Le changement d'infrastructure IA : pourquoi la stratégie TPU de Google remet en question la domination de Nvidia

Le paysage de l’investissement dans le leadership en intelligence artificielle a connu une inversion spectaculaire. Alors que les sceptiques remettaient en question il y a seulement quelques mois la capacité d**'Alphabet** à rivaliser dans le domaine des LLM, l’entreprise a fondamentalement changé la narration. Google ne joue plus la course pour rattraper — elle s’affirme comme une puissance duale à la fois dans l’excellence des modèles d’IA et dans la fourniture d’infrastructures hardware, défiant directement la suprématie de Nvidia dans l’informatique accélérée.

Le tournant est survenu récemment lorsque Meta Platforms a annoncé ses plans pour acquérir et louer la capacité TPU d**'Alphabet**, signalant un changement sismique dans la manière dont les entreprises s’approvisionnent en infrastructure d’IA. Selon les évaluations du secteur, ce partenariat à lui seul pourrait permettre à Alphabet de capter environ 10% de ce qui a traditionnellement été le flux de revenus de Nvidia — une érosion significative de la concentration du marché dans le hardware d’IA.

L’avantage de l’intégration verticale

Ce qui différencie la position d**'Alphabet**, ce n’est pas seulement la parité compétitive des produits, mais une supériorité architecturale grâce à une conception de systèmes intégrés. Les puces TPU personnalisées de Google sont conçues spécifiquement pour les charges de travail d’apprentissage automatique à grande échelle, offrant une efficacité supérieure en performance par watt et des coûts d’infrastructure considérablement réduits. Plus important encore, ces processeurs fonctionnent de manière transparente dans l’écosystème de Google Cloud, éliminant le décalage fragmenté hardware-logiciel qui handicape de nombreuses alternatives.

Cette intégration verticale — où Alphabet contrôle le silicium, la pile logicielle et le mécanisme de livraison cloud — crée une barrière que les concurrents ont du mal à reproduire. Les entreprises ont accès à des clusters TPU de niveau entreprise sans le fardeau financier de l’achat de hardware propriétaire, modifiant fondamentalement l’économie du TCO pour le déploiement de l’IA.

Parallèlement, Google a lancé Gemini 3, sa dernière itération de LLM, qui montre des améliorations substantielles en raisonnement, calcul mathématique, génération de code et capacités multimodales. Critiquement, Gemini bénéficie du réseau de distribution inégalé de Google couvrant la recherche, Android, Workspace et l’infrastructure publicitaire — atteignant des milliards d’utilisateurs actifs quotidiens. Cet avantage écosystémique signifie que les capacités d’IA peuvent être intégrées directement dans des produits que les consommateurs et les entreprises utilisent déjà, plutôt que de concurrencer en tant qu’offres autonomes.

La valorisation du marché raconte l’histoire

Le marché boursier a commencé à réévaluer ces deux entreprises en conséquence. Alphabet se négocie actuellement à 30,3x le bénéfice futur — au-dessus de sa médiane historique de 22,6x — avec des attentes de croissance consensuelles de 16,4% par an. Nvidia, qui se négocie à 41,8x les multiples futurs mais en dessous de sa médiane sur cinq ans de 50,8x, maintient des projections de croissance exceptionnelles de 46,3% par an.

Bien que ces valorisations semblent raisonnables par rapport à leurs trajectoires de croissance respectives, le changement de momentum est indéniable. Les actions de Nvidia ont diminué tandis que celles d**'Alphabet** progressent suite aux annonces de partenariats d’infrastructure. Les commentaires récents de la direction de Salesforce — notamment la décision du CEO Marc Benioff de passer des modèles OpenAI à Gemini — renforcent la perception que les écarts de capacités techniques se réduisent.

Complémentaire plutôt que cannibale

Plutôt que de voir cela comme une compétition à somme nulle, la réalité émergente suggère que Alphabet et Nvidia occupent des positions distinctes mais complémentaires dans la pile de valeur de l’IA. Nvidia conserve sa domination dans l’informatique accélérée à usage général, tandis qu**'Alphabet** établit son leadership dans l’infrastructure dédiée et la livraison cloud intégrée.

Pour les investisseurs, la question stratégique n’est pas un choix binaire entre les deux entreprises, mais plutôt une allocation optimale. Les deux continuent de capter des gains issus de la demande structurelle pour des capacités d’IA dans les segments entreprise et consommateur. La construction d’infrastructures nécessaire pour soutenir l’adoption mondiale de l’IA en est encore à ses débuts, créant une marge pour plusieurs gagnants avec des positions différenciées.

La transition de leadership dans l’IA concerne moins un déplacement qu’une spécialisation — chaque entreprise renforçant ses avantages compétitifs dans un marché en expansion.