Google lance une bombe technologique après 10 ans de R&D : l’assaut contre Nvidia dans la guerre de l’IA est lancé

Le géant de Mountain View passe à l'attaque. Après plus de dix ans de développement secret, Google dégaine une nouvelle technologie taillée pour rivaliser avec Nvidia sur le terrain brûlant des puces IA.

La course aux armements siliconés s'intensifie

Alors que Nvidia dominait jusqu'ici le marché avec ses GPU spécialisés, Google frappe fort avec une solution maison. Un coup de semonce qui pourrait redistribuer les cartes dans cette bataille à milliards.

Wall Street en sueur : les investisseurs découvrent soudain que même les géants tech peuvent avoir besoin de plus de 10 ans pour innover... quelle horreur.

Google construit, les autres rattrapent leur retard

Bien que Google continue d'accumuler des GPU Nvidia, l'entreprise ne se contente pas de dépendre des puces d'autres fabricants. Les TPU sont en développement depuis plus de dix ans et ont été mises à la disposition des clients cloud dès 2018.

Initialement utilisées uniquement pour les charges de travail internes, elles constituent désormais un élément central de l'infrastructure d'IA du cloud public de Google.

L'analyste Stacy Rasgon de Bernstein a déclaré : « Parmi les acteurs du marché des ASIC, Google est le seul à avoir réellement déployé cette technologie à très grande échelle. »

Pour l'instant, Google ne vend pas de TPU en tant que matériel physique. Les clients louent plutôt un accès via Google Cloud, qui est devenu l'une des principales sources de revenus de l'entreprise.

Au dernier trimestre, Alphabet a annoncé un chiffre d'affaires de 15,15 milliards de dollars pour ses services cloud, en hausse de 34 % par rapport à l'année précédente. Sundar Pichai, PDG de l'entreprise, a déclaré aux investisseurs : « Nous constatons une forte demande pour nos produits d'infrastructure d'IA, notamment les solutions basées sur les TPU et les GPU. »

Accords, satellites et puces spatiales

Face à la pression croissante exercée sur le secteur technologique pour accéder à la puissance de calcul, Google multiplie les partenariats colossaux. Le mois dernier, l'entreprise a étendu son partenariat avec Anthropic dans le cadre d'un accord dont la valeur s'élèverait à plusieurs dizaines de milliards de dollars.

Cet accord permettra à Anthropic d'accéder à une capacité de calcul IA de plus d'un gigawatt d'ici 2026.

Google a investi 3 milliards de dollars dans Anthropic à ce jour. Bien qu'Amazon demeure le principal partenaire cloud de l'entreprise, Google fournit désormais l'infrastructure principale pour les futurs modèles Claude. Mike Krieger, directeur des produits chez Anthropic, a déclaré :

« La demande pour nos modèles est telle que je pense que cette stratégie multi-puces était la seule façon pour nous de pouvoir en servir autant cette année. »

Cette stratégie, qui repose sur les TPU, Trainium et les GPU Nvidia, est axée sur la performance, le coût et la redondance. Krieger a ajouté que son équipe avait effectué un travail préparatoire préliminaire afin de garantir le bon fonctionnement de Claude sur tous les principaux types de puces.

« Je constate aujourd'hui que cet investissement porte ses fruits, puisque nous sommes en mesure de mettre en service ces immenses centres de données et de répondre aux besoins de nos clients là où ils se trouvent », a-t-il déclaré.

trac cloud de six ans d'une valeur de plus de 10 milliards de dollars avec Meta . L'entreprise a également acquis une part du chiffre d'affaires d'OpenAI, qui diversifie ainsi ses activités au-delà de Microsoft. OpenAI a confirmé à Reuters utiliser Google Cloud, mais n'y déployer aucun GPU.

Cette semaine, Google a dévoilé un nouveau projet baptisé Suncatcher, visant à lancer des satellites à énergie solaire équipés de TPU. L'objectif est de créer un système exploitant l'énergie solaire spatiale pour alimenter des tâches d'IA gourmandes en calcul.

L'entreprise a déclaré qu'elle prévoyait de lancer deux prototypes d'ici début 2027, qualifiant l'expérience de moyen de minimiser la pression sur les ressources terrestres tout en se préparant au calcul à grande échelle en orbite.

L'argent afflue, la demande augmente, Nvidia surveille

Anat Ashkenazi, directrice financière d'Alphabet, a déclaré que la dynamique du propriétaire de Google provient de la forte demande des entreprises pour sa suite complète d'IA, incluant à la fois les TPU et les GPU.

Alphabet annonce avoir signé davantage detraccloud d'un milliard de dollars au cours des neuf premiers mois de 2025 que durant les deux années précédentes réunies.

Parallèlement, l'activité cloud d'Amazon a progressé de 20 % au dernier trimestre. Matt Garman, PDG d'AWS, a déclaré : « Chaque puce Trainium 2 déployée dans nos centres de données est vendue et utilisée. » Il a ajouté que Trainium 3 apporterait des gains encore plus importants en termes de performances et d'efficacité énergétique.

Pourtant, Google mise tout. L'entreprise a revu à la hausse ses prévisions de dépenses d'investissement pour 2025, les portant à 93 milliards de dollars contre 85 milliards précédemment, et prévoit des dépenses encore plus importantes pour 2026. Son action a bondi de 38 % au troisième trimestre et de 17 % supplémentaires au quatrième trimestre, satronprogression en vingt ans.

Les analystes de Mizuho ont souligné l'avantage des TPU en termes de coût et de performance, notant que, bien qu'initialement destinées à un usage interne, elles rencontrent désormais un franc succès auprès des clients externes de Google trac Morgan Stanley a également indiqué dans un rapport de juin que la familiarisation des développeurs avec les TPU pourrait fortement stimuler la croissance de Google Cloud.

Dans un rapport de septembre, les analystes de DA Davidson ont écrit : « Nous continuons de penser que les TPU de Google restent la meilleure alternative à Nvidia, l'écart entre les deux s'étant considérablement réduit au cours des 9 à 12 derniers mois. »

Ils ont également évoqué un sentiment positif croissant parmi les développeurs et suggéré que Google pourrait même commencer à vendre directement des systèmes TPU aux laboratoires d'IA.

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