Apple relance son offensive pour une IA locale, sans passer par le cloud

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.

Canonical présente son plan pour intégrer l'IA dans Ubuntu Linux

Canonical, l'entreprise britannique éditrice d'Ubuntu, l'une des distributions Linux les plus utilisées au monde, a annoncé lundi un plan détaillé pour intégrer l'intelligence artificielle dans son système d'exploitation au cours des douze prochains mois. Jon Seager, vice-président de l'ingénierie chez Canonical, a publié un billet de blog exposant deux grandes orientations : d'abord enrichir les fonctionnalités existantes d'Ubuntu grâce à des modèles d'IA travaillant en arrière-plan, puis introduire des fonctionnalités et flux de travail dits "AI native" pour les utilisateurs qui le souhaitent. Parmi les exemples cités figurent des outils d'accessibilité améliorés comme la reconnaissance et la synthèse vocale, ainsi que des fonctionnalités agentiques capables d'exécuter des tâches complexes de manière autonome. Cette annonce marque un tournant pour Ubuntu, dont la base d'utilisateurs va des développeurs individuels aux grandes entreprises et infrastructures cloud. L'intégration native de l'IA directement dans le système d'exploitation pourrait transformer l'expérience quotidienne des utilisateurs, notamment pour l'automatisation de tâches, l'accessibilité et la productivité, sans dépendre d'applications tierces. Canonical rejoint ainsi une vague plus large d'éditeurs de systèmes d'exploitation qui cherchent à embarquer l'IA au coeur même de leurs plateformes, à l'image de Microsoft avec Copilot dans Windows ou d'Apple avec ses fonctionnalités Apple Intelligence. Pour Ubuntu, dont la force repose sur sa communauté open source et son adoption massive dans les environnements serveurs et développeurs, le défi sera d'implémenter ces capacités de manière transparente et respectueuse de la vie privée, tout en restant fidèle à l'esprit du logiciel libre.

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.

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

Google a dévoilé la huitième génération de ses Tensor Processing Units lors de la conférence Google Cloud Next, en introduisant deux puces d'IA distinctes : la TPU 8t, dédiée à l'entraînement des modèles, et la TPU 8i, optimisée pour l'inférence. La TPU 8t peut s'étendre jusqu'à 9 600 puces dans un seul superpod, atteignant 121 exaflops de puissance de calcul, soit près de trois fois les performances de la génération précédente, baptisée Ironwood. Elle vise un taux de "goodput" supérieur à 97 %, c'est-à-dire un temps de calcul productif maximisé, limitant les pauses dues aux pannes ou aux goulots d'étranglement. La TPU 8i, quant à elle, embarque 288 Go de mémoire haute bande passante et 384 Mo de SRAM on-chip, et affiche une amélioration de 80 % du rapport performance/dollar par rapport à la génération précédente, permettant de traiter presque deux fois plus de charge à coût équivalent. Les deux puces seront disponibles en accès général via Google Cloud d'ici la fin de l'année. Cette annonce marque une rupture dans la façon dont l'industrie conçoit l'infrastructure IA. En séparant les cas d'usage entraînement et inférence en deux architectures matérielles distinctes, Google reconnaît que les charges de travail modernes ont des profils radicalement différents. Les agents IA, qui enchaînent des raisonnements, appellent des outils et interagissent en boucle avec d'autres modèles, exigent des temps de réponse très courts et une mémoire rapide proche du processeur, ce que la TPU 8i cible directement. Pour les entreprises clientes, le gain de performance par dollar est concret : gérer deux fois plus d'utilisateurs simultanés sans augmenter la facture cloud change l'équation économique du déploiement de modèles à grande échelle. Google développe ses TPU depuis 2016 pour ses propres systèmes internes, dont Gemini, mais les ouvre désormais plus largement aux clients cloud face à une demande explosive en calcul IA. La stratégie est claire : offrir une alternative intégrée à l'écosystème Nvidia en combinant silicium propriétaire, réseaux personnalisés, frameworks logiciels et services cloud en un seul stack. Les deux puces supportent JAX, PyTorch, SGLang et vLLM, abaissant la barrière à la migration pour les développeurs. Sur le plan énergétique, les TPU 8 offrent jusqu'à deux fois plus de performance par watt que la génération Ironwood et utilisent un refroidissement liquide de quatrième génération. La bataille pour l'infrastructure IA de prochaine génération s'intensifie, avec Google, Microsoft, Amazon et Meta qui investissent massivement dans leurs propres puces pour réduire leur dépendance à Nvidia tout en contrôlant les coûts d'exploitation à long terme.