Lorsque Nvidia a déployé ses nouvelles cartes graphiques de la série RTX 40 plus tôt cette semaine, de nombreux joueurs et observateurs de l’industrie ont été un peu choqués par les prix demandés par la société sur son dernier matériel haut de gamme. De nouveaux sommets en puissance brute sont également venus avec de nouveaux sommets en ce qui concerne le PDSF, qui se situe entre 899 $ et 1 599 $ pour les cartes de la série 40.
Interrogé sur ces augmentations de prix, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré à la presse réunie qu’il fallait en fait s’y habituer. « La loi de Moore est morte », a déclaré Huang lors d’une séance de questions-réponses, comme l’a rapporté Digital Trends. « Une plaquette de 12 pouces est beaucoup plus chère aujourd’hui. L’idée que le prix de la puce va baisser appartient au passé. »
Désolé, c’est cher ?
Pour justifier les augmentations de prix de Nvidia, Huang a défendu la puissance brute des cartes de la série 40 par rapport aux offres passées. « Les performances du GPU à 899 $ de Nvidia ou du GPU à 1 599 $ il y a un an, il y a deux ans, au même prix, notre performance avec Ada Lovelace est monumentalement meilleure », a-t-il déclaré. « Mieux hors des charts. »
Mais ces comparaisons de prix sont un peu trompeuses. Certes, le RTX 4090 phare de 1 599 $ n’est que 100 $ plus cher que le prix de lancement de 1 499 $ du RTX 3090 en 2020. Ajusté en fonction de l’inflation (qui a été inhabituellement élevée ces dernières années), le lancement du RTX 3090 coûterait plus de 1 700 $ en août 2022. dollars, ce qui fait que le RTX 4090 d’aujourd’hui ressemble à une bonne affaire.
Lorsque vous regardez les niveaux inférieurs, les augmentations de prix commencent à paraître un peu moins raisonnables. La gamme RTX 4080, divisée en niveaux de prix de 899 $ et 1 199 $, est nettement plus chère que les prix de lancement de 699 $ et 799 $ pour les deux niveaux de cartes RTX 3080 en 2020. Même en tenant compte de l’inflation, ces cartes auraient été lancées à environ 800 $ et 900 $. en dollars d’aujourd’hui, bien en deçà de ce que Nvidia demande maintenant pour ses cartes RTX 4080.
De plus, la série 40 n’a jusqu’à présent rien à voir avec le prix de lancement de l’option de la série 30 la moins chère proposée par Nvidia en 2020, le RTX 3070, qui coûtait 499 $ à l’époque (environ 567 $ en dollars d’aujourd’hui). Et il y a des rumeurs selon lesquelles la carte 4080 bas de gamme de Nvidia est sur un chipset moins performant que son cousin plus cher, ce qui la rend plus technologiquement similaire au 3070 de la dernière génération.
Bien sûr, on pourrait dire que les cartes de la série RTX 30 avaient un prix trop bas – ces cartes étaient exceptionnellement difficiles à trouver lors de leur lancement MSRP à l’époque, en grande partie en raison de l’extrême intérêt des mineurs de crypto-monnaie. Mais l’époque des pénuries généralisées de GPU est maintenant révolue, car la chute des prix de la cryptographie et les changements dans le paysage de l’extraction de la cryptographie GPU ont entraîné une baisse constante des prix des GPU d’occasion pendant des mois. Nvidia a explicitement noté cette tendance en août, avertissant les investisseurs que les effets du marché de la cryptographie « pourraient réduire la demande pour nos nouveaux GPU ».
Si nous ne pouvons pas le faire, quelqu’un d’autre peut le faire ?
Mis à part les comparaisons de prix générationnelles, l’affirmation générale de Huang selon laquelle « la loi de Moore est morte » est un peu choquante pour une entreprise dont le pain et le beurre publient des cartes graphiques dont la puissance de traitement comparable double chaque année. Mais la prédiction est loin d’être nouvelle, que ce soit pour Huang – qui a dit la même chose en 2019 et 2017 – ou pour l’ensemble de l’industrie – la feuille de route technologique internationale pour les semi-conducteurs a officiellement annoncé qu’elle cesserait de poursuivre la référence dans sa feuille de route 2016 pour puce développement.
Vous pourriez écrire un livre entier sur les implications de la loi de Moore (et Ars l’a pratiquement fait), mais l’affirmation fondamentale énoncée par le co-fondateur d’Intel Gordon Moore en 1965 est restée remarquablement prémonitoire : le nombre de transistors par puce (en gardant la taille/le prix relativement constant) double à peu près chaque année (dans une mise à jour ultérieure, Moore modifierait le temps de doublement à 24 mois).
Comme Kevin Kelly l’a expliqué dans un article de 2009, cependant, la loi de Moore est mieux comprise non pas comme une loi de la physique, mais comme une loi de l’économie et de la motivation des entreprises. La puissance de traitement continue de doubler en partie parce que les consommateurs s’attendent à ce qu’elle double et trouve des utilisations pour cette puissance supplémentaire.
DMLA
Cette demande des consommateurs, à son tour, pousse les entreprises à trouver de nouvelles façons de suivre le rythme des attentes. Dans un passé récent, cette poussée du marché a conduit à des innovations telles que les transistors 3D tri-gate et des améliorations du processus de production qui réduisent continuellement la taille des transistors individuels, qu’IBM peut désormais pousser à seulement 2 nm.
Le point ici est que la prétendue « mort de la loi de Moore » de Huang ne dépend pas entièrement de Nvidia. Même si Nvidia ne peut plus maintenir ses augmentations de puissance de processeur à des prix constants, ce n’est pas le seul jeu en ville. AMD, par exemple, taquine déjà que ses cartes RDNA 3 qui seront bientôt annoncées pourraient présenter des améliorations plus importantes que prévu en termes d’efficacité et de puissance de traitement globale, grâce à de nouvelles conceptions basées sur des puces.
Bien qu’il soit beaucoup trop tôt pour dire comment les nouvelles puces d’AMD et de Nvidia se compareront, c’est le genre de concurrence sur le marché qui a traditionnellement empêché les fabricants de matériel de devenir trop complaisants dans la poussée vers de nouvelles frontières de puissance matérielle relative (voir aussi : Apple Silicon contre précédents Macintosh à processeur Intel). En d’autres termes, même si Nvidia n’arrive pas à comprendre comment suivre la loi de Moore ces jours-ci, quelqu’un d’autre pourrait le faire.