L’action Nvidia a connu une forte baisse mardi en pré-ouverture, chutant de près de 4 % à 175,44 $ (152,20 €) après que des informations ont fait surface selon lesquelles Meta envisageait sérieusement un investissement de plusieurs milliards de dollars dans les unités de traitement tensoriel (TPU) de Google. Ce changement témoigne d’un intérêt croissant pour le matériel d’IA spécialisé par rapport aux unités de traitement graphique (GPU) traditionnellement dominantes, mais plus polyvalentes de Nvidia.
Le paysage changeant du matériel d’IA
Pendant une grande partie de 2023, Nvidia a détenu un quasi-monopole sur le marché des accélérateurs d’IA, en grande partie parce que ses GPU H100 sont devenus essentiels à la formation et à l’exécution de la plupart des principaux modèles d’IA. Cependant, les TPU de Google ont été conçus dès le départ spécifiquement pour l’apprentissage automatique, ce qui les rend plus rapides et plus efficaces pour certaines charges de travail d’IA. Alors que les puces de Nvidia excellent dans les domaines du graphisme, des jeux et de l’informatique générale, les TPU se concentrent sur les tâches d’IA.
Il ne s’agit pas d’une puce qui soit globalement « meilleure » ; c’est une question de spécialisation. Les entreprises hyperscale comme Meta, qui ont besoin de quantités massives de puces, recherchent des alternatives capables d’offrir les meilleures performances pour leurs besoins en IA. ** S’appuyer uniquement sur Nvidia crée des risques pour la chaîne d’approvisionnement et limite le pouvoir de fixation des prix. **
Pourquoi l’intérêt de Meta est important
Les projets annoncés par Meta de déployer des TPU dans ses centres de données à partir de 2027 (et potentiellement de louer de la capacité TPU via Google Cloud dès l’année prochaine) constituent un développement majeur. L’année dernière, Meta a annoncé son intention d’acquérir plus de 350 000 puces H100, démontrant sa forte dépendance à l’égard de Nvidia. Une évolution vers les TPU indique que même les plus gros acheteurs se diversifient désormais pour garantir un approvisionnement stable et rentable en matériel d’IA.
La réaction du marché suggère que les investisseurs reconnaissent ce changement. La domination des GPU de Nvidia ne disparaît pas du jour au lendemain, mais la perspective d’une concurrence accrue a clairement un impact sur le sentiment. La course à l’IA ne se résume pas à un seul gagnant ; il s’agit d’obtenir les meilleurs outils pour le travail, et de plus en plus, ces outils incluent les TPU spécialisés de Google.
La stratégie à long terme de Google
Pour Google, cela justifie son investissement à long terme dans les TPU. Initialement un projet interne remontant à plus d’une décennie, Google commercialise désormais activement ces puces, le récent accord visant à fournir jusqu’à un million de TPU à Anthropic prouvant leur viabilité. Les mouvements du marché confirment la stratégie de Google visant à faire des TPU une alternative légitime aux GPU de Nvidia.
La montée en puissance des TPU ne signifie pas la fin de la part de marché des GPU de Nvidia, mais cela signifie que le paysage matériel d’IA devient plus compétitif.
En conclusion, l’intérêt de Meta pour les TPU de Google signale un changement sur le marché des accélérateurs d’IA, augmentant la concurrence et offrant aux hyperscalers plus d’options pour sécuriser leur infrastructure d’IA. Ce développement souligne l’importance du matériel spécialisé dans la course à l’IA et pourrait avoir des implications à long terme pour la domination de Nvidia.
