Le secteur du PC, vieux de 40 ans, est sur le point de connaître un véritable bouleversement.
Début juin, NVIDIA a lancé la nouvelle super-puce RTX Spark pour PC Windows lors du GTC Taipei 2026, annonçant officiellement son entrée sur le marché des processeurs centraux pour ordinateurs personnels. Lors de cet événement grandiose visant à redéfinir le PC IA, le soutien de Microsoft a conféré à la présentation de NVIDIA une dimension de « reconnaissance officielle ».
Dans le même temps, Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo, MSI – représentant quasiment l'ensemble du marché des terminaux PC – se sont alignés derrière cette même puce.
Qui plus est, deux jours plus tard, lors de la conférence Microsoft Build 2026, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a redéfini Windows comme « la plateforme d'exécution native des agents IA locaux » et a présenté le Surface RTX Spark Dev Box, équipé de la RTX Spark – une station de travail de bureau capable d'exécuter localement des modèles de grande taille (LLM) de 120 milliards de paramètres.
Jensen Huang, en visioconférence, a déclaré qu'après plus de quarante ans d'existence, l'ordinateur personnel atteignait un nouveau point d'inflexion, les agents IA étant en train de remodeler la forme de l'industrie du PC. NVIDIA et Microsoft « réinventent » l'ordinateur personnel pour lui donner une capacité d'agent IA autonome en local, faisant évoluer le PC d'un ordinateur personnel vers une intelligence artificielle personnelle.
Il a donné l'exemple suivant : un utilisateur peut, lorsqu'il est absent, envoyer un message à son PC pour que l'agent local utilise des outils, modifie du code, avance un design, puis poursuive l'itération avec l'utilisateur. Il a souligné que le PC n'est plus seulement un outil manipulé par l'homme, mais commence également à devenir un assistant IA capable d'exécuter des tâches en continu.
Cependant, un fait facilement négligé est que le concept de PC IA n'a pas été introduit pour la première fois par « NVIDIA » – en réalité, Intel est l'initiateur du concept de PC IA.
Dès janvier dernier, lors du CES, Intel avait dévoilé sa nouvelle plateforme de processeurs Core Ultra de troisième génération. Pour Intel lui-même, il s'agissait des débuts de son procédé de fabrication avancé Intel 18A, crucial pour son avenir. Pour le secteur du PC, « Core Ultra » revêt également une autre signification : il peut être considéré comme un point d'ancrage clé dans le domaine émergent du PC IA.
Toutefois, face à l'entrée en force de NVIDIA dans le PC IA, Intel semble effectivement quelque peu en retrait.
Par ailleurs, il ne faut pas ignorer que dans cette transformation majeure de l'industrie de l'informatique personnelle, d'autres acteurs affluent également, comme Qualcomm qui renforce continuellement ses puces pour PC, AMD qui a successivement lancé de nouveaux produits intégrant la puissance de calcul IA, et Apple qui a démontré la faisabilité de l'architecture ARM sur les dispositifs de calcul personnel avec ses puces de la série M.
Toutes ces actions pointent vers une même tendance technologique clé : l'IA se dirige à une échelle sans précédent vers les dispositifs de calcul destinés aux particuliers.
La montée, le festin et la chute
Pour parler de l'histoire de l'industrie du PC, il faut bien sûr mentionner en premier lieu l'alliance Wintel – mais celle-ci ne résume pas tout.
En 1980, IBM se préparait à produire son propre PC de marque. À l'époque, IBM était un géant dans le domaine de l'informatique, tandis qu'Intel, bien que prometteur, avait une influence encore limitée. Parmi les fabricants de microprocesseurs figurait également Motorola, dont la puissance globale dépassait alors celle d'Intel.
Cependant, Don Estridge, responsable de la division PC d'IBM à l'époque, a pris une décision qui influencerait les décennies à venir : le contrat d'approvisionnement en processeurs est allé à Intel, et celui du système d'exploitation à Microsoft.
Microsoft, à cette époque, ne pouvait pas encore être considéré comme un géant du logiciel. Mais l'histoire de ce duo est sans conteste décisive dans le développement du PC. Au début des années 1990, Microsoft et Intel se sont associés pour arracher le contrôle de l'ordinateur personnel à IBM.
