Amazon essaie de construire une alternative de puce d’IA, mais sa prochaine grande décision en matière d’infrastructure montre à quel point Nvidia détient encore fermement les clés du boom informatique.

Cinq mois après s’être engagé à déployer plus de 1 million de GPU Nvidia sur AWS, Amazon et Nvidia ont annoncé qu’ils ajouteraient 2 millions de puces supplémentaires aux centres de données d’Amazon en 2027 et 2028. Le plan élargi porte la flotte Nvidia prévue d’AWS au-delà de 3 millions de GPU, après que la demande a « dépassé ces attentes ».¹

La nouvelle capacité inclura les GPU Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra de Nvidia, destinés aux charges de travail immenses nécessaires pour entraîner et faire fonctionner les modèles d’IA. Les entreprises attribuent cette poussée à des clients allant des startups aux grandes entreprises, en passant par les laboratoires d’IA et les gouvernements — un appétit généralisé qui a fait de la puissance de calcul supplémentaire la priorité immédiate.

L’ampleur de la commande rappelle également la tension au sein de la stratégie d’IA d’Amazon. AWS développe des puces Trainium comme alternative pour les travaux de deep learning et a mis en avant ses processeurs Graviton, cherchant à la fois à réduire sa dépendance à Nvidia et à jouer un rôle plus important sur le marché des semi-conducteurs. Son activité de puces personnalisées a atteint un chiffre d’affaires annualisé de 25 milliards de dollars, selon le récit plus large de l’expansion fourni par les entreprises.¹

Pourtant, il ne s’agit pas simplement d’un achat de plus d’accélérateurs. Amazon prévoit d’amener les CPU Vera de Nvidia sur AWS, tandis que les technologies de mise en réseau, les logiciels, les modèles ouverts et la robotique de Nvidia doivent se déployer à travers l’infrastructure du fournisseur de cloud. Un autre rapport a résumé ce changement sans détour : Amazon ajoute 2 millions de GPU en plus du million déjà prévu, tandis que le partenariat apporte également les CPU Vera à AWS.²

Nvidia présente ces dépenses comme une réponse à la productivité commerciale de l’IA. « Si nous avions plus de capacité de calcul, nous pourrions générer des jetons plus rentables », a déclaré le PDG Jensen Huang, faisant valoir que la capacité supplémentaire alimentera les rendements des services d’IA.¹ Les investisseurs, cependant, devront vérifier si l’énorme facture d’infrastructure du secteur génère des bénéfices aussi rapidement que ses commandes de GPU augmentent.