Une visite exclusive du laboratoire Trainium d'Amazon, la puce qui a conquis Anthropic, OpenAI et même Apple

Anthropic débauche le deuxième ingénieur en puces d'OpenAI alors que les deux sociétés visent la bourse

Anthropic a recruté Clive Chan, qu'il décrit lui-même comme le deuxième ingénieur hardware à avoir rejoint le programme de puces personnalisées d'OpenAI. Chan apporte avec lui une expérience rare : il a travaillé sur l'ASIC Autopilot de Tesla avant de contribuer au partenariat stratégique entre OpenAI et Broadcom, le géant des semi-conducteurs, pour développer des puces d'inférence sur mesure. Le recrutement intervient alors que les deux entreprises se préparent activement à entrer en bourse. Ce débauchage ciblé signale qu'Anthropic envisage sérieusement de concevoir ses propres puces d'intelligence artificielle, une étape que la société n'a pas encore franchie publiquement. Pour une startup valorisée à plusieurs dizaines de milliards de dollars, disposer d'une infrastructure silicium propriétaire représente un levier majeur de réduction des coûts et d'indépendance vis-à-vis de Nvidia, dont les GPU H100 et H200 dominent encore massivement le marché de l'entraînement et de l'inférence. Attirer un ingénieur ayant déjà traversé ce processus chez un concurrent direct accélère considérablement la courbe d'apprentissage. La course aux puces maison s'est intensifiée dans tout le secteur : Google dispose de ses TPU, Amazon de ses Trainium et Inferentia, Meta de ses MTIA. OpenAI avait annoncé début 2024 son intention de développer ses propres accélérateurs en collaboration avec Broadcom, avant de signer un accord massif avec SoftBank pour sécuriser des capacités de calcul. Le départ de l'un de ses pionniers hardware vers Anthropic, à quelques mois d'une potentielle introduction en bourse pour les deux acteurs, illustre la bataille de talents qui se joue en coulisses autant que la compétition technologique.

💬 Le recrutement du deuxième ingénieur puces d'OpenAI, c'est pas anodin. Quand tu cibles quelqu'un qui a déjà fait le chemin chez un concurrent direct, tu brûles les étapes, et Anthropic le sait. Reste à voir si l'IPO va accélérer les investissements silicium ou si c'est encore du positionnement pour les roadshows.

☕️ Amazon envisage de vendre ses puces Trainium à des tiers

Dans sa lettre annuelle aux actionnaires publiée le 9 avril 2026, Andy Jassy, PDG d'Amazon, a ouvert la porte à une révolution discrète : vendre les puces Trainium d'Amazon à des entreprises tierces. Jusqu'ici exclusivement réservées aux infrastructures internes du groupe, notamment à AWS et à la plateforme d'IA Bedrock, ces semiconducteurs représentent selon Jassy une activité dépassant 20 milliards de dollars en 2025, avec une croissance annuelle à trois chiffres. Il va plus loin en estimant que si cette division vendait ses puces à l'extérieur comme le font d'autres acteurs du marché, son chiffre d'affaires annuel approcherait les 50 milliards de dollars. Les puces Trainium 3, annoncées fin 2025, sont déjà quasi intégralement allouées en interne, et une part significative du contingent Trainium 4 est déjà réservée, alors que la production de masse n'est attendue que dans 18 mois. L'enjeu est considérable pour l'ensemble de l'industrie des semi-conducteurs dédiés à l'intelligence artificielle. Si Amazon franchit le pas, le groupe deviendrait un concurrent direct de NVIDIA sur le segment des puces d'entraînement pour l'IA, un marché aujourd'hui dominé très largement par le fabricant de Santa Clara. Pour les entreprises clientes, cela signifierait l'apparition d'une alternative sérieuse, à la fois en termes de performance et de rapport prix/performance. Jassy cite l'exemple de ses processeurs Graviton, lancés en 2018, qui offrent jusqu'à 40 % de meilleur rapport prix/performance que les processeurs x86 et sont aujourd'hui utilisés par 98 % des 1 000 principaux clients EC2 d'Amazon. La trajectoire suggérée pour Trainium est explicitement similaire. Ce mouvement s'inscrit dans une tendance plus large où les grands acteurs du cloud développent leurs propres puces pour réduire leur dépendance à NVIDIA et améliorer leurs économies d'échelle. Google a déjà emprunté ce chemin en proposant ses TPU à des tiers du cloud comme Crusoe, CoreWeave ou Fluidstack, transformant la vente de composants en alternative au modèle classique de location de ressources. Amazon, fort de l'expérience acquise avec Graviton, dispose des capacités industrielles et de la base clients pour répliquer cette stratégie à grande échelle. Jassy prend soin de ménager NVIDIA, affirmant qu'AWS restera une plateforme de choix pour les solutions du fabricant, tout en signalant clairement que les clients cherchent mieux ailleurs et qu'Amazon est prêt à répondre à cette demande. La question n'est plus de savoir si Amazon entrera sur le marché des puces tierces, mais quand.