C'est ainsi qu'est née « l'alliance Wintel » – l'architecture d'ordinateur personnel composée du système d'exploitation Windows de Microsoft et du processeur Intel. Pendant les vingt années suivantes, l'alliance Wintel a monopolisé le marché des postes de travail. S'appuyant sur la loi de Moore d'Intel et les mises à jour itératives de Windows, les deux sociétés ont conjointement dicté leurs conditions aux fabricants de PC en aval, s'appropriant des profits colossaux.
Durant ces deux décennies, la structure de pouvoir de l'industrie du PC était la suivante : Intel contrôlait le processeur central, Microsoft contrôlait le système d'exploitation, et les fabricants de PC ne pouvaient que rivaliser sur les prix dans le cadre des règles imposées par l'amont.
Mais pour comprendre la situation actuelle, il ne suffit pas de regarder Intel et Microsoft, un troisième nom doit être ajouté – c'est NVIDIA.
Cependant, pendant les quarante années d'hégémonie de Wintel, le positionnement de NVIDIA était très clair : un fournisseur de composants.
Lorsqu'un utilisateur achetait un PC, il pensait « cet ordinateur a un processeur Intel ». La carte graphique ? C'était un composant additionnel pour jouer aux jeux vidéo ou faire du rendu. Le GPU de NVIDIA n'était qu'un accessoire branché sur un slot PCIe, l'architecture centrale du PC étant déterminée par le CPU, puis gérée et allouée par le système d'exploitation.
Pendant des décennies, le rôle de NVIDIA est devenu de plus en plus important, mais il n'a pas changé la logique fondamentale du PC. En termes stricts, ce n'était qu'un amplificateur de performance.
Il a fallu attendre 2020, lorsque Apple a annoncé l'abandon des puces Intel dans la série Mac au profit de ses propres puces sur mesure. La puce M1 a prouvé une chose : intégrer le CPU, le GPU, le NPU, la mémoire unifiée et la gestion du système dans un même ensemble offrait une expérience utilisateur réellement différente. Mais cela se passait dans le jardin clos d'Apple, la donne n'a pas fondamentalement changé dans le camp Windows.
En 2024, Microsoft a publié la définition du PC Copilot+, exigeant une puissance de calcul NPU d'au moins 40 TOPS. Le Snapdragon X Elite de Qualcomm, le Core Ultra d'Intel, la série Ryzen 8000 d'AMD ont tous fait leur apparition. Les expéditions de PC IA sont rapidement passées du stade conceptuel à plusieurs dizaines de millions d'unités en un an, avec un taux de pénétration qui a doublé.
Les données de Canalys montrent qu'en 2024, les expéditions mondiales de PC ont atteint 262 millions d'unités, soit une croissance de 3,1 % en glissement annuel, marquant la première croissance positive après deux années de baisse consécutive ; en 2025, les expéditions mondiales de PC devraient atteindre 274 millions d'unités, avec une croissance prévue de 4,1 % en glissement annuel, ce qui indique que l'industrie mondiale du PC est sortie de la période de demande anticipée pour entrer dans une phase de reprise stable.
Mais le marché a rapidement découvert un problème : la plupart des capacités IA dépendaient encore du cloud, et la puissance de calcul locale manquait de cas d'usage concrets. Les consommateurs se sont rendu compte qu'il n'y avait pas de différence fondamentale entre un PC IA et un PC classique.
En 2025, davantage d'acteurs de l'industrie ont commencé à réaliser que le PC IA ne pouvait pas se contenter d'empiler de la puissance de calcul, il fallait résoudre la question des « applications IA locales ». Canalys prédit que le taux de pénétration des PC IA en Chine continentale atteindra 34 % en 2025 et montera à 52 % en 2026, mais la croissance du marché mondial du PC n'est pas réellement spectaculaire – IDC et Gartner prédisent même que les expéditions de PC pourraient connaître un déclin à deux chiffres en 2026. Essentiellement, il s'agit d'un remplacement structurel (renouvellement d'entreprise + mise à niveau des consommateurs) et non de l'apparition soudaine d'un nouvel espace de marché de plusieurs centaines de millions d'unités.
En d'autres termes, la logique de répartition des profits de cette tendance est la suivante : ceux qui se positionnent aux endroits clés dans la mise à niveau du BOM (liste des composants) et le transfert de la chaîne de valeur sont ceux qui en tirent profit, et non une répartition égale entre tous les fabricants de PC. Pour NVIDIA, il s'agit cette fois d'une transition du statut de « fournisseur de composants » à celui de « plateforme ».
