Comment AMD et Broadcom défient-elles Nvidia dans les puces d’IA?

Il existe deux façons de desserrer l’emprise de Nvidia sur les puces d’IA. La première : vendre un produit concurrent. La seconde : aider votre client à ne plus en avoir besoin. AMD illustre la première approche, Broadcom la seconde.

L’échelle actuelle, selon les plus récents rapports trimestriels : les revenus de puces d’IA de Broadcom ont atteint 16,7 milliards de dollars US, en hausse de 221 % sur un an, et elle prévoit 21,7 milliards au trimestre suivant. Le secteur des centres de données d’AMD, qui inclut aussi les processeurs de serveurs, a atteint 6,7 milliards, en hausse de 107 %. Les revenus de Nvidia pour les centres de données ont atteint 89,0 milliards. Les deux concurrentes croissent donc rapidement, à partir d’une base bien plus petite.

Deux métiers différents

Une puce sur mesure, parfois appelée XPU ou ASIC (circuit intégré propre à une application), sacrifie la souplesse. Elle n’a qu’à faire tourner les modèles du client et peut donc laisser tomber ce dont ils n’ont pas besoin. Son propriétaire garde aussi la marge qui irait autrement à Nvidia. En échange, il prend en charge des années de conception et le risque de se tromper sur les besoins des modèles à venir.

Le TPU de Google en est l’exemple le plus ancien. Le rapport d’avril 2026 de Broadcom indique que les deux ont signé un contrat à long terme selon lequel Broadcom bâtit les futures générations de TPU sur mesure, avec le réseau et d’autres composants d’armoires jusqu’en 2031 au plus tard.

Ce que disent vraiment les grandes ententes

Les manchettes retiennent le plus grand chiffre. Les documents sont plus prudents.

Un gigawatt (GW) mesure une puissance électrique et non un nombre de puces : c’est à peu près ce que produit une très grande centrale. Les laboratoires évaluent maintenant leurs ententes en puissance parce que l’électricité limite souvent ce qu’ils peuvent bâtir. Pour les détails, voyez comment on compte un gigawatt d’IA.

Trois tendances ressortent de ce tableau :

• « Jusqu’à » est un plafond. Le rapport d’AMD décrit ce que chaque client « a l’intention » de déployer. Les vrais revenus arrivent à mesure que les puces sont livrées.
• L’argent circule dans les deux sens. Un bon de souscription permet à son détenteur d’acheter des actions presque gratuitement (0,01 $ US chacune, selon le rapport d’AMD) quand les jalons sont atteints. AMD paie ainsi en actions une partie du coût pour gagner OpenAI et Meta, et elle investit aussi dans Anthropic. Les critiques y voient du financement circulaire, puisqu’un fournisseur aide à financer son propre client. Ses défenseurs y voient une façon sensée de partager le risque sur un produit encore à prouver.
• Les clients répartissent leurs paris. Anthropic dit utiliser les Trainium d’AWS, les TPU de Google et les GPU de Nvidia, et elle ajoute maintenant AMD. OpenAI a signé avec AMD comme avec Broadcom. Plusieurs fournisseurs donnent à un laboratoire un pouvoir de négociation et une protection contre les pénuries, mais il doit alors faire bien tourner ses modèles sur plus d’un type de puce.

Ce qui pourrait les freiner

Les deux concurrentes partagent les goulots d’étranglement de Nvidia. Le rapport d’AMD dit qu’elle compte sur TSMC pour toutes ses plaquettes de GPU de 7 nanomètres ou moins, et prévient que les systèmes en armoire dépendent de pièces de tiers parfois rares. Un GPU rival a aussi besoin d’une voie logicielle hors de CUDA, qui s’améliore sans être terminée.

Les puces sur mesure comportent un autre risque : la concentration. Les mises en garde de Broadcom mentionnent la perte de clients importants, et une activité bâtie sur quelques clients énormes peut basculer quand l’un d’eux change ses plans. Par ailleurs, ces ententes portent sur du matériel qui, souvent, n’est pas encore livré en volume. Rien de tout cela n’est un jugement sur ces entreprises comme placements. Ce sont simplement les éléments à vérifier avant de prendre un chiffre de manchette pour une chose acquise.

Plus de concurrence entre fabricants de puces réduira-t-elle ce que vous payez pour l’IA?

Elle devrait aider avec le temps, mais ne vous attendez pas à un lien direct entre une entente de puces et le prix de votre abonnement. Les puces représentent une grande partie du coût pour faire tourner un modèle, et un acheteur qui a de vraies solutions de rechange peut négocier plus fermement. Si la marge brute de 75 % de Nvidia diminue, ou si des puces maison permettent aux laboratoires de servir les requêtes à moindre coût, une partie de cette économie pourrait se rendre aux clients.

Par contre, la demande dépasse actuellement l’offre. La mémoire, la capacité des usines et l’électricité sont toutes rares, et les fabricants de mémoire décrivent leur production comme pratiquement vendue pour des années : la concurrence pourrait donc d’abord signifier plus de capacité totale, et non des prix plus bas. Les laboratoires pourraient aussi consacrer leurs économies à de plus grands modèles plutôt qu’à des baisses de prix. Ce que vous remarquerez probablement en premier, ce sont moins de limites d’utilisation et plus de choix, si la capacité supplémentaire arrive à temps.