De Gemini 3 aux TPU : Google s’apprête-t-il à réinitialiser l’équilibre des pouvoirs dans la course mondiale à l’IA ?

Le secteur de l’intelligence artificielle est entré dans une nouvelle phase de rivalité et de rééquilibrage, Google émergeant de manière inattendue comme la force perturbatrice de ce trimestre.

Investisseurs, analystes et partenaires technologiques réévaluent désormais si Alphabet est prête à réaffirmer sa domination dans un secteur longtemps façonné par Nvidia et OpenAI, alors que le lancement de Gemini 3 — son dernier modèle d’IA générative — suscite une réévaluation plus large de l’infrastructure informatique et de la puissance concurrentielle.

La réaction du marché a été rapide. Les actions d’Alphabet ont grimpé de plus de 5 % lundi, prolongeant des gains de plus de 8 % par rapport à la semaine précédente.

Depuis le lancement de Gemini 3 le 18 novembre, l’action a progressé de 12 %, alors même que Nvidia, autrefois vainqueur incontesté de la course aux puces IA, a reculé de 3,4 % sur la même période.

Le rallye a pris de l’ampleur après qu’un rapport de The Information a indiqué que Meta Platforms était en discussion pour acheter les unités de traitement Tensor de Google afin d’alimenter un centre de données IA — un territoire généralement dominé par les GPU à forte demande de Nvidia.

Ce changement de sentiment marque l’un des signes les plus clairs à ce jour que les investisseurs commencent à voir Google non seulement comme un concurrent logiciel, mais aussi comme une alternative matérielle potentielle dans un écosystème devenu fortement dépendant des GPU Nvidia.

La performance de Gemini 3 alimente la conviction des investisseurs

L’enthousiasme autour de Gemini 3 ne se limite pas aux marchés.

Les passionnés, les utilisateurs d’entreprise et les cadres du secteur ont salué la rapidité et les capacités du modèle, le plaçant en comparaison directe avec les systèmes phares d’OpenAI.

Marc Benioff, directeur de Salesforce, a déclaré avoir cessé d’utiliser ChatGPT après avoir testé Gemini 3, décrivant l’amélioration des performances comme transformatrice et immédiate.

Cette réaction s’est propagée vers l’extérieur.

SoftBank, un investisseur majeur dans OpenAI, a subi une vente massive de deux jours plus tôt ce mois-ci , au milieu de spéculations selon lesquelles Gemini pourrait réduire l’avance concurrentielle d’OpenAI.

Les analystes estiment qu’une grande partie de cet enthousiasme provient de l’approche interne de Google : Gemini 3 a été entraîné à l’aide des unités de traitement Tensor, les puces d’IA propriétaires de la société, qui pourraient permettre à Alphabet de mettre à l’échelle des modèles sans dépendre fortement du matériel des centres de données Nvidia.

« Certains investisseurs sont terrifiés à l’idée qu’Alphabet gagne la guerre de l’IA grâce aux énormes améliorations de son modèle d’IA Gemini et aux bénéfices continus de sa puce TPU personnalisée », a écrit l’analyste de Melius Research Ben Reitzes à ses clients dans un billet lundi.

Les TPU reviennent sous les projecteurs alors que Nvidia fait face à une nouvelle concurrence

Le programme TPU de Google, autrefois une technologie interne discrètement déployée, est de plus en plus perçu comme un levier stratégique capable de déstabiliser la suprématie matérielle de longue date de Nvidia.

Introduits pour la première fois en 2015, les TPU ont alimenté les produits clés de Google, notamment Maps et Translate.

D’ici 2025, l’entreprise a développé sept générations de puces, rationalisant l’architecture et augmentant l’efficacité pour le calcul d’IA à grande échelle.

Bien que Nvidia reste le choix par défaut pour les charges de travail liées à l’IA, l’approvisionnement alternatif a gagné en importance à mesure que les pénuries de GPU et les prix élevés frustrent les développeurs et les opérateurs cloud.

Google a déjà sécurisé des clients externes : Apple aurait entraîné ses modèles Apple Intelligence à l’aide de TPU, tandis qu’Anthropic les a intégrés dans un cadre multicloud en évoluant avec ses modèles phares.

Ce développement coïncide avec des discussions rapportées par The Information suggérant que Meta pourrait acheter des TPU pour le déploiement de centres de données.

