TPU v5e vs H100 : Google peut-il enfin détrôner Nvidia en IA ?

🔥 En bref

• Google TPU v5e et Gemini 3 mettent une claque à Nvidia sur certains benchmarks IA
• Meta balance des milliards sur les TPU, et Nvidia commence à serrer les fesses
• Les ASIC de Google pourraient enfin casser le monopole des GPU dans l’IA… ou pas ? 🤔

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T’as vu ça ? Google vient de balancer un pavé dans la mare de l’IA avec ses TPU v4/v5e et son modèle Gemini 3. Résultat : Alphabet explose en bourse, Meta signe un chèque à plusieurs zéros, et Nvidia se retrouve à devoir justifier pourquoi ses GPU sont toujours \ »une génération d’avance\ ». Bref, ça sent la guerre des puces, et on va plonger dans les détails pour voir si c’est vraiment la révolution qu’on nous promet ou juste un coup marketing.

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Le contexte : Nvidia trône, mais pour combien de temps ?

Depuis des années, Nvidia domine le marché des puces pour l’IA avec ses GPU. Leur H100 et les futurs H200 sont devenus les références pour des raisons évidentes : performance, écosystème CUDA, et une flexibilité qui manque cruellement aux autres solutions. Mais voilà, Google s’est dit : \ »Et si on faisait des puces spécifiques à l’IA, genre des ASIC bien optimisés pour TensorFlow et PyTorch ?\ » Résultat : les TPU v4/v5e, qui promettent d’être jusqu’à 2x plus rapides sur certains workloads de LLM (Large Language Models).

Le problème ? Jusqu’à présent, Google gardait ses TPU pour son usage interne. Mais là, bam, ils passent à l’offensive. Contrat avec Meta, location de TPU sur Google Cloud, et une stratégie claire : capter 10% du marché de Nvidia, soit environ 5-7 milliards de dollars par an. 💸

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Les TPU de Google, c’est vraiment mieux que les GPU de Nvidia ?

Alors, concrètement, qu’est-ce que les TPU ont de si spécial ?

• Architecture ASIC : Les TPU sont conçus spécifiquement pour les workloads IA, avec une interconnexion en 2D toroidal mesh qui permet des transferts de données ultra-rapides (400 Gbps par puce).
• Efficacité énergétique : Google clame que le TPU v4 est 2,7x plus efficace qu’un A100 pour des tâches comme BERT-Large.
• Coût d’inférence : Selon leurs benchmarks internes, inférer un modèle comme Llama-2 70B coûterait $0,13/h sur TPU contre $0,21/h sur A100.

Ça a l’air cool, mais attention, il y a des nuances. Déjà, ces chiffres viennent directement de Google, donc prenons ça avec des pincettes. Ensuite, les TPU sont ultra-spécialisés, ce qui veut dire qu’ils ne sont pas aussi polyvalents que les GPU. Si tu veux faire autre chose que du deep learning pur, t’es mal barré.

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Gemini 3 : le modèle qui fait rêver (ou pas)

L’autre gros argument de Google, c’est Gemini 3, leur dernier modèle IA. Sur le papier, c’est impressionnant :

• 1501 Elo sur LMArena, contre environ 1400 pour GPT-4 Turbo.
• Raisonnement multi-modal : texte, code, audio, vidéo… et même un \ »raisonnement de niveau doctorat\ » (ouais, ils ont vraiment dit ça 🙄).
• Optimisé pour TPU : Google promet une latence réduite de 40% par rapport aux GPU pour l’inférence.

Mais voilà, tout n’est pas parfait. D’abord, on ne sait pas exactement ce que Google entend par \ »raisonnement de niveau doctorat\ ». Genre, est-ce qu’il peut vraiment te défendre en thèse ou c’est juste du marketing ? Ensuite, Gemini 3 est ultra-performant, mais il est aussi très dépendant de l’écosystème Google. Si t’es un puriste de PyTorch, t’auras besoin d’adaptations spécifiques pour l’utiliser efficacement.

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Meta, Salesforce et les autres : qui soutient Google ?

Ça y est, Meta a sorti le carnet de chèques. Selon les rumeurs, ils vont investir des milliards dans les TPU de Google pour équiper leurs datacenters à partir de 2027. Et en attendant, ils prévoient de louer des TPU sur Google Cloud dès 2026. Pourquoi ? Parce que Nvidia ne peut pas produire assez de H100 pour répondre à la demande croissante en IA.

Et Meta n’est pas le seul. Marc Benioff, le PDG de Salesforce, a fait l’éloge de Gemini 3 en disant qu’il ne reviendrait jamais à des solutions concurrentes. Mais là encore, soyons honnêtes : Salesforce est déjà un gros partenaire de Google Cloud, donc y’a peut-être un petit conflit d’intérêt dans tout ça.

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Nvidia réagit : \ »Une génération d’avance\ »… vraiment ?

Quand Nvidia a vu les annonces de Google, ils ont sorti un tweet défensif pour dire qu’ils sont toujours \ »une génération d’avance\ » et que leurs GPU sont plus polyvalents. Sur papier, c’est vrai : les GPU sont plus flexibles et peuvent gérer des workloads variés, alors que les TPU sont limités à l’IA. Mais en pratique, ça commence à coincer :

• Pénurie de H100 : Les délais de livraison dépassent 12 mois, ce qui pousse des géants comme Meta à chercher des alternatives.
• Écosystème fermé : Nvidia verrouille son écosystème avec CUDA, ce qui peut être un frein pour ceux qui veulent plus d’ouverture.

Bref, Nvidia reste une bête, mais Google commence à grignoter leur part du gâteau.

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Et le coût dans tout ça ?

Google prétend que les TPU sont plus rentables que les GPU sur le long terme. Pour te donner une idée, voici un exemple de coût total pour entraîner un modèle comme Llama-2 70B sur 10 epochs :

• TPU v5e : $1.8M (incluant $50k pour l’énergie)
• Nvidia H100 : $2.5M (incluant $80k pour l’énergie)

Mais encore une fois, ces chiffres viennent de Google, donc prenons-les avec un peu de recul.

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Mon avis : les TPU, c’est l’avenir… mais pas pour tout le monde

Franchement, les TPU de Google sont impressionnants. Ils sont rapides, économes en énergie, et ils cassent les prix sur certains workloads spécifiques. Mais ils ne sont pas parfaits. Si t’es un petit labo ou une startup qui veut rester flexible, les GPU de Nvidia restent une meilleure option. Par contre, si t’as les moyens d’investir dans une infrastructure dédiée à l’IA, les TPU pourraient être un game-changer.

Bref, on est peut-être au début d’un vrai bouleversement dans le marché des puces IA. Reste à voir si Google saura garder ses promesses et si Nvidia va enfin sortir de sa zone de confort.

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Et toi, t’en penses quoi ? Les TPU, c’est la révolution ou juste un effet de mode ? Partage ton avis dans les commentaires ! 😉