L’élan TPU de Google pourrait créer de nouveaux gagnants dans toute la chaîne d’approvisionnement de l’IA : ces actions pourraient en bénéficier

Le paysage du matériel d’intelligence artificielle montre des signes précoces de réalignement, alors que des analystes de Citrini Research indiquent une popularité croissante pour les unités de traitement tensoriel, ou TPU, de Google.

Bien que Nvidia reste le fournisseur dominant d’unités de traitement graphique — le moteur du boom actuel de l’IA — le succès du modèle Gemini 3 de Google a incité à renouveler l’examen de la possibilité que les architectures alternatives puissent vraiment progresser.

Les performances de Gemini 3, alimentées par des TPU plutôt que par des GPU, poussent investisseurs et développeurs à réévaluer leur dépendance à long terme à la technologie Nvidia.

Avec Google se positionnant à la fois comme développeur de modèles et fournisseur de puces, l’écosystème TPU semble désormais passer de l’expérimental à un secteur de plus en plus commercial.

« Bien que le message soit annoncé depuis un certain temps, la perception du marché de Google s’est radicalement inversée ces derniers mois – passant d’un perdant de l’IA, perdant sa domination dans les recherches, à un cheval de tienne destiné à saper le plus grand nombre de gagnants consensuels de l’IA... », ont écrit des analystes de Citrini.

L’intérêt méta souligne le changement commercial précoce

Des rapports plus tôt cette semaine suggéraient que Meta Platforms pourrait être en pourparlers avec Google pour acheter ou louer des TPU pour une valeur de milliards de dollars.

Bien qu’aucun accord n’ait été confirmé, ce développement signale un intérêt croissant pour l’entraînement de modèles frontières sans dépendre exclusivement du matériel Nvidia.

Citrini note que l’opportunité TPU se construit depuis des mois.

Le cours de l’action d’Alphabet a récemment dépassé celui de Nvidia, reflétant l’évolution des perceptions des positions des deux entreprises dans la course à l’IA.

Depuis des années, l’écosystème logiciel CUDA de Nvidia est un fossé redoutable — un obstacle qui a enfermé les développeurs dans l’accélération basée sur GPU.

Mais les discussions de partenariat avec Meta, Anthropic et Fluidstack suggèrent que ce fossé pourrait se rétrécir avec le temps.

Les fournisseurs voient un potentiel dans un marché des puces IA plus diversifié

Citrini Research soutient que la question pertinente n’est plus de savoir si les TPU sont compétitifs, mais de savoir à quelle vitesse le marché pourrait s’élargir si les hyperscalers se diversifient au-delà de Nvidia.

Si l’adoption des TPU s’accélère, cela pourrait rediriger la demande vers les entreprises intégrées à cette chaîne d’approvisionnement.

Citrini a cartographié un groupe d’entreprises qui pourraient bénéficier directement d’un déploiement plus large des TPU, en nommant des acteurs cotés en bourse tels que TSMC (TSM), ASE (TW :3711), Amkor (AMKR), Micron (MU), Lumentum (LITE), TTM Technologies (TTMI), SK Hynix (KR :000660), Unimicron (TW :3037), Apple (AAPL), SiTime (SITM) et Macom (MTSI).

Les fabricants de semi-conducteurs TSMC, ASE et Amkor devraient bénéficier des exigences d’emballage avancées, en particulier l’assemblage CoWoS, qui reste crucial pour les puces d’IA à l’échelle de l’entraînement.

Des fournisseurs de mémoire tels que Micron, SK Hynix et Samsung pourraient également en bénéficier, car la mémoire à large bande passante reste un goulot d’étranglement pour l’informatique pilotée par TPU et GPU.

Les fournisseurs de circuits imprimés tels que TTM Technologies, Unimicron et Isu Petasys sont considérés comme bien placés pour servir les configurations TPU de nouvelle génération, qui nécessitent des conceptions à plus haute densité et un routage spécialisé.

Les fabricants de composants optiques, dont Lumentum, pourraient voir une demande croissante grâce à leur rôle dans la commutation optique de circuits pour les charges de travail à l’échelle des centres de données.

Citrini met également en avant des adopteurs potentiels tels qu’Apple, qui pourrait utiliser les TPU pour l’inférence cloud lors de futurs déploiements de Siri Intelligence.

Les fabricants de puces SiTime et MACOM sont également bien placés pour bénéficier d’un passage vers des modules optiques 1,6 térabit pour la transmission de données à haute vitesse.

L’adoption des TPU fait toujours face à des coûts de commutation élevés

Malgré l’élan croissant, les analystes avertissent que la transition vers l’architecture Nvidia reste coûteuse et techniquement complexe.

La compatibilité logicielle, la familiarité des développeurs et la logistique de déploiement continuent de favoriser les GPU.

Nvidia détient toujours près de 90 % des parts de marché des accélérateurs d’IA, et toute fragmentation se produirait probablement progressivement plutôt qu’en un jour au lendemain.

Malgré tout, Citrini Research estime que le risque pour les marges de Nvidia augmente à long terme.

Si les TPU sont adoptées commercialement à grande échelle, les prix premium de NVIDIA — soutenus par une offre historiquement limitée — pourraient être mis sous pression.

Pour l’instant, Nvidia reste en tête — mais le terrain sous-jacent au marché du matériel d’IA évolue.

La question de savoir si l’écosystème TPU de Google évolue vers un véritable second pilier de l’infrastructure mondiale d’IA pourrait déterminer la prochaine phase de croissance au sein de la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs.