Qui remporte réellement la vraie guerre de l'IA ? Ce n'est pas ce que vous pensez

La course aux puces est une histoire d’hier

La plupart des investisseurs se concentrent sur une question : quelle entreprise dominera la fabrication de puces IA ? Le récit semble simple—les GPU de Nvidia mènent la danse aujourd’hui, AMD lui grille la priorité, et Broadcom aide d’autres à construire des siliciums personnalisés. Mais cette fixation sur le matériel résout le problème d’hier.

La véritable contrainte limitant l’expansion de l’IA n’est plus la rareté du silicium—c’est la consommation d’énergie. Ce changement fondamental redessine tout le paysage concurrentiel, et il crée un gagnant inattendu : Alphabet.

Pourquoi l’efficacité énergétique change tout

Voici la réalité méconnue : les GPU excellent dans une chose—le traitement ultra-rapide des données. Mais cette excellence a un prix : ce sont des machines gourmandes en énergie. Pendant la phase d’entraînement de l’IA, lorsque les modèles sont construits à partir de zéro, ce coût énergétique est justifié. C’est essentiellement un investissement unique.

L’inférence, en revanche, est une bête totalement différente. C’est l’exploitation continue et permanente de modèles entraînés en production. C’est là que l’économie bascule. Lorsque vous payez des factures d’électricité chaque jour pour servir des millions de requêtes d’inférence, l’efficacité de calcul devient votre fossé concurrentiel.

Alphabet a passé plus d’une décennie à construire des Tensor Processing Units (TPUs) spécifiquement pour ce scénario. Ce ne sont pas des puces généralistes—ce sont des instruments conçus sur mesure, optimisés pour le framework TensorFlow d’Alphabet et l’infrastructure cloud. Aujourd’hui à leur septième génération, les TPUs offrent ce que promettent les puces personnalisées : une efficacité énergétique supérieure et des coûts opérationnels nettement plus faibles comparés aux alternatives dépendant des GPU.

L’avantage de l’intégration verticale

Broadcom remporte des contrats en aidant des entreprises à développer leurs propres ASIC (circuits intégrés spécifiques à une application). C’est une vraie activité commerciale. Mais ce qui distingue Alphabet, c’est que l’entreprise ne se contente pas de fabriquer des puces—elle contrôle toute la chaîne.

Les TPUs d’Alphabet fonctionnent sur Google Cloud. Vous souhaitez accéder à une efficacité de nouvelle génération ? Vous n’achetez pas de TPUs ; vous confiez vos charges de travail à Google Cloud. Ce modèle crée plusieurs sources de revenus à partir d’une seule relation client, transformant l’infrastructure en un fossé.

Considérons aussi l’avantage interne. Lorsqu’Alphabet construit Gemini (son modèle phare d’IA), il utilise des TPUs. Lorsqu’il exécute l’inférence pour ses services, ce sont les TPUs qui gèrent la charge. Cela confère à l’entreprise un avantage structurel en termes de coûts face à des concurrents comme OpenAI et Perplexity AI, qui dépendent largement de capacités GPU louées—bien plus coûteuses et beaucoup moins efficaces.

La réaction du marché face à cette menace a été révélatrice. Lorsque OpenAI a commencé à tester des TPUs, Nvidia n’est pas restée inactive. Le géant des GPU s’est empressé de sécuriser des partenariats et de faire des investissements stratégiques dans ses clients. Cette course défensive révèle quelque chose d’important : même Nvidia respecte ce qu’Alphabet a construit.

Un écosystème IA complet

L’étendue de la pile IA d’Alphabet est sans égal. La société a récemment lancé Gemini 3, avec des analystes de D.A. Davidson notant qu’il offre “des capacités qui, dans certains domaines, dépassent largement ce à quoi nous nous attendions généralement de cette génération de modèles de pointe.” C’est une force de couche fondamentale.

Mais Alphabet ne s’arrête pas aux modèles. Vertex AI donne aux clients les outils pour construire des applications personnalisées sur Gemini. L’infrastructure réseau en fibre de l’entreprise réduit la latence dans tout son écosystème. Même l’acquisition en attente de Wiz—ajoutant la sécurité cloud d’entreprise—renforce le fossé.

Aucune autre entreprise n’a tissé ensemble matériel, logiciel, infrastructure cloud et modèles IA en un avantage concurrentiel unifié. Cette intégration verticale n’est pas seulement efficace ; elle devient de plus en plus difficile à reproduire.

La mise sur le long terme

À mesure que l’IA évolue, passant de charges de travail intensives en entraînement à des inférences lourdes, les entreprises qui possèdent des systèmes de bout en bout en tireront le plus de valeur. Les fabricants de puces unidimensionnels seront confrontés à une standardisation. Les entreprises purement logicielles auront du mal avec la compression des marges. Les plateformes qui unissent matériel, infrastructure et algorithmes ? Elles prospéreront.

Si l’on doit choisir une seule stratégie IA pour des rendements durables à long terme, le joueur intégré avec des décennies d’infrastructure, des milliards de revenus cloud annuels et des avantages de calcul propriétaires a le chemin le plus clair. Ce joueur, c’est Alphabet.