La victoire silencieuse dans l'IA ne portera pas sur la domination des puces—il s'agit d'efficacité énergétique. Voici pourquoi Alphabet détient l'avantage.
La véritable compétition n’est pas là où tout le monde le pense
Alors que le marché s’emballe pour les fabricants de puces, la véritable bataille dans l’intelligence artificielle (AI) se joue ailleurs. Nvidia(NASDAQ: NVDA) contrôle le paysage des GPU, et Advanced Micro Devices(NASDAQ: AMD) poursuit sa contre-offensive. Broadcom(NASDAQ: AVGO) permet aux entreprises de construire des ASICs (circuits intégrés spécifiques à une application) pour les tâches d’IA. Pourtant, l’entreprise la mieux équipée pour dominer la prochaine phase de l’informatique IA n’est pas un simple fabricant de puces—c’est Alphabet(NASDAQ: GOOGL).
La différence se résume à un facteur critique : l’efficacité énergétique. Et c’est là que l’approche intégrée d’Alphabet change la donne.
Pourquoi la consommation d’énergie est la nouvelle contrainte
La rareté d’énergie, et non celle des puces, représente le véritable goulot d’étranglement dans l’infrastructure IA d’aujourd’hui. Les GPU excellent dans le traitement rapide de vastes ensembles de données, mais ce sont des machines gourmandes en énergie. Lors de l’entraînement de l’IA, cette dépense est en grande partie ponctuelle. Mais l’inférence — le travail informatique continu nécessaire pour faire fonctionner de grands modèles de langage (LLMs) — est là où les coûts s’accumulent rapidement.
Cette transition de l’entraînement à l’inférence est là où Alphabet prend l’avantage. Au cours de la dernière décennie, la société a conçu ses propres puces IA spécialisées, adaptées à son cadre TensorFlow. Maintenant dans leur septième génération, les unités de traitement tensoriel (TPUs) d’Alphabet sont conçues sur mesure pour l’infrastructure de Google Cloud et des charges de travail spécifiques. Le résultat : des performances supérieures associées à une consommation d’énergie plus faible.
Les concurrents utilisant des ASICs assistés par Broadcom ne peuvent tout simplement pas reproduire cette efficacité. Alphabet ne vend pas ses TPU à des clients externes — au lieu de cela, les entreprises doivent exécuter leurs charges de travail sur Google Cloud pour y accéder. Cela crée un effet multiplicateur de revenus pour Alphabet, lui permettant de capter plusieurs flux de revenus dans l’écosystème IA.
De plus, Alphabet utilise ses TPU en interne pour ses propres initiatives en IA. Cet avantage en termes de coûts pour le développement et le déploiement de Gemini, son modèle de fondation, confère à Alphabet une supériorité structurelle sur des rivaux comme OpenAI et Perplexity AI, qui dépendent de GPU plus coûteux et plus gourmands en énergie.
La pile intégrée comme rempart concurrentiel
À mesure que l’IA progresse, l’intégration de bout en bout d’Alphabet devient de plus en plus redoutable. Aucun concurrent n’a assemblé une suite technologique IA aussi complète. Gemini 3, récemment lancé, a été salué par les analystes pour ses capacités dépassant celles des modèles de frontière dans plusieurs domaines.
Notamment, lorsque Nvidia a appris qu’OpenAI testait les TPU d’Alphabet pour ses opérations, le leader des puces s’est précipité pour sécuriser un accord et faire des investissements stratégiques dans la startup. Cette réaction en dit long sur la façon dont Nvidia respecte sérieusement l’avantage en silicium d’Alphabet.
Alphabet renforce encore sa position grâce à des plateformes comme Vertex AI, permettant aux clients de développer des modèles et applications personnalisés sur Gemini. Ajoutez à cela son infrastructure fibre optique étendue — conçue pour minimiser la latence — et sa prochaine acquisition de la société de sécurité cloud Wiz, et vous obtenez une puissance verticale intégrée sans égal dans l’industrie.
Le gagnant emporte la majorité
Si l’on devait choisir un seul investissement IA à long terme, Alphabet apparaît comme le choix logique. Sa maîtrise du matériel, du logiciel, de l’infrastructure cloud, et désormais de la sécurité d’entreprise, crée un avantage défendable qui se renforce avec le temps.
Alors que les charges de travail d’inférence dominent et que l’efficacité énergétique détermine la rentabilité, l’écosystème personnalisé d’Alphabet sera de plus en plus difficile à concurrencer. La véritable bataille dans l’IA ne se gagne pas uniquement par la supériorité des puces — elle se gagne par l’orchestration d’une pile complète. Et à ce titre, Alphabet opère déjà à un niveau différent.