💬 20 milliards déjà en interne, et Jassy commence à regarder par-dessus la clôture, ça dit quelque chose. Graviton a mis 6 ans pour convaincre 98 % des gros clients EC2, donc Trainium en vente libre c'est pas pour demain matin, mais la direction est posée. Ce qui m'intéresse vraiment c'est si le rapport prix/perf tient hors de l'écosystème AWS, parce que sur du hardware vendu à nu, les comparatifs NVIDIA vont être brutaux.

OpenAI affirme à ses investisseurs que son infrastructure lui donne un avantage sur Anthropic

OpenAI a présenté à ses investisseurs un argument central : l'avance prise dans la construction de ses infrastructures de calcul lui confère un avantage décisif sur Anthropic. Selon le discours tenu aux financeurs, les années d'investissement massif dans les datacenters et les systèmes d'entraînement auraient créé une position difficile à rattraper pour ses concurrents. Parallèlement, la société a annoncé la mise en pause de son projet de datacenter au Royaume-Uni, une décision qui contraste avec l'ambition d'expansion mondiale affichée par OpenAI ces derniers mois. Cet argumentaire intervient dans un contexte de compétition intense pour le financement et la crédibilité commerciale. Pour les investisseurs, l'infrastructure représente une barrière à l'entrée concrète : elle conditionne la capacité à entraîner des modèles plus puissants, à tenir les délais de mise sur le marché, et à absorber des volumes d'utilisation croissants. Qu'OpenAI choisisse d'en faire un argument de différenciation signale que la bataille ne se joue plus uniquement sur la qualité des modèles, mais sur la profondeur des capacités opérationnelles. De son côté, Anthropic ne reste pas sans réponse : la startup explore la conception de puces IA personnalisées, une stratégie adoptée également par Google et Amazon pour réduire leur dépendance aux fournisseurs de semi-conducteurs comme Nvidia. Cette course aux ressources matérielles reflète une tendance de fond dans l'industrie, où la maîtrise de la chaîne de calcul devient aussi stratégique que les algorithmes eux-mêmes. La pause britannique d'OpenAI, quant à elle, soulève des questions sur les arbitrages géopolitiques et réglementaires qui pèsent sur les décisions d'implantation des grands acteurs de l'IA.

Musk annonce la construction d'une usine de puces Terafab à Austin, au Texas

Elon Musk a annoncé la construction d'une usine de fabrication de puces baptisée "Terafab" à Austin, Texas, cogérée par Tesla et SpaceX. L'objectif est de produire des puces à grande échelle pour la robotique, l'IA et les data centers spatiaux. Cependant, des experts soulignent que Musk n'a aucune expérience dans la production de semi-conducteurs et un historique de promesses non tenues, tandis que la construction d'une telle usine nécessite des milliards de dollars et plusieurs années.