Si elle est confirmée, ce changement serait l’un des changements les plus visibles dans les préférences matérielles d’IA depuis le début de l’essor génératif en 2022.

« La plus grande nouvelle en matière d’IA en ce moment est que Google et Nvidia sont extrêmement compétitifs », a déclaré Adam Sullivan, directeur général de l’opérateur de centres de données Core Scientific.

« Ils sont en course pour sécuriser autant de capacité de centre de données que possible. »

L’essor d’Alphabet perturbe les marchés technologiques plus larges

La montée en puissance de Google s’est faite au détriment d’autres favoris de l’IA.

« Une victoire de GOOGL nuirait en fait à plusieurs actions que nous couvrons — alors préparez-vous à la volatilité », ont déclaré les analystes de Melius Research.

Nvidia a chuté de près de 6 % la semaine dernière malgré des bénéfices solides, et les technologies mégacaps suivies par ETF sectoriels, telles que l’indice Magnificent Seven, se sont affaiblies.

Le Nasdaq Composite a reculé de plus de 2 % sur la semaine, les baisses étant concentrées parmi les entreprises perçues comme les plus exposées à la pression concurrentielle liée au retour d’Alphabet dans la course à la direction.

Les analystes avertissent que si la stratégie TPU de Google prend une dimension significative, les fournisseurs de matériel tels qu’AMD, Arista et même les hyperscaleurs cloud pourraient faire face à une érosion à long terme de la demande.

Avec Alphabet intégré verticalement à travers le matériel, l’entraînement des modèles et la distribution des produits grand public, ses progrès représentent un autre type de menace — une menace non pas basée sur des performances incrémentales, mais sur la capacité full-stack.

Le fossé logiciel de Nvidia reste intact — pour l’instant

Malgré une concurrence accrue, les analystes mettent en garde contre le fait que Google devra étendre l’accès externe aux TPU avant de pouvoir menacer la position de direction de Nvidia.

La force de Nvidia ne réside pas seulement dans la conception des puces, mais aussi dans CUDA, son écosystème logiciel fondamental, qui a été universellement adopté par les développeurs d’apprentissage automatique.

CUDA a rendu les puces Nvidia programmables à grande échelle et reste ancré dans les pipelines de recherche et les infrastructures commerciales d’IA.

Les analystes estiment que cette domination logicielle protège Nvidia des perturbations à court terme, même si les alternatives matérielles deviennent attractives en termes de coûts ou d’efficacité énergétique.

Adam Levine, rédacteur technique senior chez Barron’s, a noté que le risque de marge de Nvidia ne deviendra visible que si les clients déplacent les charges de travail loin des GPU, forçant ainsi des baisses de prix.

Pour l’instant, la forte demande persiste.

L’analyste de Mizuho, Vijay Rakesh, ne voit aucune détérioration de l’appétit pour les produits Nvidia, ce qui indique des puces Blackwell en rupture de stock et un objectif de chiffre d’affaires à plus long terme de 500 000 milliards de dollars en 2026.

Une nouvelle phase dans le concours de pouvoir de l’IA

Alors que Nvidia reste fermement ancré et qu’OpenAI continue d’influencer la créativité et l’adoption par les entreprises, la soudaine pertinence de l’association Gemini-TPU de Google annonce un avenir plus multipolaire.

Ce qui était autrefois un marché à deux joueurs s’élargit, avec Amazon, Meta, Apple, Anthropic et d’autres qui poussent des architectures spécialisées et des pipelines de recherche.

Pour l’instant, les investisseurs évaluent les possibilités et l’inertie.

Google doit prouver qu’il peut commercialiser les TPU à grande échelle au-delà des charges de travail internes et des partenariats sélectionnés.

Nvidia, renforcée par la loyauté des logiciels et des développeurs, maintient une avance que peu s’attendent à voir disparaître soudainement.

Pourtant, Gemini 3 a changé de perception : Alphabet est de nouveau un concurrent avec les ressources, la profondeur de recherche et l’empreinte produit nécessaires pour redéfinir la trajectoire de l’industrie.

Si la course à l’IA est définie par l’ampleur, l’efficacité et le talent, alors la réémergence de Google pourrait marquer le début d’un réalignement pluriannuel de l’équilibre des pouvoirs.

Que cette détermination se concrétise en un changement structurel durable — ou que cela ne fasse que nuire à la confiance avant que la croissance ne reprenne ailleurs — façonnera le climat concurrentiel de l’intelligence artificielle pour les années à venir.