Dans les coulisses du partenariat MediaTek–Nvidia

Ce partenariat couvre l'ensemble de la chaîne de valeur du calcul IA, générant une demande en ingénierie à chaque niveau :

• Processeurs pour PC IA : MediaTek a co-conçu le processeur N1X qui équipe les ordinateurs portables Nvidia RTX Spark, annoncés lors du GTC Taipei. La puce est gravée selon le procédé 3 nm de TSMC .
• Supercalculateurs IA personnels : MediaTek a co-conçu le superchip GB10 Grace Blackwell qui équipe le DGX Spark, un supercalculateur personnel dont la commercialisation a débuté en octobre 2025. Il permet aux développeurs de prototyper et d'affiner de grands modèles d'IA directement sur leur bureau .
• ASIC IA sur mesure : MediaTek a rejoint l'écosystème de conception de puces personnalisées de Nvidia en devenant l'un des premiers adoptants de la technologie NVLink Fusion. L'entreprise met à profit son expertise en interconnexion haute vitesse pour créer des puces IA à l'échelle du cloud .
• Solutions automobiles : Les deux groupes développent conjointement des plateformes d'habitacle utilisant des chiplets GPU et de la propriété intellectuelle IA signés Nvidia, avec une production visée dès 2026 .
• IoT et IA en périphérie : La collaboration s'étend aux frameworks d'IA embarquée, notamment Nvidia TAO, pour porter l'inférence IA sur des appareils à faible consommation énergétique .

Chaque initiative requiert des ingénieurs spécialisés en conception de puces, packaging avancé, intégration de systèmes et logiciels IA — des métiers qui n'existaient pas à cette échelle avant l'essor actuel de l'IA.

La charge de Huang au Computex 2026 : « un non-sens absolu »

S'exprimant lors du Computex 2026 à Taipei, Jensen Huang a directement contesté l'idée que l'IA supprime des emplois dans le logiciel :

« Les gens disent que l'IA réduit le nombre d'emplois — c'est un non-sens absolu. Elle conduit à l'embauche de plus d'ingénieurs logiciels. »

Le raisonnement de Huang repose sur une logique économique simple : quand la productivité d'un ingénieur est démultipliée par les outils d'IA, les entreprises veulent davantage de cette production à haute valeur ajoutée — pas moins . Il a comparé l'effet de l'IA à celui des précédentes vagues technologiques : « Les PC nous ont rendus plus occupés. Internet nous a rendus plus occupés, le mobile nous a rendus plus occupés. L'IA fera pareil » .

Pour étayer son propos, Huang a cité les volumes de contributions (« commits ») sur GitHub, qui ont presque triplé, et l'explosion de l'utilisation du codage assisté par IA, passé de 300 millions de sessions en 2023 à près d'1,4 milliard début 2026 . La traduction concrète : les outils d'IA amplifient tellement la production des ingénieurs que la demande pour ces profils augmente au lieu de baisser.

Comment réconcilier ce discours avec les 107 000 licenciements ?

La vision optimiste de Huang se heurte à un contexte douloureux : plus de 107 000 emplois tech ont été supprimés depuis le début de l'année 2026 . Huang et ses partisans réconcilient cette contradiction de deux manières :

1. De nombreux licenciements sont liés à des restructurations post-Covid et à des plans d'efficacité, pas à une substitution directe par l'IA. Les entreprises de la tech ont notoirement sur-embauché durant le boom de 2020–2022, et les coupes actuelles ressemblent aux corrections cycliques antérieures à l'IA générative.
2. Les embauches spécifiques à l'IA croissent plus vite que les postes traditionnels ne disparaissent. L'expansion de MediaTek — embauche d'un vétéran du packaging de TSMC, cap du milliard de dollars dans les centres de données, recrutements massifs pour les projets de co-conception avec Nvidia — illustre comment la construction de l'infrastructure IA génère des catégories de métiers (conception d'interconnexions en chiplets, opérations d'AI Factory, intégration automobile IA) qui étaient quasi inexistantes il y a cinq ans.

L'affirmation centrale de Huang reste nuancée : il ne prétend pas que zéro emploi sera détruit, mais que les nouvelles catégories de travail d'ingénierie absorberont plus de talents que les postes automatisés. MediaTek, Qualcomm et l'écosystème élargi des partenaires de Nvidia sont en train d'en faire la démonstration en temps réel.

Au final, la question n'est pas de savoir si l'IA va remplacer telle ou telle tâche individuelle, mais si la demande totale pour les ingénieurs qui construisent ces systèmes d'IA dépassera la réduction des postes traditionnels. Pour l'instant, les données d'embauche de l'industrie des semi-conducteurs penchent dans le sens de Huang.

