Au-delà du modèle : Comment les TPU de Google redéfinissent la course à l’IA en 2025
On a longtemps cru que la guerre de l’intelligence artificielle se jouerait uniquement sur la qualité des réponses de nos chatbots. Qui de Gemini, ChatGPT ou Claude écrirait le meilleur poème ou coderait le plus vite ? Mais en 2025, le véritable nerf de la guerre s’est déplacé. Ce n’est plus seulement une bataille de logiciels, c’est une guerre de tranchées industrielle qui se joue dans les data centers.
Alors que tout le monde regardait les modèles, Google a patiemment construit un avantage bien plus difficile à copier : son infrastructure. Avec ses puces maison, les TPU (Tensor Processing Units), le géant de la recherche ne cherche pas seulement à concurrencer NVIDIA, il tente de changer les règles économiques de l’IA.
Voici pourquoi la vraie révolution de 2025 n’est peut-être pas le modèle Gemini lui-même, mais la puce Trillium qui le fait tourner.
TPU vs GPU : La fin de la polyvalence, le début de la spécialisation
Pour comprendre l’enjeu, il faut revenir à la base matérielle. Pendant des années, l’industrie a juré par le GPU (Graphics Processing Unit) de NVIDIA. C’est une puce fantastique, polyvalente, capable de faire tourner des jeux vidéo, de miner des cryptomonnaies et, par extension, d’entraîner des IA. Le GPU est le couteau suisse du calcul : il fait tout, et il le fait bien.
Mais Google a fait un pari différent en développant des ASICs, des circuits intégrés conçus pour une seule et unique tâche : le Machine Learning. Contrairement aux GPU qui gèrent le parallélisme général, les TPU sont optimisés pour une opération mathématique précise : la multiplication de matrices, ou opérations tensorielles. C’est le cœur battant de n’importe quel réseau de neurones.
La différence technique majeure se trouve dans la gestion de la mémoire. Dans une architecture classique (comme celle des GPU), les données font des allers-retours constants vers la mémoire. Le TPU utilise une architecture dite “systolique”. Imaginez un flux rythmique où les données passent directement d’une unité de calcul à l’autre sans avoir besoin d’être sauvegardées en mémoire à chaque étape. Résultat ? On contourne ce qu’on appelle le goulot d’étranglement de Von Neumann, ce qui booste l’efficacité énergétique et la vitesse de traitement.
En 2025, cette différence philosophique se cristallise dans le duel entre la puce Blackwell B200 de NVIDIA et le TPU Trillium (v6) de Google. Sur le papier, elles ont la même capacité mémoire (192 Go de HBM3e). NVIDIA garde l’avantage sur la puissance brute par puce, mais Google a optimisé ses TPU pour fonctionner en essaim. Grâce à une technologie de commutation optique (OCS), Google peut connecter près de 9 000 puces pour qu’elles agissent comme un supercalculateur unique, facilitant l’entraînement de modèles gigantesques.
La stratégie “Full-Stack AI” : L’avantage déloyal de Google
C’est ici que l’analyse devient stratégique. OpenAI, Microsoft ou Meta dépendent tous, à des degrés divers, de fournisseurs externes comme NVIDIA pour leurs puces. Ils paient une “taxe” sur le matériel : la marge du fabricant.
Google, en revanche, joue une partition en solo grâce à sa stratégie “Full-Stack AI” (IA complète). Ils contrôlent tout :
- Le design de la puce (TPU).
- L’infrastructure cloud (Google Cloud Platform).
- Le framework logiciel (JAX/TensorFlow).
- Le modèle final (Gemini).
Cette verticalisation permet une “co-conception” impossible pour les autres. Le modèle Gemini a été pensé pour le TPU, et le TPU a été optimisé pour Gemini. Les résultats sont là : la latence d’inférence a été divisée par trois sur certaines versions.
Mais l’avantage est surtout financier. Quand Google utilise un TPU, l’argent reste dans la maison. Ils n’ont pas à absorber les marges colossales de NVIDIA. Cela permet à Google Cloud de proposer des prix agressifs et de maintenir des marges supérieures à celles de ses concurrents. Dans un marché où le coût de l’entraînement et de l’inférence explose, être son propre fournisseur de pelles et de pioches est un atout décisif.
L’argument économique : Le coût de l’inférence comme juge de paix
En 2025, nous sommes passés d’une phase d’exploration à une phase d’industrialisation. Les entreprises ne veulent plus seulement “tester” l’IA, elles veulent la déployer à grande échelle. Et là, le coût total de possession (TCO) devient le seul indicateur qui compte.
C’est sur ce terrain que le TPU fait mal à la concurrence. Pour l’inférence (le moment où l’IA vous répond), les dernières générations de TPU (Trillium/v6e) offrent un rapport performance-prix jusqu’à 4,7 fois supérieur à celui des puces NVIDIA H100 ou H200.
Pourquoi un tel écart ? C’est encore une histoire de spécialisation. Comme le TPU ne s’embarrasse pas de fonctions inutiles pour l’IA, il consomme moins. On parle d’une réduction de 67 % de la consommation d’énergie par token généré. Pour une entreprise qui doit gérer des milliards de requêtes clients ou pour un hyperscaler soucieux de ses engagements environnementaux (ESG), c’est un argument massue.
L’équation est simple : si faire tourner votre service client par IA vous coûte 30 % à 50 % moins cher chez Google grâce aux TPU que chez un concurrent sous GPU NVIDIA, le choix technologique devient une décision purement financière.
Le marché vote : Anthropic et la fin du monopole NVIDIA
Pendant longtemps, les sceptiques disaient que le TPU était une technologie “captive”, utilisée uniquement par Google pour ses propres services (Search, YouTube). Cet argument vient de tomber.
Le signal le plus fort de cette fin d’année 2025 est l’expansion du partenariat avec Anthropic. La startup derrière Claude, l’un des concurrents les plus sérieux de ChatGPT, a annoncé l’utilisation de plus d’un million de TPU pour ses futurs entraînements.
Ce n’est pas un petit test, c’est un investissement de plusieurs dizaines de milliards de dollars. Si une entreprise dont la survie dépend de la performance de ses modèles choisit le TPU, c’est que la technologie a atteint un niveau de maturité et de rentabilité critique. Anthropic a explicitement cité le rapport performance-prix comme facteur décisif.
Même Meta, pourtant client historique de NVIDIA, commence à regarder ailleurs pour diversifier ses risques et réduire sa dépendance, avec des négociations pour accéder aux TPU. Le monopole de fait de l’écosystème CUDA de NVIDIA commence à se fissurer face à la réalité économique. Bien sûr, NVIDIA reste le roi de la R&D et de la flexibilité grâce à son écosystème logiciel ultra-dominant, mais pour la production de masse, l’alternative Google est désormais validée par le marché.
Ce qu’il faut retenir
En 2026, la course à l’IA ne se résumera plus à savoir qui a le plus gros modèle. Nous entrons dans une ère de rationalisation. La “Bataille des Tenseurs” oppose deux philosophies : la flexibilité puissante de NVIDIA contre l’efficacité spécialisée de Google.
Google a réussi à transformer son infrastructure interne en un produit commercial redoutable. En maîtrisant la chaîne de bout en bout, du silicium à l’interface utilisateur, ils redéfinissent l’économie de l’IA. Pour les entreprises, le message est clair : utilisez les GPU pour chercher et inventer, mais passez aux TPU pour produire et vendre à grande échelle. C’est peut-être moins glamour qu’une nouvelle démo de génération vidéo, mais c’est exactement comme cela que Google compte gagner la guerre sur le long terme.