Le changement dans le silicium : comment Amazon et Google défient l'hégémonie de Nvidia dans l'IA

Ces dernières années, le récit de la révolution de l'intelligence artificielle a été indissociablement lié à un seul fournisseur de matériel : Nvidia. Ses GPU H100 et le prochain Blackwell ont été la monnaie d'échange du domaine de l'IA — rares, coûteux et absolument essentiels. Cependant, un changement significatif est en train de remodeler le paysage. Chez Creati.ai, nous observons un moment charnière où les principaux fournisseurs de services cloud (CSPs) deviennent, en passant de simples clients, des concurrents redoutables.

En développant du silicium personnalisé — le Trainium d'Amazon et les Tensor Processing Units (TPUs) de Google — ces géants technologiques réduisent non seulement leur dépendance à Nvidia, mais génèrent aussi des milliards de revenus et offrent des alternatives performantes pour des leaders du secteur comme Anthropic. Cette évolution marque le début d'une ère matérielle hétérogène, mettant au défi la « taxe Nvidia » qui a longtemps dominé l'économie des infrastructures d'IA.

AWS et la montée de Trainium

Amazon Web Services (AWS) a poursuivi de manière agressive une stratégie d'intégration verticale avec sa gamme de silicium personnalisé. Alors que l'entreprise propose depuis longtemps ses processeurs Graviton pour le calcul général, son recentrage récent s'oriente fortement vers l'accélération spécifique à l'IA via ses puces Trainium (entrainement) et Inferentia (inférence).

L'alliance avec Anthropic

La validation la plus significative de la stratégie matérielle d'Amazon provient de son partenariat renforcé avec Anthropic. En tant que l'un des principaux laboratoires d'IA au monde, Anthropic nécessite une puissance de calcul massive pour entraîner ses modèles Claude. Historiquement, cela aurait requis des dizaines de milliers de GPU Nvidia. Cependant, AWS a réussi à positionner ses puces Trainium comme une alternative puissante.

Anthropic utilise désormais des puces AWS Trainium 2 pour construire ses plus grands modèles fondamentaux. Ce n'est pas simplement une mesure d'économie ; c'est un alignement stratégique. Trainium 2 est conçu pour offrir jusqu'à quatre fois des performances d'entraînement plus rapides et deux fois une meilleure efficacité énergétique par rapport à la première génération. Pour une entreprise comme Anthropic, où les runs d'entraînement peuvent coûter des centaines de millions de dollars, les gains d'efficacité offerts par le silicium personnalisé se traduisent directement par un avantage concurrentiel.

Implications sur les revenus

L'impact financier de ce virage est profond. En migrant les charges de travail vers son propre silicium, Amazon conserve une marge qui, autrement, aurait été versée à Nvidia. De plus, Amazon transforme le développement de ses puces en générateur de revenus. Des rapports indiquent qu'AWS génère désormais des milliards de dollars de revenus grâce à ses puces d'IA. Cela crée un effet d'entraînement : les revenus issus de l'utilisation de Trainium financent davantage de R&D, conduisant à de meilleures puces, ce qui attire à son tour plus de clients loin des instances GPU standard.

La maturité des TPU de Google et le verrouillage de l'écosystème

Tandis qu'Amazon fait sensation avec des partenariats récents, Google a été le pionnier du silicium personnalisé pour l'IA. Google a introduit ses Tensor Processing Units (TPUs) il y a près d'une décennie, initialement pour un usage interne afin d'alimenter Search, Photos, et plus tard les révolutionnaires modèles Transformer qui ont donné naissance à l'intelligence artificielle générative (Generative AI).

De l'usage interne à la puissance du cloud public

Aujourd'hui, les TPU de Google ont mûri pour devenir une plateforme robuste disponible pour les clients de Google Cloud. L'introduction des TPU (en particulier la sixième génération, Trillium) représente un saut massif en performances. Google a démontré avec succès que son matériel peut gérer les charges de travail les plus exigeantes au monde. Notamment, des poids lourds comme Apple auraient utilisé l'infrastructure TPU de Google pour entraîner des composants de leurs modèles d'IA, soulignant la fiabilité et l'échelle du silicium personnalisé de Google.

