Ils sont Californiens mais c’est à Las Vegas, au Névada, lors du Consumer Electronics Show, que Nvidia et AMD (Advanced Micro Devices ) ont décidé de croiser symboliquement le « faire ».
Nvidia a présenté son projet Alpamayo, introduisant le modèle VLA (« vision-langage-action ») capable de faire raisonner un véhicule autonome en temps réel, sans connexion au cloud. Basé sur 1 727 heures de conduite collectées dans 25 pays — un jeu de données qui couvre donc des enregistrements routiers aux États‑Unis et dans 24 pays européens (voir la liste ci dessous), offrant une très grande diversité géographique pour l’entraînement de modèles de conduite autonome — ce modèle vise l’autonomie de niveau 4.
AMD, de son côté, cherche à rivaliser avec Nvidia dans les processeurs IA. Sa PDG Lisa Su a annoncé la puce GPU MI455X pour 2026 et prépare la série MI500, aux performances considérablement supérieures, ainsi que la MI440X pour les petites entreprises et les centres de données embarqués. Ces innovations permettent de traiter les données localement, un enjeu crucial pour la sécurité et la réactivité des véhicules autonomes.
En Californie, les deux géants de la tech continuent de se faire remarquer dans le domaine de l’intelligence artificielle; chaque occasion de souligner leur volonté d’expansion est bonne : le CES de 2026 n’y a pas échappé.
AMD et Nvidia. Leurs PDG respectifs, Lisa Su et Jensen Huang — tous deux originaires de Californie et cousins germains — symbolisent la puissance de la Silicon Valley. Alors que Nvidia domine largement le marché des processeurs dédiés à l’IA dans les data centers, avec une part de marché estimée entre 80 % et 90 %, AMD cherche à contester cette hégémonie et à se faire une place parmi les leaders californiens de l’IA.
C’est à Las Vegas, à l’occasion du Consumer Electronics Show (CES), que cette rivalité technologique vient de se matérialiser avec l’effet que l’on imagine: stimuler l’intérêt pour un sujet, celui des puces, mais aussi de la mobilité autonome, qui est promis à des développements impressionnants.
Nvidia y a présenté sa nouvelle technologie pour véhicules autonomes, le projet Alpamayo. Grâce au premier modèle VLA — pour « vision-langage-action » — de raisonnement ouvert, les véhicules pourraient bientôt s’adapter en temps réel à leur environnement, sans dépendre d’un cloud. Contrairement aux systèmes traditionnels, qui réagissent uniquement à des « photos » de situations passées, un véhicule équipé d’un modèle VLA peut comprendre ce qu’il voit, raisonner sur le contexte et agir de manière cohérente, même face à l’imprévu.
Le projet Alpamayo repose sur d’immenses jeux de données de conduite réelle collectés dans le monde entier. Parmi elles figurent des séquences enregistrées dans des pays européens, comme le Luxembourg, on y reviendra, un territoire marginal au regard des enjeux d’un tel sujet, mais révélateur de la manière dont ces technologies se développent et pourraient changer la mobilité dans des pays très attachés à l’automobile : par l’agrégation de situations routières ordinaires, loin des démonstrations idéales de laboratoire. Le jeu de données « Physical AI – Autonomous Vehicles » comprend 1 727 heures de conduite, soit 310 895 clips de 20 secondes, collectés dans 25 pays et plus de 2 500 villes, combinant caméras multiples, capteurs LiDAR et données radar. L’objectif n’est pas tant d’accumuler des kilomètres que de multiplier les situations : trafic dense ou fluide, météo variable, obstacles imprévus, comportements ambigus de piétons ou de conducteurs.
Dans le même temps, AMD illustre sa stratégie pour répondre aux besoins croissants en IA, y compris pour les centres de données des véhicules autonomes. La PDG Lisa Su a annoncé au CES le lancement de la puce GPU ultra-puissante MI455X, conçue pour les usages les plus exigeants en IA, et dont le déploiement commercial débutera dès 2026. En parallèle, AMD prévoit de lancer en 2027 la série MI500, aux performances potentiellement jusqu’à 1 000 fois supérieures à la série MI300 de 2023. Pour toucher un spectre plus large de clients, y compris les petites entreprises, la puce MI440X permettra l’intégration directe dans les centres de données, limitant le transfert de données vers le cloud et rapprochant le traitement de l’endroit où les décisions doivent être prises.
Ces avancées technologiques ne se déploient pas dans le vide.
Nvidia et AMD ne se contentent pas de rivaliser sur la puissance des puces ou l’ambition des modèles : ils participent à l’édification d’une infrastructure technologique et réglementaire qui pourrait définir l’avenir de la mobilité autonome.
Eric Ritter
Lien: https://news.futunn.com › post › je…
Référence
This ‘explainable AI’ is crucial for addressing the long-tail problems of autonomous driving. Jensen Huang admitted: ‘We cannot collect all possible driving scenarios in the world. But we can teach AI to ‘reason,’ breaking unfamiliar scenarios into combinations of known elements.’
This technology is about to enter commercialization. Jensen Huang announced: ‘The first MERCEDES-BENZ GROUP AG UNSP ADR EACH REP 0.25 ORD SHS CLA model equipped with NVIDIA’s full-stack DRIVE system will hit the road in the United States in the first quarter of 2026.’ This marks the first time NVIDIA’s AI technology has been fully applied to mass-produced vehicles.
Silicon Photonics (CPO) and Warm Water Cooling: Saving 6% of Global Data Center Energy Consumption
In terms of connectivity and heat dissipation, NVIDIA has also demonstrated a dominant level of technological reserves.
The first breakthrough is in optical communication. Jensen Huang officially unveiled the Spectrum-6 Ethernet switches (SN688/SN6810), which adopt ‘Co-Packaged Optics (CPO)’ technology.
He clearly stated: ‘Compared with hardware that does not incorporate silicon photonics, they perform better in energy efficiency, reliability, and uptime.’ This indicates that CPO is no longer a concept confined to laboratories but has entered NVIDIA’s mass production pipeline. The optical module supply chain is set to undergo a substantive transition from pluggable modules to CPO.
The second breakthrough lies in the reconstruction of energy economics. The high energy consumption of AI has always been a Damocles’ sword hanging over the industry. The Rubin NVL72 rack achieves 100% liquid cooling and supports an inlet water temperature of 45 degrees Celsius. This implies that data centers no longer need energy-intensive chillers to produce cold water; natural cooling or warm water circulation alone can achieve heat dissipation. Jensen Huang proudly announced that this will save 6% of global data center electricity consumption. For the North American data center market, where power quotas are already stretched thin, this is an irresistible proposition.
Voici la liste complète des 25 pays où les données de conduite du jeu de données PhysicalAI‑Autonomous‑Vehicles de Nvidia ont été collectées :
1. États‑Unis (United States)
2. Allemagne (Germany)
3. France
4. Italie (Italy)
5. Suède (Sweden)
6. Espagne (Spain)
7. Portugal
8. Grèce (Greece)
9. Autriche (Austria)
10. Finlande (Finland)
11. Pays‑Bas (Netherlands)
12. Croatie (Croatia)
13. Danemark (Denmark)
14. Slovénie (Slovenia)
15. Estonie (Estonia)
16. Slovaquie (Slovakia)
17. Belgique (Belgium)
18. République tchèque (Czechia)
19. Lituanie (Lithuania)
20. Pologne (Poland)
21. Roumanie (Romania)
22. Luxembourg
23. Lettonie (Latvia)
24. Hongrie (Hungary)
25. Bulgarie (Bulgaria)
