Qualcomm (NASDAQ : QCOM) est devenu le nom le plus en vue dans le secteur des puces cette semaine, bondissant de 12 % vendredi pour afficher une hausse de 40,3 % sur la semaine, et est désormais en hausse d'environ 75 % au cours du dernier mois, enchaînant les nouveaux sommets historiques.
Par ailleurs, l'iShares Semiconductor ETF (SOXX) a atteint son premier prix intrajournalier record depuis le 11 mai vendredi, selon les données de Yahoo Finance. Cela est survenu après un rallye de trois jours, qui avait lui-même suivi une baisse de trois jours commencée à la fin de la semaine dernière.

Pour être tout à fait clair, Qualcomm ne rivalise pas avec Nvidia (NASDAQ : NVDA) dans la grande course aux puces d'entraînement IA. Nvidia domine toujours la scène principale pour les GPU utilisés dans les grands systèmes d'IA et les charges de travail cloud, mais
Qualcomm exploite sa puissance dans les puces pour téléphones afin de s'ancrer davantage dans les appareils qui exécutent l'IA au plus près de l'utilisateur.
C'est là qu'entre en jeu le concept d'« IA physique ».
Les puces de la société sont désormais intégrées à des appareils que les gens peuvent tenir, porter, conduire ou installer dans des machines, comme les smartphones, les lunettes connectées, les voitures, les robots et les PC.
De plus en plus d'entreprises souhaitent que l'IA fonctionne directement sur les appareils, un domaine souvent appelé edge AI. Qualcomm est déjà associé aux Surface PC de Microsoft (NASDAQ : MSFT), ainsi qu'aux lunettes connectées d'Alphabet (NASDAQ : GOOGL), maison mère de Google, et de Meta Platforms (NASDAQ : META).
Ses puces basées sur l'architecture Arm offrent également aux fabricants d'appareils une option basse consommation par rapport aux processeurs d'Intel (NASDAQ : INTC) et d'Advanced Micro Devices (NASDAQ : AMD).
OpenAI travaillerait également avec Qualcomm sur une puce IA destinée à un prochain appareil capable d'exécuter des Agents d'IA.
Qualcomm prépare également de nouvelles puces pour centres de données. La société a annoncé les AI200 et AI250 l'année dernière. Il s'agit d'accélérateurs IA personnalisés, et non de puces téléphoniques ordinaires.
Ils sont conçus pour être plus programmables que les GPU que Nvidia a utilisés pour dominer les charges de travail IA jusqu'à présent. Les puces devraient arriver plus tard cette année dans un système complet à l'échelle du rack, similaire en format à la configuration Vera Rubin de Nvidia et au système Helios à venir d'AMD.
Qualcomm fait également partie de l'histoire du quantum computing, qui retient de plus en plus l'attention depuis que l'administration Trump a soutenu un important plan de financement fédéral pour le secteur.
Le gouvernement américain prévoit d'investir 2 milliards de dollars dans neuf entreprises de quantum computing via des fonds issus du CHIPS and Science Act, comme Cryptopolitan l'avait précédemment rapporté. Qualcomm a obtenu 100 millions de dollars de ce pool de financement quantique.
La loi a été adoptée par le Congrès et signée par l'ancien président Joe Biden en 2022, mais les attributions sont désormais gérées sous l'administration Trump, en utilisant des fonds approuvés par le Congrès d'une manière juridiquement risquée.
La société dispose également d'un laboratoire de recherche en IA travaillant sur le lien entre le quantum computing et l'intelligence artificielle. Un récent article, intitulé The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep Learning, indique que des chercheurs « développent un formalisme de théorie quantique des champs pour l'apprentissage profond » en utilisant des états gaussiens pour représenter les signaux d'entrée.
Precedence Research prévoit que le marché du quantum computing passera de 10,13 milliards de dollars en 2022 à 125 milliards de dollars d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 36,9 %.
McKinsey a qualifié le quantum computing de « l'une des prochaines grandes tendances » de la technologie et estime que cette technologie quantique pourrait créer environ 1 300 milliards de dollars de valeur d'ici 2035.
McKinsey prévoit également seulement environ 5 000 ordinateurs quantiques opérationnels d'ici 2030, tandis que le matériel et les logiciels nécessaires aux problèmes les plus complexes pourraient ne pas être disponibles avant 2035 ou plus tard.
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