Nvidia a déplacé son attention vers les améliorations logicielles, notamment DLSS 4.5, en omettant de présenter de nouveaux modèles de cartes graphiques GeForce au CES pour la première fois depuis des années. Ce pivot stratégique souligne l'importance croissante que l'entreprise accorde à son activité d'intelligence artificielle, qui semble désormais primer sur sa division traditionnelle de matériel de jeu.

Le discours d'ouverture du PDG Jensen Huang, d'une durée de 90 minutes, a consacré un minimum de temps aux annonces liées aux jeux, qui ont plutôt été reléguées à une vidéo en ligne distincte. Cela contraste fortement avec les années précédentes, où les nouveaux GPU GeForce étaient un point culminant de l'événement. Cette décision signale un potentiel recalibrage des priorités de Nvidia, le développement de l'IA occupant le devant de la scène.

L'annonce logicielle principale, DLSS 4.5, introduit des améliorations aux technologies de suréchantillonnage et de génération d'images de Nvidia. Un élément clé est l'amélioration du suréchantillonnage DLSS, piloté par un modèle transformateur de deuxième génération. Nvidia affirme que ce modèle, entraîné sur un ensemble de données plus vaste, améliore la précision de la génération de pixels, en particulier dans les modes Performance et Ultra Performance. Bryan Catanzaro de Nvidia a noté que ces améliorations sont particulièrement bénéfiques pour la qualité de l'image lorsque le suréchantillonneur fonctionne avec des images sources de plus faible résolution, nécessitant plus d'extrapolation. La génération multi-images DLSS est également en cours d'amélioration.

Ce virage vers les améliorations logicielles a des implications importantes sur le marché. Bien que Nvidia reste un acteur dominant sur le marché des GPU pour les jeux, l'activité croissante de l'entreprise dans le domaine de l'IA représente une opportunité de croissance substantielle. En se concentrant sur des logiciels comme DLSS, Nvidia peut continuer à améliorer les performances de son matériel existant, ce qui pourrait prolonger sa durée de vie et réduire la nécessité de mises à niveau matérielles fréquentes. Cette stratégie pourrait également séduire un plus large éventail d'utilisateurs, y compris ceux qui ne sont pas en mesure ou ne souhaitent pas acheter les derniers GPU haut de gamme.

L'histoire de Nvidia est ancrée dans le traitement graphique, initialement pour les jeux. Cependant, l'entreprise s'est diversifiée avec succès dans l'IA, les centres de données et les applications automobiles. La demande de puissance de traitement de l'IA augmente rapidement, sous l'impulsion des progrès de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Cette tendance a alimenté la croissance de Nvidia ces dernières années, faisant de son activité d'IA un moteur de revenus important.

Pour l'avenir, l'accent mis par Nvidia sur les logiciels et l'IA suggère une stratégie à long terme visant à diversifier ses sources de revenus et à réduire sa dépendance au marché cyclique du matériel de jeu. Bien que de nouveaux GPU GeForce continueront sans aucun doute à être développés, l'accent mis par l'entreprise sur les améliorations logicielles indique une vision plus large consistant à fournir des solutions complètes englobant à la fois le matériel et les logiciels. Cette approche pourrait positionner Nvidia pour une croissance continue dans le paysage en évolution de l'informatique et de l'intelligence artificielle.