L'AWS fait face a une forte demande, poussant de plus en plus de startups a se tourner vers de nouveaux fournisseurs 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.

AMD : ce mini PC fait tourner des IA géantes… sans cloud ni abonnement

Lors de la conférence Computex 2026, Lisa Su, PDG d'AMD, a pris la scène avec un mini PC pas plus grand qu'un livre épais pour y faire tourner en direct un modèle d'intelligence artificielle de 235 milliards de paramètres, sans datacenter, sans cloud, sans carte graphique dédiée externe. La machine utilisée est équipée du processeur Ryzen AI Max+ 395 (nom de code Strix Halo), intégré notamment dans le GMKtec EVO-X2. Sa particularité tient à son architecture de mémoire unifiée : jusqu'à 128 Go de RAM partagée, dont 96 Go peuvent être alloués au GPU intégré en guise de VRAM. C'est précisément ce volume qui permet de charger des modèles d'une taille normalement réservée aux serveurs professionnels. Le tout s'exécute via des outils open source gratuits comme Ollama, sans abonnement ni limite d'usage imposée par un tiers. Ce qui change concrètement, c'est la barrière d'accès à l'inférence locale de très grands modèles. Jusqu'ici, faire tourner un LLM de plusieurs dizaines de milliards de paramètres exigeait soit une carte graphique haut de gamme à plusieurs milliers d'euros avec ses limitations de VRAM, soit la location de GPU dans le cloud, une facture récurrente qui peut vite peser sur les marges d'un indépendant ou d'une petite structure. AMD montre ici qu'un mini PC compact peut absorber ces charges de travail localement. Pour les entreprises manipulant des données sensibles, cabinets juridiques, services de santé, bureaux d'études, la promesse est double : confidentialité totale des documents traités et réduction significative des coûts d'infrastructure IA. Un consultant cité dans la démonstration affirme avoir remplacé ses locations de GPU par cette configuration, avec un impact positif sur la rentabilité de son activité. AMD ne part pas de zéro dans cette course, mais accuse encore du retard sur Nvidia. Son écosystème logiciel ROCm, équivalent maison du CUDA de Nvidia, progresse rapidement en compatibilité mais n'a pas encore atteint la maturité de son concurrent, ce qui peut freiner certains workflows spécialisés. Face à une RTX 5090, les performances de ce Ryzen AI Max+ 395 restent inférieures sur les modèles les plus exigeants. La démonstration d'AMD s'inscrit néanmoins dans une tendance de fond : la décentralisation de l'IA vers le matériel personnel, portée aussi bien par Apple Silicon que par les puces NPU embarquées dans les PC Copilot+. Le marché de l'IA embarquée représente un enjeu stratégique majeur pour les prochaines années, et cette annonce positionne AMD comme un acteur sérieux de l'inférence locale, aux côtés d'un Nvidia dont la domination sur le segment serveur reste, pour l'instant, intacte.

💬 235 milliards de paramètres dans un boîtier format livre, c'est le genre de démo Computex qu'on met de côté... sauf que là, ça repose sur quelque chose de réel : la mémoire unifiée qui résout enfin le problème de VRAM qui nous bloquait depuis des années. Pour les cabinets, les services de santé, toutes les structures qui ne peuvent pas balancer leurs données sur le cloud, c'est une vraie porte qui s'ouvre. ROCm n'est pas encore CUDA, attention, mais pour de l'inférence locale avec Ollama, ça passe.

