Google menace la domination de Nvidia avec ses puces TPU : l'arme secrète de la bataille de l'IA
- Tilo
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Le géant technologique Google ne mise pas uniquement sur ses modèles d'intelligence artificielle comme Gemini pour conquérir le marché de l'IA. L'entreprise développe depuis une décennie une arme secrète qui pourrait transformer radicalement l'industrie : les TPU (Tensor Processing Units), des puces spécialisées conçues exclusivement pour les charges de travail en intelligence artificielle. Cette stratégie audacieuse pourrait permettre à la maison-mère Alphabet de capturer jusqu'à 20% du marché mondial des puces d'IA, soit environ 900 milliards de dollars, et de concurrencer directement Nvidia, le géant incontesté des processeurs pour l'intelligence artificielle.
L'évolution stratégique de Google vers les semiconducteurs
Une décennie d'innovation silencieuse
Google a lancé ses premières TPU en 2015, initialement pour accélérer son moteur de recherche et réduire la consommation énergétique de ses centres de données. Contrairement aux GPU de Nvidia conçus à l'origine pour les graphismes 3D et adaptés ensuite à l'IA, les TPU ont été spécifiquement développées pour traiter les calculs matriciels massifs nécessaires aux réseaux neuronaux. Cette approche ciblée confère à Google un avantage technique considérable dans la course à l'intelligence artificielle.
La septième génération révolutionnaire
En novembre 2025, Google a dévoilé Ironwood, son système TPU de septième génération, conçu pour l'inférence à très grande échelle. Ces puces peuvent se connecter en essaims de plusieurs milliers d'unités grâce à une technologie de commutation optique innovante, permettant de créer des supercalculateurs capables de traiter les modèles d'IA les plus complexes. La TPU v7 Ironwood affiche une performance de pointe de 4 614 TFLOPS, avec des configurations supportant jusqu'à 9 216 puces interconnectées.
Les avantages techniques des TPU face aux GPU Nvidia
Une efficacité énergétique supérieure
Les TPU de Google consomment jusqu'à cinq fois moins d'énergie qu'un GPU pour la même tâche d'inférence. Cette efficacité énergétique représente un avantage économique majeur dans un contexte où la consommation des centres de données d'IA explose, avec des projections atteignant 945 TWh d'ici 2030. Pour les entreprises gérant des infrastructures massives, cette réduction de coûts énergétiques se chiffre en centaines de millions de dollars annuellement.
Un rapport qualité-prix optimisé
La TPU v5e de Google offre jusqu'à 2,5 fois plus de performances par dollar que la génération précédente. Chaque puce TPU v5e délivre jusqu'à 393 trillions d'opérations int8 par seconde, tandis qu'un pod complet atteint 100 pétaOps de puissance de calcul. Cette optimisation des coûts constitue un argument commercial décisif face aux GPU Nvidia, réputés pour leur prix élevé et leur disponibilité limitée.
Une architecture spécialisée pour l'IA
Les TPU sont des circuits intégrés spécifiques (ASIC) optimisés exclusivement pour les calculs tensoriel. Bien qu'ils soient moins polyvalents que les GPU de Nvidia, ils excellent dans leur domaine de prédilection : l'entraînement et l'inférence des modèles de deep learning. Cette spécialisation permet de minimiser les mouvements de données et la latence, des facteurs critiques pour les applications d'IA en temps réel.
Les partenariats stratégiques qui changent la donne
Le contrat historique avec Anthropic
En octobre 2025, Anthropic a annoncé un partenariat pluriannuel avec Google Cloud d'une valeur de plusieurs dizaines de milliards de dollars. L'entreprise derrière le chatbot Claude aura accès à jusqu'à un million de TPU, représentant plus d'un gigawatt de capacité de calcul disponible en 2026. Ce contrat valide la compétitivité des TPU de Google face aux GPU Nvidia qu'Anthropic utilise également dans sa stratégie multi-cloud.
Les négociations avec Meta
Selon plusieurs sources médiatiques, Meta Platforms serait en discussions avancées pour dépenser des milliards de dollars dans les TPU de Google à partir de 2027. La société mère de Facebook et Instagram, actuellement l'un des plus gros clients de Nvidia avec un budget d'infrastructure pouvant atteindre 72 milliards de dollars, envisagerait d'intégrer les TPU directement dans ses propres centres de données. Ce changement stratégique marquerait une rupture majeure dans l'écosystème des puces d'IA.
Une nouvelle stratégie de distribution
Google modifie radicalement son approche commerciale en proposant désormais ses TPU pour un déploiement dans les centres de données des clients, et non plus uniquement via Google Cloud. Cette stratégie permettrait de conquérir un marché bien plus vaste et de concurrencer directement les ventes de processeurs de Nvidia. Des dirigeants de Google Cloud ont suggéré que cette expansion pourrait permettre de capturer jusqu'à 10% du chiffre d'affaires annuel de Nvidia, soit plusieurs milliards de dollars.
L'impact sur la valorisation boursière d'Alphabet
Une performance exceptionnelle en 2025
L'action Alphabet a progressé de plus de 50% en 2025, propulsant l'entreprise à une valorisation dépassant celle d'Apple en janvier 2026. Cette envolée boursière ne s'explique pas uniquement par le succès de Gemini 3, lancé en décembre 2025 avec des critiques élogieuses. Les investisseurs intègrent désormais dans leurs calculs le potentiel colossal du business des TPU, qui pourrait devenir plus rentable que Google Cloud lui-même.
