Lors de son keynote au Computex 2026, Jensen Huang a consacré une partie surprenante de sa présentation à une liste de noms. OpenAI, Anthropic, SpaceX ou encore Oracle figuraient parmi les premiers utilisateurs annoncés de Nvidia Vera, le nouveau processeur conçu intégralement par Nvidia.
À première vue, cela ressemble à une annonce de plus dans la course à l’IA. En réalité, Vera marque un tournant stratégique majeur : Nvidia ne veut plus seulement dominer les GPU, mais aussi contrôler le processeur qui les accompagne.
Nvidia Vera remplace Grace, mais change complètement d’approche
Nvidia Vera succède au processeur Grace, introduit par Nvidia pour les centres de données IA. Cette fois, l’entreprise abandonne les cœurs standards Arm utilisés jusqu’à présent au profit d’une architecture maison.
Le processeur embarque :
- 88 cœurs personnalisés baptisés Olympus
- Jusqu’à 1,2 To/s de bande passante mémoire
- Une conception optimisée pour les charges de travail liées aux agents IA.
Selon Nvidia, Vera est désormais en production à grande échelle.
L’ère des agents IA change les besoins des centres de données
Pendant plusieurs années, les modèles d’IA générative ont surtout mis en avant la puissance des GPU. Mais avec l’arrivée des agents autonomes capables de planifier, raisonner et exécuter des tâches complexes, le rôle du processeur redevient central.
Ces nouveaux systèmes nécessitent une orchestration permanente, une gestion complexe des flux de données, des opérations séquentielles intensives et une communication constante entre CPU et GPU.
C’est précisément le terrain sur lequel Nvidia veut attaquer Intel et AMD.
OpenAI et Anthropic comme vitrine
Le choix des premiers clients n’est pas anodin. Les noms cités par Jensen Huang représentent aujourd’hui les plus gros consommateurs de puissance de calcul de la planète : OpenAI, Anthropic, SpaceX et Oracle Cloud Infrastructure.
En annonçant ces partenaires dès le lancement, Nvidia cherche à envoyer un message clair : Nvidia Vera n’est pas un projet expérimental, mais une pièce maîtresse des futures infrastructures IA.
La vraie bataille : remplacer Intel et AMD dans les datacenters
Jusqu’à présent, Nvidia dominait déjà la partie GPU des centres de données. Mais pour le CPU, les géants de l’IA continuaient largement de dépendre des plateformes : Intel Xeon et AMD EPYC.
Avec Vera, Nvidia tente désormais d’occuper les deux positions simultanément.
Cette intégration permet plusieurs avantages :
- Optimisation CPU-GPU
- Réduction des dépendances externes
- Contrôle total de la plateforme
- Marges plus élevées
Autrement dit, Nvidia ne veut plus vendre uniquement l’accélérateur IA. Elle veut vendre le serveur complet.
Vera Rubin : la pièce centrale de la prochaine génération
Nvidia Vera est l’un des éléments clés de la plateforme Vera Rubin, que Jensen Huang présente comme l’une des annonces les plus importantes de l’histoire récente de Nvidia.
Le principe est simple : associer un CPU maison et un GPU Nvidia dans un système conçu comme un ensemble cohérent plutôt que comme l’assemblage de composants provenant de plusieurs fournisseurs.
Cette approche rappelle fortement la stratégie adoptée par Apple avec ses puces Apple Silicon.
Ce que Nvidia ne dit pas encore
Malgré l’enthousiasme autour du lancement, plusieurs questions restent ouvertes. Nvidia n’a notamment communiqué ni les prix, les volumes commandés, le nombre exact de déploiements prévus, ou encore les engagements financiers des partenaires annoncés.
La disponibilité à grande échelle est attendue pour le second semestre 2026, avec Oracle comme premier hyperscaler à déployer Vera massivement.
Plus qu’un nouveau processeur
À première vue, NVIDIA Vera pourrait sembler être une simple évolution technique. En réalité, il s’agit d’une étape cruciale dans la transformation de Nvidia. L’entreprise qui a bâti son empire sur les cartes graphiques cherche désormais à devenir le fournisseur de l’intégralité de l’infrastructure IA mondiale.
Si Vera tient ses promesses, Nvidia ne vendra plus seulement les moteurs de l’intelligence artificielle. Elle contrôlera également le système qui les pilote.
Et dans l’économie de l’IA qui se dessine, cette position pourrait s’avérer encore plus stratégique que celle qu’elle occupe déjà aujourd’hui.
