La domination de Nvidia sur le marché des puces d’intelligence artificielle pourrait bien être remise en question. Google intensifie ses efforts pour proposer une alternative crédible, et d’autres acteurs technologiques majeurs cherchent à réduire leur dépendance au géant américain.
L’entreprise de Mountain View a officiellement lancé début novembre son Ironwood TPU (Tensor Processing Unit), un circuit intégré spécialement conçu pour les tâches d’apprentissage profond. Contrairement aux processeurs classiques ou aux GPU (cartes graphiques) qui alimentent actuellement l’IA, les TPU sont optimisés pour exécuter efficacement les systèmes d’intelligence artificielle, notamment les chatbots et les agents conversationnels.
Ce lancement s’inscrit dans une évolution plus large de l’industrie, où l’accent se déplace des phases de formation massives et coûteuses à des tâches d’inférence, plus rapides et moins onéreuses. Cette transition favorise le développement de matériel comme Ironwood, privilégiant la réactivité et l’efficacité énergétique.
L’écosystème autour des TPU s’étoffe. Les fabricants de semi-conducteurs sud-coréens Samsung et SK Hynix devraient accroître leur collaboration avec Google en tant que fournisseurs de composants et partenaires pour l’assemblage des puces. De son côté, la société Anthropique a annoncé son intention d’utiliser jusqu’à un million de TPU via Google Cloud dès 2026 pour développer et déployer les prochaines générations de son modèle d’IA Claude, en complément de ses propres puces Trainium et des GPU Nvidia d’Amazon.
Les analystes parlent d’un « retour en force » de Google dans le domaine de l’IA. « Nvidia a du mal à répondre à la demande, et les alternatives proposées par les géants du cloud comme Google et les entreprises de semi-conducteurs comme DMLA sont viables, que ce soit via des services cloud ou une infrastructure d’IA locale », explique Alvin Nguyen, analyste principal chez Forrester spécialisé dans les semi-conducteurs. « Les clients cherchent simplement des moyens de concrétiser leurs ambitions en matière d’IA et d’éviter de dépendre d’un seul fournisseur. »
Bien que Google continue de s’approvisionner en GPU Blackwell Ultra auprès de Nvidia pour certaines applications, Ironwood représente une première étape significative vers une plus grande indépendance. Google a commencé à développer les TPU dès 2013 pour optimiser la gestion des charges de travail d’IA dans ses centres de données, les déployant initialement en interne en 2015 pour les tâches d’inférence, puis en 2017 pour la formation.
Ironwood alimente désormais le modèle Gemini 3 de Google, qui se distingue par ses performances en matière de raisonnement multimodal, de génération de texte et d’édition d’images. Marc Benioff, PDG de Salesforce, a qualifié le bond en avant réalisé par Gemini 3 de « fou », tandis que Sam Altman, PDG d’OpenAI, a déclaré qu’il s’agissait d’un « excellent modèle ». Nvidia a salué les progrès de Google, affirmant qu’elle était « ravie de son succès » et qu’elle continuerait à lui fournir des puces, tout en soulignant que ses propres GPU offraient toujours « des performances, une polyvalence et une fongibilité supérieures à celles des ASIC ».
Nvidia contrôle encore plus de 90 % du marché des puces d’IA, mais la concurrence s’intensifie. Selon Alvin Nguyen, Nvidia devrait conserver sa position de leader à court terme, mais son avance pourrait s’amenuiser à long terme. « Nvidia a des atouts considérables, mais elle doit continuer à innover pour maintenir son avance », explique-t-il. « Cela lui permettra de proposer des produits à forte marge, mais ouvrira également des opportunités pour ses concurrents dans les segments de marché qu’elle pourrait abandonner. »
AMD, de son côté, gagne également du terrain, offrant des performances comparables ou légèrement supérieures à celles de Nvidia et mettant à jour son matériel à un rythme annuel similaire. Les nouvelles puces d’IA de Google revendiquent également des avantages en termes de performances et d’évolutivité, bien que leur cycle de publication plus lent puisse modifier la donne à l’avenir.
Google ne devrait pas détrôner Nvidia de sitôt, mais son initiative a incité l’industrie à envisager un avenir plus diversifié, où une solution intégrée TPU-Gemini pourrait concurrencer directement l’écosystème GPU qui a dominé la dernière décennie.
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