quelles conséquences pour la course entre les acteurs
Nvidia domine aujourd'hui grâce à l'univers GPU et à l'écosystème logiciel CUDA. Sa position est robuste. Mais elle n'est pas invulnérable. Des puces sur mesure et des ASIC spécifiques aux modèles grignotent des parts marginales, en particulier pour des déploiements à très grande échelle. AMD, par l'acquisition de Taalas, cherche à compléter son portefeuille GPU avec des offres d'ASIC d'inférence spécialisées.
Intel adopte une posture hybride. Son accélérateur Gaudi accuse un certain retard commercial, mais sa stratégie de foundry lui confère un atout : si la demande se fragmente en designs personnalisés, des services de fabrication compétitifs et adaptables peuvent capter du volume. De leur côté, les hyperscalers — Google avec ses TPU, Amazon avec Trainium et Inferentia — continuent de verticaliser. Ils développent en interne des puces pour maîtriser coûts et différenciation, ce qui réduit l'adresse possible des fournisseurs externes.
La question qui se pose est donc : l'industrie va-t-elle se fragmenter en dizaines de designs spécifiques, ou converger vers quelques architectures flexibles ? Le scénario le plus probable est un mix. Certaines applications critiques adopteront des ASICs hardwired pour l'efficacité, tandis que d'autres resteront sur des accélérateurs polyvalents.
