Meta envisage d'adopter les puces AI de Google, l'action de Nvidia chute de 7% en riposte : nous sommes en avance d'une génération

Avec l'augmentation rapide du volume du marché des TPU sous Google, les dernières nouvelles indiquent que Meta pourrait devenir son prochain client de plusieurs centaines de millions de dollars, provoquant un choc dans la Supply Chain des puces AI. Dans un contexte où Nvidia (Nvidia) monopolise depuis longtemps le marché des puces AI, la concurrence entre trois acteurs des puces influence non seulement la disposition de la puissance de calcul des géants de la technologie, mais également les marchés boursiers mondiaux, la Supply Chain et l'écosystème des modèles AI.

Meta a dépensé des milliards de dollars pour acquérir des TPU de Google

Selon les informations rapportées, Meta est en pourparlers pour déployer les unités de traitement Tensor de Google dans son propre centre de données d'ici 2027, et pourrait louer la puissance de calcul associée via Google Cloud à partir de 2026.

Cette collaboration est considérée comme une percée majeure de Google sur le marché des puces AI, attirant à nouveau l'attention de clients de premier plan après avoir fourni des millions de TPU à Anthropic.

Cela reflète également que Meta pourrait ne pas vouloir dépendre excessivement de Nvidia, le leader du marché des puces, dont les prix élevés et les longs délais de livraison poussent les entreprises à chercher des alternatives. Les TPU de Google, en raison de leur architecture spécialisée pour l'IA, permettent des ajustements plus profonds pour l'inférence et l'entraînement de modèles de langage de grande taille, ce qui en fait une option compétitive.

( Le prix de l'action de SoftBank a chuté de 10 % pendant deux jours consécutifs, la position d'OpenAI étant contestée par Google )

Google TPU en compétition : le nouveau challenger sur le marché des puces AI

La TPU développée en interne par Google est un circuit intégré ASIC conçu pour le calcul AI (, et elle est hautement intégrée avec les modèles de DeepMind ), tels que Gemini (. Les observateurs estiment que la TPU présente des avantages en termes d'efficacité, de capacité de personnalisation et de coût, ce qui constitue des raisons clés pour lesquelles les entreprises envisagent de passer de NVIDIA.

) Différences techniques entre les GPU NVIDIA et les puces AI développées par Google et Amazon AWS, et tendances du marché futur (

Le marché réagit rapidement, la capitalisation boursière d'Alphabet approche les 4 trillions de dollars, le titre de Taiwan MediaTek ) code boursier : 2454( a également bénéficié d'une forte hausse de 8 %, montrant que l'effet d'entraînement des TPU de Google est en train de se former.

NVIDIA riposte : nous sommes toujours en avance d'une génération, les modèles d'IA ont besoin de nous.

Après la divulgation des rumeurs concernant Meta, le cours de l'action de Nvidia a chuté de 7 % avant de se resserrer à 2,6 %. L'entreprise a répondu à cela sur X : « Nous sommes ravis de voir le succès de Google, qui a fait d'énormes progrès dans le domaine de l'IA, et nous continuons à fournir des produits à Google. »

NVIDIA a déclaré de manière significative : « Nous sommes toujours en avance d'une génération sur toute l'industrie, étant la seule plateforme capable d'exécuter tous les modèles d'IA dans tous les scénarios, offrant des performances, une polyvalence et une substituabilité supérieures à celles des ASIC. »

Il y a quelques semaines, Google a lancé le modèle d'IA Gemini 3, qui a reçu des critiques globalement positives. Ce modèle a été entraîné sur les TPU de l'entreprise, et non sur les GPU de Nvidia, soulignant la montée en intensité de la compétition entre les puces.

La carte des puces AI se redessine : un seul maître ou une compétition entre plusieurs fournisseurs ?

Les dynamiques entre Google, Meta et Nvidia montrent que le champ de bataille des puces AI entre dans une nouvelle phase.

Les entreprises, en raison des prix élevés, de la restriction de l'offre et de la diversification des risques, sont réticentes à dépendre uniquement de NVIDIA. Par conséquent, la plupart des entreprises cloud et celles impliquées dans l'IA commencent à adopter une “stratégie multi-fournisseurs”, en achetant simultanément des GPU, des TPU et d'autres solutions alternatives.

Cette compétition déterminera l'architecture centrale de l'infrastructure AI de prochaine génération, et les choix et déclarations des différentes parties pourraient devenir des variables clés pour redéfinir l'ensemble du marché.

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