Google lance ses puces TPU 8, trois fois plus puissantes, pour accélérer l'entraînement IA et réduire les coûts cloud

NVIDIA et Google réduisent les coûts d'inférence en IA

Lors de la conférence Google Cloud Next, Google et NVIDIA ont dévoilé une nouvelle génération d'infrastructure destinée à réduire drastiquement le coût de l'inférence IA à grande échelle. Les deux entreprises ont présenté les instances A5X bare-metal, reposant sur les systèmes rack NVIDIA Vera Rubin NVL72. Cette architecture promet une réduction jusqu'à dix fois du coût d'inférence par token par rapport aux générations précédentes, tout en multipliant par dix le débit de tokens par mégawatt. Pour atteindre ces performances, les instances A5X combinent les SuperNICs NVIDIA ConnectX-9 avec la technologie réseau Google Virgo, permettant de connecter jusqu'à 80 000 GPU NVIDIA Rubin au sein d'un même site, et jusqu'à 960 000 GPU dans un déploiement multi-sites. Mark Lohmeyer, VP et directeur général de l'infrastructure IA chez Google Cloud, a résumé l'enjeu : "La prochaine décennie de l'IA sera façonnée par la capacité des entreprises à faire tourner leurs charges de travail les plus exigeantes sur une infrastructure vraiment intégrée et optimisée pour l'IA." Ces annonces ont un impact direct sur les secteurs fortement réglementés, comme la finance et la santé, qui butent régulièrement sur des contraintes de souveraineté des données. Google et NVIDIA y répondent avec plusieurs initiatives concrètes : les modèles Gemini fonctionnant sur GPU NVIDIA Blackwell et Blackwell Ultra sont désormais disponibles en préversion sur Google Distributed Cloud, ce qui permet aux organisations de garder les modèles frontier entièrement dans leur environnement contrôlé, au plus près de leurs données sensibles. La sécurité est assurée par NVIDIA Confidential Computing, un protocole de chiffrement matériel qui protège les données d'entraînement et les prompts y compris vis-à-vis des opérateurs cloud eux-mêmes. Pour les environnements cloud public multi-tenant, des VM Confidential G4 équipées de GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell sont également introduites en préversion, marquant la première offre de confidential computing cloud pour des GPU Blackwell. Cette collaboration s'inscrit dans une course plus large à l'optimisation de l'inférence, alors que les coûts opérationnels de l'IA générative restent un frein majeur à son adoption industrielle. Au-delà du matériel, le partenariat couvre aussi la couche logicielle : NVIDIA Nemotron 3 Super est désormais disponible sur la Gemini Enterprise Agent Platform, permettant aux développeurs de construire des systèmes agentiques complexes capables de raisonner, planifier et agir en chaîne. L'ensemble de la plateforme NVIDIA sur Google Cloud est optimisé pour les familles de modèles Gemini et Gemma. Avec des clusters dépassant le million de GPU et une ambition affichée de simplifier le déploiement d'IA souveraine, Google et NVIDIA repositionnent l'infrastructure cloud non plus comme un simple fournisseur de puissance de calcul, mais comme un levier stratégique pour les entreprises qui veulent industrialiser l'IA sans sacrifier performance, coût ou conformité réglementaire.

Blackstone et Google investissent dans un nouveau cloud TPU pour accélérer l’IA

Blackstone et Google ont annoncé le 19 mai 2026 la création d'une coentreprise américaine dédiée aux services de calcul accéléré basés sur les TPU (Tensor Processing Units) de Google. L'accord prévoit un investissement initial de 5 milliards de dollars apportés par Blackstone en fonds propres, avec pour objectif de déployer une première capacité de 500 mégawatts d'ici 2027. Google fournit ses puces TPU, ses logiciels et ses services, tandis que Blackstone apporte son expertise dans la construction et le financement d'infrastructures à grande échelle, le fonds gère plus de 1 300 milliards de dollars d'actifs et possède une présence majeure dans les centres de données. La nouvelle entité sera dirigée par Benjamin Treynor Sloss, ancien cadre de Google avec plus de vingt ans d'expérience dans la conception d'infrastructures critiques. La capacité prévue pourrait être significativement étendue au-delà de 500 MW pour accompagner la montée en puissance des usages IA. Ce partenariat marque un tournant dans la manière dont Google monétise ses TPU, jusqu'ici cantonnées à un usage interne ou distribuées exclusivement via Google Cloud. En créant une structure commerciale indépendante, Google ouvre un nouveau canal de distribution de sa puissance de calcul, plus flexible et accessible à des entreprises qui ne souhaitent pas s'engager exclusivement avec Google Cloud. Pour les acteurs de l'IA, laboratoires de recherche, institutions financières, grandes entreprises, cela représente une alternative crédible aux GPU Nvidia, qui dominent le marché mais restent confrontés à des problèmes de disponibilité et à des coûts élevés. Cette initiative répond aussi à un besoin structurel : les grandes organisations cherchent à sécuriser des capacités de calcul stables sur le long terme, capables de soutenir des modèles d'IA toujours plus gourmands en ressources. Les TPU de Google sont développées depuis plus d'une décennie et alimentent déjà les infrastructures de Gemini ainsi que celles de nombreux partenaires technologiques. Leur ouverture à un marché plus large s'inscrit dans une logique d'industrialisation rapide de l'infrastructure IA : après la course aux modèles génératifs, la bataille se déplace vers l'accès à la puissance de calcul elle-même. Nvidia règne pour l'instant sans partage sur ce segment, mais la pression concurrentielle s'intensifie, avec des acteurs comme AMD, Intel et désormais Google qui cherchent à capter une part croissante de ce marché estimé à plusieurs centaines de milliards de dollars. L'alliance entre l'un des plus grands gestionnaires d'actifs mondiaux et le détenteur d'une technologie de calcul propriétaire de premier plan illustre comment capital financier et puissance technologique convergent pour structurer l'infrastructure de l'IA de demain.