Les données du graphique et les rendements mentionnés représentent la performance historique jusqu’en novembre 2025
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La victoire silencieuse dans l'IA ne portera pas sur la domination des puces—il s'agit d'efficacité énergétique. Voici pourquoi Alphabet détient l'avantage.
La véritable compétition n’est pas là où tout le monde le pense
Alors que le marché s’emballe pour les fabricants de puces, la véritable bataille dans l’intelligence artificielle (AI) se joue ailleurs. Nvidia (NASDAQ: NVDA) contrôle le paysage des GPU, et Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) poursuit sa contre-offensive. Broadcom (NASDAQ: AVGO) permet aux entreprises de construire des ASICs (circuits intégrés spécifiques à une application) pour les tâches d’IA. Pourtant, l’entreprise la mieux équipée pour dominer la prochaine phase de l’informatique IA n’est pas un simple fabricant de puces—c’est Alphabet (NASDAQ: GOOGL).
La différence se résume à un facteur critique : l’efficacité énergétique. Et c’est là que l’approche intégrée d’Alphabet change la donne.
Pourquoi la consommation d’énergie est la nouvelle contrainte
La rareté d’énergie, et non celle des puces, représente le véritable goulot d’étranglement dans l’infrastructure IA d’aujourd’hui. Les GPU excellent dans le traitement rapide de vastes ensembles de données, mais ce sont des machines gourmandes en énergie. Lors de l’entraînement de l’IA, cette dépense est en grande partie ponctuelle. Mais l’inférence — le travail informatique continu nécessaire pour faire fonctionner de grands modèles de langage (LLMs) — est là où les coûts s’accumulent rapidement.
Cette transition de l’entraînement à l’inférence est là où Alphabet prend l’avantage. Au cours de la dernière décennie, la société a conçu ses propres puces IA spécialisées, adaptées à son cadre TensorFlow. Maintenant dans leur septième génération, les unités de traitement tensoriel (TPUs) d’Alphabet sont conçues sur mesure pour l’infrastructure de Google Cloud et des charges de travail spécifiques. Le résultat : des performances supérieures associées à une consommation d’énergie plus faible.
Les concurrents utilisant des ASICs assistés par Broadcom ne peuvent tout simplement pas reproduire cette efficacité. Alphabet ne vend pas ses TPU à des clients externes — au lieu de cela, les entreprises doivent exécuter leurs charges de travail sur Google Cloud pour y accéder. Cela crée un effet multiplicateur de revenus pour Alphabet, lui permettant de capter plusieurs flux de revenus dans l’écosystème IA.
De plus, Alphabet utilise ses TPU en interne pour ses propres initiatives en IA. Cet avantage en termes de coûts pour le développement et le déploiement de Gemini, son modèle de fondation, confère à Alphabet une supériorité structurelle sur des rivaux comme OpenAI et Perplexity AI, qui dépendent de GPU plus coûteux et plus gourmands en énergie.
La pile intégrée comme rempart concurrentiel
À mesure que l’IA progresse, l’intégration de bout en bout d’Alphabet devient de plus en plus redoutable. Aucun concurrent n’a assemblé une suite technologique IA aussi complète. Gemini 3, récemment lancé, a été salué par les analystes pour ses capacités dépassant celles des modèles de frontière dans plusieurs domaines.
Notamment, lorsque Nvidia a appris qu’OpenAI testait les TPU d’Alphabet pour ses opérations, le leader des puces s’est précipité pour sécuriser un accord et faire des investissements stratégiques dans la startup. Cette réaction en dit long sur la façon dont Nvidia respecte sérieusement l’avantage en silicium d’Alphabet.
Alphabet renforce encore sa position grâce à des plateformes comme Vertex AI, permettant aux clients de développer des modèles et applications personnalisés sur Gemini. Ajoutez à cela son infrastructure fibre optique étendue — conçue pour minimiser la latence — et sa prochaine acquisition de la société de sécurité cloud Wiz, et vous obtenez une puissance verticale intégrée sans égal dans l’industrie.
Le gagnant emporte la majorité
Si l’on devait choisir un seul investissement IA à long terme, Alphabet apparaît comme le choix logique. Sa maîtrise du matériel, du logiciel, de l’infrastructure cloud, et désormais de la sécurité d’entreprise, crée un avantage défendable qui se renforce avec le temps.
Alors que les charges de travail d’inférence dominent et que l’efficacité énergétique détermine la rentabilité, l’écosystème personnalisé d’Alphabet sera de plus en plus difficile à concurrencer. La véritable bataille dans l’IA ne se gagne pas uniquement par la supériorité des puces — elle se gagne par l’orchestration d’une pile complète. Et à ce titre, Alphabet opère déjà à un niveau différent.
Les données du graphique et les rendements mentionnés représentent la performance historique jusqu’en novembre 2025