L'avenir de la conduite autonome de Nvidia : comment la puce Big Thor alimente la révolution des robotaxis jusqu'en 2027

Nvidia vient de présenter une feuille de route ambitieuse qui pourrait redéfinir la trajectoire de croissance de l’entreprise. D’ici 2027, le fabricant de puces prévoit de déployer sa plateforme logicielle Drive AV sur des flottes de robotaxis, visant des véhicules autonomes de Niveau 4 qui fonctionnent de manière indépendante dans des zones géographiques spécifiques sans nécessiter de conducteurs humains.

La véritable histoire ne concerne pas seulement les robotaxis — il s’agit de la façon dont Nvidia se positionne sur un marché émergent massif. Actuellement, la division automobile et robotique de l’entreprise ne génère que $592 millions par trimestre, soit à peine 1 % du chiffre d’affaires total. Mais cela est sur le point de changer radicalement à mesure que l’adoption s’accélère.

La puce Big Thor est révolutionnaire pour les constructeurs automobiles

Au cœur de cette stratégie se trouve l’ordinateur automobile Nvidia Drive AGX Thor — le « big thor » conçu pour être le cerveau des systèmes de conduite autonome de nouvelle génération. Prisée à environ 3 500 $ l’unité, la plateforme Thor offre aux constructeurs automobiles une voie plus rapide et plus économique pour arriver sur le marché, comparée au développement de leurs propres stacks autonomes.

Mercedes-Benz s’est déjà engagée à intégrer la technologie Drive de Nvidia dans ses modèles de 2026. Le constructeur allemand déploiera le système alimenté par Thor sur ses véhicules, en commençant par des capacités de changement de voie, puis en progressant vers la conduite sur autoroute sans mains, la navigation urbaine et les fonctionnalités park-to-park d’ici 2026.

Un récent essai en décembre à San Francisco a prouvé à la fois le potentiel et les limites de la technologie actuelle. Une Mercedes-Benz CLA de 2026 a fonctionné de manière autonome pendant 90 % d’un trajet d’une heure, nécessitant une intervention du conducteur une seule fois lors de scénarios de trafic complexes impliquant deux bus et un véhicule Waymo. Cela correspond au Niveau 2 Plus Plus — impressionnant selon les standards actuels, bien qu’il faille encore un conducteur de sécurité pour rester entièrement responsable. C’est similaire à la position actuelle de la capacité Full Self-Driving de Tesla.

La plateforme Vera Rubin marque une avancée majeure

Jensen Huang, PDG de Nvidia, a annoncé que la plateforme de puces Vera Rubin de nouvelle génération est entrée en production complète, offrant une performance de calcul AI cinq fois supérieure à celle des générations précédentes. Chaque serveur Vera Rubin contient 72 unités de traitement graphique et 36 processeurs centraux, avec la capacité de se relier en pods massifs dépassant 1 000 unités pour une puissance de traitement concentrée.

Ce qui est remarquable, c’est que Nvidia a réalisé une amélioration de 10 fois de l’efficacité de génération de tokens tout en n’augmentant la densité de transistors que de 1,6 fois — un témoignage d’une architecture supérieure et de formats de données propriétaires. CoreWeave déploie les premiers systèmes Vera Rubin, tandis que des géants technologiques comme Microsoft, Oracle, Amazon et Alphabet se préparent à adopter la plateforme pour leurs infrastructures AI.

Dynamiques du marché et pressions concurrentielles

Nvidia fait face à une concurrence constante de la part d’AMD et de Google dans la course aux puces AI. La société a récemment recruté des talents de la startup Groq, en engageant des cadres qui avaient précédemment conçu les processeurs AI de Google — un signal de l’importance que Nvidia accorde à maintenir son avantage technologique.

Par ailleurs, la demande pour les puces H200 de Nvidia reste forte en Chine, malgré les complications géopolitiques persistantes. La directrice financière Colette Kress a indiqué que l’entreprise a demandé des licences d’exportation pour reprendre les expéditions vers la Chine, mais l’approbation gouvernementale est toujours en attente.

La trajectoire est claire : les véhicules autonomes alimentés par des puces AI avancées représentent la prochaine frontière de croissance pour Nvidia. Avec la plateforme big thor qui gagne en adoption par les constructeurs et les objectifs d’autonomie de Niveau 4 fixés pour 2027, le géant des semi-conducteurs se positionne à l’intersection de la technologie de transport et de l’intelligence artificielle — une opportunité de marché bien plus vaste que tout segment unique actuellement.