En cas de succès, ce n'est pas seulement les expéditions d'un ou deux trimestres qui seraient modifiées, mais la structure de pouvoir sous-jacente de l'alliance Wintel des trente dernières années.
Le point d'entrée de Jensen Huang : toujours l'écosystème
Pour NVIDIA, le PC ne constitue pas un nouveau moteur de croissance. Pourquoi Jensen Huang choisit-il d'entrer sur le marché du PC IA à ce moment ?
La réponse est en réalité assez claire.
En mars 2026, lors de la conférence annuelle GTC, NVIDIA, tout en célébrant le vingtième anniversaire de CUDA, a révélé un chiffre qui a fait briller les yeux de toute l'industrie de l'IA : 6 millions de développeurs.
Ces 6 millions de personnes écrivent du code avec CUDA, qui s'exécute sur les GPU de NVIDIA. Cela couvre l'entraînement de l'IA, l'inférence, le calcul scientifique, le rendu graphique, la production vidéo. La pile logicielle de toute l'industrie de l'IA repose sur CUDA en son fondement.
Que représentent 6 millions ?
Les développeurs iOS d'Apple sont environ 30 millions, les développeurs Android environ 7 millions. L'échelle des développeurs CUDA a déjà atteint environ un tiers de celle des principales plateformes mobiles.
Mais la véritable force de CUDA ne réside pas dans le chiffre, mais dans le coût de migration. Les développeurs écrivent du code IA avec CUDA → PyTorch, TensorFlow sont optimisés par défaut pour CUDA → Les GPU de NVIDIA se vendent mieux → Plus de développeurs continuent de choisir CUDA. C'est la roue de l'écosystème version NVIDIA, une logique très similaire à celle de l'écosystème développeur d'Android.
Un développeur qui commence à apprendre PyTorch voit le framework utiliser par défaut le backend CUDA ; une équipe qui a accumulé une base de code, une chaîne d'outils et une expérience technique sur CUDA, si elle veut migrer vers ROCm (la plateforme équivalente d'AMD) ou une autre plateforme ?
Théoriquement, l'outil de migration officiel d'AMD prétend que les modifications de code sont inférieures à 5 %, mais dès qu'il s'agit de noyaux personnalisés, d'optimisation d'accès à la mémoire vidéo ou de chaînes d'appel profondément dépendantes de cuBLAS/cuDNN, la charge de travail est loin de se limiter à 5 %.
C'est pourquoi, même si les performances de la série MI300 d'AMD ne sont pas mauvaises dans les benchmarks, la part de marché de NVIDIA dans le marché de l'entraînement de l'IA reste à un niveau élevé.
Où se trouvaient auparavant ces 6 millions de développeurs CUDA ? Dans les datacenters, utilisant des GPU à plusieurs dizaines de milliers de dollars pièce. Ce que fait la RTX Spark, c'est amener CUDA sur les ordinateurs portables.
Après tout, la RTX Spark n'est pas une carte graphique, c'est un SoC complet. Il intègre un CPU ARM Grace à 20 cœurs, 6144 cœurs CUDA, des Tensor Core de cinquième génération, jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée LPDDR5X. NVIDIA annonce une puissance de calcul IA allant jusqu'à 1 Petaflop, prenant en charge l'exécution locale de grands modèles de langage (LLM) de 120 milliards de paramètres.
À l'avenir, le code écrit par ces personnes n'aura pas besoin d'être modifié, recompilé, il s'exécutera directement sur un ordinateur portable. L'architecture est cohérente.
Jensen Huang a également déclaré lors de la présentation : nous voulons réinventer l'outil le plus important de l'humanité ; il parlait du PC.
Il a également annoncé une chose : les puces de deuxième et troisième générations succédant à la RTX Spark sont déjà planifiées. À l'avenir, chaque génération de plateforme et d'architecture NVIDIA inclura une puce Spark. Plus de 30 modèles d'ordinateurs portables et plus de 10 modèles de PC de bureau seront lancés simultanément.
Qui plus est, Jensen Huang envisage un avenir encore plus lointain – de l'actuelle Blackwell, à la future Rubin, puis à Feynman – NVIDIA a dévoilé d'un seul coup sa feuille de route pour les puces de bureau, portable et station de travail, s'étendant jusqu'en 2030.
Cependant, la possibilité pour CUDA de véritablement s'étendre à chaque terminal dépend d'une variable que NVIDIA ne contrôle pas elle-même : le prix.
