un véhicule de test a fonctionné de manière autonome pendant 90 % d’un parcours urbain d’une heure, naviguant avec succès dans les rues, gérant les feux de signalisation et les scénarios de conduite typiques sans intervention humaine.

Cependant, des limites sont apparues dans des situations complexes. Lorsqu’une congestion impliquant deux bus et un autre véhicule autonome s’est produite, le conducteur de sécurité a dû intervenir pour inverser manuellement et attendre que la situation se dénoue. Le système a classé cette démonstration comme une technologie de Niveau 2 Plus Plus — une étape significative par rapport aux générations précédentes, mais encore loin de l’autonomie complète.

Cette distinction est importante : le conducteur reste légalement responsable du véhicule, comme dans les implémentations actuelles. La voie vers l’autonomie de Niveau 4 nécessite de résoudre les “cas limites” — ces scénarios de trafic imprévisibles qui demandent jugement et intervention humaine.

Implications pour le marché : pourquoi cela compte pour l’action Nvidia

Le marché du robotaxi représente une opportunité d’un billion de dollars au cours de la prochaine décennie, pouvant transformer le transport, la logistique et les services de mobilité. La position précoce de Nvidia avec du matériel et des logiciels prêts pour la production confère d’importants avantages de premier arrivé dans cet écosystème.

Actuellement, les revenus liés à l’automobile contribuent peu au résultat net. Mais à mesure que l’adoption des véhicules autonomes s’accélère d’ici 2027 et au-delà, ce segment pourrait croître de façon exponentielle. La base de $592 millions par trimestre offre un potentiel d’expansion considérable.

Nvidia doit faire face à des défis techniques et concurrentiels. D’autres fabricants de puces développent des processeurs alternatifs pour la conduite autonome. La demande pour les puces de génération actuelle persiste, notamment sur les marchés internationaux où les approbations réglementaires évoluent.

La puce Thor ne représente pas seulement du matériel — elle symbolise la stratégie de diversification de Nvidia au-delà des centres de données, en visant une toute nouvelle catégorie de revenus récurrents issus du secteur des transports.