Dans les coulisses du partenariat MediaTek–Nvidia

Ce partenariat couvre l'ensemble de la chaîne de valeur du calcul IA, générant une demande en ingénierie à chaque niveau :

• Processeurs pour PC IA : MediaTek a co-conçu le processeur N1X qui équipe les ordinateurs portables Nvidia RTX Spark, annoncés lors du GTC Taipei. La puce est gravée selon le procédé 3 nm de TSMC .
• Supercalculateurs IA personnels : MediaTek a co-conçu le superchip GB10 Grace Blackwell qui équipe le DGX Spark, un supercalculateur personnel dont la commercialisation a débuté en octobre 2025. Il permet aux développeurs de prototyper et d'affiner de grands modèles d'IA directement sur leur bureau .
• ASIC IA sur mesure : MediaTek a rejoint l'écosystème de conception de puces personnalisées de Nvidia en devenant l'un des premiers adoptants de la technologie NVLink Fusion. L'entreprise met à profit son expertise en interconnexion haute vitesse pour créer des puces IA à l'échelle du cloud .
• Solutions automobiles : Les deux groupes développent conjointement des plateformes d'habitacle utilisant des chiplets GPU et de la propriété intellectuelle IA signés Nvidia, avec une production visée dès 2026 .
• IoT et IA en périphérie : La collaboration s'étend aux frameworks d'IA embarquée, notamment Nvidia TAO, pour porter l'inférence IA sur des appareils à faible consommation énergétique .

Chaque initiative requiert des ingénieurs spécialisés en conception de puces, packaging avancé, intégration de systèmes et logiciels IA — des métiers qui n'existaient pas à cette échelle avant l'essor actuel de l'IA.

La charge de Huang au Computex 2026 : « un non-sens absolu »

S'exprimant lors du Computex 2026 à Taipei, Jensen Huang a directement contesté l'idée que l'IA supprime des emplois dans le logiciel :

« Les gens disent que l'IA réduit le nombre d'emplois — c'est un non-sens absolu. Elle conduit à l'embauche de plus d'ingénieurs logiciels. »

Le raisonnement de Huang repose sur une logique économique simple : quand la productivité d'un ingénieur est démultipliée par les outils d'IA, les entreprises veulent davantage de cette production à haute valeur ajoutée — pas moins . Il a comparé l'effet de l'IA à celui des précédentes vagues technologiques : « Les PC nous ont rendus plus occupés. Internet nous a rendus plus occupés, le mobile nous a rendus plus occupés. L'IA fera pareil » .

Pour étayer son propos, Huang a cité les volumes de contributions (« commits ») sur GitHub, qui ont presque triplé, et l'explosion de l'utilisation du codage assisté par IA, passé de 300 millions de sessions en 2023 à près d'1,4 milliard début 2026 . La traduction concrète : les outils d'IA amplifient tellement la production des ingénieurs que la demande pour ces profils augmente au lieu de baisser.

Comment réconcilier ce discours avec les 107 000 licenciements ?

La vision optimiste de Huang se heurte à un contexte douloureux : plus de 107 000 emplois tech ont été supprimés depuis le début de l'année 2026 . Huang et ses partisans réconcilient cette contradiction de deux manières :

1. De nombreux licenciements sont liés à des restructurations post-Covid et à des plans d'efficacité, pas à une substitution directe par l'IA. Les entreprises de la tech ont notoirement sur-embauché durant le boom de 2020–2022, et les coupes actuelles ressemblent aux corrections cycliques antérieures à l'IA générative.
2. Les embauches spécifiques à l'IA croissent plus vite que les postes traditionnels ne disparaissent. L'expansion de MediaTek — embauche d'un vétéran du packaging de TSMC, cap du milliard de dollars dans les centres de données, recrutements massifs pour les projets de co-conception avec Nvidia — illustre comment la construction de l'infrastructure IA génère des catégories de métiers (conception d'interconnexions en chiplets, opérations d'AI Factory, intégration automobile IA) qui étaient quasi inexistantes il y a cinq ans.

L'affirmation centrale de Huang reste nuancée : il ne prétend pas que zéro emploi sera détruit, mais que les nouvelles catégories de travail d'ingénierie absorberont plus de talents que les postes automatisés. MediaTek, Qualcomm et l'écosystème élargi des partenaires de Nvidia sont en train d'en faire la démonstration en temps réel.

Au final, la question n'est pas de savoir si l'IA va remplacer telle ou telle tâche individuelle, mais si la demande totale pour les ingénieurs qui construisent ces systèmes d'IA dépassera la réduction des postes traditionnels. Pour l'instant, les données d'embauche de l'industrie des semi-conducteurs penchent dans le sens de Huang.