Les puces Tensor de Google prennent du terrain face à Nvidia alors que Meta explore un partenariat stratégique

Le paysage concurrentiel dans le matériel d’IA évolue visiblement alors que Google réalise des gains stratégiques sur un marché longtemps dominé par Nvidia. Meta Platforms serait en pourparlers avec Google pour adopter ses unités de traitement tensoriel (TPUs) pour une déploiement dans ses centres de données à partir de 2027, avec un accès anticipé potentiel via Google Cloud dès l’année prochaine. Cette évolution signale une tendance plus large : les grandes entreprises technologiques diversifient activement leurs fournisseurs de puces IA plutôt que de rester exclusivement dépendantes des offres de Nvidia.

Le marché a immédiatement réagi à ce mouvement concurrentiel. L’action Nvidia a reculé de 2,7 % après la clôture mardi, tandis qu’Alphabet—la société mère de Google—a augmenté de 2,7 %, capitalisant sur l’optimisme croissant autour de son modèle d’IA Gemini et de ses capacités matérielles en expansion. Les fournisseurs asiatiques liés à Google ont également bénéficié, avec IsuPetasys, un fournisseur clé de cartes multicouches en Corée du Sud, en hausse de 18 %, et MediaTek à Taïwan en progression de près de 5 %.

L’adoption potentielle des TPUs de Google par Meta suivrait une trajectoire similaire déjà établie par Anthropic. Google a obtenu un accord pour fournir jusqu’à 1 million de puces à la startup d’IA, une étape que l’analyste Jay Goldberg de Seaport a qualifiée de « validation vraiment puissante » de la technologie de Google. Cette validation a fait écho dans l’industrie, encourageant d’autres entreprises à considérer les TPUs comme une alternative légitime aux unités de traitement graphique (GPUs) de Nvidia.

Comprendre le positionnement concurrentiel nécessite d’examiner comment ces technologies diffèrent. Les GPU de Nvidia ont évolué de leurs applications initiales dans le jeu et la graphisme pour devenir le choix par défaut pour les charges de travail d’entraînement en IA, dominant le marché dans tout le secteur. Les TPUs de Google, en revanche, représentent une philosophie de conception spécialisée—des circuits intégrés spécifiques à l’application (ASICs) conçus dès le départ pour les tâches d’IA et d’apprentissage automatique. Plus d’une décennie de perfectionnement à travers leur déploiement dans les produits et modèles de Google comme Gemini a permis à l’entreprise d’optimiser simultanément le matériel et le logiciel, créant une boucle de rétroaction qui renforce sa position concurrentielle.

Pour Meta en particulier, l’économie est convaincante. La société devrait dépenser au moins $100 milliard en dépenses d’investissement en 2026, avec des analystes de Bloomberg Intelligence estimant que 40 à 50 milliards de dollars pourraient être consacrés à la capacité de puces d’inférence. Si Meta poursuit l’adoption de GPU parallèlement à ses achats continus chez Nvidia, ce schéma de dépenses pourrait accélérer considérablement la croissance de l’activité infrastructure de Google Cloud.

Les analystes de Bloomberg, Mandeep Singh et Robert Biggar, présentent les négociations de Meta comme faisant partie d’un changement plus large dans l’industrie : les fournisseurs tiers d’IA considèrent de plus en plus Google comme un fournisseur secondaire crédible pour les puces d’inférence plutôt que de voir Nvidia comme leur seule option. Ce sentiment reflète une confiance croissante dans la performance et la fiabilité des TPU.

Ni Meta ni Google n’ont officiellement confirmé ces discussions de partenariat. Cependant, l’exploration par Meta de cette option—combinée à son engagement dans d’importants investissements dans l’infrastructure IA—souligne comment les plus grands opérateurs d’IA au monde gèrent activement le risque de concentration des fournisseurs de puces. Le succès à long terme de la stratégie TPU de Google dépendra en fin de compte de la capacité des puces à offrir des performances compétitives et une efficacité énergétique à grande échelle, mais la réception précoce de l’industrie suggère que Google s’est positionné avec succès comme une force montante dans la compétition accélérée pour le matériel d’IA.