Plus besoin de GPU tiers pour briller.
Google a dévoilé cette semaine Gemini 3, son modèle d’intelligence artificielle générative et multimodal le plus avancé, désormais intégré à Firefly et Photoshop d’Adobe. Disponible depuis le 21 novembre aux États-Unis, Gemini 3 dépasse déjà ses concurrents selon certains benchmarks et observateurs. Mais au-delà des performances, ce lancement pourrait bouleverser la structure financière et stratégique de l’ensemble du marché de l’IA.
Contrairement à tous les autres acteurs du secteur, qui continuent de dépendre des cartes graphiques (GPU) de Nvidia pour entraîner leurs modèles, Google a conçu Gemini 3 exclusivement sur ses propres puces TPU avec Broadcom. Aucun GPU de Nvidia n’a été utilisé pour l’entrainement de Gemini 3. Cette autonomie radicale rebat — pardonnez-nous — les cartes : le contrôle de l’infrastructure et des performances ne dépend plus de l’entreprise la plus valorisée au monde, mais ici entièrement de Google.
Cette rupture remet en question le fonctionnement du marché. Les autres acteurs, qui s’appuient encore sur Nvidia pour l’entraînement et le déploiement de leurs modèles, se retrouvent liés à un fournisseur unique qui est le plus souvent investisseur dans leur structure. Jusqu’ici, cela créait un réseau interdépendant où la valeur était largement captée par les fabricants de GPU. Gemini 3 démontre qu’on peut non seulement se passer de ce modèle, mais en plus obtenir des performances techniques supérieures.
Pour Nvidia, la situation est préoccupante. Jusqu’ici, le géant des GPU bénéficiait d’une position quasi monopolistiques : tous les modèles de pointe, de la plupart des acteurs de l’IA, reposaient sur ses cartes graphiques. Cette indépendance menace directement le modèle économique de Nvidia, qui pourrait voir ses ventes et ses marges réduites si d’autres entreprises suivent l’exemple de Google et développent leur propre infrastructure matérielle. Ce bouleversement pourrait provoquer un effet domino sur tout l’écosystème IA. Qu’adviendra-t-il des 100 milliards qui doivent être investis par Nvidia dans OpenAI pour que ce dernier achète ensuite des GPU Nvidia ? D’autant que Google compte proposer ses TPU à d’autres entreprises.
Cette dynamique pourrait précipiter l’éclatement de la bulle IA, et le secteur pourrait bientôt se confronter à ses propres excès. Avec Gemini 3, Google démontre qu’un modèle de pointe peut être plus performant, plus rapide et plus autonome que ses concurrents, avec un avantage concurrentiel technologique.
Le lancement illustre aussi une redistribution directe de la valeur économique. Google capte désormais une part importante des revenus liés à l’IA, grâce à ses abonnements Google AI, Workspace et à ses partenaires logiciels. Cette concentration contraste avec le modèle précédent, où les bénéfices étaient rapidement amoindris par la nécessité d’acheter des GPU à Nvidia, dont la rentabilité est particulièrement élevée (70 % de marge brute).