La DRAM mondiale traverse actuellement un cycle de tensions d'approvisionnement, les prix de la mémoire montent ; le prix de départ des premiers produits pour portables ne sera pas bas ; pour que CUDA couvre plus que les utilisateurs intensifs, il faudra plusieurs générations de produits, en phase avec la courbe des coûts des procédés de fabrication et de la mémoire.
NVIDIA choisit ce moment pour placer son pion. En clair, parce qu'elle voit une fenêtre d'opportunité : les besoins en puissance de calcul migrent du cloud vers le terminal.
« Grand mais épars » : les modèles ont un grand nombre de paramètres, mais le nombre de paramètres activés est relativement faible. Ce type de modèles nécessite une plus grande capacité de mémoire, pas une puissance de calcul très élevée, et est plus adapté à une exécution côté terminal.
« Petit mais spécialisé » : les petits modèles formés par distillation et techniques d'accélération de modèles, offrant de bonnes performances dans des domaines spécialisés, sont également adaptés à un déploiement côté terminal.
Ces deux grandes tendances des grands modèles sont à l'origine de l'essor de l'IA côté terminal.
En tant qu'acteur important de l'IA côté terminal, Intel a également continuellement renforcé sa puissance de calcul côté terminal ces dernières années, multipliant par 48 la puissance de calcul terminale en trois ans. De plus, Microsoft commence à prendre l'IA côté terminal au sérieux ; l'architecture ARM sur Windows bénéficie pour la première fois d'un soutien OEM à grande échelle ; la base de développeurs CUDA est déjà suffisamment large.
Entrer sur le marché du PC IA à ce moment est, pour NVIDIA, à la fois une étape cruciale pour s'emparer de l'écosystème terminal, et un choix nécessaire pour assurer la compétitivité à long terme de l'écosystème CUDA.
La révolution interne de l'industrie du PC a déjà commencé
À ce jour, l'industrie du PC présente déjà plusieurs signaux clés.
Premier signal : le PC passe d'une « centralisation sur le CPU » à une « centralisation sur le SoC IA ».
La série M d'Apple a déjà validé la faisabilité de la direction « CPU + GPU + NPU + mémoire unifiée + gestion du système, le tout intégré dans un même ensemble ».
Le Lunar Lake d'Intel commence également à intégrer la mémoire dans le package, et le Strix Halo d'AMD suit également la voie d'un large pool de mémoire. Maintenant, NVIDIA arrive avec son GPU Blackwell, son CPU Arm, la mémoire unifiée, les écosystèmes CUDA et RTX, appliquant en quelque sorte la stratégie de plateforme IA des datacenters à l'ordinateur personnel.
Il ne s'agit plus seulement d'ajouter une carte graphique au PC, mais de devenir directement une partie de la plateforme principale du PC. CPU, GPU, puissance de calcul IA, mémoire unifiée, écosystème logiciel, le tout en un pack. Ce n'est plus une « logique de composant », c'est une « logique de plateforme ».
Cela présente trois avantages.
Premièrement, NVIDIA avance son avantage GPU jusqu'à la couche fondamentale du SoC. Auparavant, le PC IA parlait de TOPS du NPU, cela semblait passionnant, mais pour exécuter réellement des grands modèles locaux, de l'IA vidéo, de la création 3D et des jeux, le GPU et le pool de mémoire sont les véritables atouts. Si la RTX Spark peut résoudre les problèmes de transfert de données et de chargement de modèles avec la mémoire unifiée, l'expérience sera plus fluide que celle du traditionnel « CPU + carte graphique dédiée + mémoire séparée ».
Deuxièmement, NVIDIA continue d'intégrer CUDA, RTX, DLSS, TensorRT au niveau fondamental du PC. Ce point est plus crucial que le matériel. À l'ère de l'IA, celui qui contrôle le framework de développement, les bibliothèques d'inférence, l'optimisation des modèles et la chaîne d'outils créatifs détient le pouvoir de plateforme. Jensen Huang le sait bien : la puce n'est qu'un ticket d'entrée, l'écosystème est la barrière à l'entrée.
