Google a commencé à développer des unités de traitement tensoriel en 2013, initialement afin de rendre des services tels que la recherche plus efficaces. Pendant des années, ces puces personnalisées ont surtout constitué un avantage interne : les clients achetant les offres d’IA de Google adoptaient une pile étroitement contrôlée de puces, de modèles et d’infrastructures cloud.¹

Cette stratégie a commencé à évoluer au deuxième trimestre, lorsque Google a ouvert ses TPU aux centres de données externes. Mardi, Alphabet et Oracle sont allés plus loin en annonçant que les clients cloud d’Oracle pourront utiliser les TPU de Google dès l’année prochaine — la première fois que ces puces seront disponibles via la plateforme d’un autre hyperscaler.²

Ce changement transforme le programme interne de silicium de Google en un défi commercial plus direct pour Nvidia, dont les GPU éclipsent encore l’activité de puces de tous ses concurrents. Le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, avait auparavant minimisé la menace des TPU, demandant : « Sans Anthropic, pourquoi y aurait-il la moindre croissance des TPU ? »¹ Mais la liste de clients de Google s’allonge. Anthropic s’est engagé à consacrer des sommes considérables au calcul de Google tout en utilisant également du matériel d’Amazon, d’AMD et de Nvidia ; OpenAI se préparerait aussi à acheter des TPU. Le tableau qui se dessine n’est pas celui d’un abandon total de Nvidia, mais d’une stratégie multi-puces conçue pour donner aux entreprises d’IA davantage de poids sur les prix, les performances et l’approvisionnement.¹

Google affirme disposer d’un avantage en matière de coûts précisément parce qu’il contrôle l’ensemble de la pile. Le responsable du cloud, Thomas Kurian, a déclaré que ses serveurs d’IA sont rentabilisés en moins de deux ans, tandis que les systèmes basés sur le silicium de Google le sont en environ la moitié de ce temps : « C’est parce que nous pouvons optimiser l’ensemble de cette pile. »²

Pourtant, l’accord avec Oracle met en lumière la partie difficile de l’expansion. Vendre des puces en dehors de Google peut ajouter des clients et des revenus, mais les analystes estiment que les ventes de TPU dégagent des marges plus faibles que Google Cloud dans son ensemble. Kurian doit également veiller à ce que la demande des acheteurs externes ne compromette pas les propres ambitions de Google en matière d’IA. La directrice financière Anat Ashkenazi a indiqué que les retombées les plus importantes des revenus liés aux TPU sont attendues en 2027 — un calendrier qui donne à Google le temps de monter en puissance, mais laisse aussi à Nvidia le temps de défendre son avance.²