Des investissements massifs dans l'infrastructure
Google a investi plus de 90 milliards de dollars dans son infrastructure d'IA en 2025. En décembre 2025, Alphabet a également annoncé l'acquisition d'Intersect pour 4,75 milliards de dollars, une société spécialisée dans les centres de données disposant d'un portefeuille de projets énergétiques de 10,8 GW. Ces investissements colossaux visent à sécuriser les capacités nécessaires pour produire et opérer des millions de TPU.
La collaboration avec Broadcom, l'acteur méconnu
Derrière le succès des TPU se cache un partenaire essentiel : Broadcom. Depuis plusieurs années, le fabricant de semiconducteurs collabore étroitement avec Google Cloud pour développer les générations successives de TPU. Pour diversifier sa chaîne d'approvisionnement et optimiser ses coûts, Google explore également un partenariat avec le taïwanais MediaTek pour la prochaine génération de puces, tout en maintenant sa relation avec Broadcom.
Les limites de la stratégie Google
La polyvalence comme talon d'Achille
Nvidia défend vigoureusement sa position en soulignant la polyvalence supérieure de ses GPU. Les puces Nvidia peuvent être reprogrammées pour différentes tâches, tandis que les TPU, en tant qu'ASIC, sont conçues pour des flux de travail spécifiques et ne peuvent être modifiées une fois configurées. Cette flexibilité limitée pourrait freiner l'adoption des TPU dans certains cas d'usage nécessitant une grande adaptabilité.
La compatibilité logicielle
L'écosystème logiciel de Nvidia, notamment CUDA, TensorRT-LLM et Triton, bénéficie d'une adoption massive et d'une communauté de développeurs très établie. Les TPU de Google fonctionnent principalement avec JAX/XLA, TensorFlow et le nouveau PyTorch/XLA. Bien que ces frameworks soient puissants, l'écosystème Nvidia reste plus mature et universel, ce qui constitue un avantage concurrentiel non négligeable.
La bataille de la perception
Malgré les avancées techniques des TPU, Nvidia conserve son image de "standard de référence" dans l'industrie. Convaincre les entreprises d'adopter massivement les TPU nécessitera non seulement des performances techniques supérieures, mais aussi un changement de perception du marché. Google devra prouver la fiabilité et la pérennité de sa technologie sur le long terme.
Les perspectives du marché des puces d'IA
Une croissance explosive attendue
Le marché mondial des puces pour intelligence artificielle devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 35,8% entre 2025 et 2032. Cette expansion rapide offre une opportunité considérable pour Google d'établir une position solide avant que le marché n'atteigne sa maturité. Les projections indiquent que les serveurs optimisés pour l'IA représenteront 44% de la puissance des centres de données d'ici 2030, contre 21% en 2025.
La diversification des acteurs
Au-delà de Google et Nvidia, d'autres géants technologiques développent leurs propres puces spécialisées. Amazon propose ses processeurs Trainium, avec la troisième génération annoncée fin 2025 offrant 2,52 PFLOPS FP8 par puce. Microsoft a lancé Maia fin 2023, tandis que Meta développe ses MTIA et qu'OpenAI travaille sur des puces baptisées "Titan" en partenariat avec Broadcom. Cette multiplication des acteurs témoigne de l'importance stratégique de l'indépendance technologique dans le domaine de l'IA.
Une transformation qui pourrait redéfinir l'industrie
La stratégie de Google avec ses TPU représente bien plus qu'une simple diversification de produits. Elle incarne une vision à long terme où le contrôle de l'infrastructure matérielle devient aussi crucial que celui des algorithmes et des données. En transformant dix années de développement interne en une activité commerciale potentiellement gigantesque, Google pourrait non seulement réduire sa dépendance à Nvidia, mais également créer une nouvelle source de revenus colossale. Les prochains trimestres révéleront si cette arme secrète permettra effectivement à Google de remporter la bataille de l'IA, ou si Nvidia parviendra à maintenir sa domination face à cette concurrence grandissante.
Résumé de l'article
- Transformation en géant des puces : Google ne mise plus seulement sur ses logiciels mais s'impose comme un concurrent direct de Nvidia grâce à ses processeurs TPU (Tensor Processing Units), une technologie propriétaire développée depuis dix ans qui pourrait capter 20% du marché mondial des puces IA.
- Supériorité énergétique et économique : Contrairement aux GPU polyvalents de Nvidia, les TPU de Google (comme la récente génération Ironwood) sont des circuits spécialisés qui offrent une efficacité énergétique jusqu'à cinq fois supérieure et un meilleur rapport coût/performance pour les tâches d'intelligence artificielle.
- Conquête du marché externe : Google change de stratégie en commercialisant ses puces au-delà de son usage interne, validé par un contrat massif avec Anthropic (portant sur un million de TPU) et des négociations avancées pour équiper les centres de données de Meta.
- Levier de croissance boursière : Cette nouvelle activité rassure les investisseurs sur la rentabilité des investissements en IA, propulsant l'action Alphabet à des niveaux records en 2025 grâce à la perspective d'un nouveau marché potentiel de 900 milliards de dollars.