L'avantage logiciel : JAX et XLA

La force de Google ne réside pas seulement dans le silicium, mais aussi dans la pile logicielle. Alors que Nvidia s'appuie sur CUDA, Google a construit une intégration profonde entre les TPU et JAX, une bibliothèque Python utilisée largement pour le calcul numérique haute performance. Cette synergie logiciel-matériel permet des optimisations difficiles à reproduire sur des GPU polyvalents. Pour les développeurs profondément ancrés dans l'écosystème Google, le basculement vers les TPU apporte souvent des bénéfices en performance par dollar que le matériel de Nvidia, avec sa marge élevée, ne peut égaler.

L'impératif économique : pourquoi le marché évolue

La domination de Nvidia a créé un goulot d'étranglement dans la chaîne d'approvisionnement de l'IA. La « taxe Nvidia » — la prime payée pour leurs GPU leaders du marché — pèse sur les marges de chaque entreprise d'IA, des startups aux hyperscalers. La décision d'Amazon et de Google de développer des puces propriétaires est motivée par trois facteurs critiques :

1. Contrôle des coûts : Le silicium personnalisé permet aux fournisseurs de services cloud de contrôler leurs coûts de fabrication et d'offrir des prix plus bas aux utilisateurs finaux (ou des marges plus élevées pour eux-mêmes) comparé à la location de GPU Nvidia.
2. Indépendance de la chaîne d'approvisionnement : Pendant le pic du boom de l'IA, obtenir des H100 était presque impossible. En contrôlant la conception de leurs propres puces, Amazon et Google réduisent leur vulnérabilité aux pénuries externes.
3. Efficacité énergétique : Alors que les centres de données d'IA consomment une quantité alarmante d'électricité mondiale, des puces conçues spécifiquement pour une architecture cloud unique (comme Trainium ou TPU) peuvent être optimisées pour le refroidissement et la consommation d'énergie plus efficacement que des GPU standard.

Analyse comparative : silicium personnalisé vs. Nvidia

Pour comprendre le paysage concurrentiel, il est essentiel de comparer les offres actuelles de ces géants technologiques avec la référence du secteur.

Tableau 1 : Comparaison du paysage du matériel pour l'IA

La barrière logicielle : l'avantage défensif de Nvidia

Malgré les spécifications matérielles impressionnantes de Trainium et des TPU, Nvidia conserve un énorme avantage défensif : CUDA. Le Compute Unified Device Architecture (CUDA) est la couche logicielle qui permet aux développeurs de programmer les GPU. Il est la norme de l'industrie depuis plus de 15 ans.

La plupart des modèles open-source, bibliothèques et articles de recherche sont conçus en gardant CUDA à l'esprit. Pour qu'Amazon et Google brisent réellement la domination de Nvidia, elles doivent faire plus que concevoir des puces rapides ; elles doivent rendre l'expérience logicielle transparente.

AWS investit massivement dans son Neuron SDK pour s'assurer que la transition d'une instance GPU vers une instance Trainium nécessite un minimum de modifications de code. De même, Google pousse les compilateurs XLA (Accelerated Linear Algebra) pour rendre les modèles portables. Cependant, l'inertie est puissante. Pour de nombreuses équipes d'ingénierie, le risque de migrer depuis la stabilité éprouvée de Nvidia/CUDA vers une puce spécifique au cloud reste un obstacle important.

Perspectives futures : un avenir fragmenté mais efficace

Les avancées réalisées par Amazon et Google suggèrent que l'avenir du matériel pour l'IA ne sera pas un monopole, mais un oligopole. Nvidia restera probablement la référence pour la recherche, le développement et la compatibilité inter-cloud. Cependant, pour les charges de production à grande échelle — où améliorer les marges de seulement 10 % se traduit par des millions de dollars — le silicium personnalisé d'AWS et de Google deviendra le choix par défaut.

Chez Creati.ai, nous anticipons que 2026 sera l'année de l'économie de l'inférence ("Inference Economics"). À mesure que l'attention se déplace de l'entraînement de modèles massifs vers leur exécution (inférence), le coût par jeton deviendra la métrique la plus critique. Dans ce domaine, les puces spécialisées, basse consommation et à haute efficacité comme Inferentia et les derniers TPU de Google pourraient bien surpasser les GPU gourmands en énergie de Nvidia.

Les guerres des puces ne portent plus seulement sur qui possède le processeur le plus rapide ; elles portent sur qui contrôle toute la stack — du réseau énergétique au silicium, jusqu'au point de terminaison API. Amazon et Google ont prouvé qu'ils ne se contentent pas de louer de l'espace dans la révolution de l'IA ; ils en bâtissent les fondations.