Résumé :
- OpenAI diversifie ses fournisseurs : La société d’IA commence à utiliser les TPU de Google Cloud en complément des GPU Nvidia, marquant une rupture dans la dépendance exclusive à Nvidia.
- Alphabet propose une nouvelle solution intégrée supérieure : Les TPU offrent un environnement clé en main avec gestion automatique des mises à jour et distribution mondiale, contrairement au modèle complexe multi-cloud de Nvidia.
- La croissance de Nvidia ralentit significativement : La croissance des revenus tombe à 50% au T2 2025 contre des niveaux bien plus élevés précédemment, avec des marges en baisse à 60,5%.
- Concentration clientèle dangereuse pour Nvidia : Quatre clients représentent 54% des revenus totaux, et ces mêmes entreprises développent leurs propres puces IA pour réduire leur dépendance.
- Les TPU d’Alphabet gagnent du terrain : Avec 6 à 9 milliards de dollars de revenus en 2024 et une part de marché de 5-6%, les TPU se positionnent comme l’alternative crédible sur le marché de l’inférence IA.
OpenAI bascule partiellement vers les TPU de Google
OpenAI a franchi le pas en louant pour la première fois les TPU (Tensor Processing Units) de Google Cloud. Cette décision stratégique intervient alors que l’entreprise d’intelligence artificielle continue de s’appuyer principalement sur les GPU Nvidia et CoreWeave. Les TPU seront principalement utilisées pour l’inférence, la phase d’utilisation pratique d’un modèle d’intelligence artificielle après son entraînement, des modèles OpenAI, une fonction cruciale pour le déploiement des services d’IA.
Cette diversification des fournisseurs révèle une volonté claire de réduire la dépendance à un seul acteur. OpenAI teste ainsi les capacités des TPU Google tout en conservant ses infrastructures Nvidia existantes.
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L’avantage technologique d’Alphabet face à Nvidia
Google Cloud TPU offre un environnement entièrement fonctionnel que les entreprises peuvent réserver en quelques secondes. Alphabet se charge des correctifs de sécurité et des mises à jour, créant une solution clé en main particulièrement séduisante. Cette approche contraste avec les environnements basés sur Nvidia qui nécessitent une gestion complexe via de multiples fournisseurs cloud.
La distribution mondiale des centres de données Google constitue un atout majeur. L’AI Hypercomputer d’Alphabet est disponible dans des dizaines de zones réparties sur cinq continents. Nvidia dépend quant à elle de ses partenaires cloud pour déployer ses clusters, comme l’illustre l’annonce d’Oracle qui limite son offre à des « régions locales » spécifiques.
Le modèle économique d’Alphabet présente également des avantages décisifs. Les TPU fonctionnent sur un système d’abonnement ou de paiement à l’utilisation, éliminant les investissements initiaux élevés. Nvidia continue de s’appuyer sur des ventes ponctuelles de matériel, un modèle moins flexible pour les clients.
Cours de l’action Nvidia (NVDA) en direct
Les signes de faiblesse de Nvidia s’accumulent
La concentration de la clientèle de Nvidia devient préoccupante. Quatre clients seulement représentent 54% des revenus totaux au premier trimestre 2025. Ces entreprises, ce sont évidemment les géants de la tech Amazon, Microsoft, Alphabet et Meta. Tous développent leurs propres puces IA pour réduire leur dépendance au géant des semi-conducteurs.
La croissance de Nvidia montre des signes de ralentissement significatif. L’entreprise anticipe des revenus de 45 milliards de dollars au deuxième trimestre 2025, soit une croissance de « seulement » 50% par rapport à la même période de l’année précédente. Même en ajoutant les 8 milliards de dollars de revenus non réalisés à cause des contrôles d’exportation, la croissance atteindrait 76%, soit le niveau le plus bas depuis le deuxième trimestre 2024.
La marge bénéficiaire brute s’est fortement dégradée, tombant à 60,5% au premier trimestre 2025. Cette baisse s’explique partiellement par une dépréciation de 4,5 milliards de dollars sur les puces H20 et 2,5 milliards de dollars de revenus perdus à cause des restrictions d’exportation. Même ajustée, la marge de 71,3% reste la plus faible depuis le deuxième trimestre 2024.
La montée en puissance des TPU d’Alphabet
Les expéditions de TPU d’Alphabet ont atteint entre 6 et 9 milliards de dollars en 2024. Cette performance reste modeste comparée aux 115,3 milliards de dollars de revenus des centres de données de Nvidia en 2025. La part de marché des TPU oscille entre 5% et 6% en 2025, mais la dynamique s’accélère.
L’avantage d’Alphabet réside dans sa capacité à offrir une expérience intégrée de bout en bout. Les clients bénéficient d’un environnement unifié sans avoir recours à une gestion multi-cloud complexe. Cette simplicité devient cruciale quand les ressources d’ingénierie sont limitées et que la rapidité de déploiement prime.
L’inférence représente l’avenir du marché de l’IA, particulièrement depuis que des modèles comme DeepSeek ont démontré qu’il était possible d’entraîner des modèles de fondation de manière relativement simple et économique. Alphabet se positionne idéalement sur ce segment avec ses TPU optimisées pour l’inférence.
Les coûts de recherche explosent chez Nvidia
Les dépenses de recherche et développement de Nvidia ont bondi de 46% au premier trimestre 2025 en glissement annuel. Une hausse due à la pression concurrentielle croissante et la nécessité d’innover rapidement pour maintenir son avance technologique. Ces investissements massifs pèsent sur les marges dans un contexte où la concurrence s’intensifie.
Les restrictions géopolitiques constituent un facteur de risque permanent. Les contrôles d’exportation ont déjà coûté 2,5 milliards de dollars de revenus à Nvidia au premier trimestre. Ces contraintes réglementaires pourraient se multiplier, créant une incertitude permanente sur les résultats financiers.
Perspectives d’évolution du marché
La saturation du marché d’entraînement des modèles de fondation approche. Les hyperscalers, les entreprises capables de faire évoluer leurs centres de données de manière massive et rapide, intensifient leurs efforts pour développer leurs propres puces IA. Amazon et Microsoft lancent des initiatives ambitieuses pour réduire leur dépendance aux GPU Nvidia. Cette tendance structurelle menace directement le modèle économique de Nvidia.
La croissance des revenus de Nvidia devrait ralentir pour atteindre une fourchette de 15% à 20% dans les années à venir. Cette décélération contraste avec les taux de croissance exceptionnels des dernières années. Le marché devra réévaluer la valorisation de Nvidia en fonction de ces nouvelles perspectives de croissance.Alphabet emerge comme l’alternative la plus crédible à Nvidia sur le segment de l’inférence. La stratégie de Google Cloud TPU combine avantages technologiques, géographiques et économiques. Cette convergence d’atouts positionne Alphabet comme un concurrent redoutable pour l’avenir du marché de l’IA.