☕️ Microsoft se tournerait vers AWS pour absorber l’explosion des usages IA sur GitHub

Microsoft aurait discrètement conclu un accord avec Amazon Web Services pour absorber le trop-plein de trafic sur GitHub, selon deux sources internes citées par Business Insider. La plateforme de code, rachetée par Microsoft en 2018, subit depuis fin 2024 une pression sans précédent liée à l'explosion des outils de développement assistés par IA, notamment GitHub Copilot et ses agents autonomes. Le 3 avril 2026, Kyle Daigle, directeur des opérations de GitHub, chiffrait publiquement l'ampleur du phénomène : la plateforme enregistrait désormais 275 millions de commits par semaine, contre un milliard sur l'ensemble de l'année 2025, soit un rythme annualisé de 14 milliards. Microsoft n'a pas confirmé le recours spécifique à AWS, mais un porte-parole a reconnu une "stratégie multi-cloud", évoquant "l'incroyable pic du développement des agents" qui aurait "mis à l'épreuve les limites de l'infrastructure". La situation illustre un paradoxe industriel saisissant : ce sont les propres outils d'IA de Microsoft qui génèrent une demande que son cloud maison, Azure, ne parvient plus à satisfaire. Fin avril, plusieurs développeurs influents avaient publiquement annoncé leur intention de quitter GitHub en raison de pannes répétées imputées à cette surcharge. L'ironie est d'autant plus mordante que Microsoft avait annoncé en octobre dernier vouloir migrer intégralement GitHub vers Azure dans un délai de 24 mois, faisant de la plateforme une vitrine stratégique de sa puissance cloud. Devoir solliciter son principal concurrent pour tenir debout fragilise ce discours commercial et interroge la capacité d'Azure à accompagner les pics de croissance liés à l'IA générative, précisément le segment où Microsoft entend dominer. GitHub occupe une position centrale dans l'écosystème mondial du développement logiciel, avec plus de 100 millions de développeurs enregistrés. Son passage sous pavillon Microsoft avait déjà suscité des inquiétudes sur l'indépendance de la plateforme ; la dépendance croissante à Copilot et l'introduction récente d'une facturation à l'usage de cet outil ont ravivé ces tensions. La question du multi-cloud n'est pas nouvelle dans l'industrie, mais elle prend une dimension politique particulière quand elle oppose deux géants du secteur en compétition directe sur l'IA. Microsoft doit désormais arbitrer entre la priorité donnée à Azure comme infrastructure de référence et la nécessité opérationnelle de garantir la stabilité d'un service critique, sans quoi GitHub risque de perdre la confiance de la communauté des développeurs au profit d'alternatives comme GitLab ou Codeberg.

Microsoft et les fournisseurs cloud resserrent leur emprise sur les GPU, au détriment des clients IA

Microsoft et d'autres grands fournisseurs de cloud redirigent leurs stocks de GPU Nvidia vers leurs équipes internes ou leurs clients enterprise les plus importants, privant les startups d'IA d'un accès fiable aux serveurs dont elles ont besoin. Cette pénurie touche des entreprises pourtant solidement financées, soutenues par des fonds majeurs comme Sequoia Capital, Founders Fund, General Catalyst et Andreessen Horowitz. La situation est suffisamment préoccupante pour qu'Hemant Taneja, directeur général de General Catalyst, ait envoyé un sondage à ses fondateurs en portefeuille pour évaluer leur capacité à accéder aux ressources de calcul. Cette tension sur l'offre a des conséquences directes et immédiates : les startups qui ne parviennent pas à obtenir des GPU auprès des fournisseurs cloud traditionnels se retrouvent contraintes de se tourner vers des alternatives plus coûteuses ou moins stables. Pour des entreprises dont le modèle repose entièrement sur la puissance de calcul, entraînement de modèles, inférence, recherche, une rupture d'approvisionnement peut ralentir le développement de produits et éroder l'avantage concurrentiel acquis grâce aux levées de fonds. Cette situation reflète une tension structurelle dans l'écosystème de l'IA : les hyperscalers comme Microsoft, Google ou Amazon ont massivement investi dans leurs propres capacités d'IA et traitent désormais leurs besoins internes en priorité. Face à une demande mondiale de GPU Nvidia qui dépasse largement l'offre disponible, les petits acteurs se retrouvent en bas de la liste d'attente, dans un marché où l'accès au calcul est devenu aussi stratégique que le capital lui-même.