Le marché des puces AI s'intensifie : quelqu'un peut-il contester la domination de Nvidia en 2026 ?

AMD et Google comblent l'écart

Le paysage des puces AI est en pleine évolution. Alors qu'Nvidia a longtemps dominé cet espace, deux concurrents redoutables gagnent rapidement du terrain et mettent une réelle pression sur le leader du marché.

L'expansion agressive d'AMD

Advanced Micro Devices ne joue plus la sécurité. En novembre, la société a dévoilé une feuille de route ambitieuse visant le secteur de l'IA et de l'informatique haute performance de $1 trillion. AMD vise un taux de croissance annuel composé des revenus de (CAGR) dépassant 35 % au cours des trois à cinq prochaines années, avec sa division des centres de données visant un CAGR encore plus agressif de 60 %. Ce ne sont pas des projections prudentes - elles signalent une véritable confiance dans le positionnement concurrentiel d'AMD.

L'entreprise soutient déjà ces affirmations par des gains concrets. OpenAI s'est engagé à déployer les GPU AMD Instinct MI450 dans son infrastructure de nouvelle génération, avec un déploiement prévu pour le second semestre de 2026. L'accord comprend même des arrangements de garantie permettant à OpenAI d'acheter jusqu'à 160 millions d'actions AMD. Le géant des bases de données d'entreprise Oracle se tourne également vers AMD, incorporant à la fois des GPU et des CPU dans son premier supercluster AI disponible publiquement, dont le déploiement est prévu pour le troisième trimestre de 2026.

Au-delà des partenariats avec le secteur privé, AMD a obtenu deux contrats significatifs avec le Département de l'Énergie des États-Unis pour ses superordinateurs Lux et Discovery AI. Ces endorsements gouvernementaux portent une crédibilité substantielle sur le marché.

L'approche alternative de Google avec les TPU

Pendant ce temps, Alphabet poursuit une stratégie différente grâce à ses unités de traitement tensoriel sur mesure. Les TPU de Google Cloud représentent une architecture alternative viable aux GPU traditionnels, et leur adoption s'accélère dans l'industrie.

La révélation d'Apple selon laquelle ses capacités d'IA Apple Intelligence ont été entraînées sur des TPU de Google plutôt que sur du matériel Nvidia a marqué un point d'inflexion symbolique. Google continue lui-même de développer le modèle de langage large Gemini 3.0 en utilisant des TPU, démontrant ainsi sa confiance interne dans la technologie.

L'adoption des entreprises s'accélère rapidement. La société de recherche en IA Anthropic s'engage à investir des dizaines de milliards en 2026 pour augmenter sa capacité de calcul en utilisant les TPU de Google, marquant ainsi le plus grand achat de TPU de l'entreprise à ce jour. Meta Platforms, historiquement un grand client de Nvidia, négocie apparemment pour intégrer les TPU de Google dans ses opérations de centre de données à partir de 2027.

Les nouveaux TPU Ironwood annoncés par Google promettent de modifier encore davantage les dynamiques concurrentielles, offrant quatre fois la performance de son précédent modèle phare.

Que signifie cela pour la position de marché de Nvidia ?

La question n'est pas de savoir si la concurrence s'intensifie—elle s'intensifie clairement. La vraie question est de savoir si ces concurrents peuvent réellement entamer la position de leader d'Nvidia.

La réalité nuancée

La domination d'Nvidia reste substantielle, mais la pression concurrentielle qui lui pèse sur le cou est indéniablement réelle. La direction de l'entreprise semble consciente de cette dynamique, bien qu'elle soit confiante dans son leadership continu. Le marché des puces AI a suffisamment grandi pour soutenir plusieurs vainqueurs simultanément, créant de l'espace pour qu'AMD et Google puissent gagner une part de marché significative sans nécessairement démanteler la position centrale d'Nvidia.

Un avenir plus distribué

Plutôt qu'un seul vainqueur, 2026 et au-delà pourraient voir une structure de marché plus équilibrée où Nvidia est en tête mais ne monopolise pas. AMD semble bien positionné pour contester le statut de “prince héritier”, tandis que la stratégie TPU de Google offre une approche véritablement différenciée qui séduit les entreprises à la recherche d'architectures non traditionnelles.

L'intensité concurrentielle devrait augmenter, mais la forteresse de Nvidia—bâtie sur la profondeur de son écosystème logiciel, la maturité de ses pilotes et les avantages de sa base installée—reste redoutable. Cependant, les jours de domination incontestée sur le marché des puces AI semblent comptés.