La Fin d’un Monopole “Inévitable”
Pendant plus de dix ans, Nvidia a verrouillé l’IA mondiale grâce au duo GPU + CUDA. Un quasi-monopole. Mais en 2025, la machine s’enraye : Google, Amazon, Microsoft, Meta, Apple… les géants ont quitté la dépendance Nvidia.
Le changement a un nom : TPU, la puce maison de Google, devenue la première alternative crédible et massive aux GPU Nvidia.
Le marché des puces IA passe de 83 Md$ (2025) à 459 Md$ (2032). Nvidia restera énorme, mais plus incontesté.
2013 : L’Été Qui a Poussé Google à Construire Sa Propre Puce
Jeff Dean découvre qu’un simple usage massif de la reconnaissance vocale doublerait la consommation globale des data centers Google : 15 à 20 Md$ de coûts et une explosion énergétique impossible à absorber.
Conclusion interne :
Les GPU Nvidia sont trop gourmands. Google doit casser le modèle.
Le Problème Physique : Le Dennard Scaling Est Mort
Depuis 2005, la miniaturisation n’améliore plus l’efficacité énergétique.
Effets directs :
- Fréquence des processeurs bloquée sous 4 GHz
- Coûts de refroidissement qui explosent
- Puces modernes de plus en plus énergivores
Bref, les GPU généralistes ne pouvaient plus suivre l’explosion des modèles d’IA.
Le Pari de Google : Construire une Puce IA Spécialisée
En fouillant les idées oubliées, Google exhume un concept de 1978 : la Systolic Array, une architecture parfaite pour les calculs matriciels.
En 15 mois, Google sort le TPU v1 :
- Latence ultra-faible
- Parallélisme massif
- Consommation dérisoire
Une rupture totale par rapport aux GPU.
TPU vs GPU : L’Écart Qui Tue
Comparatif 2025 :
| Caractéristique | TPU v7 (2025) | Nvidia Blackwell |
| Consommation | ~70 W | 250 W |
| Latence | 2-3 ms | 8-12 ms |
| Efficacité relative | Très élevée | Moyenne |
| Mémoire | 192 GB | 192 GB |
Résultat :
Google divise ses coûts IA par 30 à 80 vs Nvidia.
Google Ads profite directement : moins de latence, plus de précision CTR, plusieurs milliards de revenus en plus.
Le Verrou CUDA : La Prison Dorée qui S’effrite
CUDA a rendu toute l’industrie dépendante de Nvidia.
Mais Google n’était pas enfermé : TensorFlow et JAX ont permis une transition fluide vers le TPU.
À partir de 2024, la digue cède :
- Apple entraîne des modèles sur TPU
- Meta déplace Llama sur TPU + puces MTIA maison
- Anthropic signe un accord massif (jusqu’à 1 million de TPU)
- Amazon pousse Trainium 3
- Microsoft déploie Maia 100
Les cinq plus gros acheteurs de GPU au monde ont engagé une sortie de la dépendance Nvidia.
Le Modèle Nvidia Montre Ses Limites
Nvidia domine encore ~78% du marché en 2025.
Mais l’équation économique se dégrade :
- GPU entre 25 000 et 40 000 $
- Marges ~75%
- Délais de livraison de 6 à 12 mois
- Clients hyperscalers qui internalisent leurs puces
Projection 2032 :
- Part de marché Nvidia : 78% → 50%
- Croissance : linéaire, plus exponentielle
Le marché monte, mais Nvidia perd l’effet “monopole”.
La Vraie Arme de Google : Ads + TPU = Machine à Cash
Google Ads = 224 Md$ (2024).
Chaque +1% de précision CTR rapporte 1,5 à 3 Md$.
Le TPU permet :
- Latence d’enchère passée de 50 ms → 7 ms
- 10x plus de modèles en parallèle
- Meilleur ranking publicitaire
Le TPU n’est pas une innovation académique :
C’est un multiplicateur de revenus.
Les 3 Futurs Possibles de Nvidia
- Stabilisation (40%) : Nvidia reste leader généraliste, marges en déclin mais croissance correcte.
- Fragmentation (45%) : hyperscalers captent 60-70% du marché, Nvidia tombe à 25-30%.
- Déclin progressif (15%) : alternatives open-source + ASICs → Nvidia perd sa “moat”.
Conclusion : 2025, L’Année Où Nvidia a Cessé d’être Inévitable
La guerre du silicium n’est plus GPU vs GPU.
C’est vertical vs générique.
- Nvidia : excellent mais généraliste
- Google / Amazon / Microsoft / Meta / Apple : intégration totale, ASIC spécialisés, optimisation extrême
Le vrai tournant ?
Octobre 2015 : Google allume le premier TPU en production.
À partir de là, les GPU Nvidia cessent d’être la seule voie.