Troisièmement, NVIDIA commence à s'emparer de la part la plus juteuse du BOM de l'ordinateur complet. Auparavant, pour un PC Windows haut de gamme, l'argent du CPU allait à Intel ou AMD, celui de la carte graphique à NVIDIA. À l'avenir, si le SoC IA de NVIDIA devient le cœur de l'ordinateur complet, il ne capturera pas seulement la valeur de la carte graphique, mais aussi celle de la plateforme CPU, la prime d'expérience IA et le pouvoir de fixation des prix de l'écosystème développeur.
Deuxième signal : le PC passe d'un « outil manipulé par l'homme » à une « plateforme de collaboration entre l'homme et l'Agent ».
Jensen Huang décrit un tel avenir : lorsque vous êtes absent, vous pouvez envoyer un message à votre PC pour que l'Agent local utilise des outils, modifie du code, fait avancer un design, puis revienne poursuivre l'itération avec vous. Le PC n'est plus seulement un outil manipulé par l'homme, il commence également à devenir un assistant IA capable d'exécuter des tâches en continu.
Le positionnement de Windows évolue également dans le même sens – Microsoft a non seulement redéfini Windows comme la plateforme d'exécution native des agents IA locaux, mais a également introduit un conteneur d'exécution sécurisé et OpenClaw for Windows, permettant aux agents IA d'exécuter en toute sécurité des tâches multi-étapes dans un environnement contrôlé. Cela signifie que Windows n'est plus seulement un conteneur d'applications, mais un environnement d'exécution (runtime) pour les Agents.
Troisième signal : les 6 millions de développeurs CUDA dans le monde ont trouvé un nouveau support matériel.
NVIDIA utilise la RTX Spark pour amener CUDA sur chaque ordinateur portable. Cela correspond à une roue complète de l'écosystème : les développeurs connaissent CUDA → exécution native sur RTX Spark → optimisation des applications et des modèles → attrait pour plus d'utilisateurs qui achètent → incitation pour plus de développeurs à rejoindre.
Le cycle d'itération des GPU se compte en années, tandis que la formation des habitudes des développeurs se compte en générations. Une fois que cette roue se met en marche côté PC, les nouveaux arrivants n'ont quasiment aucune chance de renverser la situation.
Cependant, la vitesse de diffusion et le succès commercial de la RTX Spark dépendent de trois variables clés. Premièrement, le prix final pourra-t-il couvrir un groupe d'utilisateurs plus large ? Deuxièmement, l'écosystème logiciel Windows on ARM pourra-t-il combler ses lacunes cruciales à moyen terme ? Troisièmement, Microsoft pourra-t-il véritablement faire passer les agents IA locaux du concept à une application « killer » suffisamment convaincante pour justifier une décision de renouvellement ?
En y regardant de plus près, dans cette transformation industrielle centrée sur le PC IA, plutôt que de dire que NVIDIA veut entrer sur le marché du PC IA et changer toute la structure de pouvoir de l'industrie du PC, il serait plus juste de dire que le développement de la technologie IA elle-même cherche à trouver sa meilleure manière d'agir au sein de l'industrie du PC vieille de 40 ans – c'est une tendance technologique à laquelle aucun acteur ne peut résister.
Et n'oublions pas, Intel ne va pas à l'encontre de cette grande tendance.
Dès début 2026, Intel ciblait également le local, en lançant son processeur Core Ultra de troisième génération (nom de code Panther Lake) – basé sur le procédé Intel 18A, première plateforme de calcul grand public au monde à utiliser les transistors à grille entourante RibbonFET et la technologie d'alimentation par l'arrière PowerVia, avec une puissance de calcul IA totale pouvant atteindre 180 TOPS.
D'une certaine manière, Intel avance également dans cette même direction.
En fin de compte, que ce soit NVIDIA, Microsoft, ou même Intel, tous ne sont que des acteurs dans ce jeu de transformation technologique. La différence réside dans celui qui pourra identifier plus tôt cette tendance, qui pourra mener une transformation plus résolue, qui agira plus vite – celui-là aura une chance de suivre plus rapidement le courant du développement technologique et d'en tirer profit.
Sous cet angle, le rôle de Microsoft dans l'industrie du PC est, au contraire, plus « transhistorique ».
Quoi qu'il en soit, une chose est sûre : avec l'entrée de NVIDIA, la nouvelle ère du PC IA est arrivée, et l'industrie du PC est bel et bien en train d'être réinventée – maintenant, voyons quel choix historique Apple fera sur son territoire réservé qu'est le Mac.
Cet article provient du compte WeChat public « 时间线 Timelines », auteur : Zhao Ming