💬 5 milliards dans une JV dédiée aux TPU, ça dit clairement que la bataille pour l'infrastructure IA est lancée. Google avait ces puces depuis dix ans, les gardait pour son cloud, et il ouvre maintenant le robinet en partageant le risque avec Blackstone. Reste à voir si les TPU sont vraiment compétitifs en dehors des cas d'usage où Google a tout optimisé pour lui-même.

Google lance ses TPU v8 et spécialise ses puces pour l’IA : enjeux et comparatif maison

Google a annoncé sa huitième génération de Tensor Processing Units (TPU), ses puces spécialisées dans les calculs d'intelligence artificielle. Pour la première fois dans l'histoire de la gamme, la firme de Mountain View propose deux variantes distinctes basées non plus sur le niveau de performance, mais sur le type d'usage : le TPU v8t, orienté vers l'entraînement des modèles, et le TPU v8i, dédié à l'inférence. C'est une rupture notable avec les générations précédentes, comme les v5e et v5p, qui se différenciaient uniquement par l'efficacité énergétique contre la puissance brute. Cette spécialisation par usage représente un changement de stratégie significatif pour Google. Selon la firme elle-même, "les deux puces peuvent gérer différentes charges de travail, mais la spécialisation permet d'obtenir des gains significatifs". En séparant l'entraînement de l'inférence au niveau matériel, Google cherche à optimiser le rapport performances/coût pour chaque étape du cycle de vie d'un modèle d'IA. Pour les entreprises clientes de Google Cloud, cela se traduit potentiellement par des coûts d'exploitation réduits et une meilleure efficacité dans le déploiement de modèles génératifs à grande échelle. Cette annonce s'inscrit dans une course aux puces IA qui s'est considérablement intensifiée depuis 2018, date des TPU v3. En huit générations, Google a construit une alternative crédible aux GPU de Nvidia, qui dominent encore largement le marché de l'accélération IA. La firme utilise ses TPU en interne pour entraîner ses propres modèles Gemini, ce qui lui confère un avantage compétitif double : maîtrise du hardware et du software. Face à la montée en puissance de concurrents comme les puces Trainium d'Amazon ou les Gaudi d'Intel, la spécialisation des TPU v8 pourrait devenir un argument commercial décisif pour attirer les grandes entreprises vers Google Cloud plutôt que vers AWS ou Azure.

NVIDIA et Google Cloud s'associent pour faire avancer l'IA physique et à base d'agents

NVIDIA et Google Cloud ont annoncé cette semaine, lors de la conférence Google Cloud Next à Las Vegas, une nouvelle étape majeure dans leur partenariat vieux de plus de dix ans. Au cœur de l'annonce : le lancement des instances bare-metal A5X, alimentées par les systèmes rack NVIDIA Vera Rubin NVL72, qui promettent un coût d'inférence jusqu'à dix fois inférieur et un débit de tokens dix fois plus élevé par mégawatt par rapport à la génération précédente. Ces infrastructures s'appuient sur les interconnexions NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs couplées au réseau Google Virgo de nouvelle génération, permettant de déployer des clusters allant jusqu'à 80 000 GPU Rubin sur un site unique, et jusqu'à 960 000 GPU dans une configuration multisite. Par ailleurs, Google Cloud met en préversion les modèles Gemini sur Google Distributed Cloud avec les GPU NVIDIA Blackwell et Blackwell Ultra, ainsi que des machines virtuelles confidentielles garantissant le chiffrement des données en cours d'utilisation. Des acteurs comme OpenAI et Thinking Machines Lab utilisent déjà ces infrastructures pour des charges d'inférence massives, notamment pour faire tourner ChatGPT. Ces annonces représentent un saut qualitatif significatif pour les entreprises qui cherchent à industrialiser l'IA agentique et l'IA physique, c'est-à-dire les systèmes capables d'agir de manière autonome dans des environnements réels, comme les robots ou les jumeaux numériques en usine. La réduction drastique des coûts d'inférence change concrètement l'équation économique pour les développeurs d'applications IA à grande échelle. La possibilité de déployer les modèles Gemini en environnement souverain, sur des données sensibles restant chiffrées y compris pendant leur traitement, répond à une exigence croissante des entreprises et des gouvernements en matière de conformité et de confidentialité. L'intégration de modèles ouverts NVIDIA Nemotron dans la plateforme Gemini Enterprise Agent Platform élargit également les options des équipes techniques qui souhaitent combiner modèles propriétaires et open source. Ce partenariat s'inscrit dans une compétition intense entre les grands fournisseurs de cloud pour capter les budgets d'infrastructure IA, qui se chiffrent désormais en dizaines de milliards de dollars annuellement. Google Cloud cherche à rattraper son retard sur AWS et Microsoft Azure, qui ont pris de l'avance sur l'hébergement des charges d'entraînement et d'inférence des grands modèles de langage. En s'associant étroitement à NVIDIA, dont les GPU dominent encore largement le marché de l'accélération IA, Google se positionne comme une plateforme de référence pour la prochaine vague, celle des agents autonomes et de la robotique industrielle. La feuille de route annoncée, avec la transition de Blackwell vers Vera Rubin, suggère que la cadence d'innovation s'accélère et que les entreprises devront adapter leur infrastructure régulièrement pour rester compétitives.